《突破 | 引领人工智能浪潮的新型光存储技术》

  • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
  • 编译者: husisi
  • 发布时间:2024-07-01
  • 随着互联网、物联网、云计算以及人工智能的快速发展,我们仿佛置身于一片浩瀚的数据海洋中,生活中新产生的信息、图片亦或是视频,都在不断地对数据海洋进行扩充,永无止境……然而,数据的不断剧增也给人们的日常生活带来了一系列的问题,例如:数据存储容量的不足、硬件的存储密度亟需提升等等。为了更好地存储和管理海量的数据、提高数据存储密度,基于低功率激光束与介质相互作用,使得介质的某种性质(如反射率、反射光极化方向等)发生改变,进而实现信息存储的新型光存储技术吸引了人们的广泛关注。

    图1 存储技术的发展示意图:从传统光盘存储到固态硬盘存储,再到新型光存储

    如图1所示为存储技术的发展示意图。光存储技术起源于20世纪60年代,经历了CD、DVD以及BD三代产品更新迭代。随后,全固态硬盘(SSD)、硬盘(HHD)等存储技术的快速发展,其存储密度、容量不断增大和成本不断降低,逐渐取代了传统光存储,从此传统光存储市场开始走向衰弱。随着人工智能黄金时代到来,AI大模型训练的需求,数据成为了一种刚需。根据国际数据的预测合作(IDC)2018年,全球数据将增至到2025年为175 ZB,到2035年为2142 ZB。而主流的数据保存方法,例如传统的硬盘和磁带等存储方法,面临着存储寿命和能耗方面的严峻挑战,难以胜任庞大的现实需求。此时,全息光存储技术、多维光存储、超分辨率光存储等新型技术凭借其卓越的离线存储能力、巨大的数据容量和持久的存储寿命,在数据存储领域的重要性日益凸显,同时相关的研究开发也成为了全球相关研究团体及科技公司的关注焦点。

    数据存储的未来:新型光存储技术

    1994年德国科学家Stefan W. Hell教授提出受激辐射损耗显微技术,首次证明了光学衍射极限能够被打破,并在2014年获得诺贝尔化学奖。突破了传统光盘存储的物理限制,实现更高存储密度、更快读写速度、更长保存寿命和更低能耗的数据存储方案,进而满足大数据时代对海量数据存储的需求,人们也针对全息光存储、多维光存储、超分辨率光存储等新型光存储技术领域开展了一系列的研发攻关,并取得了较为丰硕的成果。

    (1) 全息光存储技术

    如图2所示,全息光存储技术通过两束激光的干涉现象实现数据存储,可以将二维数据页图案存储在三维体空间中,从而提升存储密度和数据存取速度,在这一过程中,一束激光(信号光束)携带待存储的信息,通过与另一束未携带信息的激光(参考光束)相遇,产生干涉条纹,这些条纹作为信息的光学编码,被记录在特殊的光敏材料上,形成全息图。当需要读取信息时,只需用参考光束照射全息图,即可重建出原始的信号光束,从而恢复出存储的数据。全息光存储技术的现世,立刻引发了科研人员以及产业界的广泛关注,在众多领域都得到广泛的应用。大数据存储领域,在大数据时代背景下,对于存储密度和存取速度的需求日益增长。例如,美国InPhase公司于2001年推出基于角度复用的全息光驱Tapestry。在2006年实现了光驱的容量为300 GB,读写速率为20 MB/s的全息光存储技术。该公司研发的双化学体系的Tapestry材料,经加速老化试验测试,预期在25 ℃环境中,保质期为10年,存档寿命为33年。2017年之后,东京理科大学和广东紫晶信息存储技术股份有限公司联合开发了基于球面波参考光,单臂离轴全息光存储系统。该系统使用50 mm×50 mm的记录介质,其容量约为300 GB。

    图2 (a) 全息光存储示意图,(b)全息光学存储机

    (2)多维光学数据存储

    多维光存储的复用维度、存储光盘及读取原理如图3所示。相较DVD蓝光等二维(2D)光学存储方式,三维(3D)光学数据存储充分利用各向同性材料的体积,可以在材料内部的任何位置存储数据。同时,为了进一步超越存储容量的限制,研究人员在传统空间三维之外探索其他维度,这些维度包括了光的振幅、频率(波长)、相位、偏振以及光波前的其它物理参量等,它们都可以携带和记录信息,涉及了基于双折射、等离子体共振和荧光等光学特性的方法。如图3(a)所示,目前,已经开发出的复用维度包括介质的三维空间、偏振、波长以及光强。其中包括基于金纳米棒的波长、偏振、三维空间复用的五维度光存储,以及基于纳米光栅结构的偏振、光强、三维空间复用的五维度光存储。但受限于材料对光各个参数的响应不同,六维度光存储技术一直未得以实现,另外光的轨道角动量特性虽然已被用在量子存储上,但在数据长效存储上并未得以实现。

