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5個熱搜,看2019全球AI這一年


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  文/Han涵

  來源:涵的矽谷成長筆記(ID:HanGrowth)

  Hey,這裡是Han,新年好!

  今天,送給大家一個禮物。我帶來一篇硬核的,超長6500字科技干貨文給你。 希望你能有所收穫,開啟全新一年!

  這一年,作為“第四次工業革命”技術核心之一的AI,依然是全球科技熱點,而且似乎更熱了。

  你看,在剛剛過去的NeurlPS2019,以13000人參會、1428篇論文發表,創造了歷史新高,AI領域人才濟濟,生態蓬勃。

  這一年的AI發展方向,可以說,更加深入到各行各業,也更加貼近人們的衣食住行。你看,各種微博熱搜,其實都和AI脫不開關係。

  今天,我就通過5個熱搜,帶你看看今年全球AI的發展熱點吧!

  #谷歌實現量子霸權# 看AI的算力提升

  10 月 23 日,隨著《自然》雜誌150週年刊發布,谷歌宣布實現了“量子霸權”。

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  谷歌使用54 量子比特的量子處理器「Sycamore」,用時200秒,就完成了世界上最強超級計算機 Summit 需要 10000 年才能完成的計算任務 —— 對量子電路隨機採樣。

  消息一經公佈,立刻成為全球科技最大熱點。

  AI的產業發展有三大要素:算力、算法和數據,而“量子計算”將會解鎖人類計算能力的新世界,為AI打開全新維度的可能性。

  也因此,谷歌從13年前就開始佈局量子計算,後來則成立了GoogleAI Quantum團隊專門探索。

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  量子霸權的實現,雖然按照Pichai的話來說,還是“HelloWorld”級的計算任務,但這也足以讓2019年成為AI算力發展史中,重要的一年。

  如果說“量子計算”實用還很遙遠,那在更靠譜的算力提升方面,2019年也是進展頗豐。業內的進步主要在兩個方面:芯片研發以及新的雲計算中心。

  芯片方面,學界和工業界,都在探索更多的可能性。

  比如,更通用。

  8月1日,《自然》雜誌介紹了,來自中國團隊的“天機”AI芯片架構。由清華大學主導,中外多所大學聯合研究,結合了類腦計算的AI算法,成功驅動了自動駕駛汽車。這項成績,展現了一種實現終極“通用”AI的可能性。

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  還有,更大隻。

  同在8月,CerebrasSystems在矽谷推出了Wafer-Scale Engine (WSE) —— 史上最大AI芯片,比普通芯片大56倍,1.2萬億個晶體管。而後,也隨即推出了搭載WSE的全新深度學習計算機CS-1。這樣的超級計算機,為大型AI問題提供了新的算力,訓練時間將大幅縮短。

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  以及,更專注。

  11月,在英偉達和高通早就上線人工智能專用芯片(TPU)之後,英特爾終於也推出了,解決複雜深度學習計算問題的處理器NervanaNNP。百度則研發了中國首款雲端全功能AI芯片“崑崙”,並基於此於12月上線崑崙雲服務器,同時支持飛槳在內的主流AI框架/平台。

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  而在邊緣設備上,則更加“專”。 7月,百度遵循“軟件定義芯片”的全新設計思路,​​發布了專為遠場語音交互打造的百度鴻鵠芯片,主要用於車載語音交互、智能家居等場景。可以說,無論在邊緣設備還是服務器上,專用AI芯片的配置已成標準。

  雲計算中心方面,主題則是利用AI優化AI專用的雲計算中心。

  隨著AI需求的加大,對算力的要求不斷提升,現有的機房已經無法滿足計算所需。根據IDC預測,到2020年底,世界將有55%企業的數據中心將因此被迫更新或優化。

  製冷和節省能源方面,是其中重要一環。根據Gartner分析,到2020年底,隨著AI計算需求密度的增加,將會有30%的數據中心不再有經濟價值。

今年初,工信部也聯合各有關部門,發布《關於加強綠色數據中心建設的指導意見》,明確指出,到2022年,中國數據中心能耗需達到世界先進水平,大型和超大型數據中心設計電能使用效率值不高於1.4。

