不局限于云端：人工智能將走向物聯(lián)網(wǎng)

　　據(jù)國(guó)外媒體的報(bào)道，一年一度的CES國(guó)際消費(fèi)電子展正在美國(guó)的拉斯維加斯如火如荼地舉行，就目前的情況看，本屆CES的熱點(diǎn)主要集中在智能設(shè)備、家用電器和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，除了看到大量相關(guān)的設(shè)備之外，這些設(shè)備的智能化程度也較以往有了大幅提升。很顯然，隨著消費(fèi)者所購(gòu)買的“智能設(shè)備”越來(lái)越多，他們也希望這些設(shè)備能夠越來(lái)越智能，最好能隨時(shí)隨地都維持智能狀態(tài)。

　　到目前為止，消費(fèi)者對(duì)智能化的期待已經(jīng)在一些設(shè)備和應(yīng)用中表現(xiàn)出來(lái)，比如包括計(jì)算機(jī)視覺在內(nèi)的人工智能技術(shù)，只不過這些產(chǎn)品在實(shí)際使用過程中還存在許多問題。與人工智能有關(guān)的數(shù)據(jù)處理大多放在云端進(jìn)行，這是目前谷歌、微軟和百度等互聯(lián)網(wǎng)公司都普遍使用的方法，這種方式雖然能夠依靠足夠強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)資源，但在潛伏性和可靠性方面卻比較落后。

　　在設(shè)備本地運(yùn)行這種類型的算法尚無(wú)太多可行的案例，主要原因是這通常需要密集型計(jì)算設(shè)備才能勝任，而目前低功耗的智能手機(jī)和嵌入式處理器的性能都無(wú)法達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)。

　　值得慶幸的是，科技仍然在高速發(fā)展，性能更強(qiáng)的計(jì)算設(shè)備也在不斷誕生。Nvidia在最近發(fā)布的Tegra X1移動(dòng)處理芯片就憑借超強(qiáng)的浮點(diǎn)計(jì)算能力給人們留下了深刻的印象，據(jù)了解，該芯片的計(jì)算機(jī)能力為每秒一兆次(Teraflop)，其性能超越了15年前全球最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)。同時(shí)，Nvidia還推出了基于Tegra X1芯片的DRIVE PX自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)，能夠幫助汽車在泊車時(shí)快速發(fā)現(xiàn)車位、自動(dòng)完成停放以及在用戶的智能手機(jī)發(fā)出召喚時(shí)返回原地接上用戶等，此外借助其強(qiáng)大的計(jì)算性能，該平臺(tái)還能對(duì)路面遇到的各種車型進(jìn)行快速識(shí)別。根據(jù)Nvidia的介紹，DRIVE PX平臺(tái)所擁有的這些全新功能在很大程度上運(yùn)用了其在計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的最新科研成果。

　　實(shí)際上，Nvidia在一段時(shí)間之前就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域所潛在的巨大發(fā)展空間，該公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)隨后通過基于GPU的系統(tǒng)來(lái)對(duì)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并不斷刷新計(jì)算機(jī)視覺的各項(xiàng)記錄。目前Nvidia已經(jīng)發(fā)布了自己的開發(fā)套件和軟件庫(kù)，幫助廠商和開發(fā)者在自己的設(shè)備或應(yīng)用中嵌入Nvidia的GPU以及深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

　　大型互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)于Tegra X1這樣的移動(dòng)處理芯片顯然并不感興趣，畢竟他們自身已經(jīng)擁有性能相當(dāng)強(qiáng)勁的計(jì)算設(shè)施，比如百度就聲稱自己擁有規(guī)模最大、性能最強(qiáng)的GPU深度學(xué)習(xí)設(shè)施，但是此類芯片卻能夠憑借小巧的體積被內(nèi)置到汽車、智能手機(jī)和機(jī)器人之中發(fā)揮更加實(shí)際的作用，并有可能會(huì)在未來(lái)十年的科技發(fā)展中扮演重要角色。

　　Nvidia并不是唯一一家關(guān)注智能設(shè)備的芯片廠商。IBM此前也曾經(jīng)打造過一個(gè)低功耗的大腦模仿芯片SyNAPSE，該芯片專門針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)而設(shè)計(jì)，其功耗低至0.1瓦。移動(dòng)芯片巨頭高通也研發(fā)了一款名為Zeroth的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片，并計(jì)劃在下一代移動(dòng)設(shè)備中使用該芯片。

　　一家名叫TeraDeep的初創(chuàng)企業(yè)目前也正在研究基于傳統(tǒng)的ARM和其它移動(dòng)處理器平臺(tái)上的深度學(xué)習(xí)算法，類似TeraDeep這樣的公司還有很多，目前許多深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能在智能手機(jī)上運(yùn)行，只不過TeraDeep希望能夠更進(jìn)一步，在未來(lái)推出一系列封裝好的、能夠被移動(dòng)設(shè)備直接嵌入的深度學(xué)習(xí)模塊。

　　此外，谷歌還希望能夠借助量子計(jì)算技術(shù)來(lái)開發(fā)出能在手機(jī)上運(yùn)行的量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這種技術(shù)的功耗同樣也非常低。

　　當(dāng)然，云計(jì)算未來(lái)還將會(huì)在大型計(jì)算中扮演重要角色，但人工智能將會(huì)向物聯(lián)網(wǎng)方向深入發(fā)展。云端仍然會(huì)以應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理和分析為主，同時(shí)還會(huì)為計(jì)算機(jī)大腦提供所需的數(shù)據(jù)。而整合了高性能處理芯片的移動(dòng)設(shè)備也將會(huì)被接入到物聯(lián)網(wǎng)之中，為人工智能的高速發(fā)展添磚加瓦。