台积电共同CEO魏哲家:AI是半导体重大商机

1.魏哲家： AI是半导体重大商机；2.前端AI——人工智能的末梢神经；3.全栈实力释放AI潜力，人工智能推动实体经济发展；4.谷歌推TensorFlow Lite：在移动设备上部署人工智能；5.谷歌AI专家预测：未来20年机器与人脑将合而为一；6.微软全球副总裁陈实：AI人工智能发展核心在情商

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1.魏哲家： AI是半导体重大商机；

台湾半导体协会（TSIA）昨（15）日举办2017年会，理事长魏哲家表示，人工智能（AI）将使人类生活更健康、安全及方便，这些科技都需要用到半导体，台湾半导体业者一定要把握机会。 但魏哲家也提醒，中国大陆正在倾全力发展半导体产业，台湾业者若不努力，未来发展将可能落后。

魏哲家也承诺，TSIA会持续扮演产业与政府的沟通桥梁，让台湾业者能无后顾之忧，协助台湾半导体产业再创高点。

AI商机，台湾要把握机会

魏哲家指出，人工智能让人类生活变得更健康、更方便，这些科技都需要用到半导体技术，如此重大的商机将是半导体产业千载难逢的机会。

他呼吁，台湾半导体业者一定要把握机会，因为若不再努力提升自己能力，未来很可能将会落后于全球半导体产业发展。

魏哲家表示，现在中国大陆消费市场崛起，占有全球三分之一的市场，对于半导体业者而言将是一大市场，但现在中国不论是地方或中央都在倾全力发展半导体产业，这将是对台湾的一大挑战。

半导体协会协助迎接挑战

面对未来的种种挑战，魏哲家说，TSIA不会偏向于特定公司或产业，将会一视同仁协助每一个会员面对未来挑战，TSIA将会扮演政府与产业之间的沟通桥梁，持续与政府在水、电、土地及人才等方面沟通，同时带动产业参与国际事务。 目前TSIA拥有的成果，也是历任理事长一棒接一棒的传承，未来会持续努力完成TSIA的任务。

TSIA于今年年会上，特别邀请到半导体先驱学者施敏，他同时也是浮闸内存效应（Floating-gate memory）的发明者。 魏哲家指出，若没有施敏的研究，今年大家手上拿的智能手机可能就无法顺畅的使用。

(工商时报)

2.前端AI——人工智能的末梢神经；

​​       集微网消息， 如同CEVA的市场信息副总裁Richard Kingston所述，人类社会正在进入第四次工业革命，同前三次工业革命一样（机械化，大规模生产和电气化，计算机和自动化），第四次工业革命将再一次改变人们的生活。

人类登陆地球曾经是古人的科幻，如今早已实现，今天我们面临自动驾驶、人机交谈的景象，对于未来我们不妨大胆设想。

知识和信息形式的变革是第四次工业革命如何改变未来最重要的一环。过去，知识写在纸上，保存在大学和图书馆里，人对其进行加工和利用。当今，知识存储在现代数据中心里，各种机器设备对其进行分析与运用。Kingston表示：“这是数字化进程中的一个巨大转变，世界也因此而改变。”

        从金融服务、医疗保健到零售、家居，这众多的行业和应用中，到处都是基于云计算的海量信息和数据。问题来了，该由谁来处理这些信息——云端还是带有人工智能的终端？实际上这两种方式将并存。Kingston补充说: “未来的终端将自主进行数据处理并决策，更重要的是它们会持续学习并将结果反馈到云端的知识库中，还可以针对特定的终端市场推出下一代网络。最近我看到的一些数据指出, 到2022年，大约50%的AI设备将内置机器学习功能——如果数据正确，这会是一个相当大的数量。”

在远端配备人工智能有助于解决下面的问题：

 时延：在安全至上的场景中尤为重要

 隐私：设备不应该发送私人数据到云端

 安全：云端的数据更容易受到黑客攻击

 网络覆盖：没有到云端的网络连接

 成本问题

Kingston继续说到：“如果你依赖于连接到云端来执行大量的AI处理，这将会引起一系列的问题。以汽车行业为例，处理时延就是一个大问题，而且你也不想将隐私数据存储在云端。”如此云云。

