AICC 2021,這些AI熱門話題你一定要知道

提到AI,我們總會想起AlphaGo橫掃圍棋高手、波士頓機(jī)器狗逆天的運(yùn)動能力、特斯拉人型機(jī)器人的炫酷炸天……

這些固然能夠吸引大家的眼球,但真實(shí)的AI產(chǎn)業(yè)如何?AI算力對于社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展到底有何作用?AI呈現(xiàn)出哪些發(fā)展趨勢?AI應(yīng)用場景都有哪些落地?

近日,2021人工智能計(jì)算大會(AICC 2021)成功召開,來自產(chǎn)業(yè)界的伙伴們對于目前AI產(chǎn)業(yè)中的熱點(diǎn)話題進(jìn)行了深度討論,探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)新格局下,AI如何賦能科技創(chuàng)新、社會治理及產(chǎn)業(yè)升級,以及如何加速數(shù)字中國、智慧社會建設(shè)。

在本次大會上,不僅有各類AI公司帶來了超過600項(xiàng)最新的人工智能產(chǎn)品與應(yīng)用成果,還公布了《2021-2022中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》,解讀了目前國內(nèi)AI算力發(fā)展和行業(yè)滲透情況。大數(shù)據(jù)在線也有幸與其中六位AI產(chǎn)業(yè)界代表深度交流,探討了目前AI產(chǎn)業(yè)界的各種熱門話題。

智能助手的理想與現(xiàn)實(shí)

如今,智能助手已經(jīng)日益普遍,無論是各種手機(jī),還是音箱,甚至汽車上,智能助手都成為標(biāo)配,但智能助手使用體驗(yàn)跟人們的期望依然有一定的差距,如何看待這種情況?

對此,OPPO小布助手首席架構(gòu)師萬玉龍認(rèn)為,用戶對于智能助手的評價(jià)是基于對它的期望和現(xiàn)狀的判斷,差距越大,用戶失望就會越大;目前,智能助手在一些特定垂直場景中表現(xiàn)已經(jīng)很貼近用戶的期待,但是在更加寬泛的場景中,依然有很大的進(jìn)步空間,而OPPO小布助手的目標(biāo)就是成為全場景的全能型智能助手。

據(jù)悉,自2018年12月份成立以來,OPPO小布助手已經(jīng)成為搭載在OPPO、OnePlus和realme等智能手機(jī)和IoT設(shè)備上的智能助手,歷時三年發(fā)展,累積激活近2.5億設(shè)備量。在2021年2月,OPPO小布助手成為了國內(nèi)首個月活突破一億的手機(jī)語音助手。

萬玉龍介紹,小布助手定位是為OPPO全系智能硬件設(shè)備提供跨終端、全場景、多模態(tài)的智能交互體驗(yàn),在技術(shù)難度和挑戰(zhàn)性會比專業(yè)場景的助手高很多,“全場景交互的效果優(yōu)化對算法方案和數(shù)據(jù)多樣性都提出了更高的要求。其中,在算法層面,為了解決標(biāo)注成本過高和數(shù)據(jù)多樣性受限問題,我們會嘗試從有監(jiān)督訓(xùn)練方案逐漸往無監(jiān)督訓(xùn)練方案發(fā)展;在算力層面,OPPO也在積極與國內(nèi)外芯片和服務(wù)器廠商合作,不斷提升AI算力,支撐起模型訓(xùn)練和多模態(tài)新算法演進(jìn)?!?/p>

目前,OPPO小布助手主要面對的場景包括手機(jī)、手表等可穿戴設(shè)備場景,智能家居場景和智慧出行場景等。面向未來,OPPO小布助手將會朝著虛擬數(shù)字人的方向不斷發(fā)展,為每個用戶提供個性化定制的千人千面智能助手服務(wù)。

萬物皆可算

IDC預(yù)測,全球 AI 市場支出將在2021年達(dá)到850億美元,并在2025年增至2000億美元,五年復(fù)合增長率(CAGR)約為 24.5%。其中,到2025 年,全球約 8% 的AI 相關(guān)支出將來自于中國市場,市場規(guī)模在全球九個區(qū)域中位列第三。

可以說,龐大的市場意味著龐大的機(jī)遇。為此,市場誕生了很多新的芯片公司,希望在算力市場中取得突破。其中,天數(shù)智芯就是目前國內(nèi)的一家典型代表。

上海天數(shù)智芯半導(dǎo)體有限公司產(chǎn)品副總裁鄒翾認(rèn)為,作為AI芯片公司天數(shù)智芯最大的優(yōu)勢主要在三個方面:

第一,沒有歷史包袱,開發(fā)人員可以輕裝上陣,天數(shù)智芯在芯片系統(tǒng)設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)時,可以將面向過去的部分拋棄,大幅提升客戶購買的服務(wù)質(zhì)量,甚至精細(xì)控制每一個瓦數(shù)所可以提供的算力。

