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AI獨角獸涼了,制造業是幕后最大推手

全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司已經遣散了所有員工,并申請破產保護。如無意外,這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。

從輝煌到落寞

我們把時間扯回到2016年——當時,谷歌AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石,引發了一波全球性的人工智能熱潮。與此同時,互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI,馬化騰隨后也提出AI in all,馬云啟動了NASA計劃并創立達摩院。似乎, AI時代已經觸手可及。

Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。這是一家專注于通過基于數據流驅動(dataflow)技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器(CGRA)架構,突破AI芯片性能和通用性的瓶頸,加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。Wave Computing曾經也是各種榮譽加身:“機器學習行業技術創新領導者” ;“25大人工智能供應商”之一;“最受尊敬的私營半導體公司”獎等等。

但是十年過去,公司在產品方面,相比Nvidia、Graphcore,他們芯片的優勢并沒有得到很好的凸顯,引發了前景擔憂,終于倒在疫情之下。

就拿視覺領域的應用來說,目前還是在比較初級的階段;即使是頭部企業,也還在努力探索大規模商業化的路徑。雖然所有的AI公司都知道工業是最大的應用領域,但真正落地工業的寥寥無幾,更多的還是PPT。

制造業的競爭

當前,人工智能技術的應用場景主要集中于商業領域,因受專用性限制以及數據量的影響,人工智能與制造業的融合場景主要是在非制造的研發、售后服務等環節。在制造業的應用主要集中在視覺缺陷檢測、機器人視覺定位和故障預測等。

不過總體來講,AI故障預測還處于試點階段,成熟運用較少。一方面,大部分傳統制造企業的設備沒有足夠的數據收集傳感器,也沒有積累足夠的數據,另一方面,很多工業設備對可靠性的要求極高,即便機器預測準確率很高,不能達到百分之百,依舊難以被接受。此外,投入產出比不高,也是AI故障預測沒有投入的一個重要因素,很多AI預測功能應用后,如果成功能減少5%的成本,但如果不成功反而可能帶來成本的增加,所以不少企業寧愿不用。

正如中國工程院院士鄔賀銓所說,目前中國在人工智能領域投資在制造業的投入明顯不足,而制造業是人工智能應用在未來的巨大市場。目前中國人工智能投資23.4%集中在商業及零售領域,18.3%在自動駕駛,而制造業卻不到1%。他認為,這主要是因為制造業的數據采集流程更長、數據的可靠性挑戰較大所導致的。

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