AI像PC那樣普及 還需要哪些“神助攻”?

　　現階段AI的落地應用成為AI比拼的新賽道，開(kāi)啟了萬(wàn)里長(cháng)征的第一步。但細究落地的背后含義，其實(shí)就是一場(chǎng)將AI觸角延伸至B端及C端的過(guò)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(mén)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)家陳雨強認為，一方面，由于PC機的大量發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數據極大地豐富，讓AI普及有了基石。另一方面，計算能力的成倍增長(cháng)也使得AI從過(guò)去的不可能變成可能。

　　AI在數據、算法和算力的助力下，正深度賦能各個(gè)細分行業(yè)，而落地的“門(mén)檻”成為最后一公里的“考驗”。要知道，AI的應用場(chǎng)景眾多，復雜程度和需求不一。比如自動(dòng)駕駛場(chǎng)景極為復雜，而AI安防已有大量需求，機器人和無(wú)人機等終端應用亦已起步，AI實(shí)現有的需通過(guò)云端，有的則轉移到前端，對算力、算法等要求走高。

　　陳雨強認為，AI落地的門(mén)檻一是在于算法，需要算法專(zhuān)家做深入的研究，但算法專(zhuān)家的數量非常有限，算法模型也十分有限。為解決算法易用性的問(wèn)題，第四范式開(kāi)發(fā)了FeatureGo算法，成為自動(dòng)機器學(xué)習算法類(lèi)的開(kāi)山之作。二是讓原來(lái)必須由人設定的參數、步驟和過(guò)程交給機器實(shí)現，未來(lái)將變成人只做10%，只做和業(yè)務(wù)核心相關(guān)的機器不能替代的事情，剩下的80%都是機器來(lái)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)認知和使用門(mén)檻都很低的產(chǎn)品“第四范式先知”——AutoML機器學(xué)習平臺。據悉，AutoML技術(shù)已廣泛應用于金融、政務(wù)、能源、醫療等眾多領(lǐng)域。

　　顯然，這需要解決數據量和處理能力之間的“剪刀差”，即提升算力，高效的計算平臺成為必要條件。而即便AI還未出現殺手級的應用，AI 芯片領(lǐng)域儼然已是一片紅海。半導體巨頭英特爾、高通等，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如百度、阿里、騰訊，終端廠(chǎng)商如華為、大疆、?？低?，創(chuàng )業(yè)公司如寒武紀、地平線(xiàn)等，已紛紛投身其中。

　　讓AI for Everyone 需技術(shù)全面革新

　　如果說(shuō)AI落地的終極要義是要實(shí)現AI For everyone，那么構建如PC一般的軟硬件生態(tài)就至關(guān)重要。

　　陳雨強指出，AI基本每幾個(gè)月就有新的算法、新的體系架構、新的思路出來(lái)，而目前的硬件架構還難以及時(shí)匹配層出不窮的算法和技術(shù)需求，因此需要強大的合作伙伴或者生態(tài)來(lái)一起來(lái)推動(dòng)。近日，英特爾與第四范式宣布簽署戰略合作協(xié)議，并成立“英特爾與第四范式人工智能聯(lián)合實(shí)驗室”成為應對之策。

　　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，雙方成立的實(shí)驗室將在A(yíng)I所需要的高性能計算方向上開(kāi)展研究合作，打造AI產(chǎn)品和解決方案，以降低AI門(mén)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(hù)的需求，以什么樣的算力來(lái)支持，這對未來(lái)的產(chǎn)品規劃有諸多借鑒和參考意義。另一方面，英特爾所有產(chǎn)品都對第四范式開(kāi)放，未來(lái)還有一些在試驗階段沒(méi)有正式發(fā)布的產(chǎn)品，也將放在實(shí)驗室進(jìn)行應用測試。同時(shí)，英特爾會(huì )將云端、傳輸端、終端三個(gè)端的產(chǎn)品都做測試，打造閉環(huán)支持AI應用的產(chǎn)品。

　　實(shí)現這一愿景，需要解決諸多挑戰。陳雨強表示，一是產(chǎn)品，這一產(chǎn)品是認知門(mén)檻和使用門(mén)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，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A(yíng)I產(chǎn)品的整體交付、穩定性上都會(huì )有很大提升。二是用機器替代一部分人做的事情，需要的計算量是非常大的，如何讓原來(lái)不可計算的問(wèn)題變成可計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(lái)的AI，云端和終端將并行展開(kāi)。隨著(zhù)云計算的普及不斷提速，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(kāi)放接口供云調度是一種讓AI普及的方式。從未來(lái)來(lái)看，AI in Cloud是云的很重要形式。

　　“為實(shí)現最好的AI，有的公司已投了幾百億元，但技術(shù)的進(jìn)步讓客戶(hù)只需要投入和云等級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?！?陳雨強認為，“從長(cháng)期的角度來(lái)講，AI Cloud是一個(gè)整體成本更低的解決方案，客戶(hù)目前在云上可直接體驗第四范式的AI服務(wù)，包括基礎和定制化的服務(wù)?！?/p>

　　從目前來(lái)看，AI面向B端應用更多一些。最新的Gartner 企業(yè)AI案例研究報告預測：超過(guò)60%的中國大型企業(yè)在2022年前將開(kāi)發(fā)自己的AI解決方案。陳雨強分析說(shuō)，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)的需求更強烈，但隨著(zhù)AI技術(shù)的發(fā)展，包括云+端計算的發(fā)展，模式將走向B2B2C。

　　英特爾亦認為，AI之所以從to B開(kāi)始，是考慮到先得有人買(mǎi)單，它才能健康發(fā)展下去，但是未來(lái)大爆發(fā)一定是來(lái)自C端，是惠及每個(gè)人的，而且讓每個(gè)人都感覺(jué)到AI能夠幫助到自己的生活、工作、學(xué)習等各個(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。