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              AI巨头们的新战事:谁能把 AI 最先装进“U 盘”里?

              1评论 2018-10-24 15:25:39 来源:钛媒体 作者:?#25112;?#21195; 纪实:捕获银星能源九连板

                国内人工智能领域正在技术落地阶段展开新一轮的较量。

                对于头部 AI 公司来说,“场景之争”正如火如荼——以视觉识别领域为例,在金融领域,云从科技已经拿下超过80%的国有银行订单;手机市场,商汤与旷视正在瓜分 OPPO、vivo、小米等厂商;而规模最为庞大的安防领域,也出现了商汤、云从、依图三国鼎立,小厂商夹缝求生的景象。

                而在越来越多的场景“AI 化”之后,原有的技术架构暴露出的不?#35270;?#24615;,则成为倒逼人工智能企业更新底层技术方案的客观力量。

                相隔不到一月,9月20日与10月10日,阿里巴巴与华为分别抛下 AI 领域的重磅炸弹,前者宣?#35745;?#21160;“达尔文计划?#20445;?#25104;立独立芯片公司“平头哥?#20445;?#21518;者发布“达芬奇项目?#20445;?#29616;场?#33080;?#26119;腾910和昇腾310两款AI芯片。

                纵观两家科技巨头的 AI 方案,不论是“达尔文”还是“达芬奇?#20445;?#21333;点式的 AI 技术已不再是呈现重点,取而代之的,是将 AI 与?#21697;?#21153;、数据中台、芯片、基站等模块进行结合,生成“全栈 AI”方案,让 AI 以更具象、更低门槛、更产品化的方式进入企业场景。

                AI 为何要“全栈?#20445;?/STRONG>

                不论是华为还是阿里,全栈 AI 的方案提出并不是空穴来风,而是来自市场需求的真实?#20174;场?#23545;于所有云计算厂商来说,AI的横空出世其实解答了长期以来的一个问题——“企业为什么要上云?”

                对于为数众多的传统企业而言,并不是简单把服务器从自己的机房搬到?#21697;?#21153;商的机房就完成了上云,这一转换需要强有力的场景来拉动,而AI所需要的弹性海量的算力,以及带来巨大的颠覆性正好完美契合了这个需求。换句话说,云就是AI最适合的交付方式。

                但一个必须承认的事实是,尽管业界讨论 AI 的声量愈?#29992;?#26174;,但真正实现 AI 落地的场景依然有限。华为轮值董事长徐直军公布的一份数据显示:只有4% 的企业已经投资或部署了AI;约5% 部署的智慧城市中正在使用AI;2017年只有约10%的智能手机内置了AI。

                谈及华为的全栈 AI 战略,华为云总裁郑叶来始终离不开一个词“?#26632;?AI ”。

                “今天的 AI 开发者面临两个难题,一个是慢,一个是贵。”郑叶来说。

                慢,指的是 AI 部署慢、训练慢。从升级服务器与数据库,到搭建机器学习平台,输入数据进行学?#25226;?#32451;,让机器逐渐掌握人类具备的推理、?#20174;?#31561;功能,对于一般企?#36947;?#35828;,少则数月,多则数年。

                贵,指的是设备贵、人才贵。不论是高通、英伟达的芯片还是 IBM 的小型机,作为训练人工智能的底层基础设施,动辄百万的设备费用成为 AI 方案落地企业的绊脚石;至于人才贵,从华为公布的全球人才占比可见一斑:

                可以说,全栈 AI 并不是某个企业空想出的解决方案,而是在 AI “又贵又慢”的发展现状下,被迫从人工智能整条产业链进行重整的改革方式。

                如何理解“全栈 AI?#20445;?/P>

                以华为为例,外界聚焦的两款芯片只是华为 AI 战略中的一环。华为轮值董事长徐直军按?#26632;?#30784;?#33455;俊?#20840;栈 AI、开放生态、AI 思维与内部效率为基准,将华为的 AI 战略分为五大?#36739;潁?#20855;体结构为:

                底层是以芯片为代表的硬件:包含Max、Mini、Lite、Tiny和Nano五个系列的华为昇腾(Ascend)芯片家族,其中,已经推出的昇腾910属于Max系列,昇腾310属于Mini系?#23567;?/STRONG>

