【AI芯片】AI芯片卡位战:谁赢得自动驾驶处理器,谁就赢得了AI时代

产业智能官2018-12-05 12:41:53

在 PC 时代和手机时代,尽管我国的整机产量、手机出货量均为全球第一,但遗憾的是,芯片、系统的主导者却是外国公司。再到如今大热的人工智能,中国的创新应用可谓是层出不穷,但核心技术占主导地位的依旧是外国公司。


中国还有望领跑人工智能时代吗?若想牢牢占据主导地位,我们应该怎么做?


地平线创始人兼 CEO 余凯博士基于对行业的洞察得出了一个结论谁赢得了自动驾驶处理器,谁就赢得了人工智能时代。如今我们身处 AI 技术引领全球科技的时代,加之中国也疾行于千年以来又一次民族复兴的进程之中。所以尽管问题是存在的,但前途还是光明的。余凯博士在本文中深度剖析中国人工智能产业爆发背后的巨大隐忧及自动驾驶处理器的研发现状,为中国领跑人工智能时代提出了建设性建议。以下是部分要点摘录:


▨ 人工智能大规模产业化的关键,首先在于人工智能处理器的突破,而人工智能处理器的制高点必然来自于最具规模效应和最具技术挑战性的行业应用。

▨ 面对诸多挑战,需要人工智能在感知和决策等基础理论和算法方面的基础性创新。

▨ 深刻理解人工智能的软件将促进处理器架构的研发效率。

▨ 自动驾驶处理器的突破不仅意味着自动驾驶核心技术的突破,更代表了人工智能核心软硬件的突破,必然带动整个人工智能产业的腾飞。

▨ 应用场景决定算法,算法定义芯片,软硬件协同设计,这就是 AI 时代的新摩尔定律。



中国人工智能产业爆发

背后的巨大隐忧


前不久,英国权威杂志《经济学人》以封面文章的形式,发表题为《中美数字霸权之争》的深度分析报道,而人工智能正是竞争的主战场。近年来,中国在人工智能应用方面的进展令人印象深刻,表现为四个核心优势:政府高度支持、风险投资活跃、占优势的人才资源和海量数据。


据调研机构 CB Insights 统计,2017 年全球人工智能初创企业融资额达 152 亿美元,其中中国公司达 73 亿美元,占全部融资额的 48%,超过美国的 38%,成为全球第一。



2018 年更被认为是中国人工智能产业爆发的元年,但在一片火热的行业发展背后,却潜藏着巨大的隐患:目前我国的人工智能产业绝大部分都是应用创新,在人工智能技术最核心的处理器和操作系统方面,现实却是冰冷的:国外公司依然牢牢占据主导地位。


人脸识别是最早的人工智能应用之一,市场迅速膨胀,但打开一款市面上的智能摄像机或视频人脸分析服务器,里面的核心处理器不是英伟达就是 Intel,或者赛灵思。自动驾驶是国家确定的四大人工智能关键应用领域之一,科技部在去年底宣布,依托百度公司建设国家级自动驾驶创新平台,但百度本身不掌握任何核心处理器或者操作系统。


▨ 在 PC 时代,我国的整机产量全球第一,但主导者却是 Intel 和微软;

▨ 在手机时代,我国手机出货量还是第一,但主导者却是高通和 ARM;

▨ 在人工智能时代,我们看到英伟达和 Google 在持续扩大其优势,当我们还沉浸在产业爆发的狂欢中时,美国凭借强大的基础硬件与核心软件实力,又一次提前卡位。


这不得不引起我们的警惕:中国会不会再次输掉一个时代?