    例如,韩国和法国的科研团队合作发明了一种在玻璃里用激光“写”数据的技术。这种技术可以在玻璃的不同层上存储数据,就像是在书架的每一层上都放书一样。浙江大学和之江实验室联合团队利用超快激光诱导非晶化相变的局部光学相位调制,在材料表面制造出微小的结构,通过控制这些结构的形状和颜色,就能存储数据。通过图像识别进行高速数据提取,达到了大约1.2 Gb/s,并且准确度高达约99.7%,无需依赖昂贵且复杂的光学分析系统和信号处理过程,有效缓解了多维光存储技术数据读取速度慢的问题。在实际应用中,多维光学存储技术可以应用于海量数据存储、结构色打印、多功能衍射光学元件、矢量全息、多维信息加密等场景,具有广泛的应用前景。

    图3 (a) 多维光存储的复用维度示意图,(b) 多维光学数据存储光盘及读取原理

    (3)超分辨光学数据存储

    光学衍射极限是光学存储技术中的一个关键障碍,它决定了数据存储的最小单元尺寸。为了克服这一限制,科学家们一直在探索新的技术路径。其中,超分辨光学数据存储技术的出现,为我们提供了一种全新的解决方案。这项技术通过创新的光学手段,突破了传统光学衍射的束缚,使得数据存储点的尺寸可以做得更小,从而大幅提升了存储密度。

    2015年,李向平、曹耀宇等人运用双光束超分辨技术实现超大容量的光存储,将800 nm飞秒超快光源作为记录光束,375 nm连续激光作为抑制光束,在玻璃基板上实现了最小33 nm的记录点,实现大大提高了存储面密度。目前,最前沿的超分辨光学数据存储技术是上海光学精密机械研究所阮昊研究员团队和上海理工大学顾敏院士联合的一种双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术,实验上首次在信息写入和读出均突破了衍射极限的限制,实现了点尺寸为54 nm、道间距为70 nm的超分辨数据存储,并完成了100层的多层记录,单盘等效容量达Pb量级,这相当于把一个小型数据中心机柜缩小到一张光盘上,这一成果不仅极大地提高了存储效率,而且对于应对大数据时代日益增长的数据存储需求具有重要的战略意义。