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  在2018年DeepMind實現了利用AI冷卻數據中心並取得顯著效果後,中國也進展喜人。華為持續發布iPower、iCooling、iManager等創新技術,通過AI優化配電系統、端到端能效管理系統等,資源利用率提升20%。

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百度在建的雲計算中心,擁有超大型神經網絡、超大規模高性能計算集群,並且採用百度第四代數據中心基礎設施模塊架構,基於百度飛槳研發的AI 控制系統,實現設計年均PUE 1.15 ,成為數據中心領域首個供電、製冷全分佈式預製化的案例。

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  2019年,全球AI算力繼續提升,芯片更加強大、可能性也更多,計算中心則更節能、更經濟。

  在日後,算力也將繼續成為整個業界佈局突破的關鍵一環,而量子計算也將迎來一輪新的爆發。端側 AI 芯片則將更加低成本、專業化、解決方案集成化,同時,NPU將成為下一代端側通用 CPU 芯片的基本模塊。

  #大興機場停車機器人# 看AI產業化落地

  9月25日,大興機場正式投入運營,成為全世界最大機場,同時也是最“高科技”的機場。

  其中,自動停車機器人的投入使用,讓民眾眼前一亮,登上熱搜。它由京東數科和首鋼S-PARK合作推出,當你開車進入指定停車區後,就可以直接下車走人,剩下的找車位的機器人都會替你完成。

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  這其實,就是自動導引機器人AGV,它早已在物流、倉儲等方面得以應用,這也是一大類工業機器人的代表。

  傳統的工業機器人只依托機電系統和傳統的自動控制理論,適合在生產線上完成既定任務。但是,隨著全球工業4.0的推進,更多高智能化、高柔性的應用需求源源不斷地出現。

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  依托工業大數據和傳感器,AI賦能下的機器人能“看見了”、“聽懂了”,開始更加智能了。不僅可以自行處理更多情況,還可以和人互相配合。

  比如,7月,在百度AI開發者大會上,百度對外展示了基於服務機器人方案的機械臂“茶博士”。利用百度3D視覺技術,機器人可以對茶杯的位置進行檢測和追踪。通過運動規劃和控制,機械臂可以進行碰撞檢測、避開障礙物,同時可自動生成倒茶軌跡。語音語義聯動,讓機器人像“人”一般,聽得懂,說得好,做得準。

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  還有,美國的波士頓動力機器人,之前以各種機器人動作秀視頻上熱搜,今年終於開始了產業化應用。 4月,在收購KinemaSystems後,公司正式商用物流機器人PICK。它可以依靠識別技術進行混合SKU的裝卸,幾乎等於真人。 7月,公司則宣布安防四足機器人SPOT開始商用。

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  可以說,2019年,AI發展有了更加結實的產業化落地,與各行各業的生產實踐更加深入結合。

  不僅在第二產業上,有工業機器人幫助製造業和工業提升效率,在農業方面,我們也看到了各類AI應用。比如中國農大等機構和京東數科推出的“神農大腦”等,可以防治病蟲害、智能化養殖;百度與京東方植物工廠共同打造的智能無土栽培解決方案,節能節水、降低成本、提升產量。

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  這些AI應用,將原來農業專家的個人經驗進行了數字化、產品化,使其業務具備了規模化生產的可能性。

  在未來,AI的應用將會更加深入,各行各業都將會大規模應用深度學習技術,進行創新、加快轉型和智能化升級。

  #上海將投放AI垃圾桶# 看AI通用平台化

  7月1日,隨著上海開始實施“史上最強”規範,垃圾分類成了中國的常規熱點。 “某某是什麼垃圾”更成為了流行語。

  一個月後,“上海將投放2000個AI垃圾桶”的消息上了熱搜。人每次單獨向垃圾桶投放一個垃圾,然後系統會自動識別“這到底是什麼垃圾”,並歸入相應位置。

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  相關的應用,還有百度 APP 的“AI 垃圾分類”智能小程序,基於百度 AI 視覺和語音能力,通過語音搜索或識圖搜索,幫助用戶識別垃圾類型。

