全球CEO峰会热议AI技术发展和挑战

在今天（11月8日）刚刚结束的深圳全球CEO峰会上，来自ADI、上海华力、Imagination、中感微电子和新思科技的嘉宾讨论了关于AI技术的发展和面临的挑战。

图：ADI公司中国区总裁范建人

 

在关于未来一两年AI领域中何种技术将最为引人关注的讨论中，Imagination 副总裁及中国区总经理刘国军认为，AI会改变世界，AI将改变采购、交付和生产方式，也将改变人类的生活方式。上海华力执行副总裁舒奇则认为AI技术充满了可能性，AI包含很多技术，现在才刚刚开始，要走的路还很长。中感微电子董事长杨晓东认为，AI时代数据采集非常重要，传感是收集数据的重要技术。比如在健康领域，从人体收集数据可以更好地保障健康和预防疾病。ADI公司中国区总裁范建人认为边缘计算和量子计算是AI领域最重要的技术。另外，AI领域涉及众多应用设备，这些需要能源来保证，高效而低成本的能源技术也是一个关键。新思科技芯片设计事业部联席总经理Sassine Ghazi表示，过去30年人类生活发生很多变化，AI是把大伞，云计算是基石，量子计算则是一个重要的技术。
 

 

图：上海华力执行副总裁舒奇
 

谈到AI在中国的技术和应用的发展，刘国军认为中国在应用技术中会有很多贡献。中国是目前世界上最大的电子产品消费国，AI三大关键要素之一就是数据，中国的人口基数为大数据创造了基础，并且，在中国提取数据相对其他欧美国家要更容易。还有一个不同之处是，中国对个人数据隐私的关切较低，进行相关数据的应用开发比较容易，而在美国就困难很多。总得来看，在大数据领域，美国是基础研究做得好，中国则是应用技术走在前面。舒奇认为，不能简单讲是对个人隐私数据关切低促进了中国AI应用技术的发展，中国公司和全球很多系统公司合作，这种合作为AI应用技术提供了人才池，合作不仅促进了市场发展，也促进AI技术的发展趋势。杨晓东表示，在AI领域有一个现象，就是中国正在从过去的跟从发展转变为现在在很多应用领域成为引领性的源头，人们在不断学习新的知识，在学习过程中不断创新，成为一个领域的领头羊。范建人认为，人类社会在科技的推动下一直向前发展，回顾过去工业革命产生的飞跃性发展，都是有关自动化和绿色能源技术的发展。中国的AI产业为世界提供了机遇。Sassine Ghazi表示，他看到中国有很多人愿意在AI领域中有所发展，这已成为一个共同愿望，很多资金正在涌入AI的技术开发和应用领域，这促进了自主创新，所有这些都表明中国正在实现AI领域的影响力。
 

 

图：Imagination 副总裁及中国区总经理刘国军
 

关于哪些AI应用会在中国首先热起来，杨晓东认为首先会是医疗健康领域，主要是因为中产阶级和老龄化推动了需求。Sassine Ghazi认为要根据具体情况分析。AI应用领域非常广，发展速度也很快，现阶段更关注的是信息的采集和处理，而中国在这两方面都可能领先。范建人表示，在安保方面，中国不像国外有太多限制，可能会有更快的发展。虽然有关公共安防的数据是政府管控，但一些新创公司也和政府有相关合作，这些企业能够接触到公共数据。在AI应用中，传感、网络等等都需要数据资源的支持，中国的AI产业有人有钱，与国外也处于同一个起跑线，会在不同领域各有发挥。
 

 

图：中感微电子董事长杨晓东
 

谈到中国要成为AI领导者还有哪些挑战，刘国军认为，其实大家都面临共同的挑战，一个最大的问题是知识产权的保护。中国的优势是人口多，数据获取门槛低，应用场景多。但有一个问题要警惕，中国有不少芯片公司的产品同质化严重，常常导致恶性竞争，AI也可能出现这种情况。舒奇认为，中国的IC设计业起步较晚，花了很多时间学习和追赶，中国的挑战是怎么追赶，虽然中国应用市场很大，可以开发出创新应用，用AI来驱动这些应用。但AI不是单项技术的挑战，是需要整合不同技术，才能用好。范建人表示，中国是早期的加入者，AI产业参与容易，但真正做起来很难，软件开发相对容易，但软硬件结合更重要，比如机器学习，要有相关的工程师，要处理很多参数，还要关注如何应用。杨晓东认为AI不只是技术挑战，更重要的是建立起好的商业模式，当前很多商业模式不适合AI的场景，需要建立新的。Sassine Ghazi表示，数据对于AI的应用来说非常重要，但AI不仅是数据，还要有处理数据的硬件，中国公司目前还很难跟Intel这样的公司竞争，还有一些方法论上的问题，比如目前用于计算的架构是否适合AI的应用？这是不一定的。
 

 

图：新思科技芯片设计事业部联席总经理Sassine Ghazi
 

在关于开源软件的利弊和AI应用场景信息碎片化带来的技术挑战的讨论中，刘国军认为，不同的AI应用有不同要求，比如医疗，对产品要求高，AI要证明提供了别的技术提供不了的价值，这个很重要，但现在的确有些公司有泡沫。Sassine Ghazi则表示，虽然开源软件便于快速开发产品，但开源软件安全性较低，容易被黑客攻击，对一些应用来讲不安全，比如汽车。所以，AI公司必须同时关注软、硬件技术，这方面很多空间可以创新。对于碎片化信息处理，软件和硬件技术要确保云数据能够高效的使用，确保安全性和高度的优化，他相信量子计算在这个领域将会起到更大的作用。