前端AI有大量的应用场景，比如：

    智能监控

 人脸检测

 语音生物识别技术

 声音检测

 运动传感

 连接性功能（Connectivity）

汽车电子

 视觉传感器

 通信

 雷达和激光雷达

 GPS

 连接性功能——蓝牙、WiFi、蜂窝网络

 数据融合和数据分析    

自前端AI被加入了智能手机中，神经网络处理器和硬件加速器逐渐成为主流技术，AI远端处理迈出了被业界广泛采用的一大步。苹果和华为都已经在他们的终端产品中引入专用神经网络处理器进行人脸识别，这种全部由终端完成的方案，优点是安全，私密和直接。

高通和英伟达也发布了应用于智能手机和其他移动设备的神经网络处理器。CEVA预测几年后每个带有摄像头的设备都将内置面向人工智能的视觉处理和神经网络处理器。到2020年，三分之一的智能手机将支持人工智能。

此外，同期内数据处理性能和功耗效率预计将增加十倍，这至关重要，因为智能手机对数据处理性能的升级需求远远高于电池容量的发展速度。Kingston继续说到:“电池容量的发展和（数据）处理能力升级差距巨大，而且这只会变得更糟。当你需要在这些设备上添加一个神经网络处理器，实时运行AI功能的时候，你将比以往任何时候都要快地消耗电池电量，如果电池技术的发展速度保持不变，你的设备将不能待机很长时间。因此，需要同时从处理能力和电池技术两方面来解决问题。”(见下图)。

CEVA的方案

前端AI涉及四个主要部分——通信、传感器处理、数据融合与数据分析，还有应用/实现。“CEVA针对前三部分提供解决方案。”

“放眼全局，我们着重解决前端AI市场面临的三个挑战——功耗、价格和不断飙升的性能需求。”CEVA通过技术授权给从终端到基站的各式设备来达成这一目标，这些设备包括声音设备、连接设备和无线网络设备。

不管怎样，目前的重点是视觉系统，包括计算机视觉DSP、神经网络，可以满足从手机到汽车等不同应用场景的加速器，还有神经网络框架。

全球摄像头的数量预计从2016到2022年期间会增长216%，届时将会有大约440亿设备带有摄像头（camera-enabled）。这种新的垂直增长趋势源自于越来越多的不同设备已经开始集成摄像头(见下文)。

        CEVA公司提供面向计算机视觉和人工智能工作负载CEVA-XM视觉DSP的整体解决方案，并提供图像处理和视频处理软件库，应用CEVA深度神经网络和硬件加速器，提供一个可扩展的视觉和深度学习解决方案。CEVA-XM计算机视觉和神经网络生态系统是一个开放的平台，已经获取了大量的授权许可，涵盖的终端市场包括无人机、监控、汽车电子、智能家居和机器人。

        CEVA最近也宣布与LG合作开发智能3D相机，将采用多核CEVA-XM4视觉DSP。同时LG通过在现有商用芯片上部署自研算法，有效地降低了成本。CEVA还和初创公司Brodmann 17达成了合作伙伴关系，这家公司在嵌入式设备上开发深度学习软件，在满足处理精度要求情况下，使用CEVA-XM处理器，处理速度可达每秒100帧，这比NVIDIA的Jetson X2平台的速度快了170%。

Kingston总结说:“我们将看到更多形式的人工智能设备投放市场，包括有智能手机、无人机、ADAS和监控设备。CEVA正致力于下一代计算机视觉和神经网络的产品开发，特别是潜力无限的神经网络技术，以及如何在数据中心建立最有效的网络训练系统。

“我们希望继续投资基于目前产品建立的人工智能生态系统，也希望可以购买一些额外的技术来丰富我们的产品，这样可以帮助客户更快地打进市场。CEVA早已经不再是一个只提供DSP核的通信公司，现在的我们为不同的领域提供了更为广泛的技术，让我们一起来拭目以待未来几年的发展吧！”

3.全栈实力释放AI潜力，人工智能推动实体经济发展；

集微网消息，今天，以“释放AI潜力”为主题，英特尔人工智能大会在京举行。英特尔展示了在人工智能方面的全栈实力和最新进展，并与百度、科大讯飞、京东、海康威视、美团云、中国电信、上海交通大学等行业用户代表以及特邀人工智能专家一道，就如何深化创新合作加速人工智能发展，促进人工智能和实体经济深度融合等话题，和众多与会嘉宾和媒体记者一道，展开深入讨论和分享。

