0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

AI核心动力之深度学习神经网络的现状及发展趋势

HOPE开放创新平台 2017-12-01 09:48 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

11月30日,由海尔开放创新平台HOPE、模块商资源平台海达源主办的第33届众创空间模块商方案交互日精彩继续!

今天交互日围绕人工智能芯片标准及定制进行研讨,973项目首席科学家,西安交通大学龚怡宏教授、芯片设计专家,上海交通大学梁晓峣教授以及AIEC人工智能联盟专家纷纷助阵,通过主题演讲和圆桌论坛等形式,不断将研讨会氛围推向高潮。

01听专家讲AI未来走向何方

人工智能早已被捧上风口,其中算法、数据和计算能力是核心驱动力。也就是说这三个要素的发展情况将决定AI的未来发展。那么AI前景到底如何?

研讨会现场,龚怡宏教授为参会者梳理了AI核心动力之一——深度学习神经网络的现状及发展趋势。

973项目首席科学家,西安交通大学龚怡宏教授

龚教授精彩观点分享:

①深度学习神经网络未来发展将出现两大趋势:计算迁移和基于小样本集的学习算法;

②网络结构及效率不断优化,面向智能终端的AI处理芯片将出现;

③深度学习神经网络的压缩技术也将不断成熟;

而梁晓峣教授则通过类比GPU(图形处理器)发展历史的形式,分享了AI芯片的演进。

芯片设计专家,上海交通大学梁晓峣教授

梁教授精彩观点分享:

①Moore定律并没有失效,反而是GPU历史上对冲2P的最强武器,而同样的事情也可能发生在人工智能芯片上;

②目前芯片行业正面临行业最大的变数,新晋入局的互联网巨头以及AI新贵们力量足够强大,可能会改变行业格局;

③未来推动先进工艺的未必是Intel或NVIDIA,也许率先在1nm工艺上流片的是Google或者商汤;

两位教授深入浅出的演讲赢得了现场阵阵掌声,听众们纷纷表示受益匪浅。

2智能家电普及要靠芯片定制

作为智能家电行业存在的基础,人工智能芯片的优劣将直接反映在产品性能上,但是芯片研发上的高投入导致智能家电普及缓慢。

如何解决这一问题?智能芯片的上游定制化开发就是重要路径之一。

交互现场

通过芯片定制,人工智能资源方可以为企业提供高性价比的解决方案,在提高开发效率、快速满足用户需求的同时,也使智能家电更快进入千家万户。

海尔始终把用户体验放在第一位,这也是也是海尔智能家电不断前进的动力。

据海尔超前创新中心总监马国军介绍:“通过开放式创新,海尔致力于将电器变成网器, 互通互联,打造开放的创新生态系统。芯片定制作为智能家电的核心,在满足用户个性化需求,主动提供服务,为用户提供最佳体验上发挥着重要作用。”

3标准化推广,海尔义不容辞

实现智能家电的普及化,除了上游定制开发芯片外,还离不开标准化的推广。

而作为AIEC人工智能联盟中唯一的家电企业,海尔对于标准的推广更是义不容辞。为什么海尔会有这种“使命感”?活动现场,海尔超前创新中心总工程师俞国新博士给出了答案。

圆桌会议

用户需求:芯片标准的制定和推广可以让家电更“聪明、贴心”,对海尔来说,这种提升用户体验的工作自然要积极参与。

标准优势:国际、国内标准化领域家电第一的优势,使海尔可以有效推动标准的发布和运行。

平台对接:利用开放创新平台HOPE,海尔可以实时发布芯片研发需求,并通过与资源商的零距离交互,全面承接智能芯片的验证、试用评测等系列工作。

一上午的大咖对话让不少与会者感觉意犹未尽,而从这场研讨会后再出发,未来人工智能芯片标准制定和定制化之路又将走向何方,值得期待。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1819

    文章

    50287

    浏览量

    266826

原文标题:众创空间交互日DAY2:小芯片里有智能家电普及的大文章!

文章出处:【微信号:haierhope,微信公众号:HOPE开放创新平台】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    神经网络的初步认识

    日常生活中的智能应用都离不开深度学习,而深度学习则依赖于神经网络的实现。什么是神经网络
    的头像 发表于 12-17 15:05 445次阅读
    <b class='flag-5'>神经网络</b>的初步认识

    自动驾驶中常提的卷积神经网络是个啥?

    在自动驾驶领域,经常会听到卷积神经网络技术。卷积神经网络,简称为CNN,是一种专门用来处理网格状数据(比如图像)的深度学习模型。CNN在图像处理中尤其常见,因为图像本身就可以看作是由像
    的头像 发表于 11-19 18:15 2230次阅读
    自动驾驶中常提的卷积<b class='flag-5'>神经网络</b>是个啥?