                中层是算法以及机器学习平台:支持云端、边缘、云的统一训练和TensorFlow、PyTorch等主流推理框架MindSpore,以及芯片算子库和高度自动化算子开发工具 CANN。

                上层为应用层:由于任正非曾明确表示华为不会涉足应用,此?#20301;?#20026;采用了PaaS 的方式,推出 ModelArts 全流程服务,提供分层 API 和预集成方案,?#26376;?#36275;不同开发者的需求。

                从技术视?#25250;?#30475;,所谓“全栈 AI?#20445;?#26159;指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案,而 PaaS、芯片,则成为了用户可以调用华为 AI 能力的方式,这就像是一个装满了 AI 开发工具的百宝箱,用户“开箱”后,就可以很快地上手使用到 AI 能力。

                举一个具体的例子,此?#20301;?#20026;推出了专门针对视觉开发领域的开发者平台HiLens,当中包含一个带有摄像头的物理小盒子,背后与华为云计算?#20302;?#36830;接,开发者只要启动摄像头,就可以在零售、安防等场合迅速上手人脸识别的能力,这就极大降低了原先的部署门槛。

                相比眼下 BAT 以及一众 AI 公司在金字塔单个或多个层面做出的努力,华为基于自身云业务与硬件资源的优势,将 AI 从单点式的技术形态,首次完整渗透至公有云、私有云、边缘计算、物联网终端以及消费类终?#35828;?#37096;署环境,这类全栈式 AI 的技术落地形式,也将逐步成为 AI 公?#23601;晟频?#23618;架构时的重要参考标准。

                从 AI+云,到全栈 AI

                不论是华为、阿里巴巴还是去年号称“All in AI ”的百度,一个有趣的现象是,目前能快速响应全栈 AI方案的厂商,基本都在云计算领域有着多年深耕经验。

                对于To B 厂商来说,AI 更像是整?#33258;品?#21153;产品中的一个补充模块,这在最先染指云计算业务的亚马逊 AI 方案中有着更为完整地体现。

                2006 年亚马逊推出 AWS 云计算服务时,其宗旨就是将原本造价高昂的云端资源与运算能力,用更弹性、经济的方式分配给?#34892;?#20225;业;到了2015年,亚马逊开始尝?#36234;?#36825;种资源利用的“民主化”转?#39057;紸I产品,具体的做法包括将内部一些机器学习的服务打包,相继推出 Amazon Machine Learning(机器学习平台)、Rekognition(图像识别平台)、Polly(语音识别平台)等 AI 应用。

                与亚马逊类似,同样是从电商业务?#30001;?#33267;云计算,阿里巴巴的全栈 AI 也发展得顺理成章。

                9月下旬的云栖大会,阿里巴巴宣布将今年4月?#23637;?#30340;中天微以及旗下的达摩院芯片团队整合,成立“平头哥?#20445;?#39044;计明年4月发布一款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片。随着“平头哥”的剥离,阿里巴巴也明确了旗下云计算、AI 芯片、大数据、应用业务之间的关系。

                根据阿里巴巴CTO张建锋透露,由阿里云?#24615;?#30340;电商平台一天可产生高达 600Pb的数据,达摩院需要解决数据从哪里来以及怎么处理的问题,AI 芯片要为诸如城市大脑、辅助驾驶、自动驾驶等?#23548;?#22330;景提供足够的端运算能力,最?#25112;?#20302;阿里云的业务成本,由此形成一个正向循环。

                百度则是由“云+AI”转向全栈 AI 的另一典型案例。

                2016年7月,百度董事长兼CEO?#38043;?#23439;发布了百度云“人工智能+大数据+云计算”三位一体的发展战略;同年11月,百度总裁张亚勤首次将“云、智、数”三位一体战略总结为ABC(AI,Big Data,Cloud Computing),并表示:“百度 AI 战?#36234;?#36890;过百度云落地各行各业。”

                “从百度内部来说,To B 的解决方案全部由百度云的团队提供,包括地图、车联网等数据和百度内部的AI 能力,所以我们给客户看到的是一张脸。”百度云副总经理李?#23545;?#22312;接受钛媒体采访时说。