早在 2014 年,习近平主席在中科院院士大会上发表讲话时,就着重提到人工智能的迅猛发展,并指出:「机器人革命」有望成为第三次工业革命的一个切入点和重要增长点,是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。人工智能已经明确上升到国家战略。


PC 行业和手机行业的历史表明,信息产业的核心就是处理器和操作系统,人工智能大规模产业化的关键,首先在于人工智能处理器的突破,而人工智能处理器的制高点必然来自于最具规模效应和最具技术挑战性的行业应用。英伟达是目前人工智能行业的执牛耳者,其最先进的处理器首先面向自动驾驶,并非偶然,英伟达清楚地意识到:拿下自动驾驶应用,面对其它应用就是降维打击。


自动驾驶处理器在性能、可靠性、实时性、功耗效率以及对应的算法等方面都提出了人工智能行业应用中最高标准的要求。其突破不仅意味着自动驾驶核心技术的突破,更代表了人工智能核心软硬件的突破,必然带动整个人工智能产业的腾飞。


 面向自动驾驶的人工智能处理器拥有业界最高的计算能力


自动驾驶处理器

将撬动难以估量的巨大经济规模


来自美国交通部的数据显示,到 2025 年,智能驾驶的软硬件销售(不含整车)将达到 262 亿美元,但其社会效益将放大到 1 万亿美元,这其中包括了缓解交通拥堵、节省燃料、减少事故以及提高生产效率。


可以说,每 1 美元的自动驾驶处理器销售,将带来 40 美元的社会效益!这就是基础技术的作用,有极强的产业放大效应。


在今年 CES 展上,英伟达公布了其最新、也是迄今为止最复杂的处理器「Xavier」,并将其命名为「全球首款自主机器处理器」,表示其「将揭开人工智能时代的新篇章」


事实上,Xavier 处理器首先应用于自动驾驶,但其「自主机器处理器」的命名暗示,该处理器不仅可用于汽车,还可应用于更广泛的机器人领域。从技术角度看,自动驾驶汽车是机器人应用的集大成者,其工作场景最为复杂、技术难度最高,搞定了自动驾驶,只做减法就可以拿下泛机器人的各种应用。


资本市场充分看好该市场,英伟达的市值自三年前以来,已经增加了一个数量级,达到 1500 亿美元;Intel 在去年收购了 Mobileye 之后,这艘半导体航母的市值竟然也上涨了接近 50%,达 2400 亿美元。


国务院去年发布《新一代人工智能发展规划》,明确提出,到 2030 年,人工智能核心产业规模超过 1 万亿元,带动相关产业规模超过 10 万亿元。


著名咨询公司普华永道预计,与人工智能相关的增长到 2030 年将把全球 GDP 提升 16 万亿美元,其中半数来自中国。


而自动驾驶处理器,恰好站在人工智能技术革命和汽车产业革命的交汇点上。


自动驾驶处理器研发

面临最复杂的技术挑战


芯片曾经是中国工业界的短板,经过多年的努力,中国已经在消费电子领域有了长足的进步,涌现出了 MTK、海思等公司,跻身全球前二十大芯片公司行列(不包括代工厂),但在汽车电子领域,NXP、英飞凌、瑞萨、TI 和 ST 等跨国公司仍占据了绝大部分市场份额。中国的芯片公司在这个领域的市场占有率,几乎是零。能够符合前装汽车电子质量和可靠性规范的产品,甚至今天还没有出现。


从整个自动驾驶产业链的格局来看,主要是传感器、处理器和控制器三个主要部分,在传感器领域,无论是摄像头还是激光雷达,都有几十家以上的供应商,控制器领域的供应商更多,但处理器领域,真正得到认可的就是英伟达和 Mobileye 两家。相比照众多涌现出来的的新造车企业,高集中度的格局折射出自动驾驶处理器的开发难度之高。


自动驾驶事关生命安全,整个系统必须保证在任何时候都要可靠工作,及时响应。而对应的自动驾驶处理器,将面临四个方面的关键挑战:计算能力、低功耗、可靠性、和安全性。


目前 AI 芯片业界的算力最高记录是英伟达最新推出的 Pegasus,计算能力达到 320TOPS(万亿次运算/秒),其目标正是自动驾驶。事实上,业界已经在严肃地讨论 POPS(1 千万亿次运算/秒)时代何时到来,这相当于要把「天河一号」超级计算机(2010 年建成,当时排名全球第一)装进一台汽车!


