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4月28日至5月2日，以“Mobile Infinity（世界的共振）”为主题的GMIC全球移动互联网大会2016在北京举行，来自70多个国家和地区的参会者讨论了涵盖机器人、智能硬件、大数据、移动教育、移动医疗、互联网金融、智能汽车等众多行业最前沿的话题。
在今年的GMIC上，智能机器人分会场的门外就展示有一台萌萌的机器人，不过，无论是去年GMIC上日本大阪大学智能机器人研究所石黑浩教授带来的第二代女性机器人，还是今年GMIC上的机器人样机，这些这机器人除了长相上吸引人之外，都是在对人的声音、影像识别之后做出的程序性应答，人工智能能力展示不足。那么，我们所期待的机器人如今已经发展到什么阶段了？
国内机器人行业现状
以猎豹为例，这家移动工具开发商日前宣布将单独成立猎豹机器人公司，前期投入5000万美元（约合3.3亿人民币）进行人工智能机器人的研发。猎豹移动CEO傅盛说，“猎豹移动未来三年的战略将会以工具为入口，内容为核心载体，利用大数据提升。而未来五年、十年甚至更久的战略，是人工智能。”
Alphago的胜利让傅盛看到了人工智能才是未来。但是眼下，仍需要进行技术整合，确定机器人的面世形态。但猎豹新任CTO范承表示，“策略以大数据为基础，进行内容搭建。”
在今年的国内机器人市场上，虽然红红火火，言必称“人工智能元年”、“机器人市场化元年”，但是纵观备受资本追捧的小优机器人、小i机器人、小萝卜机器人等厂商，如何将样机实现规模化生产推向市场，仍是发展的困境所在。目前面向市场的机器人，仍是基于语音识别技术、人脸识别技术、搜索引擎、移动网络、可穿戴等技术的集成产品，更多面向的是幼儿教育、老人陪伴等市场提供服务功能，我们称之为“服务机器人”。据了解，服务机器人的市场份额仍然非常小，预计2020年在机器人领域的市场份额才有望突破10%。
对于现在机器人市场上参差不齐的产品，广东省东莞市机器人技术协会副会长罗百辉表示，“‘机器+人工智能’才是机器人。如果机器人没有人工智能的功能，就不是真正意义上的机器人。”
GMIC大会上，国内知名人工智能研究者孔华威表示，“虽然人工智能已经发展到了一定的程度，但是让机器替代人的决策，在目前尚不可能。”
在中国人工智能领域，颇为活跃的地平线机器人创始人余凯表示，“大脑系统将会是成为机器人的关键，深度学习算法可以让机器人像普通人一样拥有深度的神经网络。”在今年引发人工智能热潮的AlphaGo靠的就是“深度学习”能力。
与服务机器人相比，人工智能的雏形开始在工业机器人、特种机器人领域有所显现。工业机器人实质就是一些机器臂、机器手和AGV等，但是新一代机器人概念的提出，谷歌、微软、英特尔等一大批信息技术企业将纷纷进军机器人领域，以“机器人+互联网+人工智能”，推动机器人产业变革。因此，工业机器人也成为这几年机器人产业增速最大市场，将长期占据机器人领域80%的份额。谷歌无人驾驶汽车、谷歌大狗机器人等都已具有一定的人工智能水平。
在国内，出现了一批像格灵深瞳、Linkface、旷视科技等专注于搜索引擎、人脸识别、语音识别等技术研发的创业公司，像百度、腾讯、阿里巴巴在内的传统科技巨头，也都在争相布局人工智能领域，但更多是向移动智能终端、智能汽车、智能家居、客服服务、教育等应用领域渗透。
人工智能国产芯片的快车
据了解，我们所看到的AlphaGo战胜了围棋高手李世石的“深度学习”能力，实际上使用了约170个图形处理器和1200个中央处理器。中国科学院计算技术研究所研究员陈天石解释说，“深度学习的基本操作是神经元和突触的处理，而AlphaGo使用的传统处理器是在通用计算上发展起来的，其基本操作为算术操作和逻辑操作，往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理。简单地说，它是沿着一个比较复杂的方程一步一步往下运算。告诉任何人这个方程，你一步一步算下去，都能战胜李世石。只不过AlphaGo的‘脑子’多，运算速度更快。”
