AI的普及之路 还需要这些东西
现阶段ai的落地应用成为ai比拼的新赛道，开启了万里长征的第一步。但细究落地的背后含义，其实就是一场将ai触角延伸至b端及c端的过程，而这会走像pc一样的普及之路吗？如果真要让ai普及，还需要哪些“神助攻”?
ai落地“门槛” 需算法和算力攻克
pc的普及之路已世人皆知，而这亦成为ai发展的基石。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强认为，一方面，由于pc机的大量发展、互联网的发展，数据极大地丰富，让ai普及有了基石。另一方面，计算能力的成倍增长也使得ai从过去的不可能变成可能。
ai在数据、算法和算力的助力下，正深度赋能各个细分行业，而落地的“门槛”成为最后一公里的“考验”。要知道，ai的应用场景众多，复杂程度和需求不一。比如自动驾驶场景极为复杂，而ai安防已有大量需求，机器人和无人机等终端应用亦已起步，ai实现有的需通过云端，有的则转移到前端，对算力、算法等要求走高。
陈雨强认为，ai落地的门槛一是在于算法，需要算法专家做深入的研究，但算法专家的数量非常有限，算法模型也十分有限。为解决算法易用性的问题，第四范式开发了featurego算法，成为自动机器学习算法类的开山之作。二是让原来必须由人设定的参数、步骤和过程交给机器实现，未来将变成人只做10%，只做和业务核心相关的机器不能替代的事情，剩下的80%都是机器来做，从而让更多人可以操作使用ai。为此，第四范式还打造了一个认知和使用门槛都很低的产品“第四范式先知”——automl机器学习平台。据悉，automl技术已广泛应用于金融、政务、能源、医疗等众多领域。
显然，这需要解决数据量和处理能力之间的“剪刀差”，即提升算力，高效的计算平台成为必要条件。而即便ai还未出现杀手级的应用，ai 芯片领域俨然已是一片红海。半导体巨头英特尔、高通等，互联网巨头如百度、阿里、腾讯，终端厂商如华为、大疆、海康威视，创业公司如寒武纪、地平线等，已纷纷投身其中。
让ai for everyone 需技术全面革新
如果说ai落地的终极要义是要实现ai for everyone，那么构建如pc一般的软硬件生态就至关重要。
陈雨强指出，ai基本每几个月就有新的算法、新的体系架构、新的思路出来，而目前的硬件架构还难以及时匹配层出不穷的算法和技术需求，因此需要强大的合作伙伴或者生态来一起来推动。近日，英特尔与第四范式宣布签署战略合作协议，并成立“英特尔与第四范式人工智能联合实验室”成为应对之策。
英特尔表示，为普惠每个人的ai，基于英特尔领先的软硬件产品和“第四范式先知”平台，双方成立的实验室将在ai所需要的高性能计算方向上开展研究合作，打造ai产品和解决方案，以降低ai门槛，加速双方将人工智能技术在行业落地的进程。
一方面，英特尔将和第四范式一起了解客户的需求，以什么样的算力来支持，这对未来的产品规划有诸多借鉴和参考意义。另一方面，英特尔所有产品都对第四范式开放，未来还有一些在试验阶段没有正式发布的产品，也将放在实验室进行应用测试。同时，英特尔会将云端、传输端、终端三个端的产品都做测试，打造闭环支持ai应用的产品。
实现这一愿景，需要解决诸多挑战。陈雨强表示，一是产品，这一产品是认知门槛和使用门槛都很低的产品，每个人都可以使用。第四范式将和英特尔一起研发一体机，比如用同样的价格能获得10倍20倍的算力，进行相关的尝试，这样在ai产品的整体交付、稳定性上都会有很大提升。二是用机器替代一部分人做的事情，需要的计算量是非常大的，如何让原来不可计算的问题变成可计算是非常难以做到的，可能需要在硬件、软件甚至算法上都要做大的革新。
模式是b2b2c 但一定爆发在c端
未来的ai，云端和终端将并行展开。随着云计算的普及不断提速，英特尔方面表示，ai作为一种新生事物，和云的贴合程度非常高。目前很多ai新兴服务提供都是基于云的，开放接口供云调度是一种让ai普及的方式。从未来来看，ai in cloud是云的很重要形式。