    NMSIS神经网络库使用介绍

    NMSIS NN 软件库是一组高效的神经网络内核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 处理器内核上的神经网络的性能并最​​大限度地减少其内存占用。 该库分为多个功能,每个功能涵盖特定类别
    发表于 10-29 06:08

    在Ubuntu20.04系统中训练神经网络模型的一些经验

    , batch_size=512, epochs=20)总结 这个核心算法中的卷积神经网络结构和训练过程,是用来对MNIST手写数字图像进行分类的。模型将图像作为输入,通过卷积和池化层提取图像的特征,然后通过全连接层进行分类预测。训练过程中,模型通过最小化损失函数来优化
    发表于 10-22 07:03

    液态神经网络(LNN):时间连续性与动态适应性的神经网络

    1.算法简介液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一种新型的神经网络架构,其设计理念借鉴自生物神经系统,特别是秀丽隐杆线虫的神经结构,尽管这种微生物的
    的头像 发表于 09-28 10:03 1516次阅读
    液态<b class='flag-5'>神经网络</b>(LNN):时间连续性与动态适应性的<b class='flag-5'>神经网络</b>

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+神经形态计算、类脑芯片

    AI芯片不仅包括深度学细AI加速器,还有另外一个主要列别:类脑芯片。类脑芯片是模拟人脑神经网络架构的芯片。它结合微电子技术和新型神经形态器件
    发表于 09-17 16:43

    神经网络的并行计算与加速技术

    随着人工智能技术的飞速发展神经网络在众多领域展现出了巨大的潜力和广泛的应用前景。然而,神经网络模型的复杂度和规模也在不断增加,这使得传统的串行计算方式面临着巨大的挑战,如计算速度慢、训练时间长等
    的头像 发表于 09-17 13:31 1277次阅读
    <b class='flag-5'>神经网络</b>的并行计算与加速技术

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+AI的未来:提升算力还是智力

    。 耦合振荡计算与传统的计算的区别: 3、神经符号计算 神经符号极端是指将基于神经网络的方法与基于符号知识的方法结合的AI计算。 神经符号计
    发表于 09-14 14:04

    【「AI芯片:科技探索与AGI愿景」阅读体验】+第二章 实现深度学习AI芯片的创新方法与架构

    上来先来几个专有名词: ANN:人工神经网络 SNN:脉冲神经网络DNN:深度神经网络 神经网络设计灵感都是来自人类的大脑结构,都是由
    发表于 09-12 17:30

    如何在机器视觉中部署深度学习神经网络

    图 1:基于深度学习的目标检测可定位已训练的目标类别,并通过矩形框(边界框)对其进行标识。 在讨论人工智能(AI)或深度学习时,经常会出现“
    的头像 发表于 09-10 17:38 1036次阅读
    如何在机器视觉中部署<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>学习</b><b class='flag-5'>神经网络</b>

    AI 芯片浪潮下,职场晋升新契机?

    ,如新型神经拟态芯片的发展趋势,将这些新知识融入到日常工作中,探索其在实际项目中的应用可能性。参加专业培训课程,学习先进的芯片设计工具与方法,提升工作效率与质量。这些持续学习的行为与成
    发表于 08-19 08:58

    人工智能技术的现状与未来发展趋势

    。   一、AI核心技术突破     1.   深度学习(Deep Learning)       深度
    的头像 发表于 07-16 15:01 2266次阅读

    神经网络专家系统在电机故障诊断中的应用

    摘要:针对传统专家系统不能进行自学习、自适应的问题,本文提出了基于种经网络专家系统的并步电机故障诊断方法。本文将小波神经网络和专家系统相结合,充分发挥了二者故障诊断的优点,很大程度上降低了对电机
    发表于 06-16 22:09

    物联网未来发展趋势如何?

    近年来,物联网行业以其惊人的增长速度和无限的潜力成为了全球科技界的焦点。它正在改变我们的生活方式、商业模式和社会运转方式。那么,物联网行业的未来发展趋势将会是怎样的呢?让我们一同探寻其中的奥秘
    发表于 06-09 15:25

    AI神经网络降噪算法在语音通话产品中的应用优势与前景分析

    的语音保真度以及更低的延迟,能够有效应对复杂噪声场景。本文将探讨AI神经网络降噪在语音通话产品中的核心优势,并分析其未来发展趋势和市场前景
    的头像 发表于 05-16 17:07 1830次阅读
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>神经网络</b>降噪算法在语音通话产品中的应用优势与前景分析