中国人工智能“芯病”依旧超越美国须翻越三座大山

发布于：2018/8/20 9:45:33 | 302 次阅读

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　　站在风口上，猪也能上天，更何况人。继大数据、共享经济等之后，人工智能（AI）被公认为下一个风口，受到资本的热捧。更由于其对传统产业，尤其是制造业的颠覆性意义，成为国家间竞争的必争之地。
　　中国人工智能的发展有目共睹。2017年，中国人工智能领域论文占的27.68%，其他国家；中国在人工智能领域的数量略微于美国、日本，三国占的74%；截至2017年，中国人工智能人才拥有量达18,232人，占8.9%，仅次于美国的13.9%。
　　在产业领域，截至2018年6月，中国人工智能企业已达1,011家；从2013年至2018年一季度，中国人工智能领域投融资占的60%；2017年中国人工智能市场规模达237亿（1元人民币约合0.15美元），同比增长67%，预计2018年增速将达到75%；在无人驾驶、人脸识别、智能家居、智能助理、智能工厂、人工智能芯片等人工智能十大应用领域中，中国均有多家企业涉足。由中国政府主导的世界机器人大会，已经举行了四届，人工智能越来越成为展览的主题。
　　但伴随着人工智能的走红，从学界走向普罗大众，关于中国人工智能的争议也开始出现，唱衰与点赞齐飞。那么，中国人工智能究竟如何呢？
　　　2018年7月4日，中国互联网巨头百度发布了中国款云端全功能人工智能芯片“昆仑”，但被媒体批评华
　　一起并购背后的中国人工智能
　　2018年7月，一则并购新闻在中国舆论场引发热议。美国芯片巨头赛灵思（Xilinx）宣布收购中国人工智能芯片独角兽公司深鉴科技，业界估计收购金额可能在3亿美元左右。
　　并购消息一公布，自中兴事件以来普遍接受芯片“启蒙”的中国舆论场哗然，很多媒体与个人发出了要求中国政府出手干预，决不能让中国人工智能芯片企业落入美国之手的呼声。但到目前为止，中国政府并未就此次并购发表意见，也没有出手干预的迹象。
　　为何中国政府任由中国人工智能芯片企业落入美国企业之手？中国媒体观察者网道出了真相。美国赛灵思公司是FPGA、硬件可编程SoC及自适应计算加速平台ACAP的发明者。深鉴科技自2016年成立以来，就一直基于赛灵思的技术平台开发机器学习解决方案。深鉴科技推出的两个应用于深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构、笛卡尔架构的DPU产品，都是基于赛灵思的FPGA器件。
　　也就说，深鉴科技作为人工智能芯片企业，从芯片到解决方案都严重依赖FPGA，而赛灵思公司在FPGA芯片领域占据统治地位。这折射出中国人工智能的一个残酷现实，计算机时代的“芯”病，到人工智能时代仍然受制于人。
　　人工智能“芯”病依旧
　　人工智能芯片领域目前主要分为三大方向。一是基于GPU、FPGA等通用芯片，GPU、FPGA等通用芯片已经发展几十年，美国英伟达公司在基于GPU的人工智能芯片领域，美国赛灵思公司在基于FPGA的人工智能芯片领域，占据统治地位。由于中国传统芯片产业缺课太多，在基于这些通用芯片的人工智能芯片领域，中国机会渺茫。
　　二是针对深度学习算法的专用芯片。GPU、FPGA等通用芯片，虽适合大规模并行运算，但也先天存在性能、功耗等瓶颈。在人工智能芯片领域，GPU、FPGA等能够战胜CPU，就在于它们相对于CPU更，但在面对比它们更的专用芯片时，它们也就从“小甜甜”变成了“牛夫人”。
　　在深鉴科技被收购时，也有媒体将其与中国另一家人工智能芯片独角兽企业——寒武纪科技对比，指出两者的区别就在于，深鉴科技是基于赛灵思FPGA芯片，而寒武纪科技是基于专用芯片，即自主设计芯片。中国手机品牌华为，在其旗舰手机中就使用了寒武纪设计的专用芯片——中国国内深度学习专用处理器NPU，其图像识别速度可达到约2,000张/分钟。
　　当然，说到专用芯片领域，中国三大数字货币挖矿机生产商比特大陆、嘉楠耘智与亿邦通信，三者垄断了九成以上的挖矿机市场，并且它们的挖矿机使用的都是自己设计的专用芯片。在数字货币市场疲软的情况下，三大矿机厂商都将人工智能作为了转型的方向，切入人工智能芯片市场。2017年11月，比特大陆发布了旗下人工智能品牌Sophon，以及自研的首款张量加速计算芯片（TPU）——BM1680。
　　三是类脑计算芯片，通俗地说也就是科幻电影中经常出现的神经网络芯片，其使用不仅仅局限于特殊场景，基于神经网络芯片的计算机甚至可能颠覆现今的冯诺依曼型计算机。这一类芯片技术难度极大，目前距离实际应用仍然很遥远。
　　也就说，在人工智能芯片领域，目前最为成熟的通用芯片方面，中国落后依旧，基本很难看到改变的希望，而在专用芯片上中国与欧美基本处于同一起跑线上，技术壁垒尚未形成，这也是当前中国人工智能芯片企业大多分布于这一领域的原因。至于类脑计算芯片，尽管难度极大，但其前景是革命性的，不能放弃。
