4月27号消息。2018年GMIC主题为“AI上万物”的行业峰会北京国家会议中心举行，27号卡内基梅陇大学教授美国工程院院士 Tom Mitchell、（GTOI）首席科学家，加州大学伯克利的教授杨林、美国高通公司全球技术副总裁李维兴就“AI和硬件包括芯片技术如何改变人工智能的本质”进行了圆桌对话，Tom Mitchell教授担任主持人。
杨林：玩转人工智能才能够真正达到产业化
杨林说：“人工智能现在已经进入到产业化阶段，从研发到产业化阶段需要几个新平台和新的做法。现在常用的平台是英伟达的GPU，包括Google的TPU。现在又研发了一块可以做到手机外USB一个很小的芯片，功耗低性能好。我现在希望大家把人工智能玩起来。一旦到玩起来，才能够真正达到产业化。”
李维兴：移动计算平台三优势
从人类的科技进步进入个人可以使用的产品，这条路非常重要的，从技术、从实验室、从学校到一些特殊的IC，最后是大家可以用的产品。李维兴说：“移动计算平台带来了一个非常好的机会，每一个不同的需求都会带给工程师一些挑战，透过这么大的一个平台的非常快速的迭代改进，造成所有好的技术、好的生产工艺都能够在移动平台上面发挥出来，这是第一个优点。”
第二：规模经济。因为移动计算平台的量大，所以可以让成本快速到达一个大家都可以负担得起的水平，这是关键。
第三：高度集成的需求。李维兴说要想使用方便就要缩小体量，缩小化带带来的好处是耗电量降低，待机时间、使用时间的增长。李维兴说：“这三个因素加起来，从使用方式、语音、无线上的互联网、APP上改变了大家的消费习惯。此外，AI又是另外一个非常重要的一种使用方式，它讲整个CPU、GPU、DIC，或者特殊为了AI设计的硬件的需求激发起来。透过一个高度集成，快速迭代的规模经济将这个东西带起来。所以高通认为这种AI在行动领域，甚至是其他不同的使用方式都会带来经济重要的推理。”
杨林：“万物长眼”，将来的趋势是机器智能
杨林说：“AI现在一方面是研发，“AI生万物”实际上相当于万物长眼，将来的趋势就是机器智能。”杨林分别就智能医疗、智能汽车、智慧城市、只能翻译等四个方面举了列子。下面我们在产业化怎么做，杨林说：“下面我们在产业化怎么做，我觉得一方面科研政府的项目；一方面是我们高中生、大学生家里退休的知识分子，都可以开发我们日常生活的人工智能硬件。”
李维兴：AI最重要的是框架
高通认为AI各种不同使用方式是非常丰富的，这是高通认为不管是硬件还是软件，更重要的是框架的原因。要框架提供出来，用非常方便集成的方式，让业界，甚至跨业界的使用方式都有机会做出来。”高通认为移动一定是跟着你的一种使用方式，这时候所谓云上面的训练跟推理，到计算机，到边缘侧，也就是手机侧的地方，甚至车子，都会是一个平衡。
杨林：两三年之内，AI的普及就会普及。
我现在统计的整个中国移动的手里相当于有8百台神州太湖的算力闲置没有利用起来。所以这是未来我们玩儿AI的一个最重要的平台。现在为了这个生态链，针对我们现在这个，作为第一个有高通的手机作为一个通用平台，外我们这个专用加速器，就是一个落地平台。还有区块链技术，区块链技术可以把大家所有的资源都利用起来，没有隐私的问题，也没有就是搞应用的人只是搜集数据，搞训练的人只是专家，白天上班，晚上替你开发应用，也不用公司高档的GPU或者是服务器，而是用他自己的手机。所以这个很快，我相信两三年之内，AI的普及就会普及。
终端侧做训练和推理很有必要
美国高通公司全球技术副总裁李维兴认为在终端侧做训练和推理很有必要，因为有非常多的个人资料，隐私是一个非常重要的问题。把一些重要的名字拿掉，也许传上网不是什么大问题，可是有些非常个人性的东西，必须要在人的身边，这时候能够在你的手机侧，透过你自己的资料去做训练，才能够好好的把它用起来。李维兴说：“当然这还有所谓低时延的需求可是同一个时间，从资料上去再下来，这个时延还是不是可以被忽略掉的，这个就在本地做相当多的运算，不管是所谓的本地训练还是什么都是非常重要的。第三个非常重要的一点就是可靠性。”
在论坛最后，卡内基梅陇大学教授美国工程院院士 Tom Mitchell总结到：“未来的图景它是一种分布式的计算机的环境，我们现在已经有了云的服务器和终端的移动手机，将来的图景是两者结合”
