发布于：2017/9/25 10:02:29 | 337 次阅读
“今天是一个半导体行业的盛会，正好将的软件要素、硬件要素交融在一起。”将门CTO、将门创投创始合伙人沈强在集微半导体峰会上从算法、算力和数据的角度谈了的不同创新模式。
2017年9月15日，由集微网、手机中国联盟主办，厦门半导体投资集团公司承办的“集微半导体峰会”在厦门海沧举行。此次峰会以“‘芯’联产业，积微成著 ”为主题，同期举办的论坛专场，来自将门创投、码隆科技、伟景智能、悦享趋势科技和元鼎音讯的企业高层、人工智能产业界的人才等围绕当前热点话题、技术以及大家共同关注的市场动向，重塑热点话题，解析趋势变化，洞悉行业变革。
沈强作为此次人工智能论坛的主持，开场介绍将门这家专注于发掘、加速及投资技术驱动型创业公司的创业服务和投资机构，其旗下还设有将门企业用户对接、将门技术社群以及将门投资基金。
据悉，将门投资基金专注于投资通过技术创新激活商业场景，实现商业价值的初创企业。关注领域包括机器智能、、自然人机交互、企业计算。在一年时间里，将门投资基金已经投资了包括量化派、码隆科技、伟景智能、禾赛科技等超过10家具有高成长潜力的技术型创业公司。
据沈强介绍，将门聚焦在“MINE”四个主要领域，其中M是机器智能，I是相关，从通讯、传感器、数据处理、物联网应用。N是自然人机交互，E网是企业计算，包括云计算，企业应用，信息安全等。
Gartner数据显示，未来两年到三年的时间内，人工智能将会进入一个泛应用的时间点。沈强进一步指出，从人工智能的技术成熟度的曲线来看，现在这个时间点刚刚好。目前，人工智能主要是数据驱动型的方式，深度学习在里面起了很关键的作用。然而，从创新角度来讲，可以从人工智能的三要素，算法、算力和数据三个角度出发，寻找合适的应用场景落地，再将其转化成商业价值。场景的创新等于商业价值的创新，算力的创新可以理解为硬件创新，算法的创新理解为软件创新，结合起来从是软硬结合的方式共创人工智能的新精彩。
从创新场景来看，除了规模宏大的交通、运输等方面，人工智能的商业价值无处不在，需要我们去深挖。沈强通过一个消费实例来告诉现场的嘉宾，即使一个微小的应用场景，当结合上人工智能的时候，便能够激活一个创新的场景，实现商业价值。他讲道，有一段时间经常在外面出差，家里的猫无人照料，便选用了一款自动喂猫的机器，每天定时喂养家里的猫，这是一个极其细分极其细小的市场。在使用过程中遇到一些问题，便联系到做宠物喂养、自动喂食器公司的老总聊了一下，询问未来在这一领域想做的创新，发现其实跟人工智能有很大的关系。在喂食器上面添加一个摄像头，既可以给主人做远程监控使用，还能够做猫脸识别，为不同年龄阶段的猫、不同健康状况的猫做个性化的喂养服务。“这对我来说是一个教育，如此微小的市场，通过与人工智能的结合便能够激活一个创新的应用场景。”
从算法来看，人工智能的发展离不开深度学习模型，而深度神经网络更是其中最重要的一部分。过去十几年来，从2012年DiagonalLineNode开始，神经网络的结构一直在持续的发展中。2015年其实是一个关键节点，微软研究院提出的深度高达152层的神经网络，视觉计算组的系统错误率已经低至3.57%，首次实现了对人类视觉能力的突破，这意味着在商业可行性上，它可以在某些特定场景下取代人发挥作用。神经网络的层数逐渐增多，由此带来了巨大问题，软件方面的改进对硬件也提出了需求。如此复杂的网络，无论在服务器端还是设备端，都对其计算能力提出了更高的要求，如此才能够让高的识别能力重现。
一直以来，深度学习的算法都用来处理图像、识别声音，集中在识别图片中的一只猫或者一个只狗，再进一步分类+定位，标注出其在图中的区域和位置。随着深度学习算法与自然语言的 结合处理，可以用于对象的检测，把多只猫、多只狗、多个人分开，进一步做实际分割，逐步应用在安防、机器人应用。沈强表示，其实在固体识别的检测方面，过去用R-CNN算法可以达到53.3%，而现在用FasterR-CNN可以达到83.8%。从图像分割延伸至视频处理，目前越来越多的深度学习算法可以很好的做视频分割操作，以识别出视频中哪一帧哪一个像素属于哪一个对象，可以用于人脸识别、刷脸识别等应用。
深度学习的发展方向就是算法的创新，沈强指出从监督学习到半监督学习/无监督学习的演化过程，从依赖于大数据到只需要小数据，One-Shot Learning。我们知道，监督学习是依赖于标签过的数据，今天我们讲说那些人脸识别达到多少，以及我们在ImageNet里面，这个红线上展示的都是标签过的数据，它使我们了解到从数据挖掘智能、挖掘知识的年代。但站在我们的角度来看，这并不应该成为固守的一个方向。为什么呢?大量的数据都未标签过，这都是成本，而成本将阻碍进一步创新，拥有数据的大型企业在人工智能的发展过程中会占据有利地势，我们怎么样让那些创新的想法更快的涌现出来呢?