  其實,這些AI應用背後的技術都很成熟,開發者只需調用基礎AI算法,再加一步映射即可。而這,其實可以直接借助各類AI框架及其預設模型實現,可能都不需要重新訓練數據。

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一個小小的AI垃圾桶應用,其實反映出整個社會對AI基本能力的廣大需求,而千百個類似的需求能在2019年快速落地,則反映出AI框架的平台化、產業化程度的加深,易用性的增強。

  比如,從2019年PyTorch和TensorFlow的進展,可以看出兩家都在補齊短板,以圖點亮AI賽場版圖中更多區域。

  PyTorch因為本身用起來很簡單,幾乎就是Python化的代碼開發,讓它在學界更受歡迎。但之前,出於不支持邊緣設備部署等原因,工業界應用時,擁有更多部署服務能力的TensorFlow的用例則更多。

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  在今年的f8上,PyTorch推出了試驗性的PyTorch Mobile。在1.3版本中,從Python開發到iOS和Android上的部署,支持了完整的端到端工作流。而TensorFlow在10月的World大會上,則大幅提升了開發體驗,融入了包括自家Deepmind在內的更多預設模型,並強調可以通過TensorFlow Extended、Lite和.JS實現“Deploy ML anywhere”。

國內方面,作為國內唯一開源開放、功能完備的深度學習平台,百度飛槳開發者數量已經超過150萬,今年的升級,更是向著標準化、自動化和模塊化發展,滿足開發者和產業越來越多、越來越複雜的需求。年中時,飛槳與華為麒麟芯片展開合作,打通深度學習框架與芯片AI 算力,打造中國 AI 核心競爭力。

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  2019年,我們看到,各大AI框架的更新策略,都朝著功能更全面、使用更簡單的方向邁進。以後的簡單需求開發上,技術可能都不再是問題,拿來就用。 AutoML可能很快就能實現,只要輸入元知識,框架就能自動選擇數據、自動調整優化模型、並進行訓練和部署。

隨著AI框架平台能力的提升,開發難度的下降,在以後,世界上很可能會出現多家“AI工廠”,他們將會在需求端匯總並抽象本質,然後提出一套可擴展的解決方案。比如,把語音客服,大規模複製應用在1-1教育和金融服務上。

  在以後,開發出需求,並知道怎麼以正確的姿勢落地,可能才是更難的點,也更是市場的人才所需。

  #5G正式商用# 看智慧城市生活即將開啟

  11月1日,中國三大運營商正式上線5G套餐,標誌著中國正式商用第五代移動通訊技術,而中國也自然成為了世界最大5G市場。

  5G的全新能力作為基礎設施將和AI一起,相互賦能,開拓出更多機會。

  5G的“高並發”應用場景,將讓更多設備入網,萬物互聯得以真正實現。

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  IDC數據顯示,今年全球物聯網支出預計7260億美金,明年將突破1萬億美元大關。今年,從隨身佩戴到家居使用,有更多的智能硬件設備出現,銷量增速也再創新高。

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  擁有從插座到手錶等眾多智能硬件設備的小米,根據其第三季度財報,小米IoT平台設備連接數量超2.1億台,同比增長62%。在智能音箱方面,國內出貨量最大的小度音箱第二季度更是取得了同比高達3700%的增速。

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  開發者方面,平台能力繼續提升,開發廠商更是增速加快。

  Alexa平台2月發布年度總結,稱其兼容設備已經突破10萬種,設備數達到1億,用戶交互也取得了100%的提升,功能方面則支持更多語種,達到15種。 DuerOS發布5.0系統,加入了行業領先的全雙工免喚醒能力。開發商方面,根據天眼查數據顯示,中國智能硬件企業註冊數量從2018年的1459家,增加到了2027家,取得近40%的增幅。

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  5G的“低延遲”應用場景,則開啟了無人車和製造業等高可靠性需求的落地。