　　中国优势何在
　　在传统通用芯片的应用场景中，芯片与软件在很大程度上是依据编码产生的指令运行，这使得拥有编程人才的国家占据了优势。但在人工智能时代，海量的数据和算法是人工智能发展最为重要的条件。
　　海量的数据优势，正是中国人工智能发展的优势。据中国互联网络信息中心（CNNIC）2018年1月31日发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2017年12月底，中国网民人数已达7.72亿。这一网民规模超过了欧洲人口的总和，是美国人口的两倍以上。
　　如此大的网民规模，一方面使中国诞生了一批的互联网公司，另一方面从搜索、社交、购物到共享出行、互联网金融等互联网应用场景，产生了海量的数据。如曾风靡一时的共享自行车，之所以各路资本竞相投入，本质上仍然是“数据战争”。
　　　　由中国人工智能芯片初创企业寒武纪科技研发的深度学习专用处理器——寒武纪1A（图源：新华社）
　　更为重要的是，中国网民中97.5%以手机上网为。在业内看来，智能手机所产生的数据比电脑更具价值。由此，中国“不仅仅是在数据量上，在数据质量上也大大超过其竞争对手”。
　　正是由于中国的这种数据优势，一方面固然为中国人工智能发展提供了便利条件，但另一方面由于中国芯片等基础硬件上的差距，使中国人工智能企业大量集中于门槛更低的应用领域。在2017年世界人工智能企业应用技术分布中，中国仅14%分布于基础硬件领域，其他国家为20%。
　　中国人工智能的三座大山
　　得益于中国的数据优势，中国在靠近商业价值的应用层面走在了世界前列，与美国并驾齐驱，但在基础性、原创性研究领域与美国差距巨大，最为典型即是芯片。中国人工智能领域知名企业地平线公司联合创始人黄畅在接受媒体采访时也承认，“国内更多是技术的落地、产业化和应用，相比国外科学家和公司，突破性和奠基性的工作还不够多”。
　　中国知名IT媒体《电脑报》曾提出，中国人工智能要超越美国需要翻越“三座大山”——创新、开源、人才。人工智能作为一个美国开创的学科，其学科基础是由美国奠定的，如果中国不重视基础研究，进行基础性创新，不仅不能超越美国，长期在别人开创的范式中跟随反而不利于中国的创新。
　　创新之后，继之以开源，以开源吸引更多人加入其中，从而构建起一个生态系统。美国谷歌、亚马逊、微软等行业巨头都开源自己的平台，反而是中国企业相对比较封闭，不利于中国标准、中国平台的形成与做大。
　　创新与开源的根本还在于人才，这又是中国的一个痛点。在人工智能领域，中国不仅在人才数量上处于劣势，在质量上差距更大。截至2017年，中国人工智能人才虽仅次于美国位居第二，但也只有美国的65%。在杰出人工智能才能方面，美国以5,158人位居，整体位居第二的中国以977人仅列第六，不到美国的20%，杰出人才仅占中国人工智能人才的5.4%。
　　在人工智能人才所属大学分布中，中国11所大学进入前20名，清华大学以822人排名，前10名中8所为中国大学。这充分体现出中国大学对于人工智能重视。但在杰出人才上，仅清华大学进入前20名，以42人位居第15名，中国人工智能人才多而不强的特点再现。此外，在企业层面，中国仅华为一家在整体人才数量和杰出人才数量上进入世界前20名，而美国分别为10家、8家，可见中美在企业层面差距极大。这也反映出中国人工智能人才集中在学校及科研院所、中国人工智能企业大多规模不大的现实。
　　然而，与此同时，中国人工智能人才长期处于短缺局面。2016年，李开复在创新工场成立AI工程院后，为了抢人不得不亲自到大学宣讲。在中国杭州与美国硅谷均设有办公室的人工智能初创企业极木科技创始人祁卫坦言，自己无论是在杭州还是在硅谷，几乎一半的时间用来找人。
　　解决人才问题，需要中国高校与科研院所努力。前面也谈到，中国高校的人工智能人才虽然杰出人才不多，但数量上占据优势，这对于中国人工智能人才的培养是极为有利的条件。但中国大学在人工智能人才培养上问题依然很大，据腾讯研究院发布的《2017人工智能人才白皮书》披露，中美高校在人工智能课程设置上差异极大。美国本科教育包括数学和计算机课程，系统完善，学科交叉精耕细作，而中国不成体系，甚至连师资力量都严重欠缺。既然，美国已经在人工智能教学上探索出了一条路，中国学学又何妨，尽快形成完善的中国人工智能人才培养体系。
　　，再强调基础研究的重要性。中国现在很流行一个词——弯道超车，所谓的“弯道超车”源于颠覆性技术的出现，人工智能就是一个中国弯道超车的机会。然而，所谓的颠覆性技术，从来都产生于基础性研究领域，建立在长期的持之以恒的基础性研究基础上。不重视基础性研究而奢谈“弯道超车”，不如去买彩票！

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