大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于阿里將發(fā)布AI眼鏡的問題，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹阿里將發(fā)布AI眼鏡的解答，讓我們一起看看吧。

1. 剛宣布的阿里最強AI芯片背后，是中國芯片換道超車的開始嗎？
2. 阿里AI踏入醫(yī)療“冷門”，它會是一門好生意嗎？

剛宣布的阿里最強AI芯片背后，是中國芯片換道超車的開始嗎？

謝謝邀請，剛才看到一個更驚人的消息，阿里自己開發(fā)的數(shù)據(jù)庫運行速度是甲骨文的兩倍，

從最近幾年一連串的好消息看，國家真的強大了 ，如超算一直排名第一(偶爾美國短暫領(lǐng)先)，量子通信衛(wèi)星，

核聚變裝置，華為通信領(lǐng)域的多重重要芯片，龍心CPU（其它幾種)，600公里時速的磁懸浮列車，大飛機(919、929)，殲20，最新亮相的東風(fēng)41和17，

航空母艦，玉兔號月背著陸等等，都不是一般國家所能做的，如沙特比較有錢，日本、德國、法國技術(shù)比我國強，但都沒有如此全面領(lǐng)先的成果，這些成功絕不是“錢+技術(shù)”這么簡單，

而是需要超強的組織和協(xié)調(diào)能力，最簡單就是第五代隱身戰(zhàn)斗機，多個國家都想搞，結(jié)果目前只有美國中國俄羅斯成功，阿里的智能芯片也側(cè)面證明了祖國的強大已經(jīng)不是GDP數(shù)字問題了， 而是真實的科技強大。

謝謝邀請，

先說說阿里AI芯片的背景，是阿里巴巴的達摩院的產(chǎn)物，單獨的公司名字叫平頭哥半導(dǎo)體公司，當(dāng)然不是完全的零基礎(chǔ)啟航，收購了中天微系統(tǒng)有限公司加上達摩院自由的芯片研發(fā)團隊組合在一起，相當(dāng)于基礎(chǔ)和創(chuàng)新重新組合，再加上強有力的后臺資金支持，這些必然的因素造就了含光800的誕生，但從芯片設(shè)計理論上講含光屬于定制版本的芯片，在宣傳的時候?qū)ｉT加上了業(yè)內(nèi)最具推理能力的智能芯片，而這次的芯片推出還能直接使用在阿里的云端系統(tǒng)，主要還是給自己家的云端系統(tǒng)服務(wù)，也能更快的發(fā)現(xiàn)和解決問題。

是不是因為阿里的AI推理芯片覺得成績就認(rèn)定了中國芯片就已經(jīng)實現(xiàn)彎道超車了，下這種結(jié)論明顯對于這個行業(yè)了解不深刻，以致于很多懷疑既然平頭哥這么短時間內(nèi)就搞定了AI芯片，那么華為投入上千億來研發(fā)芯片是不是有浪費的嫌疑，持有這種觀點的人明顯對芯片領(lǐng)域了解不是很透徹，華為研發(fā)的屬于全功能的通用芯片，通用芯片一旦取得突破在別的行業(yè)很容易就跨越過去了，所以華為在芯片取得真正突破接連在各個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)突破，平頭哥這次發(fā)布的AI芯片主要是在推理能力上做了大量的定制，屬于定制版本的AI芯片，里面只是針對某種特定的應(yīng)用場景發(fā)布的芯片，加上阿里巴巴互聯(lián)網(wǎng)公司屬性，在宣傳上找到亮點所以讓很多國內(nèi)的民眾一下子沸騰了，還因為真的中國芯片已經(jīng)開始彎道超車了。

目前主流的AI芯片有GPU，F(xiàn)PGA，ASIC專用芯片三大類，常見的TPU，NPU是基于這三種基礎(chǔ)上組合與延伸。在這款芯片里面有個非常關(guān)鍵推理，這是人工智能中非常重要的一個字眼，訓(xùn)練和推理是人工智能自我學(xué)習(xí)的兩種方式，但是兩個過程又不是孤立的需要互聯(lián)搭配來使用，但兩者還是有著非常大的區(qū)別，訓(xùn)練的成本會更大，但是在以后的使用過程中會更加順暢，訓(xùn)練對于芯片的要求也會更加嚴(yán)格。推理更像是實戰(zhàn)，但是必須依賴于訓(xùn)練，含光就是一種標(biāo)準(zhǔn)的推理芯片，屬于ASIC特殊定制類型。