第二、天數(shù)智芯團(tuán)隊(duì)由一群在GPU、計(jì)算等領(lǐng)域深耕多年的技術(shù)專家組成,擁有深厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),在每一個具體芯片單元的晶體管數(shù)量上面,均可以做到最優(yōu)。

第三、更加了解中國市場的需求,從應(yīng)用、軟件和芯片設(shè)計(jì)等角度,天數(shù)智芯都有自己獨(dú)特的想法,未來是一個萬物皆可算的時代,而這時候GPU更是大有可為。

鄒翾也認(rèn)為,GPU市場不能否認(rèn)的事實(shí)就是巨頭已經(jīng)在這個賽道耕耘多年,國內(nèi)芯片企業(yè)在高端芯片設(shè)計(jì)、人才、IO、架構(gòu)創(chuàng)新、應(yīng)用迭代等方面剛剛摸到門道,還需要持續(xù)努力。

對于如何彌補(bǔ)與巨頭之間的技術(shù)差距,鄒翾則表示, 需要在市場中持續(xù)去了解需求,形成技術(shù)在市場中的不斷迭代,通過市場反饋再去修復(fù)技術(shù)。不過過程不是一兩天就能夠?qū)崿F(xiàn)的,要大家腳踏實(shí)地的持續(xù)努力下去。

最后,鄒翾分享了對于AI算力未來發(fā)展趨勢的洞察。他認(rèn)為,隨著AI在場景中不斷落地,對于算力需求也在不斷提升;對此,業(yè)界最通用的做法就是并行化,不過并行結(jié)構(gòu)越來越大也會帶來問題,而天數(shù)智芯就是致力于解決并行結(jié)構(gòu)越來越大之后的通用可平衡性,讓未來算力不斷提升時,芯片的能效也能做到最好,同時配合行業(yè)伙伴,逐步建立通用計(jì)算的評測標(biāo)準(zhǔn),持續(xù)為行業(yè)做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

軟件定義算力價(jià)值幾何

數(shù)據(jù)中心過去十年最具影響的技術(shù)就是軟件定義。

從虛擬化時代,以VMware為代表的公司通過對服務(wù)器CPU資源進(jìn)行虛擬化,使得數(shù)據(jù)中心的計(jì)算資源得以更高效地使用;之后,軟件定義網(wǎng)絡(luò)、軟件定義存儲等技術(shù)也先后興起?,F(xiàn)在,隨著云計(jì)算技術(shù)與理念的深入人心,軟件定義已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心最重要的核心技術(shù)。

如今進(jìn)入到AI算力時代,在AI芯片領(lǐng)域,除了NVIDIA等巨頭之外,還有很多各種類型的AI芯片公司、技術(shù)和產(chǎn)品,用戶數(shù)據(jù)中心正在面臨著一個異構(gòu)計(jì)算的時代,隨著GPU等AI芯片越來越多,如何讓AI算力能夠更加高效、快捷、靈活地為人們所用,這就是軟件定義算力的初衷。

在軟件定義賽道上,趨動科技是目前國內(nèi)創(chuàng)新的代表,致力于解決AI算力高效利用的挑戰(zhàn)。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,目前用戶數(shù)據(jù)中心GPU利用率只有10%-30%,未來有著巨大的利用空間。趨動科技技術(shù)總監(jiān)張?jiān)鼋鹫J(rèn)為,目前對于AI算力主要有三大難題:其一、很多業(yè)務(wù)對于GPU卡的需求非常彈性,如何為業(yè)務(wù)部門提供需求相匹配的算力是業(yè)界的一大難題;另一個就是如何將GPU能力集成到現(xiàn)有PaaS平臺、云管平臺中;第三,異構(gòu)計(jì)算帶來的各種卡,不同品牌、不同型號,這些卡的管理、監(jiān)控和全生命周期管理都是挑戰(zhàn)。

“軟件定義算力的核心價(jià)值就是降本增效?!睆?jiān)鼋鹑缡钦f。

那么,軟件定義算力到底在數(shù)據(jù)中心哪些場景可以很好地發(fā)揮價(jià)值?對此,張?jiān)鼋鹫J(rèn)為有四大場景非常適合軟件定義算力。

首先是隔空取物,例如用戶一臺服務(wù)器并沒有GPU卡,但是又希望在該服務(wù)器上跑AI應(yīng)用,這個時候需要通過網(wǎng)絡(luò)去遠(yuǎn)程調(diào)用GPU服務(wù)上的資源;像很多訓(xùn)練場景會存在CPU資源和GPU資源并不匹配的情況,這個時候需要通過遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)來調(diào)用GPU資源。

其次是化整為零,像一些推理引用,并不需要消耗很多GPU資源,這個時候可以將GPU按照百分比切片,讓多個業(yè)務(wù)應(yīng)用疊加到一張GPU卡上,充分提高GPU卡的利用率。

