【產(chǎn)業(yè)鏈圖譜 | 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜_人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖】

【研究報(bào)告 | 人工智能行業(yè)研究報(bào)告】

　　人工智能在近幾年的發(fā)展引發(fā)了科技界新的發(fā)展趨向，眾多企業(yè)紛紛投入到人工智能的研究中，人工智能技術(shù)可以改變很多行業(yè)的現(xiàn)有運(yùn)轉(zhuǎn)方式，但是對(duì)人工智能的討論也需要落在實(shí)地上，今天從人工智能的硬件基礎(chǔ)討論人工智能的行業(yè)發(fā)展。

　　以DeepMind的發(fā)展為例，DeepMind推出的數(shù)字AI系統(tǒng)能夠處理二進(jìn)制世界的鏈接和點(diǎn)擊共享等問(wèn)題，在當(dāng)前市場(chǎng)得到應(yīng)用。同時(shí)，DeepMind還懂得分析用戶心理，通過(guò)培養(yǎng)技術(shù)的神秘性進(jìn)行技術(shù)推銷。但是技術(shù)最后的硬件需求大家了解的很少。

　　從科技發(fā)展的歷史來(lái)看，在RFC(Request For Comments)被發(fā)布之后，互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議逐漸分散。雖然定義協(xié)議是分散的，但使用這些協(xié)議的核心平臺(tái)仍然是專有的并且是封閉的。而思科1990年的首次公開(kāi)募股開(kāi)啟了不可思議的Web時(shí)代。由于主要的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商都有自己的硬件，所以雖然局外人可以為協(xié)議規(guī)范做出貢獻(xiàn)，但只有網(wǎng)絡(luò)公司的開(kāi)發(fā)人員才能將這些協(xié)議添加到他們的平臺(tái)。思科創(chuàng)建了各種公司，然后經(jīng)歷各種收購(gòu)或合并，直至互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅。這之后的操作系統(tǒng)、桌面應(yīng)用程序也都經(jīng)歷了類似的戰(zhàn)斗。無(wú)論是20世紀(jì)90年代的Netscape和IE，還是今天的Chrome、IE和Firefox，瀏覽器一直是令人垂涎的應(yīng)用程序，因?yàn)樗蔷W(wǎng)絡(luò)的前端。

　　技術(shù)的發(fā)展最后真正仍然要突破硬件技術(shù)的瓶頸。

　　首先，是摩爾定律的扁平化。1958年，第一個(gè)集成電路包含了2個(gè)晶體管，體積相當(dāng)大，覆蓋一平方厘米。到1971年，“摩爾定律”在集成芯片性能的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)中變得明顯;2300個(gè)晶體管在同一表面上，與以前一樣。到2014年，IBM P8處理器擁有多達(dá)42億個(gè)晶體管和16個(gè)核心，所有這些覆蓋在650平方毫米。在給定的硅片上，你能裝多少個(gè)晶體管是有一個(gè)自然的限制的，而且我們很快就會(huì)達(dá)到這個(gè)極限。

　　此外是，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，尤其是在語(yǔ)音和圖像識(shí)別中的并行問(wèn)題。我們看到谷歌對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別時(shí)候，并不知道它的運(yùn)算需要1600個(gè)處理器進(jìn)行技術(shù)處理，這也就代表了我們不能在移動(dòng)設(shè)備運(yùn)行這些算法，如果我們想要運(yùn)行這些算法，需要依賴云的計(jì)算能力。而終端計(jì)算帶來(lái)的用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)安全性是云計(jì)算不能給予的。所以需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法使用范圍進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化，才能提升用戶的用戶體驗(yàn)，促進(jìn)人工智能的未來(lái)發(fā)展。

　　設(shè)備變熱的原因，以及我們當(dāng)前計(jì)算機(jī)硬件設(shè)計(jì)的主要問(wèn)題，是所謂的“馮諾依曼瓶頸”：經(jīng)典的計(jì)算機(jī)架構(gòu)將數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分離開(kāi)來(lái)，這意味著數(shù)據(jù)需要在計(jì)算過(guò)程中從一個(gè)地方轉(zhuǎn)移到另一個(gè)地方。并行度通過(guò)分解計(jì)算和分布處理來(lái)解決部分問(wèn)題，但你仍然需要在最后移動(dòng)數(shù)據(jù)，將所有的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換成期望的輸出。那么，如果有一種方法可以完全消除硬件瓶頸呢?如果處理和數(shù)據(jù)在同一個(gè)地方，無(wú)需移動(dòng)，也不會(huì)產(chǎn)生熱量或消耗那么多的能量，那會(huì)怎樣呢?畢竟，我們的大腦就是這樣工作的：我們沒(méi)有像計(jì)算機(jī)那樣處理數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的獨(dú)立區(qū)域，所有的事情都發(fā)生在我們的神經(jīng)元上。

　　在二十世紀(jì)九十年代，人工智能就已經(jīng)出現(xiàn)在了大家的視野中，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)經(jīng)過(guò)了三十年發(fā)展，現(xiàn)在人工智能已經(jīng)被賦予了“第四次工業(yè)革命”的重任，在各行各業(yè)都被列為重要的投資方向，掌握好技術(shù)的硬件需求，才能在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)持續(xù)的突破。