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2019年03月28日 | AI+落地要以价值为中心 英特尔生态来成全?

2019-03-28 来源:爱集微

AI+的应用已然蔚然兴起。比如美的与英特尔共同打造的工业视觉检测云平台已在大规模应用,使得生产线上各类产品的检测都将无需人工,视觉AI让所有瑕疵无可遁逃;而快递巨头韵达围绕着快递物流大小件测量、件量预测以及数据中心异常检测三个方向开展AI植入运作,不仅有效提升物流效率,更大幅降低人工劳动强度和人力成本。


而这背后不仅是Analytics Zoo大数据分析+AI平台的“功劳”,更是业界寻求AI落地的一个剪影。当前,人工智能正逐渐加快渗透融合,在医疗、金融、安防、教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用,走向智能化和高附加值转型。


然而,虽然AI+是大势所趋,但落地难就像一种“传染病”,一时还难以“根治”,但术的寻求要以道来“指引”。“AI与产业的融合之道需要不断地产生价值,才能做得更长远。以往互联网模式以金钱换时间或换价值的模式难以持续,需要构筑生态之术来推动整个细分行业的跃进。” 英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜认为。


无疑,AI+对各行业的发展将是一个颠覆性的促进,顶层设计也尤为重要。为了推动人工智能在各行业的应用,我国将人工智能发展升级为国家战略,从2017年已经连续三年写入了政府工作报告,今年政府工作报告中更是提出了将人工智能进一步升级为全面拓展“智能+”。此外,3月19号中央深改委第七次会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,指出要促进人工智能和实体经济深度融合,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。


而市场上的战绩也同样显示出了人工智能强劲的生长力。根据市场调研机构Statista预计,全球人工智能市场规模未来10年将保持年均50.7%的速度增长,到2025年,全球市场规模将达369亿美元。


AI芯片自然躬逢其盛。李德胜也援引数据表示,AI市场在爆发式增长,数据中心AI逻辑芯片市场规模从2017年将近25亿美元到2022年实现4倍的增长,年复合增长率30%以上。而设备端和边缘端预测到2022年超过100亿美元的芯片机会。


虽然智能+已经成为新的“号角”,但细究其实质,北京大学教授、工业与信息化部原副部长杨学山分析说,AI与实体经济的整合,不是技术的可行性,而是产业发展的必要性。AI+走向智能化态势清晰,但不论是技术还是产业发展,都要以价值为中心。让AI落地产生真实的价值、产生可持续的商业模式、产生正向的现金流上,才是重心所在。


“总体来说人工智能还处于‘幼儿园’的阶段,在技术、产业层面还有诸多方面需要着力提升。智能+产业如何更好地结合,自我造血从而释放出真正的价值是决定成败的战略方向。”李德胜直言。


以生态来通关


对于AI落地的挑战,虽然说来简单,但实质上是一个“连环套”。AI的模型需要做训练,而训练是需要标记好的数据,还要有好的反馈来帮助模型壮大。虽然AI的落地像是一个“解决方案”,但不同的应用需要不同的方案,难以规模化,也就难以普及。 


李德胜认为,“这就是需要构筑垂直行业的平台‘生态’,打通算力、数据等关键环节,让生态的参与方能一起协作从而产生落地价值。”


在AI领域致力于提供端到端方案的英特尔顺势而为,将AI落地所需的技术、数据、资源统统“集结”成AI开放创新平台,让各种需求在这里“一站式”打通,让寻求AI+落地的企业能够在平台上开发,做好之后推到产业中促进落地,从而创造价值。


寻求“通关”的AI开放创新平台自然出手不凡。据介绍,其包含有云接入参考架构,硬件有处理器、FPGA、存储和数据传输技术。软件有软件库、AI框架、开发工具包等,基于此提供多种服务,包括基础平台服务、资源管理服务、应用开发服务等,同时提供应用的对接,包括智慧城市、医疗、智能制造、无人驾驶等。


李德胜表示,人工智能绝对不止是单一场景,而是要有不同的产品适应不同的场景,在数据中心需要非常强的处理器进行深度学习;而FPGA的可定制化和现场编程则适应初创公司要求适应算法的迭代;而边缘计算也会有不同的芯片需求,比如视觉识别、自动驾驶等。因而,英特尔不只提供从云到端算力的支持,数据层面英特尔也可将相关数据进行脱密、脱敏的处理,为AI创业公司提供真实场景的数据,并在生态资源层面助力创业公司打通产品原型、概念验证、应用对接等关卡。


这就相当于一个航空母舰舰队,除了航母之外,还需相应的战列舰、巡洋舰、驱逐舰,各取所需,各成其就。因而,在英特尔支持生态中的合作伙伴将创新产品开发和落地验证之后产生价值了,英特尔的价值也得以成全,英特尔的技术平台和数据资源通过合作伙伴的解决方案、应用一起发挥价值,让智能+加速迭代。