今年3月，中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016（International Symposium on Computer Architecture）所接收，如今陈云霁、陈天石这对80后双胞胎亲兄弟已经是中国科学院孵化的技术创新型企业、人工智能芯片研发公司北京中科寒武纪科技有限公司的创始人。而寒武纪则主要面向深度学习等人工智能关键技术进行专用芯片的研发，可用于云服务器和智能终端上的图像识别、语音识别、人脸识别等应用。
其实，中科院计算所早于2008年就开始了“寒武纪”系列深度神经网络处理器的研制，并于2013年研制了全球首个深度学习处理器，相关工作先后获得了处理器架构领域顶级会议ASPLOS14和MICRO14的最佳论文奖，国际计算机学会通讯也将“寒武纪”1号评选为2014年的计算机领域研究焦点。
中科院计算所所长孙凝晖评价“寒武纪”时说道：“今年是计算所建所60周年，60年来，计算所数不出来有几个在国际上属于原创、引领性的技术，但寒武纪处理器算一个。‘寒武纪’是响应习近平主席‘变道超车’的代表。”
“寒武纪不跟微软、高通竞争目前的市场，而是到智能领域占领领先地位。”孙凝晖说：“这是寒武纪的使命。”
其实在AlphaGo惊艳世人之后，基于深度学习方法的计算机芯片竞相出笼，英伟达、IBM先后推出相应产品。其中IBM最新发布的类脑超级计算平台“TrueNorth”因功耗低至2.5瓦噱头十足，“寒武纪1号”在今年也频频被拿来与“TrueNorth”对比。在陈天石看来，在识别精度方面“寒武纪”因为握有大把优势而更有产业化前景，“寒武纪”处理器采用的是更高效的冯诺依曼体系结构，代表了如今人工智能AI专用芯片的趋势——神经网络处理器。
在问及“寒武纪”处理器的产业化时间表时，孙凝晖透露：“第一步，今年先在客户端、手机端以IP形式嵌入到芯片中，这一步无需融资也可以做到。第二步，期望明年推出云端芯片，这也是寒武纪第一轮天使融资的主要目的。而今天，寒武纪已经与曙光达成战略合作，就是期望云端芯片可以应用到曙光云数据中心之中，作为大数据、人工智能的引擎走向市场。”
也许正是基于已有资源和研究背景，中国科学院孵化的寒武纪科技才得以在刚成立百日内以企业形式快速在媒体曝光，并被资本青睐。让国产人工智能芯片进行有利于产业化的战略合作，形成“研发-资本-市场”的配套布局，以加快产业化进程。
在今年的GMIC上，智能机器人分会场的门外就展示有一台萌萌的机器人，不过，无论是去年GMIC上日本大阪大学智能机器人研究所石黑浩教授带来的第二代女性机器人，还是今年GMIC上的机器人样机，这些这机器人除了长相上吸引人之外，都是在对人的声音、影像识别之后做出的程序性应答，人工智能能力展示不足。那么，我们所期待的机器人如今已经发展到什么阶段了？
国内机器人行业现状
以猎豹为例，这家移动工具开发商日前宣布将单独成立猎豹机器人公司，前期投入5000万美元（约合3.3亿人民币）进行人工智能机器人的研发。猎豹移动CEO傅盛说，“猎豹移动未来三年的战略将会以工具为入口，内容为核心载体，利用大数据提升。而未来五年、十年甚至更久的战略，是人工智能。”
Alphago的胜利让傅盛看到了人工智能才是未来。但是眼下，仍需要进行技术整合，确定机器人的面世形态。但猎豹新任CTO范承表示，“策略以大数据为基础，进行内容搭建。”
在今年的国内机器人市场上，虽然红红火火，言必称“人工智能元年”、“机器人市场化元年”，但是纵观备受资本追捧的小优机器人、小i机器人、小萝卜机器人等厂商，如何将样机实现规模化生产推向市场，仍是发展的困境所在。目前面向市场的机器人，仍是基于语音识别技术、人脸识别技术、搜索引擎、移动网络、可穿戴等技术的集成产品，更多面向的是幼儿教育、老人陪伴等市场提供服务功能，我们称之为“服务机器人”。据了解，服务机器人的市场份额仍然非常小，预计2020年在机器人领域的市场份额才有望突破10%。
对于现在机器人市场上参差不齐的产品，广东省东莞市机器人技术协会副会长罗百辉表示，“‘机器+人工智能’才是机器人。如果机器人没有人工智能的功能，就不是真正意义上的机器人。”
GMIC大会上，国内知名人工智能研究者孔华威表示，“虽然人工智能已经发展到了一定的程度，但是让机器替代人的决策，在目前尚不可能。”
