【AI】AI是救世主还是一剂毒药；人工智能需要更全面的方法
2018-05-25
14:00:47
来源: 老杳吧
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1.处理器AI热，手机市场的救世主还是一剂毒药
2.“AI”手机扎推发布 人工智能芯成关键
3.商汤科技、阿里巴巴携手香港科技园成立AI实验室
4.巨额罚金下的中兴将何去何从？
5.半导体工程师告急 薪资上看6万元
6.英特尔：不仅CPU与GPU，企业级人工智能需要更全面的方法
1.处理器AI热，手机市场的救世主还是一剂毒药
其他媒体消息（文/小北）2017年，AI还只是旗舰机的卖点，而在可预见的2018下半年，AI技术有望成为智能机的标配。
你可能问，有何依据？
我们从智能机的上游处理器厂商说起。
2017年，AI技术还只是高端手机处理器引以为傲的专属，而今年手机处理器厂商与自研手机芯片厂商纷纷将AI功能普及化，不仅中端芯片开始搭载这项技术，甚至AI技术向低端手机芯片渗透。
联发科高端梦碎，近几年在手机处理器市场并不吃香。今年3月，联发科中端芯片Helio P60发布，抢先搭载AI功能，采用台积电12nm工艺制造，可对标高通骁龙660。可靠消息称，Helio P60芯片订单强劲，在极短的时间便拿到了很多客户的订单。联发科高层曾表示，2018年处理器出货量及市占率有望回到高位。
昨天，Helio P22处理器发布，无疑为中端手机市场注入一针兴奋剂，其采用台积电12nm FinFET工艺打造，8核A53 CPU，最高主频2.0GHz，搭载联发科CorePilot 4.0及NeuroPilot人工智能技术，支持人脸识别、智能相册、单/双摄像头景深的AI拍照。Helio P22被业内人士看作联发科全面发力中端智能手机市场的又一大动作。
联发科在过去的两年成绩平平，今年抢先推出Helio P60，又“追击”了Helio P22。
近期展讯亦推出自家搭载AI功能的新一代智能手机芯片解决方案SC9863，采用Arm最新Cortex-A55处理器架构的SoC芯片平台，在Cortex-A55人工智能的基础上，进行了应用开发，据悉采用台积电12nm先进制程技术。虽然动作稍晚于高通及联发科，但相较于过去展讯落后1~2个世代量产的情况，展讯这一次动作可谓是相当快，为争取2018年下半智能手机市场，赢得了充足的时间。据业内人士透露，展讯的愿景是希望自身与客户群一同升级AI技术，这样可坐收升级、升值也升价的竞争优势。除了中端智能机，SC9863也为低端智能手机带来AI希望。
作为市场老大的高通自然会使出“杀手锏”。高通骁龙800、700、600系列全面搭载AI功能。这个战略将直接影响全球智能机市场。
值得注意的是，今天，高通重磅发布骁龙710芯片，该芯片专注于中高端智能手机市场，将首先在中国上市。据悉，首款骁龙710手机将于6月底推出。骁龙710搭载的Kryo 360和骁龙845上的Kryo385基本核心架构相同，内核不同。新Spectra 250 ISP支持双20MP摄像机和多摄像机模块，可用于3D AR成像和人脸识别，以及4K HDR视频回放。业内人士表示，骁龙700系列是高通专为中国及新兴国家智能手机市场量身定制的。这也就能解释，骁龙710首先在中国上市的原因了。
作为全球第一大IC设计公司，高通手中握有的资源及筹码是其他厂商无法匹敌的，高通手机处理器必定会打出一系列组合拳，并将在2018年下半正式迎战联发科，而双方的“恶战”也将刺激手机处理器供应商及自研手机处理器厂商加速AI芯片平民化与普及化。
这注定AI技术成为中高端手机的标配。同样，千元机也有望体验到AI技术。
说完手机芯片供应商，再来看看自研手机芯片厂商的情况。