GPU類型的AI芯片主要類型，之所以是GPU不是CPU是因為，GPU本身擁有多核計算處理能力，可以很好的支撐大數(shù)據(jù)的并行運算，非常適合適度學(xué)習(xí)的實際場景。目前的GPU還是AI芯片的主流趨勢，在這塊顯卡霸主Nvidia的GPU處于絕對的領(lǐng)先地位。FPGA屬于可編程矩陣，本質(zhì)上就是可編程的芯片，相當(dāng)于把硬件芯片進行再次編程，這種方式對于靈活多變的人工智能有著極大的相似之處，目前主要使用在云端和設(shè)備端推理的使用上，在這個領(lǐng)域intel和微軟都在下大功夫研究，這個領(lǐng)域的霸主XILINX賽思靈，從應(yīng)用范圍上講在邊緣計算領(lǐng)域應(yīng)用的比較多。ASIC屬于專有的特殊定制領(lǐng)域，專門為了某種算法而打造，相當(dāng)于屬于功能單一的芯片，體積小，功耗低等特點。

了解了智能芯片的主要背景就能知道含光800在整個芯片領(lǐng)域的地位了，整體來講國內(nèi)的半導(dǎo)體行業(yè)距離現(xiàn)金還有很長的一段路可走，但是像華為，阿里巴巴這種技術(shù)性先驅(qū)企業(yè)還是值得贊揚，畢竟解決了從無到有的過程，即使在這個階段夸大宣傳一點也能極大的激發(fā)別的企業(yè)的信心，在非常困難的情況下一樣能夠做出先進的產(chǎn)品，現(xiàn)在講彎道超車還是有點過早，但可以講是取得巨大進步。后者可以最大程度的仿效，所以平頭哥半導(dǎo)體這種突破還是值得高度贊揚，希望能幫到你。

從目前的用途來看，AI 芯片指向的云端計算和物聯(lián)網(wǎng)在未來都有著充滿發(fā)展空間，其中物聯(lián)網(wǎng)本身也是云計算未來發(fā)展的重要場景。通過云計算的落地場景反向向芯片要能力，又通過商業(yè)化鍛煉芯片能力將幫助包括阿里在那的云計算廠商迅速打開局面，最終形成良性循環(huán)。

作為芯片領(lǐng)域的新興參與者，這場由云計算廠商業(yè)務(wù)場景推動的芯片發(fā)展，包括阿里、華為、百度等云計算廠商的入局將很有可能改變整個未來芯片產(chǎn)業(yè)格局。

不過，云計算廠商研發(fā)芯片并不意味著它和芯片廠商就站在截然對立面，芯片廠商的研發(fā)實力和成熟生態(tài)仍然是云計算廠商短期無法企及的，雙方合作和競爭將會是一場漫長的拉鋸。但至少，如阿里巴巴平頭哥首席科學(xué)家元尊所說，AI 時代對于我們芯片設(shè)計來講是一個激動人心的戰(zhàn)國時代。

2017 年，在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將 AI 芯片視作整個人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的基礎(chǔ)元件，決心加強扶持行業(yè)發(fā)展，使中國上不再次掉隊。目前來看，在未來芯片的核心中，憑借云計算服務(wù)，包括阿里、華為在內(nèi)的中國廠商已經(jīng)為中國曾無法深度參與的領(lǐng)域打開了一道口子。從目前的用途來看，AI 芯片指向的云端計算和物聯(lián)網(wǎng)在未來都有著充滿發(fā)展空間，其中物聯(lián)網(wǎng)本身也是云計算未來發(fā)展的重要場景。通過云計算的落地場景反向向芯片要能力，又通過商業(yè)化鍛煉芯片能力將幫助包括阿里在那的云計算廠商迅速打開局面，最終形成良性循環(huán)。

作為芯片領(lǐng)域的新興參與者，這場由云計算廠商業(yè)務(wù)場景推動的芯片發(fā)展，包括阿里、華為、百度等云計算廠商的入局將很有可能改變整個未來芯片產(chǎn)業(yè)格局。

