硬蛋推進AI平民化 人人都可DIY人工智慧應用

隨著深度學習演算法模型的突破，人工智慧近年來發展迅速，而人工智慧的發展主要圍繞著演算法、計算能力和大數據展開。由中信建投通信團隊與科通芯城聯合舉辦的TMT行業沙龍在京正式召開，此次沙龍圍繞人工智慧、雲計算與物聯網主題展開。科通芯城&硬蛋科技CTO，前微軟研究院副院長李世鵬藉此機會向我們講述物聯網以及人工智慧下一步的發展路徑以及產業發展趨勢。

1、人工智慧的基本框架

人工智慧受到關注原因是大數據，計算能力和演算法的發展。大數據源包括互聯網、物聯網、社交網路等；計算能力涵蓋雲計算、GPU、FPGA、專用計算單元等；演算法包括深度學習、神經網路、開源框架等關鍵詞。三者關係密切，沒有足夠的數據神經網路不能發揮作用，沒有足夠的計算能力那數據價值無法有效開發。讓機器人達到人一樣的學習能力源於數據很大，把原來的識別變成了今日的快速搜索。

人工智慧的產業分類主要是：

1）AI基礎技術公司，包括雲計算基礎設施、演算法、數據存儲/運輸、晶元、開源框架等。它們幾乎被大公司壟斷，如中國的BAT，國外的Google、 Microsoft、Apple、Facebook等。新創公司在客戶端或專門領域（晶元/演算法）還有機會，但晶元投入較高；演算法會遇到開源等問題，獲利模式不夠清晰。

2）AI橫向技術公司，這些公司不跟固定應用結合，而是一類技術，如雲視頻和人臉識別，如語音識別、視覺識別/人臉識別，自然語言處理、聊天引擎、大數據分析等。

3）AI應用公司，如果AI不能落地到一個應用的話其價值是會受到影響的。可能的應用包括個人助理、智能家居、製造業、農業、醫藥、健康、財經、無人駕駛等。少數領域發展較快大家應該比較清楚：個人助理、智能家居、無人駕駛等。我國人工智慧專家很多，70%研究影音/視覺應用類，從事物聯網數據研究的專家還不多，但很大一部分數據在物聯網領域。目前AI技術已經運用到幾個垂直應用，但在傳統行業，能和物聯網結合的行業仍有大量的機會。大部分傳統領域其實還沒進展，還沒有進入到物聯網和智能設備等新的領域。

人工智慧的技術分層自下而上主要有：

1）通知，最基本層次，簡單的例子是火災報警器測試到溫度提升後給出警報。

2）感知，包括雲視覺、人臉識別、語音文字轉換，但是機器並不知道文字含義。

3）認知，如語音識別，真正「理解」文字的意思。其實所謂的「理解」，也只是基於大數據的歸納。機器人只知道被問了問題以後應該怎麼回答。

4）預知，對未來預測。這要求機器對用戶的深入理解。不僅僅是知道單個領域數據，還需要所有相關的數據，比如知道你的一些習慣，知道你喜歡吃什麼，你下班後想幹什麼。

5）相知，機器能夠為你做決定。這裡面有兩側含義。第一是機器對你有足夠的了解。第二是你對機器有足夠的理解和信任，就是機器人的預測是你可以依賴和信任的。這是現在可以實現的AI的最高層次，可能是未來二十年的發展方向。

2.人工智慧的發展現狀

為什麼深度學習能夠為AI帶來新的春天？

1）第一，深度學習的一大特點是有很多分支結構，能夠讓機器學習如何學習。

2）第二，在非監督的情況下讓機器人學習一些東西。比如機器人看200小時的youtube視頻，它雖然不知道是什麼內容，但是可以對這些視頻進行分類。

3）第三，深度學習可以把數據融合起來做更高級的處理。

4）第四，能夠從一個任務中學習到經驗和知識，運用到另一個任務中。

物聯網的閉環有三步：

通過感測器/數字化進行感知；通過計算機/雲/人工智慧進行分析；通過驅動器進行執行。

目前看AI發展問題有：

1）數字孤島現象，即封閉的人工智慧系統造成了很多「孤島」。

2）用戶交互、數據、知識及服務缺乏互通互聯及兼容性，數據無法融合。只管好自己的一點兒數據，永遠做不到大數據。如果要互通還有介面問題：是不是所有的設備都需要一個介面？還有知識互聯層次，這涉及到知識產權保護題目，需要繼續討論解決。

AI應用遠遠落後於AI技術，這是由於：

1）傳統企業缺少轉型人工智慧企業的人才及團隊；

2）人工智慧新創公司的產品需要長時間進入市場，人工智慧服務/技術掌握在大公司手裡；

3）垂直應用不完善，技術到運用之間還有很大距離。

物聯網人工智慧中大數據的6C特性：

一致性，連續性，語境，互換性，互補性和控制權。其中最重要的是一致性和連續性。比如智能手環手錶，最麻煩的是客戶換產品的時候，在之前產品上積累的數據又要花一些精力去在新的產品上重新積累數據。因為數據分屬於兩家不同的公司。

3.硬蛋在人工智慧的展望

公司在推進人工智慧平民化，目標是讓不懂AI的開發者、大眾創客甚至普通消費者可以很容易DIY人工智慧應用。硬蛋實驗室月底將發布開普勒系統。 它有如下特色：1）開放的硬體平台。2）開放的軟體平台。3）開放的雲服務平台。4）開放的數據平台。

具體來說，開放的硬體平台。滿足從最簡單的「感知控制服務連接」到更高級的「多感測器感知服務」連接到最終的「集成了多感測器、高級音響、顯示屏、投影全息、機器人」的系統級別連接。

開放的智能交互平台。將用戶的介面，如語音、授時等開放給其他設備，分布式的智能交互介面使用戶隨時隨地和智能服務交互，用戶交互的預警也會被用來加入到還能服務里增強智能體驗，智能交互可以成為基礎設施從而變成開放的服務。

開放的雲服務平台意味著不綁定於某個雲服務商，只通過雲服務交換機對接服務。即使在廠家把產品賣給用戶之後可以隨時改變雲服務商，解除了雲服務商的綁定。我們目標開發輕量的雲服務交換機，採用統一的標準的介面調用雲服務。將服務商的雲服務API用標準API調用以對接服務，從而讓服務商的選擇發生在雲端和設計後，而不是在設備端或者設計時。

數據平台方面，硬蛋要建設中立的數據銀行保護、存儲、管理、控制、分享、交易IoT數據。具有資質的第三方運營的中立的數據平台。這意味著用戶有權指定特定數據銀行存儲其部分或全部標準化的數據。由用戶控制數據、授權數據，最終產生收益。數據銀行保證用戶數據的一致性和連續性，同時可以為已授權服務、設備或應用進行用戶數據的融合、分析等增值服務。

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