中國的AI由應(yīng)用驅(qū)動，上游生態(tài)缺乏

　　與歐美追逐最上游的技術(shù)不同，中國的AI發(fā)展可以說是由最底端的應(yīng)用驅(qū)動。

　　最早從2010年開始的AI技術(shù)發(fā)展，幾乎都集中在視覺識別這個領(lǐng)域，不論是商湯、曠視、依圖、云從，幾乎都是往這個方向走。而其根本原因可以從政府對監(jiān)控技術(shù)與設(shè)備的需求追溯起。而因為這個市場的需求龐大，許多后進者也幾乎都是從這個領(lǐng)域開始。

　　視覺識別AI后來延伸到了金融應(yīng)用、手機圖像處理、自動駕駛、無人倉儲、無人商店等應(yīng)用上，除了無人商店還沒有真正成功的案例外，其余領(lǐng)域都有相當突出的表現(xiàn)。

　　隨后，自然語言方面的AI應(yīng)用興起，從以語言識別輸入，到自然語言對話，諸如科大訊飛、百度、搜狗，都在相關(guān)的自然語言處理方面有不小的建樹。而相關(guān)的產(chǎn)品則主要集中在語音助理方面，服務(wù)內(nèi)容根據(jù)終端硬件的類型不同而定制。

　　雖然中國AI的應(yīng)用蓬勃發(fā)展，但是最上游的計算核心硬件方面，卻還是嚴重倚賴外來的輸入。舉例來說，目前市面上的云端計算服務(wù)方面，其所采用的處理器平臺超過九成都是使用英特爾的方案。而機器學(xué)習(xí)需要的計算硬件則是幾乎清一色彩用NVIDIA的GPU產(chǎn)品。

　　AI芯片發(fā)展主要還是為差異化，并提高附加價值

　　當然，中國廠商也積極推動自有方案的發(fā)展，比如說華為的升騰方案，寒武紀的NPU方案，地平線的征程和旭日處理器方案，華為的AI方案基本上沒有獨立供應(yīng)給市場，而寒武紀雖然有部份國家背景支持，但其除了華為以外的商業(yè)應(yīng)用落地速度并不夠快。而地平線芯片產(chǎn)品的定位與華為升騰類似，但其取得包括Audi在內(nèi)的一線車廠、IoT設(shè)備制造商等全球超過20家客戶支持，且投資者遍及海內(nèi)外，在聲勢上明顯勝出一籌。

　　然而AI芯片本身的設(shè)計難度與CPU和GPU并不在同一個量級，后二者中國廠商幾乎自行設(shè)計的能力極為缺乏，這方面并除了技術(shù)能力的不足，缺乏生態(tài)的積累亦是關(guān)鍵。不過在AI芯片方面狀況不同，由于應(yīng)用分散，芯片設(shè)計商可以針對不同應(yīng)用發(fā)展具備獨特個性的AI芯片。AI芯片結(jié)構(gòu)較CPU、GPU簡單，若搭配片上內(nèi)存、緩存或網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計調(diào)整，可以變化出針對不同環(huán)境的方案。

　　另一方面，采購第三方芯片一來成本高，二來架構(gòu)掌握度不夠高的話，可能就無法發(fā)揮出芯片效能，而依此打造出來的方案也就沒有吸引力可言。

　　諸如地平線、云知聲、云從、?？低暤榷际腔谧约曳桨感枨蠖M行AI芯片設(shè)計的公司，對這些公司而言，設(shè)計自有芯片是維持方案競爭力的唯一方式。

　　但是在這種情況之下，IP設(shè)計業(yè)者，或者是純粹做AI芯片的公司，恐怕就很難找到出路。由于潛在的大客戶都偏好自行研發(fā)，剩下規(guī)模較小的客戶才有可能外購，而AI芯片本身架構(gòu)并不復(fù)雜，其設(shè)計目的主要還是為了算法的實現(xiàn)，換言之，IP或獨立的AI芯片開發(fā)商一來市場空間不足，二來他們不是直接對終端客戶，不一定了解最末端客戶的需求，因此定位相當尷尬。寒武紀后來也推出自己的芯片方案，分別主打云端與邊緣計算，但仍難擺脫這個窘?jīng)r。

