AI 技术8大新趋势,据说有80%的人不知道
发布日期:2017-10-12 16:40

近期,随着特斯拉推出电动车及苹果发表新机iPhone X推出FaceID之后,让市场感受到AI晶片的无限商机。同时,AI应用接受度越高的国家,将对其GDP产生贡献愈大。据悉,为抢未来AI应用市场商机,科技巨鳄如Google、微软、苹果企图建构AI平台生态模式吃下整个产业链。

AI晶片包含三大类市场,分别是数据中心(云端)、通信终端产品(手机)、特定应用产品(自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人...)。当前机器学习多采用 GPU图像处理,有些业者认为GPU处理效率不够快,而且因应众多特定新产品的不同需求,于是,推出NPUVPUTPUNVPU……

目前还不清楚哪种架构的晶片会在 AI 大战获胜。但是,把握住未来AI发展的8大新趋势,将会实现产品的飞跃。

趋势1AI 各行业垂直领域应用潜力大

人工智慧市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智慧技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

人工智慧市场要“火”也受到IT基础设施完善、智慧型手机及智能穿戴式装置的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车资通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智慧手机等领域。

趋势2AI导入医疗保健行业维持高速成长

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智慧,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡等问题。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗谘询与宣传推广和销售开发。

人工智慧导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%

趋势3AI取代荧幕成为新UI / UX介面

随着智慧喇叭、虚拟/扩增实境(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要荧幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智慧透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代荧幕在使用者介面与使用者体验的地位。

人工智慧除了在企业后端扮演重要角色外,在技术介面也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网路以实现即时翻译,也就是说,人工智慧让介面变得更为简单且更有智慧,也因此设定了未来互动的高标准模式。

趋势4:未来手机晶片一定内建AI运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机晶片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智慧型手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

趋势5AI晶片关键在于成功整合软硬体

AI晶片的核心是半导体及演算法。AI硬体主要是要求更快运算速度与低功耗,包括GPUDSPASICFPGA和神经元晶片,且须与深度学习演算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。

总体来说GPUFPGA快,而在功率效能方面FPGAGPU好,所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。例如,苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测晶片加上神经引擎运算功能,整合高达8个元件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应元件、距离感应器、环境光感测器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

趋势6AI自主学习是终极目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。

首先,是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)

目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

趋势7CPUGPU(或其他)结合是完美架构

未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,最完美的架构是把CPUGPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

趋势8AR成为AI的眼睛,两者互补、不可或缺

未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

展望未来,随着AI、物联网、VR/AR5G等技术成熟,将带动新一波半导体产业的30年荣景,包括:记忆体、中央处理器、通讯与感测器四大晶片,各种新产品应用晶片需求不断增加,以台湾在半导体的竞争力绝对在全球可扮演关键的角色。

关键词:仪器仪表 测试测量 AI 机器人
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编辑:黄倾城
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