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二是全面提升專屬計算能力。經(jīng)過近兩年的研究及應用實踐沉淀，產(chǎn)業(yè)界逐漸發(fā)現(xiàn)以機器學習為代表的人工智能計算具有獨特性，具體表現(xiàn)在3個方面：一就是機器學習計算大部分場景僅需要低精度計算即可，經(jīng)過推測，一般應用場景下8比特即可滿足95%以上需求，無需FP32、FP16等高精度計算；第二就是機器學習計算只需要很小的操作指令集，在過去40年中開發(fā)的眾多使得通用程序能夠在現(xiàn)代CPU上以高性能運行的機制，例如分支預測器、推測執(zhí)行、超線程執(zhí)行處理核、深度緩存內(nèi)存層次結構等，對于機器學習計算來說都是不必要的，機器學習只需要高性能運行矩陣乘法、向量計算、卷積核等線性代數(shù)計算即可；第三就是分布式特性，隨著模型不斷增大，深度學習“大深多”模型已經(jīng)無法在單片芯片完成計算，多芯片多場景的異構計算需求使得機器學習計算必須考慮分布式的計算通信以及計算任務的協(xié)同調(diào)度，實現(xiàn)密集且高效的數(shù)據(jù)傳輸交互。
三是提前布局系統(tǒng)協(xié)同生態(tài)?；趯Ξa(chǎn)業(yè)界解決方案的梳理分析，筆者對于人工智能工程發(fā)展態(tài)勢有如下研判：為了更好滿足應用泛化的需求，未來人工智能應用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展將呈現(xiàn)多平臺多系統(tǒng)協(xié)同態(tài)勢，以實現(xiàn)更為廣泛的賦能。可以看到，當前階段，人工智能的主要賦能方式還是通過通用平臺，以聚合提供人工智能基礎技術能力的方式進行賦能，面向端側(cè)的一些成熟應用場景也出現(xiàn)了軟硬一體的端側(cè)應用系統(tǒng)，如自動駕駛平臺、智慧安防攝像頭、基于智能語音語義的智能音箱、終端翻譯機等。但是通用平臺無法實現(xiàn)廣泛賦能，目前市面上的端側(cè)應用也是功能單一且能力固化。
在通用領域，通用平臺將進一步分化為提供人工智能基礎能力的基礎平臺和融合行業(yè)基礎應用的行業(yè)平臺兩個方向（如圖2所示）。實際上，現(xiàn)在阿里的城市大腦、騰訊的醫(yī)療優(yōu)圖等平臺，就已經(jīng)開始呈現(xiàn)出從基礎通用功能平臺向行業(yè)應用能力平臺演進的態(tài)勢。
在專用領域，現(xiàn)有的端側(cè)應用無論是功能還是可擴展性上都遠遠達不到實際的泛化應用需求，因此未來面向泛化應用將呈現(xiàn)專用系統(tǒng)這個形態(tài)，專用系統(tǒng)特點是它不僅僅是端側(cè)應用的軟硬件固化，而是通用平臺、行業(yè)平臺和端側(cè)應用的協(xié)同組合，以軟硬一體的方式實現(xiàn)具體應用的功能定制和擴展。這種工程發(fā)展態(tài)勢將對產(chǎn)業(yè)生態(tài)產(chǎn)生巨大影響，現(xiàn)在談及的人工智能芯片和框架，其實都屬于通用平臺和端側(cè)應用范疇，其生態(tài)主體是提供人工智能技術的科技企業(yè)，而到了專用系統(tǒng)階段，系統(tǒng)協(xié)同將成為主流，融合通用能力、行業(yè)能力、業(yè)務邏輯的專用系統(tǒng)將由垂直行業(yè)來牽頭打造，人工智能的生態(tài)主體也將逐漸變成人工智能技術的使用者，即各個垂直行業(yè)的傳統(tǒng)企業(yè)。