自研手机芯片厂商不断下压旗舰级智能手机的产品层级，高、中、低端手机市场分界越来越模糊，比如荣耀10与华为Mate 10都是采用麒麟970处理器。在2018下半年，中端智能机与高端智能机共享AI处理器的情况会愈发普遍。
由此可见，2018下半年将迎来新款智能手机全面AI化，甚至低端手机都将导入AI应用。
如今，智能手机创新缺乏，手机厂商都寄希望于AI技术，这场技术变革能否扮演扭转全球手机市场颓势呢？
业内人士分析，AI技术在中高低端手机中全面导入，或许不是一件好事。全球手机市场呈现疲软状态，这与手机差异化缩小，缺乏创新有关，比如苹果十年磨一剑的iPhone X在市场就没讨得什么好处。而AI技术的全面导入必将带来平民AI世代，可带来的差异化有限，还会加速折旧AI应用的价值。（校对/小北）
2.“AI”手机扎推发布 人工智能芯成关键
随着AI的发展，AI如今已渗透到很多行业，智能手机行业自然也不例外。记者注意到，从2017年下半年开始，绝大多数手机品牌厂商均提出了AI的概念和相关功能。比如，三星的AI助手Bixby、vivo X21中加入的Jovi AI助理、华为旗舰机搭载的麒麟970芯片及苹果的A11 Bionic神经引擎等。
不过，在AI火遍手机圈的同时，行业内也出现了一些“跟风式”AI的乱象：算力无本质提升的包装式AI、功能无实质落地的炒作式AI、缺乏生态建设的封闭式AI等。对此，手机中国联盟秘书长王艳辉告诉记者，“当前的AI手机还处于发展的初级阶段，智能手机上的应用都依赖于底层核心能力，即人工智能芯片。如果在芯片上不能突破，AI手机就不可能真正成功。”
“AI”手机扎堆发布
当下，中国智能手机市场出现增长乏力迹象。中国信息通信研究院最新发布的数据显示，2018年4月，国内手机市场出货量为3425.1万部，同比下降16.7%；2018年1~4月，国内手机市场出货量为1.22亿部，同比下降23.7%。
“市场增长放缓主要原因在于，市场上缺乏让人兴奋的产品或创新，刺激用户主动换机的因素不够丰富；再者，手机的品质都有大幅度提升，消费者被动换机的数量也在下降。”OPPO副总裁吴强此前在接受采访时曾如此表示。
“不过，在5G来临之前，行业内已经对手机创新的几个方向达成了共识，分别为：全面屏、屏下指纹识别、人工智能。但实际上，全面屏和屏下指纹识别对用户的体验来讲，只是一种改善型的创新，而AI和手机的结合，将会真正打破行业的创新瓶颈。”
事实上，消费者对终端侧人工智能的热情正在日益增长。根据CSG Systems International发布的一份最新报告显示，千禧一代的年轻人认为，人工智能是智能手机的必备功能；超过53%的受访者表示，愿意为配备人工智能特性和功能的设备支付更高的费用。
记者注意到，从2017年下半年开始，绝大多数手机品牌厂商均提出了AI的概念和相关功能。比如，三星的AI助手Bixby可以通过摄像头完成智能翻译、汇率转换等；小米MIX 2S内置了小爱同学语音助理，只要用户和手机说话，就能实现发红包、查找照片、关灯开灯、控制家居等功能。此外，还包括华为旗舰机搭载的麒麟970芯片，以及苹果A11 Bionic神经引擎等。
华为消费者业务CEO余承东认为，“人工智能将会成为未来5~10年影响手机行业竞争格局的最关键因素之一。人工智能引入到手机之后，手机成为‘没有胳膊腿的机器人’，AI可以像人的眼睛一样，看到这个世界，未来智能手机将会极大地改变人类生活。”
AI芯片决定手机的智能化程度
不过，在AI火遍手机圈的同时，行业内也出现了一些“跟风式”AI的乱象：算力无本质提升的包装式AI、功能无实质落地的炒作式AI、缺乏生态建设的封闭式AI。对此，荣耀总裁赵明指出，“AI不是一个功能、一个模块或一项技术，而是由芯片算法、系统等共同组成的完整系统。很多品牌没有搭载AI芯片也叫AI拍照，那个能力都是很有限的。”
