寻找AI的未来发展之路：自主研发适配 强调场景落地

　　今年初，谷歌CEO Sundar Pichai曾在一次访谈中表示，人工智能是目前人类正在研究的最重要的事，甚至比“电力或者火的意义更为深远”。

　　更有业界人士认为，未来所有智能终端或许都将承载一枚具备深度学习算法的芯片，这在手机终端领域已经初见端倪。嗅觉敏锐的互联网巨头们早已加码，大批AI领域相关独角兽逐步崛起。

　　但AI发展的本质在于三大基本要素：大数据、算法和芯片。归根结底，核心竞争力仍旧落在芯片制造上，而制造领域发展的动力，在于资金、技术和人才。

　　在7月11日举行的“AI降临——寻找中国创客第四季夏季峰会”上，中国工程院院士倪光南便呼吁，中国芯片发展的短板在于制造环节，为此政府相关产业政策固然重要，但更重要的是企业作为主体也要发挥作用。很高兴看到BAT这类互联网巨头纷纷表示要投入发展中国芯片产业，随着相关意识提高，短板可以加速弥补。

　　信中利资本集团创始人、董事长汪潮涌认为，终端AI芯片将是一个机遇，2018年将是AI芯片落地最密集的一年。但对AI创业公司而言，技术和算法难以成为核心壁垒，唯一的道路是成为伟大的AI产品公司。

　　自主技术创新

　　据中国电子学会统计， 2017年，全球人工智能核心产业规模已超过370亿美元，得益于技术持续进步和商业模式不断完善，预计2020年这一规模将超过1300亿美元，年均增速60%。

　　中国的速度不遑多让。2017年，中国人工智能核心产业规模已达56亿美元左右，预计到2020年，规模将超过220亿美元，年均增速接近65%。

　　从人工智能产业链细分，主要包括三个层面：基础层，包括大数据、云计算和芯片等；中间层，包括图像识别、语音识别、语义理解和机器学习等技术；应用层则是商业化落地环节。其中，基础层是核心竞争力所在。

　　不过，腾讯研究院曾发布报告指出，中国在人工智能应用方面取得的主要是商业模式、应用模式和场景方面的领先，在基础层、技术层的搭建和培育方面仍存短板。

　　发展到人工智能阶段，解决的是供需关系不平衡、提高行业效率、降低成本问题。核心靠的则是技术创新。因此，多家独角兽级企业便自主选择了在AI芯片领域的投入。

　　地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦表示，公司团队多是做深度学习和算法出身，但在AI时代，发现摩尔定律难以解决很多问题，只能采用新架构，自己介入做芯片。

　　云天励飞联合创始人、CEO陈宁也有类似观点。他指出，从现有的芯片架构来看，CPU通用，但完全不适合跑人工智能的算法，这是由其本身架构所决定；GPU虽然并行能力很强，但成本和功耗要求较高；FPGA灵活性足够，但其成本也制约了在嵌入式端大规模应用。“根据我们对场景和算法的理解，我们认为在嵌入式端的人工智能落地，必须要有专用的AI芯片。”

　　中天微系统CEO戚肖宁也明确认为，投入AI芯片研发，从战略层面考虑，近期可能不会赚钱，但回头看，对整个公司将有深远影响，将形成竞争壁垒。

　　然而，独角兽或巨头的发展只算个案，真正要实现产业共同发展，技术、人才固然不可或缺，资金也是重点。这也是国家近年来在集成电路领域设立基金、大规模推动其发展的根本原因，但行业人士认为，这还不够。

　　倪光南就指出，芯片产业发展周期长、投入量大，希望投资界把资金放在有需要的地方，而不只是放在短期见效的项目中去。国家在相关领域已有超千亿投资，但希望不急功近利，要踏实去做。

　　联想集团副总裁、联想创投合伙人宋春雨对国家资本的投入也提出建议，他认为，芯片领域的创业风险极高，希望国家在投资过程中，允许短期的失败或者波折；同时，在相关企业扩大规模、倍数级成长时，民间资本难以承担，也需要国家二级机构的支持。

　　“需要很好的芯片产业投资、培育、成长助推的土壤和氛围，才能让中国芯片创新创业扎根。”宋春雨如此表示。

　　探索落地场景

　　基础层的实力确定之后，产业落地同样重要。

　　陈宁就表示，“AI芯片是人工智能实现无处不在、实现大规模产业化的一把钥匙，只有通过人工智能芯片的突破，才有可能真正让人工智能的技术变成产品，真正实现大规模产业化。”

　　在跟人们日常生活联系最紧密的手机端，AI的发展和落地表现较为显性。不仅研发实力强劲的华为，年轻化品牌OPPO、vivo也相继在今年宣布设立AI研究院。

　　“我们非常认同业界的共识——未来智能手机将是AI最大的入口，或者说是一大中枢，AI与智能手机的发展是融为一体、无法分割的。”在一次业内分享中，OPPO研究院院长刘畅这样说道。据记者了解，OPPO已经搭建起相关训练集群和数据中心，申请的AI专利超过300项。

　　研究机构Gartner则预测，到2020年，搭载AI技术的智能手机数量占比将达80%。

　　这只是AI落地的一个场景，但也代表一种趋势。陈宁就明确表示，“我们大胆预测，未来的终端都将具备人工智能的功能和服务，这些将承载在一颗又一颗终端人工智能面向深度学习的芯片之上。”

　　不止应用方，投资人也有类似观点。汪潮涌认为，技术层是基础，但不能成为公司的核心商业模式。做图像识别、语音识别等单点通用技术，无法做成很大的公司。“单纯靠技术和算法的红利期已经过去，技术和算法难以成为AI产业的核心壁垒，唯一道路是成为伟大的AI产品公司。AI创业，应该以技术为基础，用户需求为导向，落地场景为核心。”

　　中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐扬生也认为，在人工智能领域，有了技术后如何找应用、形成产业化十分重要。“要做市场驱动的应用，解决市场需求，15年后的差别就在于此。”

　　关于如何落地，汪潮涌的建议是，不止做技术服务商，而是打全套组合拳，形成产品经理和技术专家为主导的产品级公司。通过强大的行业壁垒，不断磨合、提升产品。

　　紫光展锐高级副总裁吴慧雄则表示，中国的最大优势是市场，芯片只是帮市场解决问题，带来价值。如果对市场理解够深刻，知道怎么基于自己的能力解决问题，接下来就需要设立长短期发展规划，专注聚焦，分步实施，实现目标。