5月15日下午，以“AI賦能——智能科技改變世界”為主題的2018世界智能大會智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展CXO論壇在天津空港經(jīng)濟區(qū)科大訊飛智匯谷舉辦。論壇主持人中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院院長潘教峰，科大訊飛副總裁、研究院聯(lián)席院長李世鵬第一次公開亮相并主持圓桌對話。重磅演講嘉賓有科大訊飛高級副總裁江濤、中國移動咪咕公司董事長劉昕、Intel中國研究院院長宋繼強、小米副總裁崔寶秋等。新智元創(chuàng)始人兼CEO楊靜女士作為特邀嘉賓參與圓桌對話，探討AI如何賦能生活，改變世界。

科大訊飛在天津發(fā)力人工智能了。

昨天，2018世界智能大會智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展CXO論壇在天津空港經(jīng)濟區(qū)科大訊飛智匯谷舉辦，天津超腦聯(lián)合實驗室、網(wǎng)絡綜合治理聯(lián)合研究中心啟動儀式和人工智能產(chǎn)業(yè)示范區(qū)首批落戶項目入駐儀式正式啟動。

論壇由中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院長潘教峰擔任主持，天津市人民政府副市長曹小紅、天津市濱海新區(qū)人民政府區(qū)長楊茂榮分別發(fā)表致辭。

天津市出臺了加快推進智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體行動計劃和智能制造等十大專項行動計劃，構(gòu)建了1+10方案體系，系統(tǒng)謀劃大智能戰(zhàn)略布局，加快集結(jié)大智能產(chǎn)業(yè)集群，全面構(gòu)建大智能產(chǎn)業(yè)體系，為推進高質(zhì)量發(fā)展贏得先機。

科大訊飛高級副總裁江濤，科大訊飛副總裁、研究院聯(lián)席院長李世鵬分別發(fā)表主旨發(fā)言和主持圓桌對話。中國移動咪咕公司董事長劉昕、英特爾中國研究院院長宋繼強、小米人工智能與云平臺副總裁崔寶秋做主題演講。新智元創(chuàng)始人兼CEO楊靜女士作為特邀嘉賓與網(wǎng)智天元創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官莫倩、北京人工智能專利產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心總經(jīng)理劉翰倫等一同探討AI如何賦能生活，改變世界。

以下為論壇的精華。

“漣漪效應”是促進深度學習成功的法寶之一；5G的三大場景為AI提供土壤

江濤首先披露了一組數(shù)據(jù)：在天津，科大訊飛人工智能開放平臺開發(fā)團隊的數(shù)量從去年5月份到今年5月份，增長了136%，一年的增長超過了過去五年的總和。

江濤說，人工智能核心技術(shù)有2條發(fā)展主線，一條是腦科學和神經(jīng)科學的技術(shù)路線，另一條是以DNN為代表的深度學習的技術(shù)，或者說基于數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)路線。

科大訊飛高級副總裁江濤

過去幾年，以深度學習為代表的技術(shù)路線取得了突飛猛進的進展，除了算法的進步以外，數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)處理能力不斷增加。另外還有一個非常關(guān)鍵的因素，科大訊飛稱之為“漣漪效應”。

“漣漪效應”就是從研究到工程到產(chǎn)品到用戶以及用戶使用的產(chǎn)品形成的數(shù)據(jù)，反過來幫助研究，這樣一個持續(xù)閉環(huán)的迭代，才是現(xiàn)在基于數(shù)理統(tǒng)計、基于統(tǒng)計建模的人工智能最重要的持續(xù)推動力，這就是為什么說應用是硬道理，人工智能如果老是講概念沒有實實在在的應用的話，進步就會很慢。

反過來說，通過人工智能示范區(qū)，通過人工智能的示范應用上線，讓人工智能去為廣大的老百姓實實在在的服務，在過程中不斷學習行業(yè)頂級專家的知識和經(jīng)驗，AI會越來越聰明，越來越好用。

根據(jù)國務院的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，2020年就要實現(xiàn)人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步，中國移動也提出2020年正式實現(xiàn)5G的規(guī)模性商用的目標。

中國移動咪咕公司董事長劉昕認為，促進人工智能與各產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的深度融合和5G發(fā)展的重點的方向完全一致。

