李娜

　　1956年，時任達特矛斯學(xué)院助理教授的約翰·麥卡錫組織召集了達特矛斯討論，正是在這次會議上，第一次正式提出了“人工智能”的定義。在那以后的60年里雖然AI經(jīng)歷了兩次發(fā)展的低谷，但這并不影響AI成為當下科技圈最受追捧的技術(shù)：僅去年與AI相關(guān)的兼并收購金額全球就達到240億美元，VC投資則達到140億美元。

　　全球范圍內(nèi)的AI初創(chuàng)公司不斷涌出，互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭時不時也發(fā)出“all in AI”的言論，就連一向強調(diào)業(yè)務(wù)“邊界”的華為也于近日高調(diào)宣布進入AI芯片市場，期望以架構(gòu)設(shè)計者以及生態(tài)主導(dǎo)者的雙重身份帶動自身和行業(yè)發(fā)展。

　　在上海舉行的華為全聯(lián)接大會第二天，華為公司董事、戰(zhàn)略Marketing總裁徐文偉在演講中提到，未來十年，AI的主場在行業(yè)，到2025年，全球AI市場空間將達到3800億美金，其中90%來自于企業(yè)市場。換言之，AI醫(yī)療、AI交通、AI金融正在通過技術(shù)的方式走向落地。

　　“隨著數(shù)位化與智慧化的浪潮已經(jīng)襲向各行各業(yè)的情況下，不論是汽車或是醫(yī)療行業(yè)都會導(dǎo)入更多的芯片在里面。”集邦咨詢拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師姚嘉洋對第一財經(jīng)記者表示，國際芯片公司的產(chǎn)品布局已經(jīng)拉開，以自動駕駛為例，不管是英偉達還是英特爾，抑或是高通，在法規(guī)允許的條件下，都希望在該領(lǐng)域有所作為。

　　但如果把AI的算法作為當年Windows的標準看，GPU可以簡單比作當年英特爾的中央處理器，但現(xiàn)在還沒有一個單獨的公司在AI領(lǐng)域獲得當年像英特爾這樣的地位，AI的混戰(zhàn)只是剛剛開始。

　　“熱門”的AI汽車與醫(yī)療

　　在11日上午，華為與德國汽車制造公司奧迪正式宣布了雙方在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的下一步合作計劃，并通過最新的奧迪Q7展示了雙方領(lǐng)先的技術(shù)。記者從現(xiàn)場了解到，華為MDC移動數(shù)據(jù)中心已經(jīng)被集成到奧迪Q7原型車中，用于城市自動駕駛環(huán)境的運行。

　　在此前，奧迪也與另一家芯片廠商英偉達達成了合作，基于英偉達的DRIVE計算平臺，運用計算機科學(xué)的建模決策的方式模擬人類大腦的工作方式。

　　手機以及PC領(lǐng)域的芯片霸主高通和英特爾同樣對自動駕駛高度重視。在收購Mobileye之后，英特爾的自動駕駛事業(yè)部(ADG)就與Mobileye合并，并且建立了一支由100輛汽車組成的測試車隊。在國內(nèi)，英特爾與一汽、北汽、長城等都已建立合作。而在今年年初，高通就與三大汽車廠商捷豹路虎、本田和比亞迪宣布合作，使用驍龍820A平臺為汽車上的車載信息處理、電子儀表，及后座娛樂等方面提供支持。

　　“很多國際一線的芯片業(yè)者，都在投入汽車抑或是自駕車市場。”姚嘉洋對記者表示，和其他AI場景不同，汽車市場的場景化需求已經(jīng)非常具體，且短期內(nèi)不會有任何改變與調(diào)整的情況出現(xiàn)，這就會有助于相應(yīng)的芯片與演算法開發(fā)，行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵在提供應(yīng)用服務(wù)的參與者。

　　有著相同市場潛力的還有醫(yī)療市場，相比于消費市場上還在苦苦尋找下一個可以替代手機的“爆品”，醫(yī)療上的AI需求已經(jīng)逐漸清晰化。

　　“原來一個醫(yī)生一天看50個片子，準確率可能也不能完全保證，但通過AI技術(shù)識別，準確率大概是90%-95%。” 匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜對第一財經(jīng)記者表示，在醫(yī)療行業(yè)對人工智能充滿了非常大的期待。