但计算能力和低功耗永远是一对矛盾。英伟达的 Pegasus 的算力最高,但功耗也达到了恐怖的 500 瓦。这将带来一系列麻烦的问题,包括芯片的工作寿命缩短、需要可靠的散热系统、巨大的功耗对于电动汽车的续航里程也带来了很大的负担。事实上,低功耗对于自动驾驶系统至关重要。


与手机这样的消费电子产品相比,汽车电子面临的工作环境要复杂恶劣得多,为了严格保证整车品质和可靠性,汽车电子始终追求的是实现零缺陷(Zero Defect)的目标,AEC-Q100 作为汽车电子的通用标准,是自动驾驶处理器需要跨过的第一道坎。


自动驾驶处理器需要满足 ASIL(汽车安全完整性等级)规范,需要达到 B 或者 C 级,这是第二道坎。为了确保在功能上的可靠性,自动驾驶系统需要在各个方面都有可靠的冗余备份系统。这就好像电网系统的设计一样,某一处供电系统的故障不会让整个电网瘫痪。


同时,我们还要确保整个计算系统中的数据是高度安全的,不被篡改、破坏或者窃取。设想一下,如果黑客攻破了自动驾驶系统,将其中的图像数据进行篡改,本来传感器已经探测到前面有个横穿马路的孩子,但篡改后的数据却显示什么都没有,后果可想而知。


AlphaGo 在围棋领域的成功,代表了人工智能在决策方面一个里程碑式的成就,但是对于围棋这样的应用,是一个环境封闭、规则完备、信息完整的决策场景,但即使是这么简单的场景,Google 都要用算力高达 180TOPS 的 TPU 去支撑,才能够满足要求。自动驾驶面临的是一个开放的环境、不完备的规则、不全面的感知信息、多智能体的博弈场景,而且还不能出错。


面对这么多的挑战,需要人工智能在感知和决策等基础理论和算法方面的基础性创新。而对应的计算任务所需的计算模式、计算复杂度、实时性和功耗指标,都要求基于自动驾驶处理器开发软硬件完美结合的系统级设计。


可以说,支持自动驾驶软件系统是核心目标,而硬件处理器架构是关键路径,两者必须紧密配合。这就意味着,自动驾驶处理器也体现了我们国家在人工智能基础理论和软件算法方面的最高水平。


AI 时代的制胜之道:

软件驱动的处理器设计


在自动驾驶处理器这个领域,为什么是英伟达和 Mobileye 领跑?


去年,Intel 宣布以 153 亿美元收购 Mobileye,以弥补其在自动驾驶方面的短板,Intel 作为半导体行业的老大哥,想切入汽车行业已经很久,但最后还需要花大钱靠收购来获得市场,尴尬的背后折射出的是什么?


无论是 Mobileye 还是英伟达,相对于他们的竞争对手,有一个共同点:他们充分地结合了算法和计算,进行协同设计,由此提供了完整的解决方案,在这一点上,其它竞争对手与这两家的差距甚远。


Google 切入处理器领域的时间并不长,但很快就把 TPU 做出来了,不仅在 AlphaGo 大放异彩,还将其做成了一项 AI 服务,其商业潜力巨大。


这一现象的背后,折射出一个新的趋势:深刻理解人工智能的软件将促进处理器架构的研发效率。本质上讲,这是一场由人工智能应用场景驱动的软硬件技术革命。人工智能芯片的本质并不是硬件,而是软硬结合的载体。人工智能芯片的发展,并不是单纯的工艺和晶体管密度驱动,而是计算架构与算法的配合驱动,使其实际的计算效率不断提升,追求极致效能。


可以说,应用场景决定算法,算法定义芯片,软硬件协同设计,这就是 AI 时代的新摩尔定律。谁理解了应用场景并掌握了算法,谁就掌握了核心优势。


自动驾驶处理器

成为国家科技实力的战略制高点


如果说,人工智能是中美双雄争霸的主战场,自动驾驶就是这个战场的决定性战役。


911 事件以后,政府和公众都猛然意识到,交通工具如果不加以控制,将会变成威力巨大的武器,《速度与激情 8》更是以僵尸车队的疯狂表现刺激到了公众的神经,自动驾驶事关国家安全是显而易见的。