中國移動咪咕公司董事長劉昕

國際電信聯(lián)盟為5G定義了三個重要的應用場景，第一個是移動寬帶，對應的就是4K和8K的超高清視頻以及VR/AR這些大流量的應用；第二個是大規(guī)模的機器通信，對應的是物聯(lián)網(wǎng)這些大連接量的應用場景，這些場景中大量的和AI相關(guān)。第三個是高可靠的低時延通信，對應無人駕駛、智能工廠這些典型的低時延應用場景，也是典型的人工智能場景。

“所以為了更好地實現(xiàn)這三大場景，被降低運營成本，5G在網(wǎng)絡設(shè)計的時候，就探索將AI和5G進行融合，從端到端構(gòu)建5G的智慧網(wǎng)絡架構(gòu)、智慧運營和智慧的服務體系?！眲㈥空f，智慧型的網(wǎng)絡會給業(yè)務帶來更大的便捷，而AI會讓5G網(wǎng)絡提供智能基礎(chǔ)設(shè)施，并帶動其他相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的成熟，進一步為人工智能提供生長和發(fā)展的土壤。

異構(gòu)高效是AI硬件加速的趨勢，神經(jīng)擬態(tài)芯片技術(shù)和可重構(gòu)計算芯片技術(shù)具有廣闊前景

接下來是英特爾中國研究院院長宋繼強分享世界人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點和展望。

英特爾中國研究院院長宋繼強

宋繼強首先對AI芯片進行定義和分類。

第一類叫算法加速型芯片，以常用的一些芯片架構(gòu)為基礎(chǔ)，增加對AI算法的加速單元，比如利用CPU、GPU、ASIC和DSP等架構(gòu)，來加速現(xiàn)有的一些AI的算法。

第二類是自適應智能芯片。這類芯片自身具備更多的靈活性，有能力去調(diào)整自己，改變自己，適應新的工作需求，甚至有一些自主學習的能力。比如神經(jīng)擬態(tài)芯片、軟件定義可重構(gòu)芯片等。

如果給這些AI芯片加上幾個指標去評估的話，能從不同任務的算法適應性、能效比、部署成本三個指標來評估，有了這些評估指標，可以看到目前明顯的趨勢是從技術(shù)因素主導向經(jīng)濟因素主導轉(zhuǎn)變。

在使用的時候，異構(gòu)目前是一個很好的解決方法，因為沒有某一款芯片可以單獨能夠把各種應用場景都很好的解決掉。

目前來講做最好的一個方案，很可能需要去選擇多種芯片來組合使用。舉個例子，谷歌的TPU的特點是專門針對深度學習的典型應用的加速器，圖中黃色的方塊就是專門針對8比特或者16比特做的一個大的乘加陣列，有256×256個乘加器，對做DNN這種大規(guī)模矩陣運算非常有效，而且還配備了片上24兆的存儲。它的好處是可以讓這些芯片面積上每一個晶體管都發(fā)揮最大的作用。

還有Intel的Movidius Myriad X芯片，它右上角的一個神經(jīng)計算引擎，也是一個專門為了做深度神經(jīng)網(wǎng)絡，但它也是固定的一些比特數(shù)，做加速用的部件，同時還有16路的SHAVE，可以很靈活的去處理其他的一些視覺加速。

對于一個芯片的評價，不能脫離開它的應用場景來去講。要考慮做什么樣的任務、部署的條件、功耗、尺寸、價格等等，不能隨便拿兩個芯片對比。

宋繼強對國內(nèi)國外的AI芯片從設(shè)計階段、流片測試到小批量試產(chǎn)、量產(chǎn)銷售做了個對比。

可以看到，目前能夠達到穩(wěn)定量產(chǎn)銷售的基本上都是國際公司。紅色的話是GPU架構(gòu)為基礎(chǔ)，藍色的是FPGA相關(guān)的芯片，綠色的都是ASIC，黃色的是DSP。目前的主流是根據(jù)具體的業(yè)務的需求，做ASIC或者FPGA加速方案。

對于機器學習目前處理的不太好的場景，推理、通過小數(shù)據(jù)學習，這部分的人工智能加速怎么辦？靠什么樣的芯片來支撐？

宋繼強提出了幾種計算新模式，來探索芯片的創(chuàng)新架構(gòu)。

一種是深度學習，把過程通過深度網(wǎng)絡表示出來；另一種是模擬人類大腦的神經(jīng)擬態(tài)計算，讓系統(tǒng)可以去自己去學習多種不同的任務，而不是只能學習一種任務，并且還能夠去自己去演進、去推理，通過交互強化來適應答案；最后一種是量子計算。

Intel的LOIHI自主加速芯片結(jié)構(gòu)就是很詳細的模擬神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)。