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    • 编译者:yxzhou
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    • 8月8日下午,2018 世界人工智能创新大赛 SAIL 奖评选活动发布仪式在沪举行。上海市经济和信息化委员会总工程师张英,副巡视员史文军,中国科学院院士、中国科学院上海分院副院长张旭,中国科学院院士、上海交通大学副校长毛军发等领导和专家出席了此次发布仪式,百余位人工智能领域知名学者与企业代表出席会议。 2018世界人工智能创新大赛(AIWIN,AI World Innovation)是2018世界人工智能大会的重要组成部分,由国家相关部委、中国科学院、中国工程院、上海市人民政府共同举办,上海市经信委、上海市经济和信息化发展研究中心等承办的一场高规格的国际性人工智能创新大赛。本次创新大赛以“启迪智能、启航未来”为主题,从专业化、全球化、高端化角度出发,以营造人工智能创新氛围,加速人工智能人才聚焦,挖掘人工智能优秀项目,扩大人工智能国际影响为向导,招募全球人工智能技术人才与团队,为上海打造人工智能高地提供有力平台支撑。 打造AI领域的标杆——SAIL 奖评选正式启动 代表2018世界人工智能创新大赛(AIWIN)最高荣誉的SAIL 奖由评委会全体专家投票形成入围名单,并经终评专家组评审产生,将授予全球在技术或应用模式上做出方向性突破、正在或将要改变未来生活的优质人工智能项目。发布仪式上,大赛组委会正式宣布将于9月2018世界人工智能大会上发布SAIL奖。张英总工程师指出,上海打造全国人工智能高地是市委、市政府作出的重要决定,是作为上海提升城市核心竞争力,打造全球科创中心的重要战略组成部分。作为大会创新设立的奖项,SAIL将持续关注全球人工智能领域在技术和应用方面的重要进步,并由极具国际影响力的学界、业界、投资界和专业媒体组成评审专家委,以投票的形式评选出年度最具有影响力和风向标意义的荣誉奖项,SAIL将成为人工智能行业的标杆。 作为人工智能领域高规格、国际化的奖项,SAIL 奖以其“高层次”、“应用性”、“创新性”、“引领性”为主要导向。史文军副巡视员在发布仪式上介绍了“SAIL”的内涵,“S”即Superior 卓越,表明本次奖项的级别高,将在全球人工智能领域具有重要意义,获奖的项目在全球范围内都具有卓越性。“A”即Applicative 应用,表明本次SAIL奖的评选,将更加注重人工智能技术对经济社会的应用赋能,希望获奖项目的实践性和应用融合度较高。“I”即Innovative 创新,表明我们关注的项目应在理论、技术、应用和模式的创新性方面较为突出。“L”即Leading 引领,表明评选的SAIL奖项目的地位应在全球人工智能领域具有引领性和标杆地位。 SAIL奖评委会正式成立,大咖云集引爆关注 发布仪式上还举行了SAIL奖评选委员会专家聘任仪式。据了解,评委会成员包括中国工程院、中国科学院相关领域的院士,中国人工智能学会权威专家,以及国际、国内知名大学及科研机构相关方向的知名学者;包括微软、百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等人工智能领域有影响力的公司高管或技术负责人;包括红杉资本、IDG资本、经纬中国等人工智能领域的主要投资机构的顶级投资人;以及一批人工智能领域的专业媒体代表。 发布仪式之后的人工智能专家座谈会上,中国科学院院士张旭,中国科学院院士毛军发,复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰,商汤研究院院长王晓刚,ABB机器人业务中国区总裁李刚,太平洋集团首席数字官杨晓灵,英诺天使基金创始合伙人李竹等多位学界和业界专家,围绕“人工智能的现状、发展瓶颈和未来的发展方向”、“上海应当如何抓住人工智能的发展机遇”、“如何促进人工智能与上海的应用场景相结合”等主题展开讨论,共同研究人工智能技术的创新与应用、产业变革与突破。 AIWIN迎来战略合作伙伴,四条主题分赛道如火如荼 在大赛组委会的见证下,商汤科技于今天正式签约成为大赛全程合作伙伴,太平洋保险、合合信息签约成为2018世界人工智能创新大赛(AIWIN,AI World Innovation)战略合作伙伴。已于6月正式启动的AIWIN设有“人机交互、无人驾驶、医疗创新和智能机器人”四条主题赛道,开赛以来组委会已成功对接国内外具有较高知名度的重点人工智能专家和企业,在发布仪式上,组委会还就大赛的进展进行了介绍。 