第三則是化零為整,將分布在不同GPU服務(wù)器上的資源進(jìn)行整合,甚至一塊GPU卡上的碎片資源都能夠整合,然后為一個AI應(yīng)用提供計(jì)算資源。

最后則是隨需應(yīng)變,AI應(yīng)用往往對資源需求是彈性化的,需要動態(tài)調(diào)整GPU資源,有些應(yīng)用上午可能需要4張卡,下午則變成2張卡,而對于GPU資源調(diào)整需要做到實(shí)時、不關(guān)機(jī)、不重啟應(yīng)用,只需調(diào)整參數(shù)就能實(shí)現(xiàn)。

AI與智能供應(yīng)鏈的那些事兒

在物流圈,有一個詞跟人工智能息息相關(guān),那就是智能供應(yīng)鏈。

事實(shí)上,無論是線上電商,還是線下零售,其背后最核心的能力就是供應(yīng)鏈能力。所以,當(dāng)我們稱贊像京東物流送貨快、購物體驗(yàn)好時,背后其實(shí)都是其強(qiáng)大供應(yīng)鏈作為支撐。

如今,人工智能技術(shù)正在深刻影響著供應(yīng)鏈的發(fā)展,無論是深度數(shù)據(jù)挖掘還是AI自主學(xué)習(xí),都對供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)的決策產(chǎn)生重要影響。京東物流人工智能與大數(shù)據(jù)部智能供應(yīng)鏈高級總監(jiān)莊曉天博士介紹,人工智能已經(jīng)在供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)與規(guī)劃、供應(yīng)鏈計(jì)劃與管理和供應(yīng)鏈執(zhí)行與運(yùn)營三大環(huán)節(jié)中大量植入人工智能的方法,從端到端為供應(yīng)鏈的效率保駕護(hù)航。

例如,在供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)與規(guī)劃方面,涉及到各種物流網(wǎng)絡(luò),需要從點(diǎn)、線、面去考慮,包括營業(yè)部末端站點(diǎn)、區(qū)域倉儲等。以京東物流為例,其快遞、快運(yùn)、冷鏈等六大網(wǎng)絡(luò)中,京東物流供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)會運(yùn)用大量運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化算法來在紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中尋求總體成本最優(yōu)和用戶體驗(yàn)最好。

而在供應(yīng)鏈計(jì)劃與管理環(huán)節(jié),最為核心的就是庫存。莊曉天博士介紹到,整個供應(yīng)鏈都是圍繞如何將庫存做得更好而展開,這其中有兩大能力:一是預(yù)測能力,二是仿真能力;像京東會針對品類進(jìn)行預(yù)測,從而知道消費(fèi)者在哪里、消費(fèi)者需求是什么,如何將庫存根據(jù)消費(fèi)者需求放到最合適的地方。

而在供應(yīng)鏈執(zhí)行與運(yùn)營環(huán)節(jié),關(guān)鍵詞則是包裹和訂單,針對這部分的優(yōu)化也是用戶最能直觀感受到的。以京東為例,用戶雙十一下單之后,京東物流會根據(jù)當(dāng)前倉庫商品的儲備,推薦最合適的商品給揀貨員,包括儲備位置、客戶要求,還會推薦最合適的揀貨路徑。

同時,莊曉天博士也認(rèn)為,供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€非常復(fù)雜的場景,主要體現(xiàn)在鏈條參與者多,人貨場等空間元素多,時間上需要做預(yù)測等,這些因素共同組成了供應(yīng)鏈的復(fù)雜場景,而且隨著業(yè)務(wù)顆粒度也越來越細(xì),其復(fù)雜程度也越來越多,隨之而來的就是對于算力需求越來越高。

“本質(zhì)上,運(yùn)籌學(xué)是解決一個決策問題,需要根據(jù)不同場景來調(diào)整算法、技術(shù)的應(yīng)用,對于算力有著極大的依賴?!鼻f曉天博士如是說。

最后,莊曉天博士認(rèn)為AI技術(shù)在物流、供應(yīng)鏈未來擁有廣闊的應(yīng)用前景,不過也需要克服三個重要挑戰(zhàn):一是數(shù)據(jù)問題,如何將整個行業(yè)甚至社會的數(shù)據(jù)集合起來,發(fā)揮更大的效應(yīng);二是能耗的挑戰(zhàn),在雙碳戰(zhàn)略的大背景下,如何設(shè)計(jì)好更好的算法、架構(gòu)來保證算力資源盡可能高效,以更精進(jìn)的方式推動人工智能在行業(yè)落地;最后則是行業(yè)認(rèn)知,需要深入行業(yè)問題和痛點(diǎn),才能去考慮用技術(shù)去提升整個行業(yè)效率。