王艳辉告诉记者，当前AI手机还处于发展的初级阶段，智能手机上的应用都依赖于底层核心能力，即人工智能芯片。如果在芯片上不能突破，AI手机就不可能真正成功。
此前，用于图像处理的GPU芯片因海量数据并行的运算能力，被最先引入深度学习。2011年，当时在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于“谷歌大脑”中，结果表明12个GPU可达到相当于2000个CPU的深度学习性能。此后，多家研究机构都基于GPU来加速其深度学习神经网络。
然而，随着AI的快速发展，GPU在三个方面显露出局限性：无法充分发挥并行计算优势，硬件结构固定不具备可编程性，运行深度学习算法能效不足。基于此，全球科研界及企业等竞相开发更加适用的人工智能芯片，尤其是适用于移动通信时代的芯片。
目前，只有华为和苹果两家智能手机厂商拥有AI自研芯片。相较之下，手机芯片厂商联发科使用的则是“双核APU”，通过多颗DSP的能力来提升图像后处理的运行效率，再做AI相关的图像处理算法；而联发科的劲敌高通则运用了CPU、GPU、DSP三大模块进行AI运算，通过神经处理引擎(SNPE)对具体的AI任务进行分析与下发。
记者注意到，5月24日上午，高通子公司Qualcomm Technologies,Inc.宣布推出基于10纳米制程工艺打造的骁龙710移动平台。据公司产品管理副总裁Kedar Kondap介绍，骁龙710集成了多核人工智能引擎（AI Engine），并具备神经网络处理能力。
对于上述AI芯片孰优孰劣，业内还没有一个统一的定论，但毋庸置疑的是，只有处理器性能强悍的手机才能带来更加智能化的体验，从而在激烈的竞争中赢得一席之地。 每日经济新闻
3.商汤科技、阿里巴巴携手香港科技园成立AI实验室
香港近年逐渐成为新创业者选择创立公司的地方，发掘科技人才以及具有潜力的新创公司也因此成为促进该地区新创生态发展的关键。大陆人工智能(AI)新创公司商汤科技将与阿里巴巴集团以及香港科技园公司(管理香港科学园、创新中心和3个工业园区的法定机构)日前宣布将成立香港人工智能实验室(HKAI Lab)以及新创公司加速器计划。
根据腾讯科技与TechCrunch报导，大陆AI新创、同时也是全球市值最高的AI公司商汤科技与阿里巴巴以及香港科技园公司宣布将共同推动香港科技新创生态发展并强化其与大陆的科技合作。
阿里巴巴近期对商汤科技领投6亿美元，成为商汤科技最大单一投资者，未来阿里巴巴也将透过其规模达1.3亿美元的香港创业者基金资助香港人工智能实验室，商汤科技也表示将出资，然皆未透露具体金额。
未来该AI实验室将作为香港国际创新科技中心的重要研究机构，进一步成为针对大陆与香港市场的创新服务平台。上述业者所推出的新创公司加速器计划则将作为香港青年创新创业服务的公益平台，入选该平台的新创公司可获得资金、AI技术扶持及市场需求媒合服务，同时也将获得创业导师辅导与基本办公空间等支持。此外，香港人工智能实验室也在香港推出“创业大讲堂导师团”课程，邀请多位知名大学教授、香港和大陆多家独角兽企业的创办人及CEO，为创业者提供新兴科技与创业经验的全方位辅导。
商汤科技创办人汤晓鸥表示，该实验室将作为架起学术界和业界桥梁的平台，透过AI技术促进香港与大陆更广泛的产业合作。阿里巴巴集团执行副董事长蔡崇信表示，香港人工智能实验室将作为一个开放平台，使研究者、新创企业和产业参与者云集，共同建设香港的创新文化。
香港科技园公司主席罗范椒芬指出，AI为香港科技园公司重点发展的技术领域之一。目前香港科学园有多家研发AI技术的企业，且技术应用范围广泛，包括智能城市、医疗科技、客服机器人、金融科技(FinTech)以及智能物流等。此次阿里巴巴集团、商汤科技和香港科技园公司的三方合作在产学研政合作上有着标志性的意义。DIGITIMES