与 Mobileye 和英伟达打交道的中国车厂普遍表示,国外公司在合作条款、技术支持方面都非常苛刻,进一步凸显了开发国产处理器的紧迫性。


自动驾驶处理器对于自动驾驶的意义,就好像发动机之于航空业的意义,中国要想占据自动驾驶和人工智能技术的战略制高点,就需要有自己的自动驾驶处理器,让我们在这个领域有自己的话语权,不会受制于人,不再让自主品牌在 Mobileye 和英伟达之间做艰难的选择。


我们需要有像自动驾驶处理器这样的硬科技的突破,否则科技领袖的地位是很难树立起来的,国家安全更无从谈起。什么是硬科技,是通信、能源、交通技术,是真正定义一个国家、科技工业实力的技术。这就好像是东北战役,为什么要先打易守难攻的锦州,而不是唾手可得的沈阳?因为锦州是战略高地,一旦拿下,沈阳不攻自破。


自动驾驶处理器

是人工智能产业的珠穆朗玛


人工智能芯片无疑是当下人工智能行业最炙手火热的话题,来自咨询公司的一份调查显示,目前已经公布了人工智能芯片开发计划的中国公司已达 39 家。但细数下来,会发现绝大部分都面向安防或者消费应用,而真正在自动驾驶处理器上发力的,只有地平线。


 2017 年底,地平线发布第一代自动驾驶处理器


近日,彭博社在对奥迪的采访中,奥迪驻北京发言人约翰娜・巴斯(Johanna Barth)表示,奥迪已经为中国(自动驾驶)项目挑选地平线公司作为合作伙伴。去年,奥迪在全球率先推出了 L3 级自动驾驶的量产版车型奥迪 A8,确立了其在自动驾驶技术的全球领先地位,此次奥迪选择地平线作为合作伙伴,是中国公司在自动驾驶核心技术方面的重要突破。


自动驾驶所涉及的领域之多,难度之大,堪比 20 世纪的登月工程,但正如美国总统肯尼迪所说,「我们选择登月,不是因为它容易,而是因为它很难。」后来的事实证明,登月计划的成功,真正奠定了美国科技霸主的地位,逆转了自斯普特尼克时刻以来,苏联在太空和武器系统方面的优势地位,全球科技人才往美国聚集,进一步扩大美国在科技上优势。


我们这一代做人工智能的人,幸运之处就在于:我们熬过了 AI 的寒冬,身处于一个 AI 技术引领全球科技的时代。而中国,也疾行于千年以来又一次民族复兴的进程之中。在这幅恢弘的历史画卷之中,无论是从技术难度、经济规模,还是战略影响来看,自动驾驶处理器都堪称这个时代科技的珠穆朗玛。不负时代,无问西东,是我们这代人的责任与使命,谁赢得了自动驾驶处理器,谁就赢得了人工智能时代!



中国缺“芯”,AI芯片或能扳回一局

 数据派 

一、中兴受制裁,AI芯片个股未受影响


当地时间4月16日,美国商务部宣布,因违反美国规定,将禁止美国公司向中国的中兴通讯销售零部件、商品、软件和技术,时长7年,解禁时间为2025年3月13日。根据外媒公布的制裁禁令,美国商务部除了禁止美国厂商向中兴销售零部件,还禁止他们向中兴提供任何技术服务或技术支援。


这意味着中兴通讯在2017年3月认罪并签署的和解协议宣告失败,已缴纳的8.92亿美元罚款仍不足以息事宁人,甚至可能还要进一步补缴缓期执行的3亿美元罚款。而更可怕的是,被美全面封杀后,对于严重依赖从美国进口芯片等元器件的中兴通讯来说,无疑是一场灾难。