人机交互创新应用赛由科大讯飞股份有限公司主办、讯飞开放平台、讯飞生态平台承办,截止到7月31日已经招募到来自全球的创新型团队近百支,从中筛选出具有代表性的团队参与8月31日的决赛及颁奖环节。 无人驾驶大赛由上海市经济和信息化委员会和上海市嘉定区人民政府主办、上海市经济和信息化发展研究中心和上海国际汽车城(集团)有限公司承办,上海智能网联汽车制造业创新中心和上海淞泓智能汽车科技有限公司协办,截止到7月31日已经向30余支全球知名无人驾驶车队发出了邀请,将在9月1日参与上海嘉定智能网联试验场的现场竞赛。 人工智能卓医创新挑战赛由上海市人民政府指导、徐汇区人民政府和上海交通大学人工智能研究院主办、上海感知城市数据科学研究院承办,截止到7月31日已有国内外报名团队125支,将在8月25日在复旦大学枫林校区进行决赛,并在前一天举办未来医疗大会。 智能机器人创新挑战赛由微能创投加速器主办,复旦大学、上海交通大学、上海科技大学和同济大学协办,中美青年创新中心作为支持单位,截止到7月31日有来自国内外的152支机器人团队参赛,将在8月29日进行总决赛。
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    • 编译者:姜山
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    • 《财经》新媒体 高素英/文 发自乌镇 随着人工智能时代的到来,“机器是否能够替代人类”成为业界最为关心的话题,然而在第四届世界互联网大会上,行业大佬对此几乎都持否定态度。在他们看来,机器不会替代人类,而是会让人类生活更美好。不过不能否认的是,未来随着新技术的不断出现,人类的很多工作将被机器所替代。由此带来的是,人类对自身不断学习的改变和对未来发展的思考。 《财经》新媒体记者从本届世界互联网大会了解到,与过去几年谈及互联网、物联网等内容不同的是,今年“人工智能”成为了最热门的话题。从阿里的无人超市,到远传技术的咨询机器人,再到量子通信等,无不体现出人工智能正在走入人们的生活。与此同时,在人工智能分论坛上,IBM、Facebook等众多外企高层均透露了其在人工智能领域的发展,并纷纷布局中国市场。而另一个事实是,从资本层面来看,中国的投资公司早在两年前就开始投资国外技术,看中这些技术未来在中国市场的应用。 值得注意的是,目前人工智能仍处在初级阶段,更多的应用体现在服务场景和工业领域,而在背后涉及的是大数据、知识和算法,还包括应用场景。但是不能忽视的是,目前行业仍然存在一定的问题,很多大数据技术的不健全影响了算法,而国内在数据开放方面相对国外还是比较落后,数据的开放亟需上下游产业联动。此外,随着人工智能的发展,与之配套的法律法规需要尽快完善出台。  人工智能市场蓄势待发 大数据积累仍然不足 在今年的世界互联网大会上,最吸引人的热点当属人工智能。从国内企业阿里巴巴集团董事局主席马云,到联想集团CEO杨元庆、百度CEO李彦宏,小米公司董事长雷军、中国联通总经理陆益民……再到国际企业IBM资深全球总裁罗思民、Facebook全球副总裁石峰等无不提到了人工智能的发展,以及企业所面临的机会。 IDG发布白皮书称,2020年全球人工智能支出将达2758亿人民币,未来五年复合年增长率超50%。 记者从世界互联网大会各家企业的参展情况来看,涉及人工智能的企业占到半数,而最为吸引人的当属阿里的无人超市,短短两天时间排队体验的人群从未间断。无人超市应用了大量的“黑科技”。首先,通过图像识别技术,天猫无人超市将对消费者进行快速面部特征识别、身份审核,完成“刷脸进店”;其次,通过物品识别和追踪技术,再结合消费者行为识别,天猫无人超市能判断消费者的结算意图,最后通过智能闸门,从而快速完成“无感支付”。 与去年互联网大会企业纷纷以大数据和物联网概念参展不同的是,今年人工智能概念的智慧项目也多了起来,而除了人脸识别外,机器人也成了今年大会一大亮点。记者现场了解到,远传技术提供的服务机器人“小远”可以通过语音交互与参会者进行互动,能够清楚地向其介绍有关大会议程、展位、交通、休闲、天气甚至旅游等多方面的内容。在世界互联网大会的其他展台,友邦、搜狗、京东、百度、科大讯飞等多个企业也推出了理财、物流、医疗等相关垂直领域的机器人。 浙江远传信息技术股份有限公司董事长徐立新表示,目前为大会提供服务的机器人主要用于咨询服务方面。去年至今,公司研发的几类机器人已经进入了银行和通信企业的营业厅、科技园区、小区等多场景,实现商业化应用。预计未来两到三年内,咨询服务机器人会得到大规模爆发,人对机器人的接受程度也会越来越高。 