4.巨额罚金下的中兴将何去何从？
21日，中美就解决中兴公司问题的大致路径基本达成一致，美国将取消中兴禁令。当天中兴发布了一封内部信，指出尽快解除拒绝令始终是公司的唯一目标，这符合国家、员工、客户、合作伙伴、股东等多方的共同期望。同时号召公司员工“更需坚定信心，团结一致，不受外界各种传言的干扰”。
但22日曝出13亿美金罚款这个数字后，不少人认为，这几乎是美国在商业贸易上的又一次勒索行为。
开出巨额罚金 理由充分吗？
尽管特朗普22日在其推特中表示目前中美未就中兴事件达成任何协议，但其也指出可能会要求中兴支付巨额罚款。那么面对很有可能会实施的巨额罚金，他们的理由充分么？
从中兴的一份声明中可以清楚地看出，中兴发现自身问题后第一时间向美国相关部门主动进行报告，还聘请了第三方律所进行事件调查并申请在4月30日相关第三方调查结果完成后以提交报告，而BIS选择性失明，不顾中兴一年多来在合规管理上的巨大投入，在独立调查结果上报之前，就匆忙对中兴实施最严厉的制裁，导致其主营业务一时间无法开展。
事实上这是中兴少数几名员工和干部的工作过失以及公司管理流程未落实到位的问题，并不存在根本性的错误，更谈不上所谓的“蓄意欺骗和违反美国法律”。美国政府的处罚是对微小问题的无限放大，确实有失公正。美国政府的行为更像是凭借其多年来积累的技术优势，对产业链上下游企业进行的“勒索”。现在看来真是应了那句“利益面前，没有对错”。
面对巨额罚金 活下来更有意义
尽管中兴尚没有对此次巨额罚款的传闻直接表态，但从中兴近期一系列鼓舞士气、强化合规合法、危机时刻保持中国企业实力与5G影响力的态度来看，中兴正在为了快速恢复业务运营而做着最大的努力。如果巨额罚款真的应验，对于主营业务已无法经营一个多月的这家通信企业来说无疑影响很大，但在笔者看来，对这家经历波折有着深厚积累的企业来说，活下来更重要。
30多年来，在中兴华为等中国通信设备商的努力下，中国实现了从1G空白到5G领跑的壮举。移动通信技术的进步促进了诸多产业的迅猛发展，更给人们的生活带来巨大的改变。在中国制造2025战略下，作为多年来在通信领域的高科技企业，中兴不能缺席中国新一代信息技术建设，需尽快走出荆棘，继续为国家信息化建设履行自己的义务。
对于整个5G生态圈而言，中兴通讯也是不可或缺的一部分。在标准／案例方面，中兴通讯从2011年起就开始了5G的标准研究工作，专门成立了标准研究和推进团队，在全球多个国家瞄准引领5G发展的目标开展工作，并陆续取得多项技术上的创新，迎来国际运营商不断加码的商业合同。2017年初, 中兴通讯携手合作伙伴共同携手开展基于5G NR规范的互操作性测试和 OTA外场试验。 这是业界首个符合3GPP标准的低频IoDT测试。该试验基于3.5GHz频段展开，旨在推动无线生态系统实现5G NR技术的大规模快速验证和商用。从去年底到今年初，最亮眼的两个5G案例也一度惊艳全球：2017年11月，中兴携手合作伙伴，基于3GPP标准开发的5G方案和产品，成功实现了全球首个端到端的5G新空口系统互通。2018年4月初，中兴又在国内打通了基于3GPP5标准的首个5G通话，正式开通了端到端5G商用系统规模外场站点。
此外，随着中美贸易磋商的持续推进，越来越多的理性观点已经提到，中国企业在全球ICT领域的核心竞争力不可被轻视，尤其是通信产业是一个高度全球分工的产业，产业链发展十分专业、细致，无论哪个环节受损，都将影响整条产业链的健康运行。相关市场数据显示，中兴占据全球电信设备市场13%份额，占据中国市场约30%的份额，是全球位居前四、中国位居前二的电信设备商，同时也是全球前十的手机制造商，是通信产业链的重要一环。产业链全球化背景下，当中国企业因中美贸易摩擦而备受制约时，以往被中国企业大量采购的全球范围内多家企业也不同程度受损。正如很多外媒报道的那样，很多包括高通、Arcacia等美国企业和大量消费者也因此受到波及。例如美国硅光子技术公司Acacia在宣布制裁当天股价暴跌，在中美发布联合声明后股价大涨。解除对中兴的禁令，中兴继续发展壮大，对全球通信产业链也是相得益彰。