“为实现最好的ai，有的公司已投了几百亿元，但技术的进步让客户只需要投入和云等级别的投入就可拥有云上ai能力，这是一大进步，亦是一大方向。” 陈雨强认为，“从长期的角度来讲，ai cloud是一个整体成本更低的解决方案，客户目前在云上可直接体验第四范式的ai服务，包括基础和定制化的服务。”
从目前来看，ai面向b端应用更多一些。最新的gartner 企业ai案例研究报告预测：超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的ai解决方案。陈雨强分析说，这与场景相关，企业经营中大量决策将采用ai，因而企业的需求更强烈，但随着ai技术的发展，包括云+端计算的发展，模式将走向b2b2c。
英特尔亦认为，ai之所以从to b开始，是考虑到先得有人买单，它才能健康发展下去，但是未来大爆发一定是来自c端，是惠及每个人的，而且让每个人都感觉到ai能够帮助到自己的生活、工作、学习等各个方面。但是这一领域在哪里、何时爆发，这是英特尔和业界一起要研究和关注的。
首批半固态锂电池将用于无人机,使无人机续航时间翻倍
cortex-m3的操作模式及特权级别
64核+高内存带宽！英特尔发布第五代至强服务器，加速AI原生应用落地
Linux中iconv命令的简介和使用方法
799的魅蓝5s吊打799的红米4标配版
AI的普及之路 还需要这些东西
编码器的备用通道将全屋立体声音频嵌入卫星机顶盒设计中稳定且经济高效
360儿童手表8X评测 有着极高的性价比
厂界VOC气象站的功能有哪些？
三星或将扩充可折叠手机阵容
百度近日获北京市首份自动驾驶第二阶段载人测试通知书
SCT2330CTVBR—3.8V-28V输入，3A，低EMI，超低功耗同步降压DCDC转换器
中兴通讯与特发信息达成了协议双方将在5G电力IDC等领域开展合作
华为P50将采用华为开发的鸿蒙系统 你期待吗
如何在单片机中保存版本信息？
digilentZynq-7000 ARM/FPGA SoC开发板介绍
世界pcb线路板公司排名
中国电网专家马钊：一流城市配电网的世界路径
一种波峰焊工艺陶瓷电容的失效案例
中国科大超快原型存储器达到亚纳秒信息写入速度
ai落地“门槛” 需算法和算力攻克
pc的普及之路已世人皆知，而这亦成为ai发展的基石。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强认为，一方面，由于pc机的大量发展、互联网的发展，数据极大地丰富，让ai普及有了基石。另一方面，计算能力的成倍增长也使得ai从过去的不可能变成可能。
ai在数据、算法和算力的助力下，正深度赋能各个细分行业，而落地的“门槛”成为最后一公里的“考验”。要知道，ai的应用场景众多，复杂程度和需求不一。比如自动驾驶场景极为复杂，而ai安防已有大量需求，机器人和无人机等终端应用亦已起步，ai实现有的需通过云端，有的则转移到前端，对算力、算法等要求走高。
陈雨强认为，ai落地的门槛一是在于算法，需要算法专家做深入的研究，但算法专家的数量非常有限，算法模型也十分有限。为解决算法易用性的问题，第四范式开发了featurego算法，成为自动机器学习算法类的开山之作。二是让原来必须由人设定的参数、步骤和过程交给机器实现，未来将变成人只做10%，只做和业务核心相关的机器不能替代的事情，剩下的80%都是机器来做，从而让更多人可以操作使用ai。为此，第四范式还打造了一个认知和使用门槛都很低的产品“第四范式先知”——automl机器学习平台。据悉，automl技术已广泛应用于金融、政务、能源、医疗等众多领域。
显然，这需要解决数据量和处理能力之间的“剪刀差”，即提升算力，高效的计算平台成为必要条件。而即便ai还未出现杀手级的应用，ai 芯片领域俨然已是一片红海。半导体巨头英特尔、高通等，互联网巨头如百度、阿里、腾讯，终端厂商如华为、大疆、海康威视，创业公司如寒武纪、地平线等，已纷纷投身其中。
让ai for everyone 需技术全面革新
如果说ai落地的终极要义是要实现ai for everyone，那么构建如pc一般的软硬件生态就至关重要。