不過，云計算廠商研發(fā)芯片并不意味著它和芯片廠商就站在截然對立面，芯片廠商的研發(fā)實力和成熟生態(tài)仍然是云計算廠商短期無法企及的，雙方合作和競爭將會是一場漫長的拉鋸。但至少，如阿里巴巴平頭哥首席科學(xué)家元尊所說，AI 時代對于我們芯片設(shè)計來講是一個激動人心的戰(zhàn)國時代。

2017 年，在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》將 AI 芯片視作整個人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的基礎(chǔ)元件，決心加強扶持行業(yè)發(fā)展，使中國上不再次掉隊。目前來看，在未來芯片的核心中，憑借云計算服務(wù)，包括阿里、華為在內(nèi)的中國廠商已經(jīng)為中國曾無法深度參與的領(lǐng)域打開了一道口子。

中國科技經(jīng)濟發(fā)展趨勢與美國相比較，與1946年中國共產(chǎn)黨與中國國民黨比較極為相似，勝負(fù)走向已經(jīng)初露端倪，中國的科技發(fā)展國民經(jīng)濟超過美國是早晚的事。當(dāng)然在超大規(guī)模集成電路電路方面，中國還有短處，但在奮力追趕，超越美國也是必然的發(fā)展趨勢。

祖國正在奮力拼搏進取，快速崛起勢不可擋。

AI片與我們平時所指的 芯片是兩個不同的概念,我們常說的芯片概念是指通用的芯片，所以我們國的芯片行業(yè)要全面彎道超車 ，目前還是不可能的，有很長很長的路需要走。

簡單的說 當(dāng)前的芯片主要有兩個難題，一方面是芯片的制造工藝問題，制造工藝 可以找一些代工工廠去加工，是特別難以解決，一個才是核心的問題 就是芯片的設(shè)計，芯片的設(shè)計其實 一個數(shù)學(xué)方面的課題，需要有良好的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)教育。年的奧林匹克數(shù)學(xué)競賽 冠軍們不知道都去了哪里，芯片設(shè)計正是需要這種在數(shù)學(xué)方面鉆得很深很深的天才。

阿里AI踏入醫(yī)療“冷門”，它會是一門好生意嗎？

Ai進入醫(yī)療領(lǐng)域是很多大小公司都在做的事，因為這個落地場景的切入，與ai本身的落地簡直渾然天成。

一開始聽到這個論點，可能會讓人覺得吃驚。事實卻與直覺相反。

目前的ai主要是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)技術(shù)。通俗來說，就是目前的人工智能主要還是從大量的數(shù)據(jù)中提煉出數(shù)據(jù)規(guī)律。與小學(xué)生做數(shù)學(xué)規(guī)律題類似。只是這個數(shù)據(jù)集非常大，提煉出的數(shù)據(jù)規(guī)律更復(fù)雜些。

但是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，其本身的推理能力，長記憶聯(lián)想能力，以及對知識結(jié)構(gòu)本身的理解都不太行。

我們聯(lián)系下醫(yī)生的工作。醫(yī)生主要的診斷過程無外乎，望聞聲切，其實都是病人身上的各種各樣的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)會通過各種體檢設(shè)備，把這些指標(biāo)都量化，數(shù)據(jù)化。診斷的過程就是根據(jù)這些數(shù)據(jù)來確定病情的過程。

診斷過程并沒有復(fù)雜的邏輯推理，長期記憶，只是根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)來確診。這個過程和目前主流的Ai學(xué)習(xí)是相當(dāng)一致的。所以，對于Ai去從事醫(yī)生診斷的工作，我認(rèn)為還是非?？尚械?。只是這個過程醫(yī)生愿不愿意配合，就不好說了。

當(dāng)然，關(guān)于醫(yī)療中的拿藥，導(dǎo)航，結(jié)算，體檢，都不太需要人力。只有需要人文關(guān)懷，又情況復(fù)雜的崗位，還是人更合適。比如，護士，保潔。

對于ai進入醫(yī)療領(lǐng)域，我認(rèn)為是好事情。可以緩解相當(dāng)一部分醫(yī)患緊張造成的矛盾。當(dāng)然醫(yī)療ai落地的過程與其他對置信度要求極高的行業(yè)落地是類似的，需要分多步走。

到此，以上就是小編對于阿里將發(fā)布AI眼鏡的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于阿里將發(fā)布AI眼鏡的2點解答對大家有用。