　　另一方面，2018年因為加密貨幣暴跌，導(dǎo)致挖幣芯片設(shè)計業(yè)者轉(zhuǎn)向AI芯片尋找第二春，比特大陸也是在此時推出他們的AI芯片。雖然比特大陸沒有自己的終端方案，但取而代之的是，他們跑遍了各大終端客戶尋找出路，后來也真的被他們找到幾個安防領(lǐng)域的客戶。

　　不過隨著加密貨幣的飆漲，比特大陸可能又會將重心移向挖礦芯片，目前該公司已經(jīng)向臺積電下了芯片代工訂單，據(jù)信就是2018年公布的7nm挖礦芯片。

　　挖礦芯片和AI芯片的計算架構(gòu)其實大同小異，同樣都是塞了一堆乘加器，然后可以進行大量并行計算工作的架構(gòu)，最大的差異在于根據(jù)應(yīng)用的不同而會采用不同算法，比特大陸這個作法也算是能左右逢源，分散風(fēng)險。

　　還有哪些場景需要AI？

　　從監(jiān)控、銀行、手機再到汽車，除了已經(jīng)這些在市面上已經(jīng)很普遍的AI應(yīng)用以外，未來AI還有哪些發(fā)展方向？

　　以下列舉出三個方向僅供參考。

　　國家/國際級應(yīng)用

　　往上大到國家，甚至全球?qū)蛹墸珹I可以作為氣候預(yù)測之用。由于近年來溫室效應(yīng)轉(zhuǎn)劇烈，氣候變化多端，傳統(tǒng)的計算機模型計算已經(jīng)不符需求，為了更好的掌握氣象，能夠在暴風(fēng)雨、洪災(zāi)等災(zāi)害級氣候到來之前就提前疏散或者是進行其他準備工作，可以大幅減少生命財產(chǎn)的損失。

　　而另一個國際級的AI應(yīng)用，該屬于對外層空間的探測，如NASA放在火星上的幾個探測機器人，以及傳統(tǒng)的太空探測器等，基本上都是人為遠程遙控，沒有自主處理的能力，而因為機器人和控制中心距離太遠，比如說地球離火星最近也要5500萬公里，因此無法實時接收與傳送圖像信息，也無法在遭遇狀況的當下給出指令，指令來回最快也要8分鐘。

　　如果未來這類的探測機器人擁有完全自主的能力，可以針對環(huán)境的變化自主決定探測的策略與探測對象，并可自動因應(yīng)環(huán)境的惡化進行自我保護，那么不僅可以大幅提升探索效率，同時也能降低機器人的損耗風(fēng)險。

　　另外，由于人口增加，不同地區(qū)的人類往來更加頻繁，這也造成了疾病傳播的風(fēng)險，比如說艾滋病原本起源自非洲，現(xiàn)在已經(jīng)傳到世界各地，連中國也不能幸免于難。這時利用AI可以破解各種疾病的病毒傳染、對身體的影響模式，并可進行藥物化學(xué)特性仿真，利用機器學(xué)習(xí)，調(diào)配組合出破解并防治疾病病毒的藥物，甚至治療時的手術(shù)也可以使用AI自動進行，而相關(guān)的AI儀器可以投放到偏遠或落后地區(qū)，代替原本就已經(jīng)稀少的人類醫(yī)生資源，讓不論何處的病患，都可以接受最好的治療。甚至可以從源頭防止疾病的擴散。

　　企業(yè)應(yīng)用

　　在企業(yè)方面，利用AI可以做到過去所做不到的工作?；蛘呤怯煤芏痰臅r間來做到過去必須花費很多時間來完成的工作。

　　首先在公司營業(yè)與客戶數(shù)據(jù)管理方面，利用AI來處理可以大幅減少重復(fù)的工作，讓人力可以投放到更有創(chuàng)造力的工作上，并提升組織整體的效能表現(xiàn)。