作为面向未来最具变革性的力量，人工智能已经驶上发展的“高速路”，并将对世界经济带来重大影响。随着数字化革命进程的加快，数据越来越多、越来越复杂、越来越多样，企业必须迅速做出关键决策，拥抱人工智能战略，驾驭数字洪流，不断增强经济创新力和竞争力。

数据是未来机构的创新力量，激励我们去展开想象，以人工智能等技术去实现源自海量数据的创新，解决现实挑战。英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理Fiaz Mohamed表示，英特尔提供了端到端的、业界领先的人工智能全栈解决方案——包括计算、存储、网络等硬件平台和多种软件工具及函数库，优化开源框架，与合作伙伴紧密携手挖掘数据价值，加速应用部署，充分释放人工智能的潜力。

英特尔公司人工智能产品事业部业务拓展总经理 Fiaz Mohamed

人工智能的应用场景十分复杂，需要不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，才能有效提升数据洞察的速度和准确性。充分利用自身技术和产品创新的整合优势，英特尔提供了独一无二的人工智能全栈解决方案，包括：领先而完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔®Nervana™神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等；针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（Intel® MKL以及数据分析加速库（Intel® DAAL）等；支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；构建以英特尔®Movidius和Saffron为代表的平台以推动前后端协同人工智能发展。英特尔人工智能全栈解决方案致力于帮助广泛的行业和企业更方便地获取、开发和部署人工智能应用，并将人工智能潜力在金融、医疗、自动驾驶、安防、工业等各个领域充分释放出来。

英特尔®人工智能全栈解决方案

面向未来，英特尔正在进行多种适合人工智能计算架构的开发与研究，以突破传统人工智能产品的极限。不久前英特尔正式宣布业内第一个面向神经网络处理的芯片英特尔®Nervana™神经网络处理器(Neural Network Processor，NNP)，和拥有13万个神经元和1.3亿个突触连接的自主学习神经元测试芯片Loihi，可模仿大脑根据环境的反馈来“自主”学习。

人工智能是中国引领全球的巨大机遇，数据洪流是推动人工智能应用加速普及的推动力。中国是世界第一数据大国，也必将是人工智能创新的全球领先者。在探索发展人工智能的战略进程中，中国正在将人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。作为中国的高价值合作伙伴，通过打造多元生态、拓展深度合作、促进应用突破，英特尔正与一个庞大且多样化的生态系统合作，积极探索人工智能在到医疗、交通、互联网、科研、制造、通信等领域的应用部署，以利用人工智能实现企业变革，推动中国实体经济发展。

英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭

英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示：我非常兴奋地看到十九大报告明确提出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。这一直是英特尔的工作重点。作为科技公司，英特尔在发展人工智能方面大力投入，从核心产品到前沿技术，从产学研协作到应用落地，一路推动全栈式人工智能技术方案的发展，大力支持中国创新和实体经济升级。

4.谷歌推TensorFlow Lite：在移动设备上部署人工智能；

新浪科技讯 北京时间11月15日早间消息，谷歌今天发布了TensorFlow lite，让应用给开发者可以在移动设备上部署人工智能。这个移动版谷歌开源人工智能项目最早是在I/O开发者大会上宣布的。

TensorFlow Lite可供Android和iOS开发者使用。

自从TensorFlow Lite今年5月公布以来，已经出现了多个在移动设备上与之竞争的产品，包括苹果的CoreML、移动设备上的Clarifai人工智能云端训练服务，以及华为Mate 10使用的麒麟970这样的人工智能处理器。

TensorFlow Lite发布时还提供了有限的预训练人工智能模型，包括MobileNet和Inception v3物体识别计算机模型，以及Smart Replay自然语言处理模型。开发者用自己的数据集训练的定制模型也可以部署在上面。

TensorFlow团队在官方博客中表示，更多模型和功能也将根据用户需求逐步添加进去。

TensorFlow Lite使用Android神经网络API，可以在没有加速硬件时直接调用CPU来处理，确保其可以兼容不同设备。（思远）

5.谷歌AI专家预测：未来20年机器与人脑将合而为一；

【网易智能讯 11月15日消息】2017年，公众对于人工智能技术的态度似乎徘徊于恐惧未知和谨慎乐观之间。然而，越来越多人相信，人工智能将对人类发展产生至关重要的作用。这些相信的人既不是局外人，也不是与众不同之人——实际上，他们正在谷歌等公司从事前沿技术的研究工作。