　　此前，匯醫(yī)慧影與英特爾開發(fā)了一套“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”， 涉及人工智能參與乳腺影像判讀以及人工智能輔助臨床決策等，同時可以根據(jù)術(shù)后復(fù)查數(shù)據(jù)，人工智能參與動態(tài)監(jiān)控，患者自助式參與治療。

　　華為的一名AI技術(shù)專家對記者表示，目前全國只有不到5000名達標的宮頸癌篩選專家，需要20年才能把全國適齡女性篩查一遍，采用AI輔助，這一效率可以被提升5到10倍。

　　徐文偉認為目前AI落地的三大場景中，醫(yī)療行業(yè)屬于專家經(jīng)驗型場景，此外還有海量重復(fù)型場景（如圖片處理）以及多域協(xié)同的場景（如城市智慧交通系統(tǒng)、現(xiàn)代化制造等）。

　　“一個交通信號燈的控制，與時間、天氣、車道、路網(wǎng)以及重大活動等多個維度變量有關(guān)，靠人腦顯然無法做出分析和判斷，這都是市場的機會。”徐文偉對記者說。

　　芯片廠商“華山論劍”

　　芯片在AI市場的地位不言而喻。

　　底層芯片是人工智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈最基礎(chǔ)部分，AI芯片將在人工智能各個行業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。從應(yīng)用角度出發(fā)，人工智能芯片可分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練層(Training）、云端推斷（Inferencing）層、設(shè)備端推斷層。根據(jù)Gartner估計，AI芯片在2017年的市場規(guī)模為48億美元，2020年預(yù)計達到146億，其中云端應(yīng)用可望達到105億。

　　目前AI服務(wù)器芯片領(lǐng)域的核心玩家包括了英偉達、英特爾、谷歌、微軟等，AI手機和物聯(lián)網(wǎng)芯片的玩家也越來越多。根據(jù)華為提供的數(shù)據(jù)，除了大公司，目前全球AI領(lǐng)域的startup公司已經(jīng)達到了1100多家。

　　美國杜克大學(xué)終身副教授陳怡然在一場媒體采訪中表示，凡是主要目的是用來支撐AI應(yīng)用的計算需求的芯片就叫AI芯片，AI芯片到處都有，原因是AI的應(yīng)用現(xiàn)在到處都有，只要有這些應(yīng)用就必然會產(chǎn)生對于計算的需求，有這種需求就一定要有芯片作為支撐，無論是在云端還是邊緣端都是這樣。

　　“如果把AI的算法作為當年Windows的標準看，GPU可以簡單比作當年英特爾的中央處理器，當然現(xiàn)在不太一樣的是，我們沒有一個單獨的公司去提供AI的算法，有很多公司在做這件事情，也沒有哪一家公司獲得了當年像英特爾微處理器這樣的地位，英偉達很接近，但依然有別的公司參與。”陳怡然說。

　　這也給了像華為這樣的公司更多的追趕機會。

　　“我們需要的產(chǎn)品可能未來在市場上買不到，也可能別人做不出來，所以我們自己摸索，提供全棧全場景的AI解決方案，首先也是解決自己的需求。”徐文偉對記者表示，華為目前的業(yè)務(wù)覆蓋了“云、管、端、邊”多個維度，大公司怎么立于不敗之地，必須勇立潮頭。

　　事實上，除了成立“平頭哥”公司，此前阿里巴巴也表示，正在研發(fā)一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片Ali-NPU，該芯片將運用于圖像視頻分析、機器學(xué)習等AI推理計算。目前阿里巴巴自主研發(fā)的AI芯片，主要是為解決圖像、視頻識別、云計算等商業(yè)場景的AI推理運算問題，提升運算效率、降低成本。

　　姚嘉洋對記者表示，單以芯片行業(yè)來看，應(yīng)該還是英偉達的生態(tài)最為成熟，這是因為他們投入資源已有相當長的一段時間，致力于函式庫與SDK的優(yōu)化，也提供不少免費的資源，吸引更多開發(fā)者使用。

　　“但由于上層應(yīng)用的加速迭代，在AI算法還未成熟，上層應(yīng)用迅速演化的背景下，AI芯片行業(yè)仍將持續(xù)變革。”姚嘉洋說。