人工智能
现阶段AI的落地应用成为AI比拼的新赛道,开启了万里长征的第一步。但细究落地的背后含义,其实就是一场将AI触角延伸至B端及C端的过程,而这会走像PC一样的普及之路吗?如果真要让AI普及,还需要哪些“神助攻”?
AI落地“门槛” 需算法和算力攻克
PC的普及之路已世人皆知,而这亦成为AI发展的基石。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强认为,一方面,由于PC机的大量发展、互联网的发展,数据极大地丰富,让AI普及有了基石。另一方面,计算能力的成倍增长也使得AI从过去的不可能变成可能。
AI在数据、算法和算力的助力下,正深度赋能各个细分行业,而落地的“门槛”成为最后一公里的“考验”。要知道,AI的应用场景众多,复杂程度和需求不一。比如自动驾驶场景极为复杂,而AI安防已有大量需求,机器人和无人机等终端应用亦已起步,AI实现有的需通过云端,有的则转移到前端,对算力、算法等要求走高。
陈雨强认为,AI落地的门槛一是在于算法,需要算法专家做深入的研究,但算法专家的数量非常有限,算法模型也十分有限。为解决算法易用性的问题,第四范式开发了FeatureGo算法,成为自动机器学习算法类的开山之作。二是让原来必须由人设定的参数、步骤和过程交给机器实现,未来将变成人只做10%,只做和业务核心相关的机器不能替代的事情,剩下的80%都是机器来做,从而让更多人可以操作使用AI。为此,第四范式还打造了一个认知和使用门槛都很低的产品“第四范式先知”——AutoML机器学习平台。据悉,AutoML技术已广泛应用于金融、政务、能源、医疗等众多领域。
显然,这需要解决数据量和处理能力之间的“剪刀差”,即提升算力,高效的计算平台成为必要条件。而即便AI还未出现杀手级的应用,AI 芯片领域俨然已是一片红海。半导体巨头英特尔、高通等,互联网巨头如百度、阿里、腾讯,终端厂商如华为、大疆、海康威视,创业公司如寒武纪、地平线等,已纷纷投身其中。
让AI for Everyone 需技术全面革新
如果说AI落地的终极要义是要实现AI For everyone,那么构建如PC一般的软硬件生态就至关重要。
陈雨强指出,AI基本每几个月就有新的算法、新的体系架构、新的思路出来,而目前的硬件架构还难以及时匹配层出不穷的算法和技术需求,因此需要强大的合作伙伴或者生态来一起来推动。近日,英特尔与第四范式宣布签署战略合作协议,并成立“英特尔与第四范式人工智能联合实验室”成为应对之策。
英特尔表示,为普惠每个人的AI,基于英特尔领先的软硬件产品和“第四范式先知”平台,双方成立的实验室将在AI所需要的高性能计算方向上开展研究合作,打造AI产品和解决方案,以降低AI门槛,加速双方将人工智能技术在行业落地的进程。
一方面,英特尔将和第四范式一起了解客户的需求,以什么样的算力来支持,这对未来的产品规划有诸多借鉴和参考意义。另一方面,英特尔所有产品都对第四范式开放,未来还有一些在试验阶段没有正式发布的产品,也将放在实验室进行应用测试。同时,英特尔会将云端、传输端、终端三个端的产品都做测试,打造闭环支持AI应用的产品。
实现这一愿景,需要解决诸多挑战。陈雨强表示,一是产品,这一产品是认知门槛和使用门槛都很低的产品,每个人都可以使用。第四范式将和英特尔一起研发一体机,比如用同样的价格能获得10倍20倍的算力,进行相关的尝试,这样在AI产品的整体交付、稳定性上都会有很大提升。二是用机器替代一部分人做的事情,需要的计算量是非常大的,如何让原来不可计算的问题变成可计算是非常难以做到的,可能需要在硬件、软件甚至算法上都要做大的革新。
模式是B2B2C 但一定爆发在C端
未来的AI,云端和终端将并行展开。随着云计算的普及不断提速,英特尔方面表示,AI作为一种新生事物,和云的贴合程度非常高。目前很多AI新兴服务提供都是基于云的,开放接口供云调度是一种让AI普及的方式。从未来来看,AI in Cloud是云的很重要形式。
“为实现最好的AI,有的公司已投了几百亿元,但技术的进步让客户只需要投入和云等级别的投入就可拥有云上AI能力,这是一大进步,亦是一大方向。” 陈雨强认为,“从长期的角度来讲,AI Cloud是一个整体成本更低的解决方案,客户目前在云上可直接体验第四范式的AI服务,包括基础和定制化的服务。”
从目前来看,AI面向B端应用更多一些。最新的Gartner 企业AI案例研究报告预测:超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的AI解决方案。陈雨强分析说,这与场景相关,企业经营中大量决策将采用AI,因而企业的需求更强烈,但随着AI技术的发展,包括云+端计算的发展,模式将走向B2B2C。
英特尔亦认为,AI之所以从to B开始,是考虑到先得有人买单,它才能健康发展下去,但是未来大爆发一定是来自C端,是惠及每个人的,而且让每个人都感觉到AI能够帮助到自己的生活、工作、学习等各个方面。但是这一领域在哪里、何时爆发,这是英特尔和业界一起要研究和关注的。
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