隱私計(jì)算與數(shù)據(jù)價(jià)值

進(jìn)入到數(shù)字化時代,如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值就成為頭號話題。

如今看,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值、釋放數(shù)據(jù)生產(chǎn)力,讓數(shù)據(jù)更好地打通、流動、共享和應(yīng)用是必經(jīng)之路。但最近幾年數(shù)據(jù)泄露事件,讓人們意識到數(shù)據(jù)隱私愈發(fā)重要。通常意義上,數(shù)據(jù)的流通與共享,意味著更多安全挑戰(zhàn);而愈發(fā)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全措施,則會降低數(shù)據(jù)的流動性和消費(fèi),數(shù)據(jù)流通共享和數(shù)據(jù)安全似乎成為一對不可調(diào)和的“矛盾”。

如何在確保數(shù)據(jù)安全的前提下,讓數(shù)據(jù)更好地流動、共享與應(yīng)用?從技術(shù)層面來看,近年來崛起的隱私計(jì)算被給予厚望。

洞見數(shù)智聯(lián)邦一體機(jī)

洞見科技正是國內(nèi)專注隱私計(jì)算領(lǐng)域的一家科技創(chuàng)新公司。洞見科技項(xiàng)目管理與交付中心總經(jīng)理方東介紹,洞見科技的使命就是讓數(shù)據(jù)價(jià)值安全釋放,核心技術(shù)就是隱私計(jì)算。洞見科技正在與同行一起構(gòu)建基于隱私計(jì)算的數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò),通過數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò),可以讓數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的前提下發(fā)揮更大的價(jià)值,挖掘“數(shù)據(jù)要素”這座金礦。

隱私計(jì)算是以密碼學(xué)基礎(chǔ),在保護(hù)數(shù)據(jù)本身不對外泄露的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算的技術(shù)集合,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)使用方式相比,隱私計(jì)算的加密機(jī)制能夠增強(qiáng)對于數(shù)據(jù)的保護(hù)、降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

方東介紹,目前隱私計(jì)算主要有三大方向:第一類是以多方安全計(jì)算為代表的基于密碼學(xué)的隱私計(jì)算技術(shù);第二類是以聯(lián)邦學(xué)習(xí)為代表的人工智能與隱私保護(hù)技術(shù)融合衍生的技術(shù);第三類是以可信執(zhí)行環(huán)境為代表的基于可信硬件的隱私計(jì)算技術(shù)。

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)其實(shí)是將模型分成片,在銀行的部分由銀行來做,在外部數(shù)據(jù)源的部分,與外部數(shù)據(jù)源建立連接之后,然后一起訓(xùn)練。比較通俗的比喻就是:模型動、數(shù)據(jù)不動,從而保證數(shù)據(jù)安全;另外就是數(shù)據(jù)可用不可見,數(shù)據(jù)不管是外部還是內(nèi)部,都可以使用,但是不能看見,這些是保證數(shù)據(jù)安全最基本的方式?!狈綎|表示道。

此外,與其他學(xué)習(xí)相比,聯(lián)邦學(xué)習(xí)對于算力需求更高,因?yàn)樯婕暗綌?shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)加密、多方安全等技術(shù)。

對于隱私計(jì)算適合的場景,方東認(rèn)為目前看到三個非常合適的行業(yè)是:金融、醫(yī)療和政務(wù)?!敖鹑诘娘L(fēng)控、反欺詐等場景非常適合落地隱私計(jì)算;而醫(yī)療領(lǐng)域,將不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)起來,通過隱私計(jì)算在不暴露病人隱私的情況下,將數(shù)據(jù)集成起來,對于醫(yī)學(xué)發(fā)展大有裨益;而在政務(wù)場景,現(xiàn)在大家都在提的數(shù)據(jù)開放、共享與交易,如果有隱私計(jì)算,則可以開放和共享更多有價(jià)值的數(shù)據(jù),而不用擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露等問題?!?/p>

總體來看,本次AICC大會熱點(diǎn)頗多,從AI成果展示到《2021-2022中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》頒布,再說OPPO、京東、天數(shù)智芯等公司對于各種AI熱點(diǎn)話題的解讀。隨著中國對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重視,以及各界推動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級,中國已經(jīng)成為AI創(chuàng)新的熱土。面向未來,中國的AI大生態(tài)更有望迎來百花齊放百家爭鳴的盛景。

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2021-11-05
AICC 2021,這些AI熱門話題你一定要知道
如今進(jìn)入到AI算力時代,在AI芯片領(lǐng)域,除了NVIDIA等巨頭之外,還有很多各種類型的AI芯片公司、技術(shù)和產(chǎn)品,用戶數(shù)據(jù)中心正在面臨著一個異構(gòu)計(jì)算的時代,隨著GPU等AI芯片越來越多,如何讓AI算力

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