                从2016年?#20004;瘢?#30334;度云的 ABC 战略历经三个阶段的迭代。从 ABC 1.0?#36924;?#30340;技术整合,到 ABC 2.0 ?#36924;?#23545;交通、金融、物流等行业小试牛刀的单点输出,再到今年百度云 ABC 3.0 进一步将百度内部超过110种 AI 能力进行整合,并以ABC-STACK、ABC一体机的形式加速交付,可以说,云业务已经成为了百度对外输出 AI 的窗口。

                AI 一体机的?#20284;?/STRONG>

                在 2018 年的 AI 技术演化中,诸如 AI 芯片、全栈 AI、边缘计算等技术理念的革新,意味着 AI 已经凭借底层技术端的突破,一步步降低了上层落地应用的门槛。

                在这一过程中,还有另一个稍显晦涩的基础设施?#19981;?#21457;出新的生机,它就是用以企业传输数据、提供算力的底层服务器“一体机”。

                从2017年开始,一系列人工智能“一体机”应运而生,包括百?#21462;?#32593;易、依图、中科睿芯、第四范式等 AI 公司纷纷联手浪潮、ARM、华为等硬件厂商,推出基于人工智能落地方案的一体机。

                第四范式创始人戴文渊曾给钛媒体打过一个比方:如果将第四范式此?#25226;?#21457;的 AI 平台“先知”比作一套 Windows ?#20302;常?#29992;户拿到装载?#20302;?#30340;光盘后,还需要在电脑上花力气解决?#20302;?#20860;容、稳定性等问题;而现在的“一体机”就好比是装有 AI 能力的 U 盘,即开即用,这就解决了 AI 落地的最后一公里问题。

                9月初,第四范式与浪潮商用机器合作推出 AI 一体机 4Paradigm AIO,成为市面上首个针对超大规模数据挖掘与机器学习计算问题的 AI 一体机产品。

                为了适配 AI 落地的技术指标,浪潮将 AI 一体机中诸如数据传输、内存带宽等指标进行调优,同时支持了Chainer、Tensorflow及Caffe等开源人工智能框架,根据第四范式官方透露,相比普通服务器,4Paradigm AIO 整体性能能提升10倍以上。

                “传统服务器在设备数量、部署门槛方面,还是给 AI 落地带去很多阻碍,我们也一直在软件层面试图解决这些问题,最后发现硬件是绕不开的环节。”戴文渊对钛媒体说。他预测,未来采用 AI 方案的企业,AI 一体机与传统服务器的比例将会是10:1。

                可以看出,这类“AI 平台”+“硬件公司”的软硬一体组合,将极大降低 AI 方案走进企业场景的门槛,谈及两方在 AI 落地阶段的角色分配,浪潮集团AI&HPC总经理刘军将浪潮与百?#21462;?#32593;易、第四方式等厂商的合作方案总结为两个?#36739;頡?/P>

                首先,一体机为 AI 平台提供了可供底层支撑的产品载体,这就类似于云业务中的计算设备。“单纯的 AI 芯片厂商无法独立给客户提供价值,特别是当 AI 进入行业后,必须要有服务器硬件?#20302;?#20316;为载体才能运行。另外,一体机不是简单地软硬件组合,需要双方配合进行配合、调优、测试、安装等一系列步骤后才能交付给客户。”刘军对钛媒体说。

                其次,当 AI 从技术转化为“生意”后,其中涉及的企?#23548;?#20135;品经营方法论,并不是百?#21462;?#32593;易这类公司具备的,而这恰恰是浪潮这类硬件公司的长处所在。

                “在这类 AI 联合化的方案中,包括中期交付、软硬件定制、压力测试、调优、后续服务等环节都是企?#23548;?#20135;品需要?#24615;?#30340;价值,这个通道不是互联网公司熟悉的生意模式,但在我们做企业传统服务器的时候已经经营很多年了,所以有这个能力可以将AI 的价值赋予到终端。”刘军谈到。

              关键词阅读:人脸识别 AI

              责任编辑:Robot RF13015
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