是时候让企业拥有“AI自由”了( 二 )

来自南京大学人工智能学院的俞扬教授，在人工智能领域有着多年研究经历，他认为，当初AlphaGo登场时的登峰造极与今天人工智能产业落地面临的焦虑，核心差异点来自实验室人工智能与企业人工智能价值点的“错位”：
“实验室里是看什么样的技术难，就去解决什么样的技术，能解决这些问题就能够带来技术价值；但在企业里，要面向客户创造价值，至于这个技术到底是难还是简单，这可能不是第一位的。 ”
俞扬教授通过制造业举了个例子：传统工业企业的数字化水平参差不齐，没有很好的数据提供给人工智能训练。而对企业来说，如果数字化阶段的成果不明显，对于智能化的投入就会很犹豫。
正如俞扬教授所说，对更多企业来说，相比那些远在天边的愿景，更切实的需求是，让人工智能给当下的企业系统运转增效和变现。否则，就会像前文制造业企业工程师吐槽的那样，人工智能落地之后，很可能会演变成一场大型的“自讨苦吃”现场。
这也是为什么，这一轮以深度学习为代表的人工智能概念最初兴起的两三年里，很多公司都会宣传算法的精准度与排名，而近两年这样的现象越来越少——只追求算法上的优异，无法从根本上帮助企业解决实际问题，人工智能落地需要的是更加全面地解决问题的能力。
俞扬补充：
“应用层面，只有帮企业创造更多的利益，企业才会很愿意去投入，甚至愿意把前面的数字化缺口也给补上。 ”
这一切并不容易，在企业与老百姓享受到人工智能带来的高效与价值之前，它需要接受底层硬件厂商的技术支持、中间人工智能公司对解决方案的集成、以及最终应用企业的验证与修正。
而这也正是本次“英特尔至强非凡现场”直播中，代表底层硬件技术提供方的英特尔会与深耕人工智能一线市场的解决方案提供商第四范式坐在一起，共同谈论这个话题的意义所在。
让人工智能开箱即用
直播中，一台竖立在直播台后的人工智能软硬件一体机，成了几位嘉宾的讨论焦点。

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没有对比就看不出差别，人工智能行业的流行背景依然是：大多数人工智能公司，都会将自己的业务集中在与算法密切相关的软件和服务上，很少涉足硬件。而将软硬件结合作为一个完整产品售卖的形式，在这个行业中还非常少见。
对于这台设备，在第四范式担任研发副总裁，负责基础技术的郑曌很有发言权。他认为，将软硬件一体化集成，可以帮助企业减少在人工智能应用搭建环节的投入和弯路，并更快取得效果。
“绝大多数企业在人工智能转型中并不具备像互联网巨头一样端到端的能力。人工智能一体机将软硬件进行协同优化和设计，可以帮助企业高效率的完成人工智能应用的搭建，同时达到较高的性价比。 ”
正如前文所说，人工智能的落地，远远没有“在电脑上装个软件”那样简单，而是需要应用、数据、算力各个环节的联接。在这样的情况下，与技术合作伙伴一起构建“生态级支持” ，要比只开展点对点的技术合作更容易实现应用的落地。换句话说，生态级的难题，也需要生态级的解决方案。
而人工智能软硬件一体机中这些技术与产品的整合，正是从这种生态级解决方案的角度出发，正是为了填平人工智能，从走出实验室到走入企业过程中的那些“落差” 。
在这其中，如：至强可扩展处理器、傲腾持久内存、FPGA芯片、白牌服务器等，这些核心组件所凝聚的、源自英特尔整个硬件生态的优势，为第四范式提供了强大的助力。作为在芯片领域有着多年技术投入的英特尔来说，这些产品涉及了数据的采集、传输、计算、存储等多个领域，在智能化转型的过程中，也就意味着对整个数据生命周期的覆盖。