左邊綠色的是數(shù)字的輸入，中間是模擬細胞體里邊樹突的處理過程，最右邊藍色的是它的竹突的輸出，中間底下還構(gòu)建了一個學習的累加過程。如果把這一個小塊看作一個神經(jīng)元的話，用集成電路把它實現(xiàn)，它就是一個神經(jīng)元的基本電路，實現(xiàn)的是一個神經(jīng)擬態(tài)電路。

此外，還有清華大學研發(fā)的Thinker芯片，走的是可重構(gòu)電路架構(gòu)路線。有以下幾大特點：

一個任務有多個等效處理軟件；

函數(shù)化的硬件架構(gòu)（粗粒度）；

適應軟件需求，動態(tài)選擇性改變硬件；

切換速度和功耗大幅優(yōu)于FPGA。

從業(yè)界發(fā)展的趨勢來看，現(xiàn)在還是AI芯片的初級階段，從確定算法、領(lǐng)域的AI加速芯片向具備更高靈活性、適應性的智能芯片發(fā)展是科研發(fā)展的必然方向。神經(jīng)擬態(tài)芯片技術(shù)和可重構(gòu)計算芯片技術(shù)允許硬件架構(gòu)和功能隨軟件變化而變化，實現(xiàn)以高效能比支持多種智能任務，在實現(xiàn)AI功能時具有獨到的優(yōu)勢，具備廣闊的前景。

對于未來，宋繼強提出短期、中期和長期三個發(fā)展趨勢：

短期：以異構(gòu)計算（多種組合方式）為主來加速各類應用算法的落地（看重能效比、性價比、可靠性）

中期：發(fā)展自重構(gòu)、自學習、自適應的芯片來支持算法的演進和類人的自然智能。

長期：朝著通用AI芯片的方向發(fā)展。

小米的IoT平臺有1億在線的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，今年第二季度開源移動端深度學習框架

小米的AI早已用在方方面面，小米手機上有十多款搜索的產(chǎn)品，背后都是搜索平臺部門來支撐的。

小米人工智能與云平臺副總裁崔寶秋

崔寶秋說，深度學習讓AI火了起來，過去小米的技術(shù)路線發(fā)展圖實際上是從C到B到A（云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能）。小米過去幾年打造了強大的云技術(shù)團隊，從C開始到B，組建了小米的大數(shù)據(jù)團隊，招聘數(shù)據(jù)科學家。2016年大力投入AI，圍繞深度學習打造小米AI團隊。AI今天已經(jīng)成為小米的核心戰(zhàn)略，是未來10年20年最重要的戰(zhàn)略。

小米在AI上有三大優(yōu)勢：

第一個優(yōu)勢，有很強的硬件優(yōu)勢，小米手機的設(shè)計制造能力代表了小米在硬件上的各種優(yōu)勢和水平。小米AI音箱也充分顯示了這個優(yōu)勢。

第二個優(yōu)勢，小米有很強的大數(shù)據(jù)獲取能力。

第三個優(yōu)勢，小米的廣深的生態(tài)鏈布局，也就是產(chǎn)品線。很多人講，小米在AI上投入再多都不為多。

下面是小米的AI能力圖譜：從基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)、深度學習，到中間的感知、認知層，再到上面的開放平臺，對接小米的各個業(yè)務與產(chǎn)品，以及生態(tài)鏈的產(chǎn)品。

值得一提的是，小米推出的戰(zhàn)略性產(chǎn)品小愛同學。它是一個智能語音交互平臺，可以控制很多智能設(shè)備。小米希望通過小愛同學控制所有的IoT設(shè)備，也就是所謂的智聯(lián)網(wǎng)。目前小米的IoT平臺有1億在線的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，小愛同學將來可控制的產(chǎn)品會越來越多。小愛同學促進了小米AI領(lǐng)域的全面提升，包括遠場增強、分布式拾音、喚醒等等。

從云計算到大數(shù)據(jù)到AI，開源技術(shù)是小米一直擁抱的。在深度學習方面，小米基于TensorFlow、Kubernetes推出了自己的深度學習云服務。從PaaS到SaaS，對小米內(nèi)部各個業(yè)務開放，也對小米生態(tài)鏈企業(yè)開放。

另外，小米也準備在今年第二季度開源小米自己的移動端深度學習框架，這個框架已經(jīng)支持了CPU、DSP、GPU、高通和小米自己的澎湃芯片，支持TensorFlow和Caffe等模型，目標是打造業(yè)內(nèi)最好的移動端深度學習框架。