与其他行业相同的是,机器人对数据的要求也非常高,机器人汲取越多数据,越能为人类提供更详尽的服务,这就需要各类数据的互联互通。但目前,受多种因素影响,不同行业、企业、政府间的数据共享仍不彻底,存在较大的局限性,数据共享度低,亟需得到改善。 “大数据背后是各种算法,但是因为数据的不足,目前机器人深度学习的能力还不够”。徐立新表示,人工智能的发展还在起步阶段,主要原因有两方面:首先是原始数据的积累不足。人工智能发展最重要的基础就是大数据的积累,通过大量的数据分析来了解智能机器人每一步、每一句话,这背后需要大量的算法。目前国外大数据要比国内更全面,数据更开放,一些国外知名的大学也对外开放。 其次,目前机器人的生产厂家大部分还处在初创阶段,对业务场景的设计还不够有经验。如果用机器人来写稿,不仅要掌握一些语言逻辑,还要掌握被采访人的语言习惯等问题,所以需要编制标准的话术。如果没有标准的话术,机器人就无法真正的理解人类,所以机器人深度学习的能力还有待提高。 关于人工智能如何解决各行业的痛点,联想CEO杨元庆表示,过去大家谈到智能制造,就是机器人、机器臂,其实这只是数字化的设备,机器人、机器臂对应的是IoT,而不是智能制造的全部。要真正实现智能制造的话,最后一定是围绕着数据、计算力、算法来考虑。 中国联通集团总经理陆益民表示,随着网络连接以及处理能力的提升,海量数据也在逐步产生。过去的数据,包括不同的专业、不同的领域、不同的公司,就像互联网公司、运营商,大量的数据也都是割裂的。但随着进一步的整合,计算存储能力的提升,这些数据的整合会越来越多,而且随着物与物之间连接快速地扩充,海量的数据也会是人工智能将来的一个很重要的爆发点,引导人工智能的未来发展。 他还表示,虽然算法不是运营商的优势,但联通愿意联合各个产业链,打造一个能力开放的平台,共同培育未来人工智能的“参天大树”。 “人工智能在金融、房产、教育、医疗、能源、物流等方面都有非常多的应用,今天我们看到很多生产端已经遍布了各种各样的传感器,已经能够搜集到很多的数据,但是对于这些数据的使用还非常不够。” 百度CEO李彦宏说。  机器能否替代人类成焦点 大规模商业化尚需时日 今年,人工智能受到前所未有的关注,这也使得关于其发展所存在的问题也成为了与会企业家讨论的热点。那么机器是否会替代人类?人工智能商业化还存在哪些担忧? 马云认为,虽然技术革命带来极大的影响,但机器不会顶替人类,而是让人类继续创新、创造,让人类的工作进一步进化。互联网正在深入到社会的方方面面,而这次技术革命的影响力可能超过过去一切技术革命的组合。未来30年,互联网将无处不在,没有人能够离开网络时代。 在他看来,不用过度担心新技术和机器的发展。这几年市场都弥漫着一种对新技术的担心,担心机器会控制人类,担心人类会毁灭在自己最伟大的发展之中。其实新技术不是顶替人类,而是让人做更有价值的事情。 苹果首席执行官库克表示,很多人谈到人工智能非常担心,我不担心机器像人一样思考,更担心人像机器一样思考,必须为技术注入人性,将价值观注入到技术中,保持开放。科技本身并没有好坏之分,必须把科技赋于人性是每个人的责任,技术的好处是普惠于民,苹果将竭尽全力降低进入App生态圈的门槛。 人工智能正处在从实验室走向大规模商业化的早期阶段,今日头条张一鸣认为,很多人对它所带来的经济、法律、安全、伦理等问题开始担忧。比如,可能会导致大规模失业;可能导致经济发展不平衡;可能导致贫富差距加大;可能完全颠覆包括精算、保险、金融等传统行业;可能让很多城市修改现行的交通法规。 对于人工智能在机器人应用方面的问题,徐立新认为,目前机器人还主要用于服务场景,如果要有更灵活的动作针对不同的场景,不仅需要大量的大数据和算法,还要结合机械自动化,与工业结合。那么带来的不仅仅是技术的挑战,还有就是不能忽视成本的提高,也就是替代人的成本。 目前人工智能在图像识别、语音识别、无人驾驶等应用技术进展迅速,而智能网联汽车、机器人、无人机、智能家居,医疗服务等领域也将得到进一步的应用。但是其面临的问题和挑战,仍然是制约大规模商业化运作的关键所在。 徐立新认为,目前人工智能最主要应用在服务和工业领域,其中工业领域已经实现了商业化,而服务机器人从去年已经开始商业化,但大规模普及面临着实际的问题。一方面因为缺少大数据,机器人深度学习能力的不足,影响推广受到局限;其次,后端推广面临着方方面面的挑战,就服务领域的机器人而言,涉及到如何保护人类隐私、出现事故有谁来承担等问题,国家应该有相应的法律法规来规范。 尽管业界所担心的问题还在争论中,但是不容忽视的是人工智能的应用也只是刚刚起步。 李彦宏表示,人工智能不仅2C的领域中有应用,在2B的领域也有应用。