今天，谷歌AlphaGo與李世石進行了最后一場博弈，最終以4：1收官!

谷歌研發(fā)的人工智能系統(tǒng)AlphaGO與世界頂級圍棋手李世石之戰(zhàn)無疑吸引了全球的目光，也讓人工智能科學領域掀起了一場國際競賽。相對于高調的谷歌和Facebook等巨頭，人工智能領域的“隱形”高手也開始浮出水面，一家名為NovuMind(異構智能)的公司進入人們視野。近日，NovuMind宣布啟動其人工智能項目“異構神機”，加入人機對戰(zhàn)競賽。

由于圍棋程序需要的蒙特卡洛對策樹搜索以及和其它各種深度神經(jīng)網(wǎng)的無縫集成，需要大規(guī)模異構高性能超級計算機的支持，而NovuMind擁有全球頂級科學家的團隊，并建成了專為人工智能設計的超級計算機，訓練出成熟的深度神經(jīng)網(wǎng)，能夠設計并充分使用更強大的異構計算能力。在此支撐下，NovuMind開發(fā)的異構神機比Alpha GO更勝一籌。知名人工智能科學家、NovuMind創(chuàng)始人吳韌博士表示：“在訓練各種巨大的非常智能的神經(jīng)網(wǎng)方面，我們的技術和世界任何一家公司相比都毫不遜色。”

能夠與世界頂級圍棋手競賽，足見人工智能的發(fā)展之快。不過，僅僅競賽并非最終目的，人工智能也應廣泛應用于人類生產生活中。此前，筆者曾與吳韌博士進行一次深度交流，在異構智能應用上，吳韌博士不僅表現(xiàn)展示了對弈中領先于Alpha GO的信心，更堅定了異構智能在未來物聯(lián)網(wǎng)中廣闊前景，即為萬物智能提供無所不能和無處不在的“大腦”。

緣起：云端計算在物聯(lián)網(wǎng)的應用

在過去的一周里，阿里巴巴發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)整體戰(zhàn)略成為物聯(lián)網(wǎng)領域的一個重磅新聞，隨之而來的是“云腦物聯(lián)網(wǎng)”概念的推出，阿里認為智能終端產生數(shù)據(jù)大爆炸，數(shù)據(jù)的存儲、挖掘、實時處理，都需要依靠云計算。

云端作為設備“大腦”已成為一個物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢，正在成為市場的主流方向。在阿里之前，我們看到了太多的案例：機智云、Ayla物聯(lián)、AbleCloud、云智易等為連接設備搭建的云平臺成為市場寵兒，獲取數(shù)千萬甚至數(shù)億融資的新聞不斷爆出。的確，隨著網(wǎng)絡基礎設施的普及和連接協(xié)議標準化的推進，有了云端平臺的計算能力支撐，終端設備具備了智能化能力，從而直接改變人們生活。不過，從一開始，對于云端計算的質疑之聲并未停止，安全性、功耗、時延等方面的問題不斷暴露。

質疑：云端計算并不能支撐起物聯(lián)網(wǎng)全部應用場景

在賦予設備智能化的過程中，一些不得不考慮的因素讓云端到終端之間形成了屏障，使得很多終端與云端連接中的效率大大降低。

(1)老生常談的安全性：這是人們不厭其煩地討論的一大問題，數(shù)據(jù)從終端和云端之間傳輸中、云端存儲、處理等過程中不可避免讓人有這方面的擔憂。

(2)功耗的誤區(qū)：很多支持云端計算的觀點認為，數(shù)據(jù)在終端處理將形成大量能量消耗，而傳輸至云端處理將大大降低終端功耗。不過，在一篇題為《CNN optimizations for embedded systems and FFT》的論文中，實驗發(fā)現(xiàn)單位數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)墓拇蟠蟾哂诒镜靥幚砉模瑑烧咧蚁嗖罹谷挥邪偃f倍。因此，功耗并非云端的一個優(yōu)勢。

(3)帶寬和時延：雖然未來我們將建立起無處不在的網(wǎng)絡，方便所有設備無縫接入，但我們能保障網(wǎng)絡能夠隨時隨地滿足設備傳輸帶寬要求?對于實時性要求極高的終端設備，從終端到云端之間的時延會不會造成影響?例如車聯(lián)網(wǎng)方案中，車輛在瞬時碰撞情況下，數(shù)據(jù)傳輸至云端進行處理，再反饋給車輛，這一時延可能會造成事故發(fā)生。

除以上幾點外，還有不少因素對云端計算產生較大影響。在未來數(shù)百億甚至數(shù)千億終端聯(lián)網(wǎng)的背景下，有大量設備并不適合連接至云端，云端計算并不能支撐起物聯(lián)網(wǎng)所有場景，終端本地智能化也成為物聯(lián)網(wǎng)的另一趨勢。

