福布斯：AI芯片將會(huì )讓手機無(wú)人機更聰明

　　北京時(shí)間5月8日，深度學(xué)習是AI技術(shù)的一個(gè)分支，許多大企業(yè)都在研究，比如谷歌、Facebook。在普通人看來(lái)，AI似乎只是大企業(yè)的玩物，實(shí)際上不是的，它不單會(huì )在云端普及，還會(huì )進(jìn)入到芯片。福布斯專(zhuān)欄作家羅伯特·霍夫(Robert Hof)認為，具備AI功能的芯片會(huì )讓手機、無(wú)人機、機器人、攝像頭更加聰明。

　　下面是文章全文：

　　在人工智能(AI)中有一個(gè)分支叫深度學(xué)習，它帶給我們許多驚奇，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)，手機即時(shí)語(yǔ)言翻譯?，F在，深度學(xué)習試圖為一切物件植入智能。

　　為什么會(huì )這樣?因為硅芯片制造商開(kāi)始將深度學(xué)習軟件嵌入到自己的芯片中，尤其是嵌入到移動(dòng)應用中;這些企業(yè)既包括大公司英特爾、高通，還包括許多小企業(yè)。很快，植入AI技術(shù)的芯片可能就會(huì )進(jìn)入市場(chǎng)，更智能的手機、無(wú)人機、機器人、攝像頭、可穿戴設備將會(huì )涌入我們的視野。

　　加州視覺(jué)處理器生產(chǎn)商Movidius的機器深度學(xué)習副總裁科馬克·布里克(Cormac Brick)認為：“這類(lèi)設備的功能將會(huì )讓消費者感到震驚。”

　　無(wú)處不AI

　　上周，在加州圣克拉拉(Santa Clara)舉行的“Embedded Vision Summit”會(huì )議上，幾家芯片公司展示了自己的設計，Movidius正是其中之一;1月時(shí)，Movidius還與谷歌達成合作關(guān)系，谷歌向Movidius預定了芯片，這些芯片會(huì )用在還沒(méi)有發(fā)布的移動(dòng)設備中。Movidius芯片定于4月28日正式推出，公司宣稱(chēng)它是第一塊USB深度學(xué)習模組。Movidius芯片的功耗只有1瓦特，它可以為無(wú)人機、攝像頭、機器人提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )功能。

　　高通已經(jīng)發(fā)布面向驍龍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理引擎(Snapdragon Neural Processing Engine)的軟件開(kāi)發(fā)者工具包，它可以讓智能手機、無(wú)人機、其它設備更智能，能夠追蹤目標、識別聲音。英特爾、ARM、CEVA、益華計算機(Cadence Design Systems)也試圖在芯片中加入深度學(xué)習功能。谷歌是深度學(xué)習的領(lǐng)先者，它已經(jīng)推出了開(kāi)源Tensor Flow深度學(xué)習軟件，支持低能耗8位處理器，這種處理器對移動(dòng)應用至關(guān)重要。

　　大體來(lái)講，深度學(xué)習可以模仿人類(lèi)大腦的神經(jīng)元活動(dòng)，允許計算機在海量數據中發(fā)現各種模式。谷歌Brain項目負責人、高級研究員杰夫·鄧恩(Jeff Dean)稱(chēng)：“我們有大量的數據需要計算機理解，而不是讓人來(lái)理解。”深度學(xué)習可以分析數據，更重要的是它可以從所有數據中學(xué)習，正是因為這點(diǎn)，語(yǔ)音、目標識別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)最近才取得了很大的進(jìn)步。

　　降低能耗減少延遲時(shí)間

　　在谷歌、IBM、微軟的云計算服務(wù)中，深度學(xué)習和AI技術(shù)的地位越來(lái)越高，移動(dòng)設備的獨特需求推動(dòng)AI下潛到芯片中去。尤其值得一提的是，深度學(xué)習開(kāi)始大量應用于各種計算機視覺(jué)項目，它們依賴(lài)于對數據的本地實(shí)時(shí)處理。事實(shí)證明，在許多視覺(jué)應用中，深度學(xué)習比過(guò)去幾十年開(kāi)發(fā)的其它計算機視覺(jué)技術(shù)更先進(jìn)。正因如此，無(wú)數企業(yè)才會(huì )成群結隊向新算法挺進(jìn)。

　　“我們處在攻城略地的階段。”嵌入式芯片顧問(wèn)公司伯克萊設計技術(shù)(Berkeley Design Technology)創(chuàng )始人兼總裁、嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟(Embedded Vision Alliance)創(chuàng )始人杰夫·拜爾(Jeff Bier)稱(chēng)，“芯片制造商正在對硅芯片進(jìn)行優(yōu)化，使它們可以在低能耗下運行算法。”

　　布里克解釋說(shuō)，之所以要將深度學(xué)習算法嵌入到芯片之中有一個(gè)關(guān)鍵的原因：移動(dòng)設備需要降低能耗。在設備和云之間傳輸數據需要消耗大量的電能，它還需要配備能耗更高、成本更高的并行處理芯片，比如Nvidia的圖形芯片。高通物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)計算工程高級副總裁拉杰·塔魯利(Raj Talluri)表示：“要讓視覺(jué)無(wú)處不在，在移動(dòng)和嵌入式設備植入智能相當關(guān)鍵。”

　　對于一些應用來(lái)說(shuō)(比如無(wú)人駕駛汽車(chē)的防撞、剎車(chē)功能)，有一個(gè)問(wèn)題很讓人頭痛：連接到云端會(huì )導致延遲，在處理器和內存之間移動(dòng)數據也需要時(shí)間。塔魯利稱(chēng)：“延遲成了有用還是無(wú)用的分界線(xiàn)。”另外，出于對安全和隱私的擔憂(yōu)，設備需要在本地處理更多數據，而不是存儲到云端。

　　當深度學(xué)習變得更普及時(shí)(在云計算和芯片中普及)，它可以幫助更多的企業(yè)開(kāi)發(fā)新應用，尤其是那些讓計算機像人一樣運行的應用。例如，無(wú)人機可以直線(xiàn)飛行，不需要GPS就知道哪個(gè)位置最適合?？?，智能攝像頭可以理解場(chǎng)景中的人正在做什么事，機器人可以知道哪里弄亂了，它可以自動(dòng)整理。