由于担心美国制裁带来的深远效应,唯恐AI芯片被波及,而据彭博社报道,中金公司称不必担心美国禁令的连锁反应,看好AI芯片个股。


分析其原因,是国内人工智能芯片企业主要落地应用的场景是安防领域,而安防业务产业链对美国公司依存度较低,主要零部件都有中国或日韩供应商。另外,很多企业已开始自主研发,例如海康、大华从2017年已开始布局芯片的进口替代,前端相机用AI推理芯片的国产比例逐步提高,只有后端数据中心用AI训练芯片等少数产品依赖进口。


在这次中兴被禁事件,有人声讨美国挑起贸易战、有人疾呼中国要实现自主可控的芯片产业、有人愤怒于中兴在原创技术上“太不争气”、还有人反思中国基础创新缺失的深层原因之时,跟半导体芯片领域同样重要的神经网络处理芯片,或许可以在“芯片战争”中为中国实现弯道超车。


二、AI芯片浪潮中,中国靠近世界最前沿


神经网络芯片,指的就是AI芯片,目前英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域80%的市场份额,苹果、亚马逊、微软、Facebook、特斯拉此前也都已物色相关领域的人才并研发自己的芯片,AI芯片“大战”一触即发。而幸运的是,在这一轮浪潮之中,中国芯片前所未有地靠近世界前沿。中国的初创公司不仅与欧美初创公司几乎处在同一起跑线上,甚至渴望与英伟达、英特尔这些巨头直接拼杀。



目前,中美两国在人工智能芯片的竞争主要分为三个主要赛道:


第一个是基于GPU、FPGA等通用芯片的半定制方案。美国沿袭在传统计算芯片上的强大优势,包括在CPU、FPGA、GPU、DSP领域包揽全球第一的技术能力和行业地位,自然占据了这个赛道的霸主地位。据报道,有四千余家企业在医疗、生命科学、能源、金融服务、汽车、制造业以及娱乐业等多个领域运用GPU或者FPGA开展深度学习工作,传统优势的渗透力可见一斑。这也可以从侧面看出,在这条赛道上,中国的企业鲜少再有机会。


第二个赛道是针对深度学习算法的专用芯片。尽管GPU、FPGA等通用芯片适用于大规模并行计算,但是也存在性能、功耗等方面的瓶颈,面对不断激增的数据量和持续扩大的AI应用规模,通用芯片自然有其局限性,因此专用芯片必然是大势所趋。中国科学院计算所研究员、寒武纪深度学习处理器芯片创始人陈云霁博士在《中国计算机学会通讯》上撰文指出:通过设计专门的指令集、微结构、人工神经元电路、存储层次,有可能在3~5年内将深度学习模型的智能处理效率提升万倍。这也使得中美人工智能芯片创业的大部分企业集中在这个赛道进行竞争。


目前,这条赛道上即有谷歌、英伟达等巨头,也有无数中小型创业公司,其中不乏大量来自中国的人工智能芯片初创企业,大家试图采用多种方法来定制芯片的设计和架构,以解决计算非结构化信息时性能疲软、如何平衡功耗和成本的问题等不同AI应用场景中人工智能芯片面临的痛点问题。在AI领域的投资上,我国已经超越美国成为世界第一,其中大笔资金投向了AI专用芯片领域,这也充分证明了这个赛道,对我国计算芯片的意义非同寻常。


第三个赛道是类脑计算芯片,这个领域不再仅仅局限于加速深度学习算法,也不仅仅局限于在特定场景下实现人工智能,而是在芯片基本结构甚至器件层面上希望能够开发出新的非冯诺依曼计算机模型和体系结构,去解决通用智能计算的问题。类脑的研究距离可以大规模广泛使用的成熟商用技术还有一定差距,甚至在产业化的过程中还面临不小的风险,但是长期来看这个赛道是最有可能会带来计算体系革命的选择。在这个领域其实更多是基础研究能力的比拼,中国和美国的差距其实并不大


三、国内AI芯片行业现状,创业公司锋芒毕露


国内人工智能芯片企业列表


AI芯片是中国“芯”的新征程,且看中国创业公司如何锋芒毕露:


2017年8月,寒武纪科技完成1亿美元A轮融资,成为全球AI芯片领域第一家独角兽。寒武纪拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线,2016年发布的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器,与阿里飞天技术平台、神威太湖之光、华为麒麟960芯片、特斯拉、微软HoloLens、IBMWatson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会(乌镇)评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。


成立于2015年的地平线机器人,致力于打造面向未来的人工智能芯片BPU(Brain Processing Unit),并提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。凭借地平线提供的服务,电子类产品能够具备一些AI功能,包括感知、交互、理解、甚至是决策。目前已成功推出了第一代嵌入式人工智能处理器IP——高斯架构,被成功应用于基于FPGA的深度神经网络处理器,实现低功耗高性能的视觉感知。未来随着性能的提升和功耗的降低,地平线将陆续推出BPU(BrainProcessingUnit)的第二代伯努利架构和第三代贝叶斯架构,地平线也将进一步推进支撑从感知到决策算法的系统软件和硬件IP设计,从而支持更高级别的自动驾驶乃至无人驾驶功能。


源于清华的深鉴科技,专注于深度学习处理器与编译器技术,研发了一种名为“深度压缩”的技术,它不仅可以将神经网络压缩数十倍而不影响准确度,还可以使用“片上存储”来存储深度学习算法模型,减少内存读取,大幅度减少功耗。目前,深鉴科技着眼于智慧城市与智能数据中心两大市场,通过包括板卡模组、FPGA、编译器、深度压缩等在内的完整解决方案。


创立于2016年1月的西井科技,专注研究类脑人工智能的芯片+算法的平台研究及商业化应用开发。其基于神经形态工程学。已推出了自主研发的深度学习类脑神经元芯片(deepwell)和可模拟5000万级别的“神经元”的类脑神经元芯片深南(deepsouth)产品。西井科技已经构建起一个面向SNN脉冲神经网络及深度学习的软硬件平台——Westwe Brai。首款深度学习处理器Deewe,据悉功耗仅为传统芯片的几十分之一到几百分之一。


另外,据媒体报道,阿里也开始做芯片了,名字被定为Ali-NPU,主要用途是图像视频分析、机器学习等AI推理计算。同时给出的还有一个很有震撼力的参考数字——按照设计,该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。阿里官方还表示,此款芯片的研发,未来将会更好的实现AI智能在商业场景中的运用,提升运算效率、降低成本。


在高校方面,研发进展也非常超前。2018年初,清华大学研究团队便开发出的代号为“思考者(Thinker)”的芯片引起外媒关注,该芯片能支持神经网络处理,可支持低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。



同时,很多老牌芯片企业正在积极拥抱人工智能时代的变化,成为中国人工智能芯片产业中的重要力量。在2013年以前成立的海思,中星微、北京君正、中天微、杭州国芯等传统SoC处理器芯片或者多媒体芯片企业就是其中的代表。相比那些活跃的初创AI芯片新生力量,老牌企业具有更加完备的前后端设计、产品、验证和测试团队,具备打造一颗完整SoC芯片产品的工程化经验。


就目前来看,在部分AI芯片前沿创新领域,我国一些企业的技术能力已经达到了国际领先水平,尤其在基础研究方面,比如在直接在存储器内执行计算而不需要数据传输的内存计算领域,异构融合类脑计算领域,可重构计算芯片技术领域,我国的基础研究能力已经与国际接轨甚至引领。


去年12月,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,其中对于AI芯片是这样规划的:人工智能整体核心基础能力显著增强,智能传感器技术产品实现突破,设计、代工、封测技术达到国际水平,神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用,开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。


当下,尽管AI芯片市场仍是海外公司唱主角,但中国AI芯片的研发已是百花齐花。如何让芯片适应算法的演进、做出创新的芯片架构,如何实现芯片从设计到封测完整的产业链,如何扩大市场规模,让中国以最快速度跟上这次技术浪潮,中兴的遭遇让人觉得,自主创新已是刻不容缓



人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。



产业智能官  AI-CPS


用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链


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新技术“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能新产业:智能制造”、智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、智能城市新模式:“财富空间“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


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