谷歌人工智能与未来主义专家Ray Kurzweil在上周召开的外交关系委员会“亲密问答环节”上发表了讲话。在公众看来，Ray Kurzweil对人类未来所持的观点可能有些激进，因为在公众的意识中，头条新闻中Elon Musk和斯蒂芬·霍金对于第三次世界大战的警告已经给他们留下了深刻的印象。

他随即指出，当今时代是人类有史以来最好的时期。他的意思是，大多数人都不知道，饥饿和贫困状况已经处于有史以来的最低水平。“全球三十亿人口拥有智能手机，我一开始以为是二十亿，但事实证明是三十亿。”再过几年，这个数字就会变成六十亿。”他说到。

人类历史上最致命的战争第二次世界大战结束于72年前。自那时起，人类就陷入了无数小规模冲突、警察行动甚至是真正的战争之中。然而，美国仍陷于其历史上持续时间最长的战争之中且看不到尽头—。目前，人类正在享受人类文明史上前所未有的和平时期。

但也有人惧怕，人工智能将在某种程度上影响这一进程，并使人类卷入另一场“毁灭”级别的事件之中。如果是原子弹这样的技术使得二战达到有史以来最致命的毁灭，那么，第三次世界大战的破坏性岂不是更大？

据Kurzweil说，事实比这复杂得多。他认为，我们之所以能够在如此长的时间内和谐共存（在宏观的历史背景下），部分原因在于民主主义已经开始在全球范围内生根发芽。同时，他还认为，通讯技术的进步直接促成了民主主义的兴起。根据他的说法：

一个世纪前，民主国家的数量屈指可数；两个世纪前，民主国家的数量更是少之又少。目前，整个世界似乎变得更加和平安宁了。但事实并非如此，因为我们对世界所存在问题的判断正在愈加明晰。

那么接下来会发生什么呢？他相信我们所拥有的生物学特征会逐渐减少，因为人类在不断进化，而我们进化的下一个阶段将是技术的内部应用。人机混合的结果并不是金属怪物。它只会成为你大脑中的一个芯片，而不是你手中的iPhone手机。

在未来，与其问谷歌“嘿，今天的天气怎么样？”，然后等待来自闪烁方框的答案，不如来点更震撼的：脑海中浮现出了天气，然后就可以直接得到答案。

Kursweil认为，截止到2029年，“医疗机器人可以进入我们的大脑，并将我们的新大脑皮层连接到智能云”。

即使对于经常报道人工智能的科技记者来说，这个想法也非常令人震惊。很难想象，在贾斯丁·比伯35岁之前，人们可以将大脑与云连接在一起。

但是，不要冒然否认Ray Kurzweil的观点：他是很少犯错的。他已经做了成百上千个科技领域的预测，按理来说，这应该是未来学家所做的事情，但是他所做出的预测90%都是正确的。

根据Kurzweil的说法，未来是不可思议的，但值得一提的是，他认为当今时代也相当了不起。他提醒我们，“就在几年前，我们还拥有类似智能手机的通讯设备，但它们运行得不流畅，”他说得没错。

如今的智能手机能够轻松应对复杂的语音指令，比如“找出我去旧金山时拍摄的所有照片”，“播放《星际迷航：下一代》第三季第16集”等等。如今的手机能够识别说话者，即使是在播放音乐的时候，也能识别出你的声音，并毫不费力地执行命令。

而就在几年前，我们大多数人通常很快就会放弃使用语音控制，因为我们厌倦了无休止地重复指令。我们认为，我们一定会等到技术改进的那一天。现在呢，真的是好多了。

根据Ray Kurzweil等专家的说法，如今，人工智能已经切实地影响到了我们生活的各个领域。作为个体，我们也许不能马上注意到这些变化，但我们对机器学习的依赖程度却在呈指数级增加。

在背后促使人工智能革命进展的是加速回报定律，以及Ray Kurzweil所作出的预测。对于机器学习能力极限的界定，恐怕还将需要随时随刻重新进行评估。（英文来源：The Next Web 编译：网易见外翻译机器人 审校：郁郁）

