网站入口,南京ui培训,公司形象墙设计效果图,建筑工程专业2019年的第一个工作日#xff0c;阿里巴巴达摩院重磅发布了2019十大科技趋势#xff0c;引发社会各界对未来科技的讨论和向往。这一发布同样引来科学界的普遍关注。来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论#xff0c;深度…2019年的第一个工作日阿里巴巴达摩院重磅发布了2019十大科技趋势引发社会各界对未来科技的讨论和向往。这一发布同样引来科学界的普遍关注。来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构的十余位专家就此发表评论深度点评达摩院提出的观点充分肯定达摩院在基础科研领域持续深耕的专注精神。
专家普遍认为达摩院发布的科技趋势虽然有十个方向但都是围绕着当前科学发展的几个关键潮流即以芯片为代表的算力、以图计算为代表的算法以及以5G为代表的连接能力。
一、计算是变革的源头
传统时代的计算始终在冯诺伊曼架构约束下发展但人工智能的到来正在挑战冯诺依曼架构而摩尔定律也接近失效新型芯片以及新的计算机架构已经成为整个行业研究重心。达摩院认为计算体系结构正在被重构基于FPGA、ASIC等计算芯片的异构计算架构正在对以CPU为核心的通用计算发起冲击。
“通过推高通用芯片的性能来征服一切的方式已经失效。” 中国科学院计算技术研究所研究员陈天石对此评论说“学术界和工业界都把目光投向了更加专用的处理器架构并且一直在期待新器件引发的新的架构演进。” 杜克大学副教授、IEEE Fellow陈怡然也表示目前学术界的研究重心在一些更为革命性的架构研究例如内存计算、非冯诺依曼架构、神经形态计算等。而佛罗里达大学杰出教授、IEEE Fellow李涛则指出计算体系结构的变革将主导和引领ICT领域的持续创新和发展这将是未来产业界的核心竞争力。
在人工智能领域GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为数据中心的AI训练场景下计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。
“对于训练场景来说计算量要求非常高需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用AI专用计算架构是最佳选择。” 清华大学微纳电子系副系主任尹首一对达摩院的这一观点表示认可。
根据达摩院的判断AI专用芯片的应用将成为趋势。在2018年的杭州云栖大会上阿里巴巴曾宣布首款AI芯片AliNPU将于2019年应用于城市大脑和自动驾驶等云端数据场景中。陈天石指出“AI芯片可以灵活高效地支持视觉、语音和自然语言处理甚至传统的机器学习应用将在数据中心场景发挥重要作用。”
二、算法的创新让AI更加智能
1950年人工智能之父图灵提出著名的图灵测试用以检验人工智能能力即如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器人则认为是通过测试。
图灵提出的猜想可能将会很快实现。达摩院认为在未来人类可能无法辨别人工智能生成的语音和真人语音具备语音交互能力的公共设施将会越来越多甚至在一些特定对话测试中机器可以通过图灵测试。
西北工业大学计算机学院教授谢磊对此表示“声音合成技术在某些方面已经可以媲美人声并将会拉动‘耳朵经济’的爆发各种‘AI声优’ 将上岗为大家提供听觉盛宴。”
人工智能行业的迅速发展与深度学习带来的突破高度相关但仅靠深度学习要实现通用人工智能仍然困难重重。达摩院认为结合深度学习的图神经网络将让机器成为具备常识、具有理解、认知能力的AI。 杜克大学统计学院终身教授David Dunson对此评论说“结合了深度学习的图计算方法将实现推荐系统的变革性改进为用户提供更有趣和更合适的产品同时改善整体用户体验。”
过去两年城市大脑成为社会热词。达摩院认为2019年人工智能将在城市大脑技术和应用的研发中发挥更大作用未来越来越多的城市将拥有大脑。
中国城市规划设计院院长杨保军认为“城市大脑将不再是单一领域或是单项要素的智慧而是全局联动、多源交融的智慧。”同济大学智能交通运输系统研究中心主任杨晓光则表示“新一代城市智能管理、智能服务与智能决策将帮助人类最大程度地预防和综合治理城市病。”
三、连接万物的5G催生更多应用场景
过去几年5G的热度并不逊于人工智能。5G构建的不仅是一张人联网它将会成为连接万物的纽带。
达摩院在此次十大科技趋势中提到5G将催生超高清视频、AR/VR等场景的成熟。中国信通院副总工、工信部信息通信经济专家委员会秘书长陈金桥对此评论说“5G将掀开数据资源作为生产力的大幕一个基于泛在高速连接的智能社会必将形成。” 车路协同将会是5G与人工智能两大技术交融的典型场景。达摩院认为车路协同技术路线会加快无人驾驶的到来并且将在固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。
单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车存在诸多限制例如传感器部署的成本高感知系统以及决策系统的可靠性低等。“车路协同的优势在于可降低单车系统在定位方案部署上的成本并且可以实现更好的感知与决策。” 中科院自动化研究所研究员赵冬斌如此表示。 原文链接
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