互联网的时代感受到的改变是2C领域,包括智能驾驭、智能音箱等,但是实际人工智能也会改变2B,也就是改变制造端、供应端。以百度与连锁超市合作为例,用人工智能的技术可以提升合作超市里的生鲜货品效率,利润可以提升20%,报损率可以降低30%以上。 对于人工智能商业化,业内人士认为,人工智能的商业落地离不开三个要素,大数据、知识和算法、应用场景,但是知识和算法只是技术门槛,并不能使其产业化,因此必须要有合适的应用场景以及相应支撑的大数据,才能形成产业基础。只有让这三个要素正向循环才能够让一家公司不断发展,让人工智能真正实现商业化落地。 国外技术悄然布局中国市场 未来或呈爆发之势 尽管人工智能目前仍处于初期阶段,业界对其面临的问题有所担心,但是其发展前景已不容忽视。根据有关方面的统计数据显示,2030年之前中国会成为人工智能方面的领军者,预计产值会达到1万亿美元。 业内人士认为,未来随着人工智能的发展,有些行业的人工将会很快被取代。工业机器人将取代流水线工人,目前国内工厂很多流水线已经使用工业机器人在操作,该行业发展最快;其次被替代的是服务行业,替代率在50%以上。首先呼叫中心的工人被智能机器人取代,替代率高达80%;其次,餐厅的服务人员被替代;此外,小区的安保人员也会被服务机器人取代,目前在绿城一些高档楼盘,远传机器人就已经进入。而最被业界关注的是,未来两三年内,医疗机器人将有取代医生(门诊、手术类)的趋势,随着普通疾病诊疗的流程化和手术的精细化,未来这类岗位完全有可能被机器人取代。 从这些趋势不难看出,人工智能所体现在机器人领域的发展前景。当然这些还不包括其他在电商平台场景化的应用等。《财经》新媒体记者在采访中了解到,不管是国内投资企业,还是国际技术厂商,早已经关注到中国市场在人工智能方面的发展前景并纷纷布局。在他们看来,人工智能在未来十年将呈爆发态势,而全球60%的市场将在中国。 浙江民营企业联合投资股份有限公司副总裁周冠鑫对记者表示,其实早在人工智能商业模式还没有成熟之前,就开始对这一领域进行布局。具体主要是投资国外的人工智能技术公司,下一步还 将陆续把这些技术引入国内市场。引入的方式就是与国内有实力的硬件供应商进行合作,加速人工智能的应用。 据其透露,目前比较看好的领域包括电商平台线上与线下互动涉及到的人工智能应用,如进入一个商场如何通过人工智能迅速试穿各种衣服等,还有就是服务机器人在小区的应用。前期技术的投资都是基于应用驱动的投资,下一步将会成立人工智能产业基金,吸引更多的硬件厂商加入,迅速将国外投资的技术引入国内。 值得注意的是,除了国内投资公司对国外人工智能技术的关注外,外资企业也悄然布局中国市场。 《财经》新媒体记者注意到,世界互联网大会上举办的各种论坛数不胜数,惟独人工智能的分论坛被挤得水泄不通,会议开始一个小时门口仍有长队排起。而IBM、Facebook高层的出席更是让业界多了几分好奇。 IBM资深全球总裁罗思民表示,目前主要是基于用户或是消费者的人工智能,在其看来是比较窄范围的AI,在2050年将迎来比较宽泛的人工智能革命。那时的人工智能将基于黑箱学习系统多了一些理性。目前我们还处于人工智能的发展时期,以汽车行业为例,仍需要大量的数据、培训和机器学习。 “很多时候CPU可以计算,GPU也可以计算,GPU是用来计算图像的,其机器的深度学习也是非常重要。而IBM给出了一体化的解决方案,包括分析、安全、客户的接触以及全球的生态体系的建立。而实现这一系统的建立需要与中国合作伙伴一起,联合打造一个开放的POWER服务器的创新生态系统,该系统可以和其他系统兼容,形成一个开放性的平台。”罗思民说。 他透露,IBM在医疗领域涉足很多,包括肿瘤领域、基因领域、政府、生命科学、医疗成像等,有一个“沃森医疗”项目与很多医疗公司均有合作。目前管理着超过300亿张医疗影像,与很多的医院都有合作。与中国合作有百洋医药,此外还有中国电子信息产业集团有限公司,目前也是与正在一起建立一个基于中国的医疗数据平台。同时,还与浪潮合作,也建立了相应的医疗合作平台。 Facebook全球副总裁石峰表示,最近在亚洲做了一个调查,46%的中小型企业都使用Facebook创业,我们帮助他们启动自己的业务,中小企业和客户的交流都比较简单,而助借人工智能来解决比较简单的问题会比人做得更好。因此,Facebook对于中小型企业来说是能够扮演着一个转型升级的助动器。 随着国外技术巨头加大对中国市场的布局力度,可以预见的是,人工智能将会在不久的将来呈现爆发式增长,而业界对其最大的担心是机器替代人类以及给人类带来的危机。不过徐立新认为,机器替代的是人类最普通、重复性比较强的工作,这就促使人类要不断学习,对于未来提高人类整体进步水平有着很好的促进作用。