6.微软全球副总裁陈实：AI人工智能发展核心在情商

未来一位合格的AI仅仅聪明有足够的智商也许还不够，还得有感情和足够的情商。微软全球副总裁陈实在参加2017中国国际工业博览会子活动2017全球城市信息化论坛期间接受了第一财经记者的专访，从微软的视角解析了目前炙手可热的AI人工智能的未来将何去何从。

2017中国国际工业博览会上，首次设立了“AI人工智能”专区，在这一舞台上中国公司展现了各自在相关领域的最新科技创新和应用成果。其中有寒武纪推出的世界第一块用于智能手机的人工智能专用芯片、上海依图研发的全球人脸识别测试四项世界第一的算法及其应用，以及目前全球融资额最大的人工智能公司商汤科技推出的中国唯一自主研发的深度学习平台。

对于纷繁多彩的AI人工智能应用，陈实对第一财经记者强调，人工智能的高速发展有三个重要的因素，而首先是大数据，无处不在的互联网、物联网、传感器，提供了大量的数据，在上世纪90年代初，全世界互联网每天产生的数据综合总量不超过100个GT，但是今天每秒钟所产生的数据量就是当初的1000万倍甚至1500万倍。

其次是云计算，强大的云计算使全球信息更加普及，并比以前更方便地去访问这些信息，并能够更好地来处理这些信息。“今天我们手中的智能手机计算能力已经远远超过了笔记本和电脑的计算能力，同时因为有了互联网和云计算，全世界的知识很容易汇聚到我们的指尖下。”

此外就是强大的算法，在训练计算机复杂任务方面，目前研究已经有了突破性的发展，“我们正在训练计算机能够去看、去听、去了解、去理解，来实现比尔·盖茨在25年前的愿景。”

陈实认为，要成就上述愿景的核心是实现人机的双向对话，当计算机能够像一个普通人一样可以说话，而每个人可以跟计算机进行沟通和工作，这就是对话式的人工智能，这也是人机交互重要的第一步。

“为了达到这一步需要解答这样的问题，人类的智慧是什么？有的人会说是智商，我们通常用智商来衡量和代表一个人的智力水平，可以通过一些标准的测试方式来测试出智商，但是模仿人类思维真正的体验，需要更进一步地对人类感情的识别和反应，这就是我们所说的情商，也是人类智能表示一个非常重要的方面。”陈实特别指出情商对人工智能的重要意义，人工智能就会从纯理性的处理算法，转向包含了人类情感的综合算法，也就是所谓的情商。

陈实进一步指出，在人与人交流的时候，人们会通过注意到对方的语调和手势来了解对方所要表达的情感，比如说幽默、兴奋、激动等等，“我们相信对构建成一个成功的人工智能来说，情商和智商同样重要。”

陈实介绍，微软此前推出了数字个人助理小娜，研发团队已经较成功地开发了其智商，与此同时微软也在培育拥有情商的智能机器人小冰，在陈实看来，这是微软研究院一个突破性的创新成果。

小冰的情商能力使其与三位当代诗人一起PK作诗，三位诗人有两位被“他”淘汰，“他”还出版了自己的诗集，是第一位出版诗集的人工机器人。

不仅是微软，隶属于谷歌的DeepMind公司此前也宣布，其研发的计算机在完成对人类的智力挑战之后，研发团队已经找到了给计算机植入情商的方法。这意味着预言中的“故意不通过图灵测试”的计算机，有望在未来出现。而在这之前，谷歌的AlphaGo已经接连战胜了中韩围棋冠军柯洁和李世石。

供职于DeepMind公司研究院、AlphaGo主要设计人大卫·席尔瓦（David Silver）表示，或许人从来就不是世界的中心。万物只是在和人协作，各有其本身目的和归宿。人只是世界演化的一个阶段。

不过，陈实强调，即便是拥有了情商的人工智能，对其正确的理念仍然应该是确定人工智能是作为人类能力的有益补充，而并不是人类能力的替代。人工智能可以增强人的视觉、听觉、分析推理和行动能力，比如配有AI的车辆可以有能力区别路标，看见路上的行人，配有AI的医学成像体系可以帮助医生及早发现疾病倾向，得以及时治疗，出国旅游时，配有AI的翻译机能够及时进行笔译和口译等等。