在中国人工智能领域，颇为活跃的地平线机器人创始人余凯表示，“大脑系统将会是成为机器人的关键，深度学习算法可以让机器人像普通人一样拥有深度的神经网络。”在今年引发人工智能热潮的AlphaGo靠的就是“深度学习”能力。
与服务机器人相比，人工智能的雏形开始在工业机器人、特种机器人领域有所显现。工业机器人实质就是一些机器臂、机器手和AGV等，但是新一代机器人概念的提出，谷歌、微软、英特尔等一大批信息技术企业将纷纷进军机器人领域，以“机器人+互联网+人工智能”，推动机器人产业变革。因此，工业机器人也成为这几年机器人产业增速最大市场，将长期占据机器人领域80%的份额。谷歌无人驾驶汽车、谷歌大狗机器人等都已具有一定的人工智能水平。
在国内，出现了一批像格灵深瞳、Linkface、旷视科技等专注于搜索引擎、人脸识别、语音识别等技术研发的创业公司，像百度、腾讯、阿里巴巴在内的传统科技巨头，也都在争相布局人工智能领域，但更多是向移动智能终端、智能汽车、智能家居、客服服务、教育等应用领域渗透。
人工智能国产芯片的快车
据了解，我们所看到的AlphaGo战胜了围棋高手李世石的“深度学习”能力，实际上使用了约170个图形处理器和1200个中央处理器。中国科学院计算技术研究所研究员陈天石解释说，“深度学习的基本操作是神经元和突触的处理，而AlphaGo使用的传统处理器是在通用计算上发展起来的，其基本操作为算术操作和逻辑操作，往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理。简单地说，它是沿着一个比较复杂的方程一步一步往下运算。告诉任何人这个方程，你一步一步算下去，都能战胜李世石。只不过AlphaGo的‘脑子’多，运算速度更快。”
今年3月，中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁、陈天石课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被计算机体系结构领域顶级国际会议ISCA2016（International Symposium on Computer Architecture）所接收，如今陈云霁、陈天石这对80后双胞胎亲兄弟已经是中国科学院孵化的技术创新型企业、人工智能芯片研发公司北京中科寒武纪科技有限公司的创始人。而寒武纪则主要面向深度学习等人工智能关键技术进行专用芯片的研发，可用于云服务器和智能终端上的图像识别、语音识别、人脸识别等应用。
其实，中科院计算所早于2008年就开始了“寒武纪”系列深度神经网络处理器的研制，并于2013年研制了全球首个深度学习处理器，相关工作先后获得了处理器架构领域顶级会议ASPLOS14和MICRO14的最佳论文奖，国际计算机学会通讯也将“寒武纪”1号评选为2014年的计算机领域研究焦点。
中科院计算所所长孙凝晖评价“寒武纪”时说道：“今年是计算所建所60周年，60年来，计算所数不出来有几个在国际上属于原创、引领性的技术，但寒武纪处理器算一个。‘寒武纪’是响应习近平主席‘变道超车’的代表。”
“寒武纪不跟微软、高通竞争目前的市场，而是到智能领域占领领先地位。”孙凝晖说：“这是寒武纪的使命。”
其实在AlphaGo惊艳世人之后，基于深度学习方法的计算机芯片竞相出笼，英伟达、IBM先后推出相应产品。其中IBM最新发布的类脑超级计算平台“TrueNorth”因功耗低至2.5瓦噱头十足，“寒武纪1号”在今年也频频被拿来与“TrueNorth”对比。在陈天石看来，在识别精度方面“寒武纪”因为握有大把优势而更有产业化前景，“寒武纪”处理器采用的是更高效的冯诺依曼体系结构，代表了如今人工智能AI专用芯片的趋势——神经网络处理器。
在问及“寒武纪”处理器的产业化时间表时，孙凝晖透露：“第一步，今年先在客户端、手机端以IP形式嵌入到芯片中，这一步无需融资也可以做到。第二步，期望明年推出云端芯片，这也是寒武纪第一轮天使融资的主要目的。而今天，寒武纪已经与曙光达成战略合作，就是期望云端芯片可以应用到曙光云数据中心之中，作为大数据、人工智能的引擎走向市场。”
也许正是基于已有资源和研究背景，中国科学院孵化的寒武纪科技才得以在刚成立百日内以企业形式快速在媒体曝光，并被资本青睐。让国产人工智能芯片进行有利于产业化的战略合作，形成“研发-资本-市场”的配套布局，以加快产业化进程。