陈雨强指出，ai基本每几个月就有新的算法、新的体系架构、新的思路出来，而目前的硬件架构还难以及时匹配层出不穷的算法和技术需求，因此需要强大的合作伙伴或者生态来一起来推动。近日，英特尔与第四范式宣布签署战略合作协议，并成立“英特尔与第四范式人工智能联合实验室”成为应对之策。
英特尔表示，为普惠每个人的ai，基于英特尔领先的软硬件产品和“第四范式先知”平台，双方成立的实验室将在ai所需要的高性能计算方向上开展研究合作，打造ai产品和解决方案，以降低ai门槛，加速双方将人工智能技术在行业落地的进程。
一方面，英特尔将和第四范式一起了解客户的需求，以什么样的算力来支持，这对未来的产品规划有诸多借鉴和参考意义。另一方面，英特尔所有产品都对第四范式开放，未来还有一些在试验阶段没有正式发布的产品，也将放在实验室进行应用测试。同时，英特尔会将云端、传输端、终端三个端的产品都做测试，打造闭环支持ai应用的产品。
实现这一愿景，需要解决诸多挑战。陈雨强表示，一是产品，这一产品是认知门槛和使用门槛都很低的产品，每个人都可以使用。第四范式将和英特尔一起研发一体机，比如用同样的价格能获得10倍20倍的算力，进行相关的尝试，这样在ai产品的整体交付、稳定性上都会有很大提升。二是用机器替代一部分人做的事情，需要的计算量是非常大的，如何让原来不可计算的问题变成可计算是非常难以做到的，可能需要在硬件、软件甚至算法上都要做大的革新。
模式是b2b2c 但一定爆发在c端
未来的ai，云端和终端将并行展开。随着云计算的普及不断提速，英特尔方面表示，ai作为一种新生事物，和云的贴合程度非常高。目前很多ai新兴服务提供都是基于云的，开放接口供云调度是一种让ai普及的方式。从未来来看，ai in cloud是云的很重要形式。
“为实现最好的ai，有的公司已投了几百亿元，但技术的进步让客户只需要投入和云等级别的投入就可拥有云上ai能力，这是一大进步，亦是一大方向。” 陈雨强认为，“从长期的角度来讲，ai cloud是一个整体成本更低的解决方案，客户目前在云上可直接体验第四范式的ai服务，包括基础和定制化的服务。”
从目前来看，ai面向b端应用更多一些。最新的gartner 企业ai案例研究报告预测：超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的ai解决方案。陈雨强分析说，这与场景相关，企业经营中大量决策将采用ai，因而企业的需求更强烈，但随着ai技术的发展，包括云+端计算的发展，模式将走向b2b2c。
英特尔亦认为，ai之所以从to b开始，是考虑到先得有人买单，它才能健康发展下去，但是未来大爆发一定是来自c端，是惠及每个人的，而且让每个人都感觉到ai能够帮助到自己的生活、工作、学习等各个方面。但是这一领域在哪里、何时爆发，这是英特尔和业界一起要研究和关注的。
首批半固态锂电池将用于无人机,使无人机续航时间翻倍
cortex-m3的操作模式及特权级别
64核+高内存带宽！英特尔发布第五代至强服务器，加速AI原生应用落地
Linux中iconv命令的简介和使用方法
799的魅蓝5s吊打799的红米4标配版
AI的普及之路 还需要这些东西
编码器的备用通道将全屋立体声音频嵌入卫星机顶盒设计中稳定且经济高效
360儿童手表8X评测 有着极高的性价比
厂界VOC气象站的功能有哪些？
三星或将扩充可折叠手机阵容
百度近日获北京市首份自动驾驶第二阶段载人测试通知书
SCT2330CTVBR—3.8V-28V输入，3A，低EMI，超低功耗同步降压DCDC转换器
中兴通讯与特发信息达成了协议双方将在5G电力IDC等领域开展合作
华为P50将采用华为开发的鸿蒙系统 你期待吗
如何在单片机中保存版本信息？
digilentZynq-7000 ARM/FPGA SoC开发板介绍
世界pcb线路板公司排名
中国电网专家马钊：一流城市配电网的世界路径
一种波峰焊工艺陶瓷电容的失效案例
中国科大超快原型存储器达到亚纳秒信息写入速度