趨勢：從萬物互聯(lián)到萬物智能，除了“云腦”還需終端的“大腦”

以往的互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡所連接到的每一個節(jié)點都是人，因此每個節(jié)點都有一個實實在在的大腦存在，能夠自行思考、自主決策;而物聯(lián)網(wǎng)時代，每個節(jié)點所能連接的是實體的物，本身并不具備思維能力。因此，物與物之間無縫連接、數(shù)據(jù)能夠實時傳輸這樣的“萬物互聯(lián)”場景只是四肢發(fā)達的“無腦物”聯(lián)網(wǎng)，并非物聯(lián)網(wǎng)的終極場景。對此，吳韌博士有自己的看法：物聯(lián)網(wǎng)中核心并非聯(lián)網(wǎng)，而是每一個“物”足夠智能，具備智能化的思維、決策能力，即I2oT(Intelligent Internet of Things)。也就是說，從“萬物互聯(lián)”到“萬物智能”方是物聯(lián)網(wǎng)的真正應用場景。

實現(xiàn)“萬物智能”的場景，近年來“云腦”的地位已明晰，然而，正如上文分析，大量無法連接至云端的設備也需要智能化的能力，因此需要大量終端擁有自身的“大腦”，從而補齊“萬物智能”的版圖。從這個意義上來說，更加靠近終端的“邊緣計算”將是實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)“大腦”的另一核心技術。IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)曾表示，構建一個“邊緣計算”系統(tǒng)，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一大趨勢。如果說，云計算代表物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的歷史成就，而“云計算+邊緣計算”代表了物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢。

為一個個終端裝上“大腦”，這方面已具備了一定基礎，包括深度計算的發(fā)展帶來的基礎。在吳韌博士看來，大數(shù)據(jù)+大計算構成了深度計算的驅動力。當前，大量設備不斷產生可收集的數(shù)據(jù)，我們所能運用的數(shù)據(jù)量實現(xiàn)高速增長，支撐深度計算的大數(shù)據(jù)基礎不斷完善;而另一方面，大計算也在不斷發(fā)展。吳韌博士曾對對弈比賽計算對抗水平的變化和同期芯片的運算能力變化數(shù)據(jù)做過一個時間序列的對比，發(fā)現(xiàn)兩者高度相關，也就是說，一旦芯片的計算能力達到一定水平，總有人將其變成與之相對應的高度的智能應用。因此，與之前相比，物聯(lián)網(wǎng)大量終端需要的智能“大腦”有了技術基礎，邊緣計算能力得到不斷提升。

實踐：從無所不能到無處不在

在吳韌博士看來，NovuMind公司在物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，正是扮演著賦予聯(lián)網(wǎng)設備具備思考、分析、決策“大腦”的能力提供者。對此，吳韌博士引入了異構計算的理念，他認為人腦實際上是一個非常精巧的異構計算的機制，在進行不同任務的時候，能夠用更少的能源、資源做更好的事情，未來聯(lián)網(wǎng)設備的“大腦”可以借鑒異構計算保證在較低功耗下，實現(xiàn)更多計算能力，從而讓智能物聯(lián)網(wǎng)廣泛應用。

通過大數(shù)據(jù)和超級計算機的訓練，讓一個智能化的“大腦”形成后，最終讓這個“大腦”廣泛應用到萬物智能的各種場景中，才是一個閉環(huán)的物聯(lián)網(wǎng)應用。與此相對應，吳韌博士總結其創(chuàng)立的NovuMind公司的理念為：用高性能計算、超級計算機獲取無所不能的人工智能能力，用異構計算讓無所不能的能力變得不出不在。

從“無所不能”到“無處不在”正呼應了吳韌博士認為的人工智能發(fā)展和應用的兩步走過程，也成為物聯(lián)網(wǎng)設備“大腦”的成長過程?？梢钥闯?，NovuMind在物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中所扮演的“大腦”能力提供者的角色。

為扮演好這一角色，NovuMind匯聚了20多人的技術團隊，包括曾負責過Nvidia、MediaTek、英特爾重要芯片的著名芯片設計、異構計算科學家，曾擔任HP Sprout產品線技術負責人的知名計算機視覺專家等，且建成世界一流的專為人工智能特別設計的超級計算機。除了設計超越谷歌AlphaGo的系統(tǒng)，更結合物聯(lián)網(wǎng)應用，讓人工智能進入并且改善人們的生活。這些方面的準備正在不斷實踐讓“萬物智能”無所不能，又無處不在。

云計算+邊緣計算的趨勢已經(jīng)形成，正在逐漸完善物聯(lián)網(wǎng)的“云腦”和“終端大腦”，就像過去幾年中“云腦”供應者贏得市場認可一樣，優(yōu)秀的“終端大腦”能力提供者也將成為物聯(lián)網(wǎng)領域一個重要的角色脫穎而出。