福布斯：AI芯片將會(huì)讓手機(jī)無(wú)人機(jī)更聰明

　　北京時(shí)間5月8日，深度學(xué)習(xí)是AI技術(shù)的一個(gè)分支，許多大企業(yè)都在研究，比如谷歌、Facebook。在普通人看來(lái)，AI似乎只是大企業(yè)的玩物，實(shí)際上不是的，它不單會(huì)在云端普及，還會(huì)進(jìn)入到芯片。福布斯專(zhuān)欄作家羅伯特·霍夫(Robert Hof)認(rèn)為，具備AI功能的芯片會(huì)讓手機(jī)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、攝像頭更加聰明。

　　下面是文章全文：

　　在人工智能(AI)中有一個(gè)分支叫深度學(xué)習(xí)，它帶給我們?cè)S多驚奇，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)，手機(jī)即時(shí)語(yǔ)言翻譯。現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)試圖為一切物件植入智能。

　　為什么會(huì)這樣?因?yàn)楣栊酒圃焐涕_(kāi)始將深度學(xué)習(xí)軟件嵌入到自己的芯片中，尤其是嵌入到移動(dòng)應(yīng)用中;這些企業(yè)既包括大公司英特爾、高通，還包括許多小企業(yè)。很快，植入AI技術(shù)的芯片可能就會(huì)進(jìn)入市場(chǎng)，更智能的手機(jī)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人、攝像頭、可穿戴設(shè)備將會(huì)涌入我們的視野。

　　加州視覺(jué)處理器生產(chǎn)商Movidius的機(jī)器深度學(xué)習(xí)副總裁科馬克·布里克(Cormac Brick)認(rèn)為：“這類(lèi)設(shè)備的功能將會(huì)讓消費(fèi)者感到震驚。”

　　無(wú)處不AI

　　上周，在加州圣克拉拉(Santa Clara)舉行的“Embedded Vision Summit”會(huì)議上，幾家芯片公司展示了自己的設(shè)計(jì)，Movidius正是其中之一;1月時(shí)，Movidius還與谷歌達(dá)成合作關(guān)系，谷歌向Movidius預(yù)定了芯片，這些芯片會(huì)用在還沒(méi)有發(fā)布的移動(dòng)設(shè)備中。Movidius芯片定于4月28日正式推出，公司宣稱(chēng)它是第一塊USB深度學(xué)習(xí)模組。Movidius芯片的功耗只有1瓦特，它可以為無(wú)人機(jī)、攝像頭、機(jī)器人提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能。

　　高通已經(jīng)發(fā)布面向驍龍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎(Snapdragon Neural Processing Engine)的軟件開(kāi)發(fā)者工具包，它可以讓智能手機(jī)、無(wú)人機(jī)、其它設(shè)備更智能，能夠追蹤目標(biāo)、識(shí)別聲音。英特爾、ARM、CEVA、益華計(jì)算機(jī)(Cadence Design Systems)也試圖在芯片中加入深度學(xué)習(xí)功能。谷歌是深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)先者，它已經(jīng)推出了開(kāi)源Tensor Flow深度學(xué)習(xí)軟件，支持低能耗8位處理器，這種處理器對(duì)移動(dòng)應(yīng)用至關(guān)重要。

　　大體來(lái)講，深度學(xué)習(xí)可以模仿人類(lèi)大腦的神經(jīng)元活動(dòng)，允許計(jì)算機(jī)在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)各種模式。谷歌Brain項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、高級(jí)研究員杰夫·鄧恩(Jeff Dean)稱(chēng)：“我們有大量的數(shù)據(jù)需要計(jì)算機(jī)理解，而不是讓人來(lái)理解。”深度學(xué)習(xí)可以分析數(shù)據(jù)，更重要的是它可以從所有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，正是因?yàn)檫@點(diǎn)，語(yǔ)音、目標(biāo)識(shí)別技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)最近才取得了很大的進(jìn)步。

　　降低能耗減少延遲時(shí)間

　　在谷歌、IBM、微軟的云計(jì)算服務(wù)中，深度學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的地位越來(lái)越高，移動(dòng)設(shè)備的獨(dú)特需求推動(dòng)AI下潛到芯片中去。尤其值得一提的是，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始大量應(yīng)用于各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目，它們依賴于對(duì)數(shù)據(jù)的本地實(shí)時(shí)處理。事實(shí)證明，在許多視覺(jué)應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)比過(guò)去幾十年開(kāi)發(fā)的其它計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)更先進(jìn)。正因如此，無(wú)數(shù)企業(yè)才會(huì)成群結(jié)隊(duì)向新算法挺進(jìn)。

　　“我們處在攻城略地的階段。”嵌入式芯片顧問(wèn)公司伯克萊設(shè)計(jì)技術(shù)(Berkeley Design Technology)創(chuàng)始人兼總裁、嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟(Embedded Vision Alliance)創(chuàng)始人杰夫·拜爾(Jeff Bier)稱(chēng)，“芯片制造商正在對(duì)硅芯片進(jìn)行優(yōu)化，使它們可以在低能耗下運(yùn)行算法。”

　　布里克解釋說(shuō)，之所以要將深度學(xué)習(xí)算法嵌入到芯片之中有一個(gè)關(guān)鍵的原因：移動(dòng)設(shè)備需要降低能耗。在設(shè)備和云之間傳輸數(shù)據(jù)需要消耗大量的電能，它還需要配備能耗更高、成本更高的并行處理芯片，比如Nvidia的圖形芯片。高通物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)計(jì)算工程高級(jí)副總裁拉杰·塔魯利(Raj Talluri)表示：“要讓視覺(jué)無(wú)處不在，在移動(dòng)和嵌入式設(shè)備植入智能相當(dāng)關(guān)鍵。”

　　對(duì)于一些應(yīng)用來(lái)說(shuō)(比如無(wú)人駕駛汽車(chē)的防撞、剎車(chē)功能)，有一個(gè)問(wèn)題很讓人頭痛：連接到云端會(huì)導(dǎo)致延遲，在處理器和內(nèi)存之間移動(dòng)數(shù)據(jù)也需要時(shí)間。塔魯利稱(chēng)：“延遲成了有用還是無(wú)用的分界線。”另外，出于對(duì)安全和隱私的擔(dān)憂，設(shè)備需要在本地處理更多數(shù)據(jù)，而不是存儲(chǔ)到云端。

　　當(dāng)深度學(xué)習(xí)變得更普及時(shí)(在云計(jì)算和芯片中普及)，它可以幫助更多的企業(yè)開(kāi)發(fā)新應(yīng)用，尤其是那些讓計(jì)算機(jī)像人一樣運(yùn)行的應(yīng)用。例如，無(wú)人機(jī)可以直線飛行，不需要GPS就知道哪個(gè)位置最適合停靠，智能攝像頭可以理解場(chǎng)景中的人正在做什么事，機(jī)器人可以知道哪里弄亂了，它可以自動(dòng)整理。