2019年AI 硬件亚洲峰会将于6月4日登陆北京，在这里，不管您是工程师，AI行业专家，企业高管还是投资人，您都能够在这获得您想要的资讯。

本次峰会将重点关注新兴的 AI 芯片产业，以及处理深度学习、计算机视觉和神经网络的新架构。我们邀请了52位行业的领袖，这些领袖们来自多家公司，包括地平线机器人、百度、阿里巴巴、耐能、SambaNova Systems、Groq、Graphcore、新思科技、Flex Logix和赛灵思等。这些人工智能工作负载优势的公司都将聚集 6月4日在北京举办的 AI 硬件亚洲峰会上。

最近，滴滴出行的智能交通服务高级副总裁、阿里云前首席技术官张文松博士，加入了我们由全球 AI 硬件领袖组成的演讲团队。在接下来的章节中，我们将请专家一起来讨论AI行业的现状，以及回顾2018年在加利福尼亚州山景城举办的峰会。

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导语

从 NVIDIA 的股价飙升到 Facebook 和谷歌的前沿发展，人工智能硬件成了热门话题。接下来我们学习高管应该了解人工智能硬件（AI）未来发展的哪些方面 - 以及它对各行业和领域的影响？

在 Emerj 的帮助下，我们向三位 AI 和分析专家（加利福尼亚州山景城2018年AI硬件峰会的所有发言人）提出了以下三个重要问题。

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AI硬件新功能

AI 软件一直备受关注，但随着软件处理所需的计算资源呈指数级增长，新一代 AI 芯片正在形成。随着各企业齐聚在2018年9月举行的 AI 硬件峰会，人工智能硬件的发展将成为人们关注的焦点。

峰会主席 Ed Nelson 将人工智能硬件生态系统描述为“令人兴奋和充满活力 - 一些全球最大的 AI 芯片集客户和云服务商，正在开发自己的芯片架构，用于处理深度学习、神经网络和计算机视觉。这场硬件革命有望大幅削减云计算训练模式的时间，并在边缘提供无处不在的 AI，从而实现全新的市场和商业模式。”

Wave Computing 的联合创始人兼首席技术官 Chris Nicol 更具体地说道，“虽然目前大多数硬件解决方案都是基于数据中心并用于训练和推理，但对嵌入式边缘应用的专用 AI 硬件非常急需。”

他补充说，“下一代人工智能硬件解决方案需要更强大，更具成本效益，以满足越来越多地用于边缘的复杂训练模型的需求。”

市场研究公司 Moor Insights and Strategy 的机器学习和 HPC 高级分析师 Karl Freund 预测，新功能将出现在硬件加速器中，可以：

...更快地洞察客户的行为和偏好，这可以带来诸多好处，例如提高销售和客户满意度，改善制造流程和正常运行时间，降低供应链管理、组合管理和客户关系管理的成本。

我们还与百度风险投资公司的合伙人 Saman Farid 进行了交谈，他认为关于支持AI的硬件，风险投资公司可能“比大多数人更乐观”。他补充说，百度投资已经投资了各种旨在处理 AI 系统的新计算和芯片：

包括那些...做光学计算芯片的公司。他们没有使用传统方式制作芯片，而是能够以比传统CPU或GPU快得多的速度来实现...... [这就是为什么]称为光学系统。还有像神经形态芯片这样的新型架构。基本上，如果您尝试在边缘或云中训练神经网络，这些架构将具有巨大的优势。

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行业和企业功能功能采用新的AI硬件

人工智能软件已渗透到主要行业，如银行和金融服务、医疗保健、零售，以及传媒和娱乐。其中，谁将被迫部署新的 AI 硬件？在那些还没有进行过任何研究的行业中，谁将被迫实施人工智能？用弗洛伊德的话说：

“我想不出一个不会受到影响的行业。从政府到教育，从金融到医疗保健再到制造......人工智能将无处不在。”

通过列举特定行业，Nicol 将这一范围缩小了一步，例如医疗保健和制药、零售、金融服务和制造业，以及开发嵌入式边缘应用（如无人驾驶汽车和安全摄像头）的公司。

他说，“这些公司正在面临业务需求，要求他们从数据中获得更好、更快的洞察力，这将得益于人工智能原生硬件加速，以帮助他们以人工智能创新的速度大规模地从数据中获取价值。”

Farid 将计算机视觉指定为 AI 功能，很可能需要硬件来实现：

有几个领域，硬件是必须的。计算机视觉是其中之一。计算机视觉已经在许多不同的地方使用。面部识别就是一个例子，但有的公司使用计算机视觉对回收进行分类，有的使用计算机视觉量化停放在街道上的汽车，甚至有的公司为您的房屋使用计算机视觉安置安全摄像头。

Nelson 补充说，“为了通过人工智能主动维护或实现竞争优势，跟上这些发展是‘任何数据驱动型企业’的利益所在。”

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为创新做准备

商业领袖们存在一个问题是不知道如何结构化他们的企业数据以便更有用。在准备用人工智能进行创新时，公司可以从“容易摘到的果子”开始。

Freund 建议首先“了解您可以使用哪些数据更有效地，建立团队技能......并根据业务数据要求优化硬件生态系统。”

他补充说，在对人工智能硬件进行大量购买之前，企业应首先“了解各种硬件如何满足不同需求。如果你不需要，你当然不希望在专用硬件上花费大量资金。但要解决具体问题，你可能需要加速器，”他补充道。

Nicol 回应了这一见解，他说：“企业领导者需要了解人工智能可以对他们的业务产生的影响，然后才能影响他们的业务。”

他指出，第一步是让企业“详细列出客户或供应商互动方面的改进将对他们的业务流程产生哪些影响。然后，计划采用可以支持这些影响的 AI 硬件和软件解决方案。”

展望未来，Nelson 预计“我们可以看到未来的 AI 工作负载将需要各种处理架构......其空间主要由几个拥有大部分市场份额的大公司组成，还有一大批由半导体行业资深人士领导的资金充足的创业公司。”

Nelson 推断说“至少有一两家这样的创业公司真的有机会成为下一个引领者......这些人正在让人工智能运行得更快，而且功耗和成本更低。”

Phil Blunsom一边在牛津大学计算机科学系工作，一边任职DeepMind，总结了人工智能硬件与软件相同的重要性：

“开发深度学习模型有点像40年前的软件开发人员。您必须担心硬件，并且硬件的变化非常快......处于深度学习的最前沿还涉及处于硬件可以做什么的最前沿”。

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结语

您是2019年启动上市的AI芯片初创企业吗？

在今年6月4日5月举行的 AI 硬件峰会上，我们还将为准备制造和推出产品的 AI 芯片从业者提供量身定制的内容。在这些产品中，Teradyne 将举办一个关于 ATE 测试技术和解决方案的研讨会，用于缩短产品上市时间、测试覆盖范围以及未来的 ATE 测试概念和 AI 芯片解决方案。

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值得一提的是，登陆北京的AI 硬件亚洲峰会，为我们提供了巨大的优惠，在国外1699英镑一张的门票，在我们小程序上购买只需要389英镑~

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