如果说人工智能的下一步是算法，能够不依赖于大量数据或者不依赖于标签过的数据，可以用广泛的无标签的这些数据，这将大大降低我们数据处理的成本，本质上使人工智能变得更加民主，无论大企业或小企业都能自主的参与到这一竞争中。为什么ImageNet今年之后将成为绝唱?沈强表示，因为他们的组织者认为在标签法数据的学习上面已经获得一定成绩，如果再往下做探索的话，会比现阶段更有意义的途径。我们要相对成熟的看问题，往前跳一步去解决那些无标签的数据，WebVISION竞赛就应运而生，它取代了ImageNet的竞赛，其主要特点便是采用的数据都是无人工标注的。可喜的是无论ImageNet或是WebVISION，中国参赛者都获得了的成绩，其中码隆科技便在WebVISION获得名的傲人成绩。
当深度无监督的学习被应用起来时，通过不同的算法计算出不同的内容，根据条件生成的自动网络，或是对抗式的神经网络。我们不必在意两种算法的区别，因为都会指出一条道路，人工智能不仅可以用于认知事情，还可以创新更有意义的内容。从波音公司利用对抗式神经网络设计机翼，利用算法以解决生活中的具体问题;从视频预测利用对抗式神经网络观察未来发展，预测危险的可能性，预防更多危险的情况发生;Deepmind通过算法的创新强化学习的创新，以寻找规律、建立模型，这种通用人工智能的创新对半导体产业的发展非常有意义。“算法的创新提供无限的可能性，这将为未来更多的应用场景落地提供枪支弹药。”沈强补充道。
在算力方面，智能芯片是人工智能的基石，机器学习很大程度上依赖于一个强大计算的基础设施。沈强指出，深度学习的计算量太大，目前有两种类型的计算，基于训练或基于推理的。训练可以让系统学习数据、获得模式，而推理是以训练好的模型或意境学到的知识，去应用判断未来的过程。这也是为什么Nvidia股票去年涨了四倍，巨大的计算量催生对更高速的计算架构的需求。包括微软、亚马逊等公司都已开始构建相应的云服务，华为与寒武纪在麒麟970在终端上的合作，提供深度计算加速的设施，英特尔耗费100多亿美元去购买人工智能的企业，实际上就是其背后所提供的计算架构更适合人工智能对算力的需求。
从CPU、到GPU、FPGA深知专用电路应用于不同的场景，我们可以看到演进还在持续不断的发生，适合于不同的应用场景下面，甚至于最夸张的，像Google Brain项目利用超并行的方法，在一个芯片上有16000多个核，16个芯片作为一个组，再装载到机器里面，所以它一台服务器里面有256万个内核。沈强表示，类似这样的创新，包括GoogleTPU的创新，我们在行业里面也看到很多不停的涌现出来，包括专门做视觉的，也有一些不是通用的，而是做一些专用领域的。从苹果iPhone X，这个每秒6500亿次计算的小的超小型计算机，到华为Mate 10，这一高达1.92万亿次的计算能力的计算机，未来要处理的场景还需要无数的模型加载，需要更多深层设施，有不同的神经网络在里面，以满足各种各样的应用场景对巨大计算量的需求。
沈强总结道，从场景创新、软件创新和硬件创新，越来越多的创新技术出现，人工智能逐步走入包括消费电子、健康、金融、零售等的各行各业。人工智能正渗透到行业，成为重塑每一个行业的关键力量。如何将创新技术转换成商业价值，人工智能的业务价值将从2B、2C的方面体现出现，无论哪一层的实现都离不开软硬的结合。无论是安防、无人机、甚至未来数万亿市场的自动驾驶，以及由亚马逊Echo所引领的智能语音交互，都需要硬件上的感知执行系统，软件上优异的用户服务体现，背后更需要先进的人工智能技术、相应的算法和基础设置，正是需要技术的相互结合，为人工智能行业和半导体行业的结合提供很好的合作契机。
近年来智能网联汽车快速发展，新技术不断涌现，与相关产业融合度持续提升，正在推动全球汽车产业发生深刻变革。为应对此种形势，欧、美、日等汽车工业发达国家和地区都加大了智能网联汽车的国际标准法规协调的参与力度，在联合国世界车辆法规论坛(UN/WP.29)和国际标准化组织(ISO)层面，智能网联汽车相关国际标准法规协调活动正快速推进。 为更有效地支撑上述组织的国际标准法规协调活动，2017年全国汽车标准
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