  隨著日美歐各大車企在今年大批裁員,無人車在美國進一步商用進展緩慢。一方面是成本太高,今年企業太缺錢,GM已經推遲了自家無人駕駛出租車上路的期限。另一方面,純全道路適用的無人車開發難度太高,Waymo首席執行官John Krafcik也在1月表態,自動駕駛可能永遠無法在全路況條件下行駛。

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  8月,The Information披露了Waymo的無人出租車在矽谷和鳳凰城的用戶滿意度數據 :70%。按照嚴苛出租車安全的標準,這其實表明了有30%的情況,用戶有感知到的危險情況。比如用戶抱怨跟車太近,停車不准甚至直接停在了路上。

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  中國方面進展喜人,道路測試上百度Apollo依然領跑,L4級別自動駕駛城市道路測試里程達到300萬公里。落地方面,隨著年初ApolloEnterprise的發布,Apollo也迎來了商業化元年。小度車載OS 已攜手頭部生態合作夥伴300餘家,和一汽紅旗聯合研發的“紅旗EV”Robotaxi 車隊在長沙開始試運營。

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  隨著5G的到來,智能城市改造後的路面,將為無人車在中國的落地提供更多可能性。

  狹義來講,智能城市就是對城市進行各項智能化改造,加入街道傳感器、智能燈桿、垃圾桶甚至智能乘涼等設施。依托5G的低延遲,這些傳感器可以實時將道路信息傳給車輛。改造後,無人車的道路環境將大大改善,不再那麼難落地了。

  10月31日,谷歌在多倫多的智能城市改造項目Sidewalk Labs終於獲得了“有條件的批准”,在經歷了種種民眾和政府刁難以後,將在明年3月最終投票。建成後,將成為西方世界智慧城市的典型代表之一。

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  中國則發展得更快。 “網路強國、智慧社會”早已上升為國家戰略,智能城市則是其中的重要一環。 11月賽迪和京東雲、京東城市聯合發布《2019年中國智能城市發展戰略與策略研究》,提出了智能城市發展的五大戰略途徑:興業、善政、惠民、共生和築基。

  國內各家企業的佈局也在2019年全面提速。

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  年初,京東iCity大會在北京召開,公佈京東城市成為集團一級戰略,6月就上線了智能宿遷APP成為首個落地成果,11月的JDD則發布智能城市系統2.0正式落地雄安。百度也在今年與東軟集團合作,推出“雲智未來城市”新型智慧城市整體解決方案。阿里雲在5月和塞納公司合作,改善大馬的交通系統,8月又和高德等合作,推出城市大腦交管聯合解決方案。

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  未來,隨著更多高可靠性要求的設備入網,以及5G和邊緣計算的發展,算力將會呈現更加分佈式的結構。而智能城市也將更快發展,智能交通將加速在園區、物流、公交等場景中率先落地。

  #AI造假視頻不得隨意發布#看AI法規大討論

  2019年,你眼前的真,更不一定是真。

  今年,中國的ZAO App出世,可以讓你親自扮演各種大片裡的角色,一上線就得到了大量用戶。這背後,就是基於深度學習的技術演進,使得AI給視頻裡的人物換臉,再生成各類“Deepfake”視頻成為可能。

  在為技術進步感到高興和新應用感到新奇的同時,大家的擔心也在2019年達到了峰值。

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  因為,這項技術也可能辦壞事。

  比如,可以偽造出奧馬巴等政客們子虛烏有的演講,甚至已經對馬來西亞的政治產生影響,英國還有公司被不法分子詐騙。關於AI技術的法規和倫理討論也提上了各國日程。

  11月29日,國信辦發布通知,明年起,AI造假視頻不能隨意發,之後便登上熱搜。新規定還要求,各大平台要盡快部署“非真實音視頻鑑別技術”。

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  之前一個月,美國加州州長Gavin Newsom也簽署了AB-730法令,明確指出,如果利用Deepfake產生政治影響,將是犯罪行為。 7月,弗吉尼亞州也發布了禁止Deepfake濫用的相關禁令。

