算力+算法+数据三轮驱动 AI发展与生态落地如何破局？

根据《2018中国AI计算力发展报告》资料显示，在AI目前产业发展里，2/3基本来源于算力的支撑，AI算力已经成为AI产业里的“高速路”。同时，业界也一致认为，算力、算法及数据是AI产业发展驱动力。

到目前为止，AI芯片的发展已经进入了落地的实际阶段，各个领域的AI需求都需要AI芯片的支撑，作为一个备受关注的行业和领域，目前国内AI发展和产业生态落地情况究竟如何呢？

4月9日，在“第二届全球人工智能应用创新峰会”上。来自星瀚资本杨歌、天津大学刘强副教授、CCF-YOCSEF 深圳主席卢昱明博士、智微智能刘迪科副总经理、鲲云科技蔡权雄博士围绕人工智能芯片产业与生态落地等话题进行了探讨。

（圆桌论坛）

AI发展与成长看法如何？

人才培养是根本，尤其是人工智能（AI）人才，其次是资本和市场。天津大学刘强副教授指出，在过去两年中国AI初创公司企业人才领先于美国，但如今AI人才量却被美国超越。目前全国人才量约3万人，而美国已达80余万，近乎有20倍的差距。AI要想落地，人才培养是首要，无论是独角兽企业还是初创公司都应重视，要加强产学研间的合作，补足短板发挥长板，保证中国AI行业健康发展。

人才、应用端到客户的培养都需要一个过程。智微智能刘迪科副总经理表示，站在自身企业发展角度而言，从互联网+至人工智能及AI+IoT行业变化演进，智微智能一直是紧跟市场潮流。在产品布局上，联合英特尔发布针对消费类、教育类、工业机器视觉类等一系列AI新品。在生态链上做长远布局，把OEM、ODM等整合撬动行业物联网（IoT）针对AI落地行业应用标准，与业界同仁携手发展。

另外，从学术界角度来说，现在物联网应用一直没有当年互联网落地的震撼感，还处于一种缓缓发展的历程。CCF-YOCSEF深圳主席卢昱明博士认为，AI落地的机会仍旧得回到本源问题——技术发展是否满足市场需求；技术以什么形式落地最接地气；AI是否能够提供足够低的使用成本，变成人人可用的工具。

卢昱明博士指出，就目前而言，AI担负的责任可能比其他单项技术更重，它可能解决的是大数据、云计算等加起来的如何把物联网实际落地更重的责任。AI落地机会很多，有人才的因素、市场的因素、技术算法的因素，但更重要的因素是AI算法、产品能不能解决用户的实际需求。

AI落地机会到底在哪？

除了对AI看法以外，业界其实更关注的是AI如何产业落地？星瀚资本杨歌从三方面进行了阐述，第一是传统To B领域。如金融和供应链行业、企业资源配置方向等，有大量数据可直接进行运算。这些AI在落地过程中不需要太多硬件，从云端和大型服务器进行算法分析得出简单分析结果。

第二，人脸识别、智能安防等简单场景应用。当前市面上所有跟硬件相关的AI项目，90%跟图像处理有关联，图像AI在算法分析上依靠于卷积，算法大致相似。基于各种行情分析，可能稍做微调就可以直接产生结果。

第三，新兴产业。这些产业生产资料和基础元素是几乎成熟，但需求是新的。如语音控制，语音识别NLP/NLU在今天几乎将近成熟的阶段，会开启很多场景应用。另外，如智能家庭、智能家居、智能家装包括机器人的语音互动，这些已经进入到一个临界点。

与此同时，AI芯片支撑了整个AI生态落地应用。回顾过去信息产业发展历程，第一次信息产业大发展是个人电脑，英特尔掌握了X86架构，成为了最赚钱的企业。第二次快速发展的移动互联网，终端、4G的出现，ARM掌握了嵌入式计算体系架构，赚的盆满钵满。

在现如今面临人工智能产业第三次转变，AI芯片会扮演什么样的角色呢？刘强认为，谁成为AI芯片的掌控者，谁有可能获利就最丰。