截至目前，禁令已实施30多个日夜，中兴仍在确保按正常进度支付供应商货款、员工薪酬/报账，在合规前提下全力履行对合作伙伴应尽的责任与义务，最大程度地维持公司内外部信用体系。希望中兴尽快走出困境，进一步加强合规工作，不断强化自主创新能力，继续为全球信息通信发展承担应有的责任。通信世界网
5.半导体工程师告急 薪资上看6万元
科技大厂需才恐急，全球第二大内存制造商台湾美光急征半导体工程师职缺，工作经验不拘、薪资上看5万元新台币（下同）；升阳国际半导体则开出半导体工程师6万元薪资抢才。
根据“台湾就业通”网站，目前台湾美光存储、京元电子、升阳国际半导体、钜晶电子、上银光电、嘉晶电子、光磊科技与矽品精密等大厂均急征电子工程师。
其中，台湾美光存储的半导体工程师职缺，工作经验不拘、薪资4.6万元至5万元，而升阳国际半导体亦释出高薪吸引人才，半导体工程师薪资上看6万元。
尽管年后转职潮逐渐趋缓，劳动部分析，但受惠于高效能运算芯片需求强劲，推动晶圆代工、构装IC等产量攀升，带动电子零组件制造业的就业机会。
今年4月台湾地区“电子零组件制造业”需求人数逆势上涨6.29%，此波征才热潮主要是受到“电子工程师”，包括：半导体工程师、光电工程师等，工作机会大增49.21%的影响，显示各科技大厂对技术人才的需求迫切。数据显示对“电子工程师”求供倍数达7.3倍，也就是说，一位电子工程师有逾七个工作机会等着他。经济日报
6.英特尔：不仅CPU与GPU，企业级人工智能需要更全面的方法
本文作者:Naveen Rao
在5月23日旧金山举行的英特尔人工智能开发者大会上，我们介绍了有关英特尔人工智能产品组合与英特尔Nervana™神经网络处理器的最新情况。这是令人兴奋的一周，英特尔人工智能开发者大会汇集了人工智能领域的顶尖人才。我们意识到，英特尔需要与整个行业进行协作，包括开发者、学术界、软件生态系统等等，来释放人工智能的全部潜力。因此，我很兴奋能够与众多业内人士同台。这包括与我们共同参与演示、研究和实践培训的开发者，也包括来自谷歌*、AWS*、微软*、Novartis*、C3 IoT*的诸多支持者。正是这种广泛的合作帮助我们一起赋能人工智能社区，为加快人工智能领域的技术创新和进步提供所需的硬件和软件支持。
在加速向人工智能驱动的未来计算过渡之时，我们需要提供全面的企业级解决方案。这意味着我们的解决方案要提供最广泛的计算能力，并且能够支持从毫瓦级到千瓦级的多种架构。企业级的人工智能还意味着支持和扩展行业已经投资开发的工具、开放式框架和基础架构，以便更好地让研究人员在不同的人工智能工作负载中执行任务。例如人工智能开发者越来越倾向于直接针对开源框架进行编程，而不是针对具体的产品软件平台，这样有助于更快速、更高效的开发。我们在大会上发布的消息涉及所有这些领域，并公布了几家新增的合作伙伴，这都将帮助开发者和我们的客户更快速地从人工智能中受益。
针对多样化的人工智能工作负载而扩展的英特尔人工智能产品组合
英特尔近期的一项调查显示，在我们的美国企业客户中，50%以上都正在转向采用基于英特尔®至强®处理器的现有的云解决方案来满足其对人工智能的初步需求。这其实肯定了英特尔的做法 - 通过提供包括英特尔®至强®处理器、英特尔® Nervana™和英特尔® Movidius™技术以及英特尔® FPGAs在内的广泛的企业级产品，来满足人工智能工作负载的独特要求。
