4月27號消息。2018年GMIC主題為“AI上萬物”的行業峰會北京國家會議中心舉行，27號卡內基梅隴大學教授美國工程院院士 Tom Mitchell、（GTOI）首席科學家，加州大學伯克利的教授楊林、美國高通公司全球技術副總裁李維興就“AI和硬件包括芯片技術如何改變人工智能的本質”進行了圓桌對話，Tom Mitchell教授擔任主持人。

 
楊林：玩轉人工智能才能夠真正達到產業化
 
楊林說：“人工智能現在已經進入到產業化階段，從研發到產業化階段需要幾個新平臺和新的做法。現在常用的平臺是英偉達的GPU，包括Google的TPU。現在又研發了一塊可以做到手機外USB一個很小的芯片，功耗低性能好。我現在希望大家把人工智能玩起來。一旦到玩起來，才能夠真正達到產業化。”
 
李維興：移動計算平臺三優勢
 
從人類的科技進步進入個人可以使用的產品，這條路非常重要的，從技術、從實驗室、從學校到一些特殊的IC，最后是大家可以用的產品。李維興說：“移動計算平臺帶來了一個非常好的機會，每一個不同的需求都會帶給工程師一些挑戰，透過這么大的一個平臺的非常快速的迭代改進，造成所有好的技術、好的生產工藝都能夠在移動平臺上面發揮出來，這是第一個優點。”
第二：規模經濟。因為移動計算平臺的量大，所以可以讓成本快速到達一個大家都可以負擔得起的水平，這是關鍵。
 
第三：高度集成的需求。李維興說要想使用方便就要縮小體量，縮小化帶帶來的好處是耗電量降低，待機時間、使用時間的增長。李維興說：“這三個因素加起來，從使用方式、語音、無線上的互聯網、APP上改變了大家的消費習慣。此外，AI又是另外一個非常重要的一種使用方式，它講整個CPU、GPU、DIC，或者特殊為了AI設計的硬件的需求激發起來。透過一個高度集成，快速迭代的規模經濟將這個東西帶起來。所以高通認為這種AI在行動領域，甚至是其他不同的使用方式都會帶來經濟重要的推理。”
 
楊林：“萬物長眼”，將來的趨勢是機器智能
 
楊林說：“AI現在一方面是研發，“AI生萬物”實際上相當于萬物長眼，將來的趨勢就是機器智能。”楊林分別就智能醫療、智能汽車、智慧城市、只能翻譯等四個方面舉了列子。下面我們在產業化怎么做，楊林說：“下面我們在產業化怎么做，我覺得一方面科研政府的項目；一方面是我們高中生、大學生家里退休的知識分子，都可以開發我們日常生活的人工智能硬件。”
 
李維興：AI最重要的是框架

高通認為AI各種不同使用方式是非常豐富的，這是高通認為不管是硬件還是軟件，更重要的是框架的原因。要框架提供出來，用非常方便集成的方式，讓業界，甚至跨業界的使用方式都有機會做出來。”高通認為移動一定是跟著你的一種使用方式，這時候所謂云上面的訓練跟推理，到計算機，到邊緣側，也就是手機側的地方，甚至車子，都會是一個平衡。
 
楊林：兩三年之內，AI的普及就會普及。

我現在統計的整個中國移動的手里相當于有8百臺神州太湖的算力閑置沒有利用起來。所以這是未來我們玩兒AI的一個最重要的平臺。現在為了這個生態鏈，針對我們現在這個，作為第一個有高通的手機作為一個通用平臺，外我們這個專用加速器，就是一個落地平臺。還有區塊鏈技術，區塊鏈技術可以把大家所有的資源都利用起來，沒有隱私的問題，也沒有就是搞應用的人只是搜集數據，搞訓練的人只是專家，白天上班，晚上替你開發應用，也不用公司高檔的GPU或者是服務器，而是用他自己的手機。所以這個很快，我相信兩三年之內，AI的普及就會普及。
 
終端側做訓練和推理很有必要
 
美國高通公司全球技術副總裁李維興認為在終端側做訓練和推理很有必要，因為有非常多的個人資料，隱私是一個非常重要的問題。把一些重要的名字拿掉，也許傳上網不是什么大問題，可是有些非常個人性的東西，必須要在人的身邊，這時候能夠在你的手機側，透過你自己的資料去做訓練，才能夠好好的把它用起來。李維興說：“當然這還有所謂低時延的需求可是同一個時間，從資料上去再下來，這個時延還是不是可以被忽略掉的，這個就在本地做相當多的運算，不管是所謂的本地訓練還是什么都是非常重要的。第三個非常重要的一點就是可靠性。”
在論壇最后，卡內基梅隴大學教授美國工程院院士 Tom Mitchell總結到：“未來的圖景它是一種分布式的計算機的環境，我們現在已經有了云的服務器和終端的移動手機，將來的圖景是兩者結合”