电子产品世界

　　Google TPU

　　Google在今年5月18日Google I/O大会上宣布了加速机器学习的定制ASIC方案：张量处理单元(TPU)。这款芯片由Google工程师设计，用于加速TensorFlow软件，在AlphaGo中TPU也大显神通。TPU已经在用户无感知的情况下在Google云语音、Gmail、Google Photos和Google搜索业务中使用了一年时间。相比目前商品级GPU和FPGA，TPU每瓦性能高出一个数量级。

　　在大多数企业和研究机构中，设计并构建应用专用处理器是十分奢侈的。开发芯片即使很小的设计也需要投入上百万美元。定制设计的优势相比通用处理器具备更好的性能以及能效。为了平衡收支，需要大规模使用案例和部署量，这样才能将成本摊薄。云服务厂商显然满足这个条件。

　　图3 Google TPU近照

　　图4 配备Google TPU的集群

　　图5 寒武纪深度神经网络处理器发布现场

　　Google认为机器学习的规模是不可预估的，因此有必要构建专用硬件。这个举动当然也给世界上两大芯片厂商——Intel和NVIDIA带来不小触动，两家在新产品的研发上不得不多了一个难缠的对手。

　　近两年国内的人工智能处理器也如火如荼，最为知名的寒武纪深度神经网络处理器架构采用硬件神经元和硬件突触作为运算器，并为神经网络的高速连接设计了存储结构，另外还专门设计了与通用处理器完全不同的指令集。最新推出的寒武纪-1A(Cambricon-1A)商用智能处理器IP产品，可集成至各类终端SoC芯片，每秒可处理160亿个虚拟神经元，每秒峰值运算能力达2万亿虚拟突触，性能比通用处理器高两个数量级，功耗降低了一个数量级。该处理器荣获第三届世界互联网大会“世界互联网领先科技成果”奖项。

　　小结：通用处理器的设计和制造一向由芯片巨头垄断，而在人工智能快速发展的这几年，新架构、新应用使得处理器设计的话语权逐步转移到更大体量的互联网公司，利用规模优势，按照日益增长的需求定制计算架构，在处理器历史上书写新的篇章。

　　智能驾驶

　　汽车关系到人们出行，几乎每天必备，而利用人工智能解决出行需求是一个大胆的尝试。从去年的“滴滴”、“快的”烧钱大战开始，到两家合并、今年滴滴完成了对Uber中国并购，国内打车软件实现大一统。技术上，目前主要是利用大数据指导车辆调度，利用更少的成本满足乘客的需求。而各地曝光的打车乱象也成为平台痼疾。如何利用技术克服人性的弱点，是个自然而然的问题。一种思路是使用机器代替人担任司机。

　　无人驾驶、人工智能等已成为世界性的前沿科技，Google、微软、特斯拉等科技巨头新贵等纷纷布局于此，足见无人车极高的研发价值和广阔的市场。

　　除了商业价值，无人驾驶所能带来的社会价值更加让人浮想联翩。

　　首先可以想到，未来无人驾驶技术成熟，可以解放人们的双手。开车出行时，可以有更多的时间做自己的事情。而对于残障人士来说，则意义更大，可以有效提高出行效率，过上更加便捷快速的交通生活。

　　其次，无人车一定程度上会革新现代交通模式，解决交通道路安全问题。百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲曾表示，人工智能用大量的服务器和数据来拟合成人类的驾驶能力，这个系统会比人类所有驾驶员甚至赛车手的水平都更高，这样才能保障驾驶的安全性。安全性之外，智能化的无人车同时也是大数据集散中心，可以时时将交通状况、行驶情况回传，政府交通指挥中心根据大数据进行交通调度，势必可以更好解决拥堵问题。此外，无人车还能推动汽车工业更环保，同时激活更多新兴产业，带动新的产业升级和行业转型，促进更多就业，高精尖人才的发展。

　特斯拉(Tesla)

　　今年10月20日，马斯克宣布所有特斯拉新车将装备具有全自动驾驶功能的硬件系统——Autopilot 2.0，这套系统包括了8个摄像机、12个超声波传感器以及一个前向探测雷达。摄像机将提供360度的视角，最大识别距离250米，其中三个将观察前方，提供冗余以确保安全;超声波传感器能够探测软性和硬性的物体;而雷达则可以确保在雨天、雾天、沙尘和雾霾天气中正常工作。

　　图6 Tesla汽车内景

　　此外升级的还有车载电脑——新系统的大脑“Tesla Neural Net”(特斯拉神经网)基于nVIDIA的Titan GPU——每秒钟能进行12万亿次计算，比上一代车载电脑快了40倍。马斯克表示，这次的硬件升级将会即时实行，成为未来特斯拉汽车的标配。换句话说，从今天起，每辆新产出的特斯拉都会具有完全自动驾驶的能力。

　　百度无人车

　　在11月16日开幕的第三届世界互联网大会上，百度无人车再次亮相。大会期间，18辆百度无人车在桐乡市子夜路智能汽车和智慧交通示范区内首次进行开放城市道路运营。此次百度无人车在乌镇运营体验，是百度首次在开放城市道路情况下，实现全程无人工干预的L4级无人驾驶技术。

　　在去年12月的乌镇世界互联网大会上，习近平主席视察互联网之光博览会时，百度CEO李彦宏向习近平介绍了百度无人驾驶车。

　　早在2013年，百度就已经开启了前沿领域的项目布局，无人车由百度研究院主导历时两年研发，2015年12月，更是专门成立自动驾驶事业部，足见百度对无人车项目的重视。凭借LBS、图像识别、大数据等领域深厚的技术积累和人工智能技术的领先，目前百度无人车的研发已经达到世界领先地位。

　　百度无人驾驶是国内唯一一家通过功能安全ISO26262国际标准的全自动驾驶研究项目。去年12月，百度无人车实现了在北京五环上的上路测试，最高时速100公里，并首次实现城市、环路及高速道路混合路况下全自动驾驶，标志着中国无人驾驶车的发展进入里程碑的新阶段。

　　对于无人车来说，人工智能、深度学习的技术发展至关重要。无人车在行驶过程中，摄像头、感应器等原件会收集大量数据，而这些数据需要实时处理和分析，通过高性能的计算能力、先进的算法及深度学习系统，来实时适应周围的路面情况自动驾驶汽车。

　　而据了解，百度在国内拥有首家自主研发的三维高精度地图技术，已达到较高精度，同时具备国内领先的高精度地图采集与自动化处理技术，具备完整的高精度地图采集与自动化处理系统，可支持高精度地图的规模化生产。另外，百度也已经掌握了国内领先的实时高精度定位技术，实现厘米级的定位精度，相比于GPS定位精度提升了两个数量级。在关键技术上“领跑”世界。

　　小结：智能驾驶是一项复杂的工程，涵盖了汽车制造、自动控制、传感器、人工智能、地理信息、云计算、交通法规、社会伦理等多个领域，需要极强的技术水准和高尚的职业操守。

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关键词：人工智能AlphaGo