我们今天讨论的一个重要内容是对英特尔至强可扩展处理器的优化。与前一代相比，这些优化大幅提升了训练和推理性能，有利于更多公司充分利用现有基础设施，在迈向人工智能初始阶段的过程中降低总体成本。最新的英特尔Nervana神经网络处理器（NNP）系列也有更新消息分享：英特尔Nervana神经网络处理器有着清晰的设计目标，即实现高计算利用率，以及通过芯片间互联支持真正的模型并行化。行业谈论了很多有关理论峰值性能或TOP/s数字的话题；但现实是，除非架构设计上内存子系统能够支撑这些计算单元的充分利用，否则很多计算是毫无意义的。此外，业内发表的很多性能数据采用了很大的方形矩阵，但这在真实的神经网络中通常是不存在的。
英特尔致力于为神经网络开发一个平衡的架构，其中也包括在低延迟状态下实现芯片间高带宽。我们的神经网络处理器系列上进行的初步性能基准测试显示，利用率和互联方面都取得了极具竞争力的测试结果。具体细节包括：
使用A（1536, 2048）和B（2048, 1536）矩阵大小的矩阵-矩阵乘法（GEMM）运算，在单芯片上实现了高于96.4%的计算利用率1。这意味着在单芯片上实现大约38 TOP/s的实际（非理论）性能1。针对A（6144, 2048）和B（2048, 1536）矩阵大小，支持模型并行训练的多芯片分布式GEMM运算实现了近乎线性的扩展和96.2%的扩展效率2，让多个神经网络处理器能够连接到一起，并打破其它架构面临的内存限制。
在延迟低于790纳秒的情况下，我们测量到了达到89.4%理论带宽的单向芯片间传输效率3，并把它用于2.4Tb/s的高带宽、低延迟互联。
这一切是在总功率低于210瓦的单芯片中实现的，而这只是英特尔Nervana神经网络处理器原型产品（Lake Crest）。该产品的主要目标是从我们的早期合作伙伴那里收集反馈。
我们正在开发第一个商用神经网络处理器产品英特尔Nervana NNP-L1000（Spring Crest），计划在2019年发布。与第一代Lake Crest产品相比，我们预计英特尔Nervana NNP-L1000将实现3-4倍的训练性能。英特尔Nervana NNP-L1000还将支持bfloat16，这是业内广泛采用的针对神经网络的一种数值型数据格式。未来，英特尔将在人工智能产品线上扩大对bfloat16的支持，包括英特尔至强处理器和英特尔FPGA。这是整个全面战略中的一部分，旨在把领先的人工智能训练能力引入到我们的芯片产品组合中。
面向真实世界的人工智能
我们产品的广度让各种规模的机构能够轻松地通过英特尔来开启自己的人工智能之旅。例如，英特尔正在与Novartis合作，使用深度神经网络来加速高内涵筛选——这是早期药品研发的关键元素。双方的合作把训练图片分析模型的时间从11个小时缩短到了31分钟——改善了20多倍4。为了让客户更快速地开发人工智能和物联网应用，英特尔和C3 IoT宣布针对优化的AI硬软件解决方案进行合作 – 一个基于Intel AI技术的C3 IoT AI应用。此外，我们还正在把TensorFlow*、MXNet*、Paddle Paddle*、CNTK*和ONNX*等深度学习框架集成在nGraph之上，后者是一个框架中立的深度神经网络（DNN）模型编译器。我们已经宣布，英特尔人工智能实验室开源了面向Python*的自然语言处理库，帮助研究人员开始自己的自然语言处理算法工作。
计算的未来依赖于我们联合提供企业级解决方案的能力，通过这些解决方案企业可以充分发挥人工智能的潜力。我们迫切地希望可以与社区以及客户一起开发和部署这项变革性技术，并期待在人工智能开发者大会上拥有更精彩的体验。
责任编辑：星野
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