　　比如說Salesforce在其服務(wù)云(Service Cloud)中持續(xù)增加AI功能，包括聊天機器人以及案件分類功能，目的是讓業(yè)務(wù)控制臺更智能化，讓業(yè)務(wù)工作可以自動進行。另外，該系統(tǒng)也能利用商業(yè)規(guī)則和預(yù)測智能來建議與客戶互動其間的最佳行動方案，借以提高客戶滿意度，而案件路由則是可以通過機器學(xué)習(xí)來完全把工作流程自動化，將工作項目分配給正確的隊列或者是人類業(yè)務(wù)。該系統(tǒng)可以根據(jù)個人專業(yè)或者是過去的處理經(jīng)驗，將工作分配給最有資格解決問題的人選。

　　目前其實已經(jīng)有不少公司深度利用AI來進行營利，比如說金融投資機構(gòu)利用AI模型來分析整體經(jīng)濟與企業(yè)營運，并且尋找投資目標，增加獲利并分散風(fēng)險。

　　不過多數(shù)重復(fù)工作的自動化只是AI能力所及的一小部份，未來AI可以做到創(chuàng)意性的工作，甚至參與各種研發(fā)工作。

　　舉例來說，目前的EDA工具已經(jīng)很像一套包含了AI的設(shè)計工具，可以大幅降低芯片設(shè)計時的晶體管浪費和布局錯誤，若未來可以把EDA工具的AI成分大幅提升，那么芯片設(shè)計時只需要告訴AI芯片需要在什么條件下達到達到什么樣的功能，AI就可以自動設(shè)計出完整的方案。

　　而編程這個工作往往都需要花費大量的時間，目前的輔助系統(tǒng)已經(jīng)可以幫助編程工作者簡化編程的復(fù)雜度，而只需專注在算法的研發(fā)上，各種庫的連結(jié)或者是接口的適配，都可以讓開發(fā)工具中的輔助系統(tǒng)來代勞。

　　以色列新創(chuàng)公司Codota已經(jīng)做到讓AI針對包含Github與StackOverflow，或其他平臺上的源碼進行分析與學(xué)習(xí)，并同時為程序員推薦最適合當下程序的的編碼。另一家新創(chuàng)公司Kite，則是通過AI透過大量的數(shù)據(jù)爬梳與預(yù)測，讓程序員需要親自動手的編程工作大幅減少。

　　另一家新創(chuàng)Kite，利用AI替工程師省下查詢數(shù)據(jù)的時間。根據(jù)創(chuàng)辦人Adam Smith統(tǒng)計，每個工程師每天要進行網(wǎng)絡(luò)搜索26次以上，如果能將這些搜索內(nèi)容都內(nèi)建在編譯程序中，能夠大大加快編程的效率。

　　人類結(jié)合AI

　　AI應(yīng)該要怎么與個人進行結(jié)合？當然，如果只是單純把智能手表、智能手機拿在手上，那算不上結(jié)合。

　　上周馬斯克的Neuralink公司發(fā)表其腦機接口的最新進展，并公開表示2020年將開始進行人體試驗，該公司的目標是要在人腦植入電極，并創(chuàng)造可以連接到外部機器的接口，最終目標則是要把AI芯片直接和大腦進行連結(jié)。

　　馬斯克表示，通過腦機接口，可以讓AI來幫助人類大腦進行思考，未來即便AI獲得了自主思考的能力，人類通過腦機接口取得與AI相提并論的計算能力，同時擁有人類與生俱來的創(chuàng)造力，那么這種新型態(tài)的人類就不會被AI取代。

　　除了大腦和AI的結(jié)合，具備AI功能的外骨骼可以幫助使用者應(yīng)對各種環(huán)境的工作或者是生存需求，結(jié)合腦機接口帶來的計算能力，等同創(chuàng)造了全新的物種，并提高了人類在未來AI世代來臨時，仍可持續(xù)擁有競爭力，而不會被時代所淘汰。