AI像PC那樣普及 還需要哪些“神助攻”?

　　現(xiàn)階段AI的落地應(yīng)用成為AI比拼的新賽道，開啟了萬里長征的第一步。但細(xì)究落地的背后含義，其實就是一場將AI觸角延伸至B端及C端的過程，而這會走像PC一樣的普及之路嗎?如果真要讓AI普及，還需要哪些“神助攻”?

　　AI落地“門檻” 需算法和算力攻克

　　PC的普及之路已世人皆知，而這亦成為AI發(fā)展的基石。第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家陳雨強(qiáng)認(rèn)為，一方面，由于PC機(jī)的大量發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)極大地豐富，讓AI普及有了基石。另一方面，計算能力的成倍增長也使得AI從過去的不可能變成可能。

　　AI在數(shù)據(jù)、算法和算力的助力下，正深度賦能各個細(xì)分行業(yè)，而落地的“門檻”成為最后一公里的“考驗”。要知道，AI的應(yīng)用場景眾多，復(fù)雜程度和需求不一。比如自動駕駛場景極為復(fù)雜，而AI安防已有大量需求，機(jī)器人和無人機(jī)等終端應(yīng)用亦已起步，AI實現(xiàn)有的需通過云端，有的則轉(zhuǎn)移到前端，對算力、算法等要求走高。

　　陳雨強(qiáng)認(rèn)為，AI落地的門檻一是在于算法，需要算法專家做深入的研究，但算法專家的數(shù)量非常有限，算法模型也十分有限。為解決算法易用性的問題，第四范式開發(fā)了FeatureGo算法，成為自動機(jī)器學(xué)習(xí)算法類的開山之作。二是讓原來必須由人設(shè)定的參數(shù)、步驟和過程交給機(jī)器實現(xiàn)，未來將變成人只做10%，只做和業(yè)務(wù)核心相關(guān)的機(jī)器不能替代的事情，剩下的80%都是機(jī)器來做，從而讓更多人可以操作使用AI。為此，第四范式還打造了一個認(rèn)知和使用門檻都很低的產(chǎn)品“第四范式先知”——AutoML機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。據(jù)悉，AutoML技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、政務(wù)、能源、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域。

　　顯然，這需要解決數(shù)據(jù)量和處理能力之間的“剪刀差”，即提升算力，高效的計算平臺成為必要條件。而即便AI還未出現(xiàn)殺手級的應(yīng)用，AI 芯片領(lǐng)域儼然已是一片紅海。半導(dǎo)體巨頭英特爾、高通等，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如百度、阿里、騰訊，終端廠商如華為、大疆、?？低?，創(chuàng)業(yè)公司如寒武紀(jì)、地平線等，已紛紛投身其中。

　　讓AI for Everyone 需技術(shù)全面革新

　　如果說AI落地的終極要義是要實現(xiàn)AI For everyone，那么構(gòu)建如PC一般的軟硬件生態(tài)就至關(guān)重要。

　　陳雨強(qiáng)指出，AI基本每幾個月就有新的算法、新的體系架構(gòu)、新的思路出來，而目前的硬件架構(gòu)還難以及時匹配層出不窮的算法和技術(shù)需求，因此需要強(qiáng)大的合作伙伴或者生態(tài)來一起來推動。近日，英特爾與第四范式宣布簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，并成立“英特爾與第四范式人工智能聯(lián)合實驗室”成為應(yīng)對之策。

　　英特爾表示，為普惠每個人的AI，基于英特爾領(lǐng)先的軟硬件產(chǎn)品和“第四范式先知”平臺，雙方成立的實驗室將在AI所需要的高性能計算方向上開展研究合作，打造AI產(chǎn)品和解決方案，以降低AI門檻，加速雙方將人工智能技術(shù)在行業(yè)落地的進(jìn)程。

　　一方面，英特爾將和第四范式一起了解客戶的需求，以什么樣的算力來支持，這對未來的產(chǎn)品規(guī)劃有諸多借鑒和參考意義。另一方面，英特爾所有產(chǎn)品都對第四范式開放，未來還有一些在試驗階段沒有正式發(fā)布的產(chǎn)品，也將放在實驗室進(jìn)行應(yīng)用測試。同時，英特爾會將云端、傳輸端、終端三個端的產(chǎn)品都做測試，打造閉環(huán)支持AI應(yīng)用的產(chǎn)品。

　　實現(xiàn)這一愿景，需要解決諸多挑戰(zhàn)。陳雨強(qiáng)表示，一是產(chǎn)品，這一產(chǎn)品是認(rèn)知門檻和使用門檻都很低的產(chǎn)品，每個人都可以使用。第四范式將和英特爾一起研發(fā)一體機(jī)，比如用同樣的價格能獲得10倍20倍的算力，進(jìn)行相關(guān)的嘗試，這樣在AI產(chǎn)品的整體交付、穩(wěn)定性上都會有很大提升。二是用機(jī)器替代一部分人做的事情，需要的計算量是非常大的，如何讓原來不可計算的問題變成可計算是非常難以做到的，可能需要在硬件、軟件甚至算法上都要做大的革新。

　　模式是B2B2C 但一定爆發(fā)在C端

　　未來的AI，云端和終端將并行展開。隨著云計算的普及不斷提速，英特爾方面表示，AI作為一種新生事物，和云的貼合程度非常高。目前很多AI新興服務(wù)提供都是基于云的，開放接口供云調(diào)度是一種讓AI普及的方式。從未來來看，AI in Cloud是云的很重要形式。

　　“為實現(xiàn)最好的AI，有的公司已投了幾百億元，但技術(shù)的進(jìn)步讓客戶只需要投入和云等級別的投入就可擁有云上AI能力，這是一大進(jìn)步，亦是一大方向。” 陳雨強(qiáng)認(rèn)為，“從長期的角度來講，AI Cloud是一個整體成本更低的解決方案，客戶目前在云上可直接體驗第四范式的AI服務(wù)，包括基礎(chǔ)和定制化的服務(wù)。”

　　從目前來看，AI面向B端應(yīng)用更多一些。最新的Gartner 企業(yè)AI案例研究報告預(yù)測：超過60%的中國大型企業(yè)在2022年前將開發(fā)自己的AI解決方案。陳雨強(qiáng)分析說，這與場景相關(guān)，企業(yè)經(jīng)營中大量決策將采用AI，因而企業(yè)的需求更強(qiáng)烈，但隨著AI技術(shù)的發(fā)展，包括云+端計算的發(fā)展，模式將走向B2B2C。

　　英特爾亦認(rèn)為，AI之所以從to B開始，是考慮到先得有人買單，它才能健康發(fā)展下去，但是未來大爆發(fā)一定是來自C端，是惠及每個人的，而且讓每個人都感覺到AI能夠幫助到自己的生活、工作、學(xué)習(xí)等各個方面。但是這一領(lǐng)域在哪里、何時爆發(fā)，這是英特爾和業(yè)界一起要研究和關(guān)注的。