  公司方面,推特在11月發布了首個反Deepfake策略草案,並徵集公眾意見。微軟谷歌等巨頭也開始研究鑑定技術。

  除了視頻可用AI自動生成,文章也可以。其實今年,整個AI業界在自然語言理解方面取得了顯著的進步,好在,暫時也還沒有假新聞方面的困擾。

今年2月中旬,OpenAI公佈了一個訓練好的通用語言模型GPT-2,因為這個模型能力過於強大,可以生成令人真假難辨的文章,連行文習慣都能模仿,其創建者甚至認為他過於危險而不敢發布,直到11月才完整髮布。 GPT-2利用Reddit龐大的在線BBS數據進行了訓練生成文章之後,可讀性很高,也並沒有引發假文字新聞的大災難。

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  來自百度、卡內基梅隆大學、谷歌等機構的一系列模型,也都超越了NLP的基準。 12月,百度可持續學習的知識增強語義理解框架 ERNIE,更是在NLP領域權威數據集 GLUE 中榮登榜首,並以9個任務平均得分首次突破90大關刷新該榜單歷史。

  除了用戶看到的最終內容形態可能是虛擬的,AI的訓練數據也可能是模擬出來的。

  因為很多場景下,獲取真實數據成本太高,各大機構都在探索高質量的訓練數據模型的方法。今年,模擬環境已經可以完成更多數據構建和高質量訓練工作。

  比如OpenAI Five訓練的“五人隊伍”打敗了Dota2的世界冠軍,背後模型的訓練就是在模擬環境中進行的。

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  而類似的模擬在“對話”類型的訓練中更多,比如Amazon旗下Alexa的對話能力訓練,送貨無人機和機器人都在使用模擬數據進行。

  自動駕駛領域也在使用模擬數據,Aurora無人車就在訓練模型在城市環境中導航時,同時進行數百次模擬。百度團隊更是研發了一種增強現實的自動駕駛仿真係統(AADS),還登上了《科學》雜誌的《機器人學》子刊。它使用激光雷達(LiDAR)和相機掃描街景。根據獲得的軌跡數據,為汽車和行人生成了看似合理的交通流,並將其合成到背景中。生成的逼真圖像添加了完整註釋,可用於從感知到規劃的自動駕駛系統訓練和測試。

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  今年,更多AI的應用,也在溫暖著我們。

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  任職於阿姆斯特丹自由大學的黃智生,組建了微博樹洞行動救援團隊,幫助識別在網上企圖輕生的人們,並進行救助,一年來已經阻止了507人次的自殺。谷歌的AI團隊,更是在全球選擇了20個公益和環保機構,注資2500萬美元,幫助他們實現AI賦能。在“百度 AI 尋人”平台,用戶發起照片比對接近40萬次,9000多個走失者與家庭重新團聚。百度還推出了全球首款聽障兒童 AI 手語翻譯小程序,能將繪本文字翻譯為手語,幫助聽障兒童實現無障礙閱讀。

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  在未來,AI的能力必將會更強,而隨著各國法規和社會倫理體系的完善,AI將會更加安全、可控,更加溫暖人類。

  

  2019年,人工智能相關話題頻上熱搜。諸如出行、通訊、甚至扔垃圾,AI更加貼近人們生活。而中國的AI發展依然顯著影響世界。

  2019年,全球AI產業都進一步向算力增強、賦能產業化、AI平台化發展。 Intel谷歌等公司為代表,通過芯片、計算中心乃至量子計算增強AI算力;Tensorflow等各大AI平台繼續增強算法、易用性,持續廣泛影響學術界、工業界;百度則是將百度大腦升級為5.0,打通AI產業化應用落地的全部流程,實現了AI 技術的標準化、自動化和模塊化,成為“軟硬一體的AI大生產平台”;中國的AI政策優勢在智能城市、基礎建設智能化、第一二產業升級上逐漸顯著,華為百度京東等企業為代表加快佈局;中國與美國兩大國都在探索最新AI政策和倫理的新可能。

  量子霸權、5G商用、Deepfake,這些熱詞將會定義2019的AI戰況。以AI等技術為核心的新一次工業革命,序幕正在拉開,未來可期。

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