吴韧的博客

  • 2019,AI进化的盛宴 (1/16/2019)- 2019新年到来,辞旧迎新,欣欣向荣。如果说2017年是人工智能(AI)的元年,那么2018年则是AI变得更加成熟的一年。深度学习和AI得到了喷井式的发展,其应用也变得更加广泛。深度学习科学家们也在不断的把精力投入新技术的摸索和实现,以及各种实际应用场景中。在新的2019年,AI将面临巨大的商业化市场,将带来许多行业天翻地覆的进化式转变。 在过去一年中,AI行业的发展是多元的,技术变得越来越复杂,面临的挑战也在升级。随着市场不断扩大,越来越多的企业加入到AI的竞争当中,然而这个新兴的市场并没有那么容易站稳脚跟,企业面临着越来越残酷的优胜劣汰。在世界经济格局正在进行的新一轮大洗牌中,仅有少数精英公司将得以生存,我很高兴异构智能是其中一员。 从好的方面来看,各种AI应用的不断增长是我们有目共睹的。如果你错过了麦肯锡全球研究所过去一年在19个行业编制的AI用例报告(见文末链接),我强烈建议你阅读,这篇文章涵盖了所有AI主要行业的400多个总估值为数万亿美元的应用案例。 从这些广泛的应用案例来看,AI的应用越来越倾向于“专、精、窄”,大量的数据资源对这一趋势产生了至关重要的作用。AI应用的专业化对于我们的生活发生着润物细无声的改变,Apple、Google等公司的智能语音系统越来越“聪明”的背后,都是基于大量语音数据和用户反馈数据的训练。同时,AI的社会问题讨论也在变得更加热烈,“AI取代人类”等论调甚嚣尘上,我认为这是一种过于悲观的想法,AI对部分行业的取代将是个缓慢的过程,AI也将会创造更多新的工作岗位。 未来,AI将以更多不同的姿态深入地渗透至我们的日常生活中,改善人们的生活,给人们带来新的资源和能力,人们能从中更好地领会到AI在具体任务中的有效性以及强大的计算能力。 我预测在2019年人工智能在边缘网络的应用将会成为热点。不同于过去基于云端的计算,边缘计算已成为许多企业数字生态系统的一部分。具有机器学习功能的智能基础系统与基于云端的分析协同工作,从根本上改变了人们对边缘服务的思考方式。更智能、更简单的网络边缘正在融合广泛的行业和消费趋势,异构智能AI芯片等产品也将推动算力强大、低延迟的实时处理计算更加接近终端用户。 最后再次祝福大家2019新年快乐!   报告链接:https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/artificial%20intelligence/notes%20from%20the%20ai%20frontier%20applications%20and%20value%20of%20deep%20learning/notes-from-the-ai-frontier-insights-from-hundreds-of-use-cases-discussion-paper.ashx ....
  • 以小博大 (10/19/2018)- Disrupting the Giants... As we get close to launching our first chip, one of the most frequent questions I get asked is, “How will you guys compete against other AI chips, including those from giant companies like Intel and Nvidia?” … ....
  • 为什么要做全栈式AI公司? (7/23/2018)- 很多科技创业公司都会面临一个重要选择:专注于单一一项技术还是提供全栈式的解决方案。NovuMind选择专注为客户提供全栈式AI解决方案。 现今,人工智能已成为各行各业的重中之重,众多科技巨头早已组建专业的AI团队,积极为AI布局。那么对于中小型企业和传统企业而言,如何才能在人工智能时代抓住新机遇?如何通过AI在竞争中脱颖而出? 此时,你需要的不仅仅只是芯片,你真正需要的,是一套完整的AI解决方案。 这是硅谷营销大师Bill Davidow著名的“全产品”战略中的精髓。他在英特尔工作时,他们为客户提供的不仅仅是微处理器,还有包括开发工具、培训以及支持技术在内的一整套生态系统。几年之后,NVIDIA遵循了类似的策略,建立了用于加速GPU的CUDA生态系统。 NovuMind希望让AI更容易为人们所用,用AI给所有类型的公司产品及服务赋能,从而通过AI让人类的生活更美好。 完整的全栈式解决方案不仅能使客户的工作更便捷,更与质量及性能的提升息息相关。当下流行的深度学习模型大多并不适用于工业以及嵌入式应用,因此优秀的解决方案需要AI芯片和深度学习模型的高度配合才能被大规模使用。出于这样的考量,NovuMind选择为各个垂直应用场景提供“芯片+模型”的个性化全栈解决方案,也就是我们的最终产品NovuBrain。 对于AI模型的训练,NovuMind自主研发的超级计算机NovuStar,速度与准确率在业界处于领先地位。打个比方,客户拥有一个很大的数据集,用CPU/GPU进行内部模型训练需要4天,而用NovuStar仅需1小时,这意味着,用超出近100倍的速度训练出更有效的模型。 建立一家全栈式AI公司是机遇,也是挑战。全栈意味着需要更多专家、管理更多的项目、投入更多的心血。但与此同时,这也意味着NovuMind能够真正实现以客户需求为导向,从而在AI市场中处于领先地位。 提供全栈式AI解决方案,才能让NovuMind更好地实现目标,即让AI无所不能,无处不在,从而使人们的生活更美好。 ....
  • 关于NovuMind (6/23/2018)- 欢迎访问我们的网站,在此感谢您对NovuMind的关注。在过去的几年里,我们组建了世界顶级的人工智能团队,并创造了一系列我们认为会改变世界的AI技术。在这篇博客中,我希望与您分享我对我们正在做的事情以及我对AI行业的一些见解。今后我会每隔几周写一些文章,希望能够听到大家的反馈。 我从事人工智能工作多年。在多方力量的推动下,AI行业目前的发展振奋人心。智能手机等设备的激增正在产生海量数据。与此同时,深度神经网络的开发使其能够利用这些数据进行训练,以执行各种感知和自动化任务。异构计算,就是“术业有专攻”,使用不同的计算体系结构来解决特定功能,为深度神经网络的许多进步提了动力,比如NVIDIA的成功在于GPU已被用于图形处理之外的许多应用。 用AI赋予机器看到,听到和感知正在发生的事情的能力会让各种新产品和服务改善我们的生活。这场新的AI革命已经拉开帷幕。 我相信AI的新机遇将来自终端智能 - 不仅仅是在高功率计算机上运行,​​也不是在云端运行。可以广泛部署的低功耗、高性能的AI解决方案将会把“物联网”转变为“智能物联网”。通过嵌入AI功能,我们实现了让那个终端设备低延迟,方便和高效。在某些情况下,我们会提高安全性和隐私性,通过本地处理数据而不是通过网络发送。 我们公司致力于让AI无所不能,无处不在。我们开发了一种名为NovuTensor的节能芯片,可以将AI推理功能融入日常产品中。我们还创建了一整套人工智能解决方案和工具,使其他公司可以轻松使用NovuTensor。通过我们的全栈式服务,我们希望许多公司能够将AI纳入其产品中并广泛部署。 希望大家继续关注NovuMind并与我们进行交流,我期待与你们分享更多NovuMind以及整个AI产业的信息。 ....