各大企業的高管齊聚一堂探討了AI的現實情況和實際效用,大多數一致認為AI在更大的程度上是物聯網和自動駕駛等領域的應用使能工具。就像兩年前炒得最火的物聯網(IoT)一樣,很多相關概念到現在都沒有真正發生,但人們相信結合連通性和傳感技術,AI將使物聯網在實際的應用中起到作用。
他們試圖將AI推向世界,解釋AI適用于哪些地方并將它的炒作和現實分開。英飛凌科技CEO Reinhard Ploss說道:“AI是對你所擁有的數據以及背后所有算法的融合。”
意法半導體的總裁兼首席執行官Jean-Marc Chery也提到,處于邊緣的AI是一項漸進式創新,而并不是大家所認為的激進式創新。
意法半導體已經將某種形式的人工智能應用到工業制造,了解包含神經網絡組件的軟件如何收集晶片缺陷和工藝參數數據、尋找模式以及預測故障機制,而理解故障的根本原因需要強大的工程技能,因此,意法半導體的員工非常了解AI能做到和做不到的界限。
AI是一種使系統更加高效、決策更加迅速的加速器和使能器,但它無法接管人類的角色,也無法消除人類的創新思維,因為它本身無法創造新的智慧,只能幫助或暗示人類問題所在。在研發中,AI可以被用來加速開發的進程,在某個領域被訓練過的系統可以幫助科研人員改進該領域的相關研究。在這個方面,專家組提出了一個關鍵點,即AI涉及規則推理,無法驅動需要利用未知數據的事物,換而言之,計算機無法勝過人類的思維。
另外,AI的發展也存在地理差異:美國一直在從科學的角度引領AI發展;中國基于龐大的人口數量和社交媒體用戶量具備一定的數據深度,在AI的應用實現方面處于領先地位;歐洲則可以為基于AI的應用程序提供一種安全和隱私的視角來發揮作用。
顯然,汽車行業是AI應用的關鍵領域。不過,恩智浦汽車部門CTO Lars Reger認為對完全自動駕駛5級處理能力的愿景和期待正被壓低,人們突然將討論熱點轉向3級處理能力,因為現實的鐘聲已經敲響,人們正在經歷一個完整的炒作周期(The Hype Cycle),而目前正處在奔向泡沫化底谷期的下坡階段。
無論是汽車還是物聯網領域,客戶都要求企業能夠提供適當的功能服務。例如在物聯網中,恩智浦正試圖在正確的性能點上尋求能源的高效處理手,Reger還討論了構建可在不同領域使用的平臺,作為恩智浦推動價值鏈和與市場新進入者合作的戰略之一。
恩智浦正在把焦點轉向社會的按需文化,以共享汽車為例,在新時代里“所有者”的概念正在被淡化,但同時需要考慮的是,按需文化能走多遠?除了按需汽車、按需醫療等,終點在哪里?
Reger認為有必要足夠靈活地為沒有專業知識的新客戶提供服務,這些客戶可能正在智能家居,智能工廠或智能移動等領域中創建新的商業模式,但他們不一定有能力自給達到終點所需的技術或系統,就是為什么恩智浦正在努力創建更多的參考設計,并努力實現針對不同的領域具備同樣平臺的目標。
汽車的參考設計及其高性能計算引擎能被輕松地轉移到其他應用中,因此,恩智浦正在建立參考設計中心,為規模較小、經驗較少的客戶提供參考資料以幫助他們構建先進的系統,而此前只有具備專業領域知識的企業才能做到。
那么,AI被夸大了嗎?
在電子系統設計的世界里,AI也許未必被夸大,正如以上所述,生態系統中存在著很多現實,芯片供應商應該清楚地知道客戶真正面臨的挑戰,以及哪種類型的AI引擎或芯片可以幫助解決這些挑戰。
無論如何,工程師始終處在智慧(和實用)的地段,他們不會被假象所蒙蔽。盡管在主流媒體中炒作的成分更大,他們總是夸耀AI相當于智能電腦或機器人,幾乎能接管人類的一切活動,但這不會發生——至少在這幾年里還沒有發生。