自动驾驶处理器是人工智能产业的珠穆朗玛

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小编:自动驾驶处理器是人工智能产业的珠穆朗玛

  作者:余凯博士,地平线创始人兼CEO,国际著名机器学习专家,中组部“千人计划”专家,科技部新一代人工智能战略规划委员会委员,中国人工智能协会副秘书长,曾经担任百度深度学习实验室主任和百度自动驾驶项目负责人。

  导语:自动驾驶处理器其所涉及的领域之多,难度之大,堪比20世纪的登月工程,但正如美国总统肯尼迪所说,“我们选择登月,不是因为它容易,而是因为它很难。”后来的事实证明,登月计划的成功,真正奠定了美国科技霸主的地位,逆转了自斯普特尼克时刻以来,苏联在太空和武器系统方面的优势地位。

  我们这一代做人工智能的人,幸运之处就在于:我们熬过了AI的寒冬,身处于一个AI技术引领全球科技的时代,而中国,也疾行于千年以来又一次民族复兴的进程之中,在这幅恢弘的历史画卷之中,无论是从技术难度、经济规模,还是战略影响来看,自动驾驶处理器都堪称这个时代科技的珠穆朗玛。不负时代,无问西东,是我们这代人的责任与使命。谁赢得了自动驾驶处理器,谁就赢得了人工智能时代!

  中国人工智能产业爆发背后的巨大隐忧

  近日,英国权威杂志《经济学人》以封面文章的形式,发表题为《中美数字霸权之争》的深度分析报道,而人工智能正是竞争的主战场。近年来,中国在人工智能应用方面的进展令人印象深刻,表现为四个核心优势:政府高度支持、风险投资活跃、占优势的人才资源和海量数据。

  据调研机构 CB Insights 统计,2017年全球人工智能初创企业融资额达152亿美元,其中中国公司达73亿美元,占全部融资额的48%,超过美国的38%,成为全球第一。

CB Insights调研报告显示,2017年中国AI创业公司融资总额全球第一

  2018年更被认为是中国人工智能产业爆发的元年,初创公司融资额迭创新高,行业应用四处开发。但在一片火热的行业发展背后,却潜藏着巨大的隐患:目前我国的人工智能产业绝大部分都是应用创新,但在人工智能技术最核心的处理器和操作系统方面,现实却是冰冷的:国外公司依然牢牢占据主导地位。

  人工智能大规模产业化的关键,首先在于人工智能处理器的突破,而人工智能处理器的制高点必然来自于最具规模效应和最具技术挑战性的行业应用。

  自动驾驶处理器就是这个制高点,它在性能、可靠性、实时性、功耗效率以及对应的算法等方面都提出了人工智能行业应用中最高标准的要求。其突破不仅意味着自动驾驶核心技术的突破,更代表了人工智能核心软硬件的突破,必然带动整个人工智能产业的腾飞。拿下自动驾驶处理器,其它的就是降维打击。

面向自动驾驶的人工智能处理器拥有业界最高的计算能力

  自动驾驶处理器体现我国在人工智能基础理论和软件算法创新的最高水平

  业界公认,在半导体行业,具备规模化出货的芯片中,汽车级芯片的技术难度是最高的。

  自动驾驶事关生命安全,整个系统必须保证在任何时候都要可靠工作,及时响应。对于计算能力、低功耗、可靠性、和安全性都有非常高的要求。

  当前,自动驾驶处理器的算力主要用于感知,但是,从自动驾驶的发展来看,这并不是对自动驾驶处理器算力要求最高的部分。随着自动驾驶系统向L4、L5等级迈进,需要能够驾驭城市驾驶环境这样的复杂场景,决策将需要比感知更大的计算能力。

  AlphaGO在围棋领域的成功,代表了人工智能在决策方面一个里程碑式的成就,但是对于围棋这样的应用,其感知环境是全透明的,可以获取棋盘上的一切信息,博弈主体只有两个,这是一个环境封闭、规则完备、信息完整的决策场景,但即使是这么简单的场景,Google都要用算力高达180TOPS的TPU去支撑,才能够满足要求。

  对于自动驾驶,我们有可能面对的是同上百个道路上移动主体的博弈,这里面不仅包括车辆,还包括行为非常复杂的行人,比如行人随时会过马路,而且边走边看车的行驶情况,行人的下一步决策依赖于你的决策,这是一个不断博弈的过程,也是互动式的决策过程。面对这样开放的环境、不完备的规则、不全面的感知信息、多智能体的博弈场景,决策算法的决策搜索空间比围棋要大的多,对于算力的要求更要大几个量级。

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