現(xiàn)階段AI的落地應(yīng)用成為AI比拼的新賽道,開啟了萬(wàn)里長(zhǎng)征的第一步。但細(xì)究落地的背后含義,其實(shí)就是一場(chǎng)將AI觸角延伸至B端及C端的過程,而這會(huì)走像PC一樣的普及之路嗎?如果真要讓AI普及,還需要哪些“神助攻”?
AI落地“門檻” 需算法和算力攻克
PC的普及之路已世人皆知,而這亦成為AI發(fā)展的基石。第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家陳雨強(qiáng)認(rèn)為,一方面,由于PC機(jī)的大量發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)極大地豐富,讓AI普及有了基石。另一方面,計(jì)算能力的成倍增長(zhǎng)也使得AI從過去的不可能變成可能。
AI在數(shù)據(jù)、算法和算力的助力下,正深度賦能各個(gè)細(xì)分行業(yè),而落地的“門檻”成為最后一公里的“考驗(yàn)”。要知道,AI的應(yīng)用場(chǎng)景眾多,復(fù)雜程度和需求不一。比如自動(dòng)駕駛場(chǎng)景極為復(fù)雜,而AI安防已有大量需求,機(jī)器人和無(wú)人機(jī)等終端應(yīng)用亦已起步,AI實(shí)現(xiàn)有的需通過云端,有的則轉(zhuǎn)移到前端,對(duì)算力、算法等要求走高。
陳雨強(qiáng)認(rèn)為,AI落地的門檻一是在于算法,需要算法專家做深入的研究,但算法專家的數(shù)量非常有限,算法模型也十分有限。為解決算法易用性的問題,第四范式開發(fā)了FeatureGo算法,成為自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法類的開山之作。二是讓原來必須由人設(shè)定的參數(shù)、步驟和過程交給機(jī)器實(shí)現(xiàn),未來將變成人只做10%,只做和業(yè)務(wù)核心相關(guān)的機(jī)器不能替代的事情,剩下的80%都是機(jī)器來做,從而讓更多人可以操作使用AI。為此,第四范式還打造了一個(gè)認(rèn)知和使用門檻都很低的產(chǎn)品“第四范式先知”——AutoML機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。據(jù)悉,AutoML技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、政務(wù)、能源、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域。
顯然,這需要解決數(shù)據(jù)量和處理能力之間的“剪刀差”,即提升算力,高效的計(jì)算平臺(tái)成為必要條件。而即便AI還未出現(xiàn)殺手級(jí)的應(yīng)用,AI 芯片領(lǐng)域儼然已是一片紅海。半導(dǎo)體巨頭英特爾、高通等,互聯(lián)網(wǎng)巨頭如百度、阿里、騰訊,終端廠商如華為、大疆、??低?/u>,創(chuàng)業(yè)公司如寒武紀(jì)、地平線等,已紛紛投身其中。
讓AI for Everyone 需技術(shù)全面革新
如果說AI落地的終極要義是要實(shí)現(xiàn)AI For everyone,那么構(gòu)建如PC一般的軟硬件生態(tài)就至關(guān)重要。
陳雨強(qiáng)指出,AI基本每幾個(gè)月就有新的算法、新的體系架構(gòu)、新的思路出來,而目前的硬件架構(gòu)還難以及時(shí)匹配層出不窮的算法和技術(shù)需求,因此需要強(qiáng)大的合作伙伴或者生態(tài)來一起來推動(dòng)。近日,英特爾與第四范式宣布簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,并成立“英特爾與第四范式人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”成為應(yīng)對(duì)之策。
英特爾表示,為普惠每個(gè)人的AI,基于英特爾領(lǐng)先的軟硬件產(chǎn)品和“第四范式先知”平臺(tái),雙方成立的實(shí)驗(yàn)室將在AI所需要的高性能計(jì)算方向上開展研究合作,打造AI產(chǎn)品和解決方案,以降低AI門檻,加速雙方將人工智能技術(shù)在行業(yè)落地的進(jìn)程。
一方面,英特爾將和第四范式一起了解客戶的需求,以什么樣的算力來支持,這對(duì)未來的產(chǎn)品規(guī)劃有諸多借鑒和參考意義。另一方面,英特爾所有產(chǎn)品都對(duì)第四范式開放,未來還有一些在試驗(yàn)階段沒有正式發(fā)布的產(chǎn)品,也將放在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試。同時(shí),英特爾會(huì)將云端、傳輸端、終端三個(gè)端的產(chǎn)品都做測(cè)試,打造閉環(huán)支持AI應(yīng)用的產(chǎn)品。
實(shí)現(xiàn)這一愿景,需要解決諸多挑戰(zhàn)。陳雨強(qiáng)表示,一是產(chǎn)品,這一產(chǎn)品是認(rèn)知門檻和使用門檻都很低的產(chǎn)品,每個(gè)人都可以使用。第四范式將和英特爾一起研發(fā)一體機(jī),比如用同樣的價(jià)格能獲得10倍20倍的算力,進(jìn)行相關(guān)的嘗試,這樣在AI產(chǎn)品的整體交付、穩(wěn)定性上都會(huì)有很大提升。二是用機(jī)器替代一部分人做的事情,需要的計(jì)算量是非常大的,如何讓原來不可計(jì)算的問題變成可計(jì)算是非常難以做到的,可能需要在硬件、軟件甚至算法上都要做大的革新。
模式是B2B2C 但一定爆發(fā)在C端
未來的AI,云端和終端將并行展開。隨著云計(jì)算的普及不斷提速,英特爾方面表示,AI作為一種新生事物,和云的貼合程度非常高。目前很多AI新興服務(wù)提供都是基于云的,開放接口供云調(diào)度是一種讓AI普及的方式。從未來來看,AI in Cloud是云的很重要形式。
“為實(shí)現(xiàn)最好的AI,有的公司已投了幾百億元,但技術(shù)的進(jìn)步讓客戶只需要投入和云等級(jí)別的投入就可擁有云上AI能力,這是一大進(jìn)步,亦是一大方向?!?陳雨強(qiáng)認(rèn)為,“從長(zhǎng)期的角度來講,AI Cloud是一個(gè)整體成本更低的解決方案,客戶目前在云上可直接體驗(yàn)第四范式的AI服務(wù),包括基礎(chǔ)和定制化的服務(wù)?!?/p>
從目前來看,AI面向B端應(yīng)用更多一些。最新的Gartner 企業(yè)AI案例研究報(bào)告預(yù)測(cè):超過60%的中國(guó)大型企業(yè)在2022年前將開發(fā)自己的AI解決方案。陳雨強(qiáng)分析說,這與場(chǎng)景相關(guān),企業(yè)經(jīng)營(yíng)中大量決策將采用AI,因而企業(yè)的需求更強(qiáng)烈,但隨著AI技術(shù)的發(fā)展,包括云+端計(jì)算的發(fā)展,模式將走向B2B2C。
英特爾亦認(rèn)為,AI之所以從to B開始,是考慮到先得有人買單,它才能健康發(fā)展下去,但是未來大爆發(fā)一定是來自C端,是惠及每個(gè)人的,而且讓每個(gè)人都感覺到AI能夠幫助到自己的生活、工作、學(xué)習(xí)等各個(gè)方面。但是這一領(lǐng)域在哪里、何時(shí)爆發(fā),這是英特爾和業(yè)界一起要研究和關(guān)注的。
評(píng)論
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