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AI 技术8大新趋势,据说有80%的人不知道


时间:2017-10-12 作者:黄倾城
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总体来说GPUFPGA快,而在功率效能方面FPGAGPU好,所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。例如,苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测晶片加上神经引擎运算功能,整合高达8个元件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应元件、距离感应器、环境光感测器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

趋势6AI自主学习是终极目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。

首先,是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)

目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

趋势7CPUGPU(或其他)结合是完美架构

未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,最完美的架构是把CPUGPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

趋势8AR成为AI的眼睛,两者互补、不可或缺

未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

展望未来,随着AI、物联网、VR/AR5G等技术成熟,将带动新一波半导体产业的30年荣景,包括:记忆体、中央处理器、通讯与感测器四大晶片,各种新产品应用晶片需求不断增加,以台湾在半导体的竞争力绝对在全球可扮演关键的角色。

关键词:仪器仪表 测试测量 AI 机器人    浏览量:1796

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