给落地以时间


值得一提的是,这一平台也是加入中国AI产业创新联盟的英特尔试水,与贵阳、中国AI产业创新联盟共同战略合作三方积极推进合作的重要进展。


特别是英特尔在2019年1月刚宣布开展人工智能合作伙伴创新激励计划,为选中的人工智能初创公司提供专门的技术支持、研发经费、生态对接等。李德胜指出,第一批12家初创公司已经加入,涵盖消费、医疗、金融、零售、安防、交通、工业等领域,英特尔今年也将着力加快助力这些企业快速地释放出价值,并正紧锣密鼓地筹备下一批次更多合作伙伴加入,针对的技术和行业将更宽,支持也将更广,以实现更多的AI应用创新。


在AI+的落地赛中,或许要注重的是这是一场长途接力赛。“无论是PC产业还是手机以及2G、3G、4G,其实也跨过了二三十年的时间才得以规模化普及。而AI+可以说仍处于幼儿阶段,必须给这些技术的演进时间,必须给创新团队应用成熟时间,也必须给传统产业流程调整、管理调整来接受和适应这些创新的时间。”李德胜强调,“这是一个循序渐进式的系统工程,需要不时接收反馈并加以优化的螺旋式发展和相互促进的过程。”


在这一过程中,英特尔追求的不是颠覆,而是如何实现投入产出最大化。


李德胜分析说,人工智能落地可以在循序渐进演进过程中实现,基于现有架构进行评估、研发,可能是最高性价比的手段。同时,英特尔除全面的产品组合外,还将推出更多的软件和解决方案,并将秉持着开放合作的战略坚持与联盟、生态合作伙伴的协作共赢。英特尔还将致力于推动下一个十年领先的人工智能技术,包括量子计算等,为释放AI+的无限价值铺路。


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对于数-模转换(D/A转换)用高稳定度稳压电源电路,网友可能提出多个方面的问题。以下是一些可能的问题及其详细回答:

问题一:为什么数-模转换需要高稳定度的稳压电源?

回答
数-模转换器(D/A转换器)将数字信号转换为模拟信号,其输出精度和稳定性直接受到供电电源的影响。高稳定度的稳压电源能够确保D/A转换器在转换过程中电压波动小,从而减小转换误差,提高转换精度。此外,稳定的电源还能保护D/A转换器免受电压波动可能引起的损坏,延长其使用寿命。

问题二:如何设计高稳定度的稳压电源电路?

回答
设计高稳定度的稳压电源电路通常需要考虑以下几个方面:

  1. 选择合适的稳压元件
    • 稳压二极管(齐纳二极管):具有稳定的反向击穿电压,可作为简单的稳压元件。
    • 线性稳压器(LDO):提供低噪声、高精度的输出电压,适用于对电源噪声敏感的场合。
    • 开关稳压器:效率高,但可能引入一定的纹波噪声,需要适当的滤波电路设计。
  2. 优化电源滤波
    • 在稳压电源的输出端加入滤波电容,以减小输出电压的纹波和噪声。
    • 对于开关稳压器,可能需要额外的LC滤波电路来进一步降低纹波。
  3. 考虑温度稳定性
    • 温度变化会影响元件的性能,因此在设计时应考虑元件的温度系数,并采取适当的温度补偿措施。
  4. 采用反馈控制
    • 通过引入电压反馈控制环路,可以实时监测输出电压并调整稳压元件的工作状态,以保持输出电压的稳定。
  5. 选用高质量的元件
    • 使用低漂移、高精度的电阻、电容等元件,以提高电源电路的整体稳定性。

问题三:如何评估稳压电源的稳定度?

回答
评估稳压电源的稳定度通常需要考虑以下几个方面:

  1. 输出电压的纹波和噪声
    • 使用示波器测量输出电压的纹波和噪声水平,确保其在可接受的范围内。
  2. 负载调整率
    • 在不同负载条件下测量输出电压的变化量,评估电源对负载变化的响应能力。
  3. 线性调整率
    • 在输入电压变化时测量输出电压的变化量,评估电源对输入电压变化的抵抗能力。
  4. 温度稳定性
    • 在不同温度条件下测量输出电压的变化量,评估电源的温度稳定性。
  5. 长期稳定性
    • 在长时间运行后测量输出电压的变化量,评估电源的长期使用稳定性。

问题四:有哪些常见的稳压电源故障及其解决方案?

回答
常见的稳压电源故障及其解决方案包括:

  1. 输出电压不稳定
    • 检查稳压元件是否损坏或老化。
    • 检查滤波电容是否失效或容量不足。
    • 检查反馈控制环路是否正常工作。
  2. 无输出电压
    • 检查输入电源是否正常。
    • 检查保险丝是否熔断。
    • 检查稳压元件是否短路或开路。
  3. 输出电压过高或过低
    • 调整稳压元件的工作参数。
    • 检查负载是否过大或过小。
    • 检查输入电压是否在正常范围内。
  4. 温度过高
    • 检查散热系统是否正常工作。
    • 考虑增加散热装置或降低负载。

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