今年5月的乌镇，围棋史上最年轻四冠王柯洁在与人工智能“阿尔法狗”的三场对战中全负，证明了人类与人工智能的实力差距。至此，人类想象中能赢的“必杀技”，似乎只剩网友们玩笑般的一句“拔网线”了。

　　在我们的想象中，人工智能应该像科幻电影中那样高度依赖网络。然而，“阿尔法狗”之父哈萨比斯在赛后明确表示，本次与柯洁对战的是“单机版”。人工智能专家表示，人工智能已逐渐脱离互联网“哺乳期”，“离线也强大”的人工智能正在悄然崛起。

　　人工智能逐渐“断奶”

　　被称为“单机版”的人工智能，有一个颇具科幻感的名词——嵌入式人工智能。和传统意义的人工智能相比，嵌入式人工智能的最大特点是能通过独立完成实时环境感知、人机交互、决策控制等任务。

　　现阶段人工智能的计算力主要由两部分构成：依赖网络的云计算和终端本体的运算能力。二者关系密不可分，但分工上存在差异。以“阿尔法狗”为例，除了谷歌公司的云计算能力外，去年5月在谷歌开发者大会上发布的自研芯片TPU，也是“阿尔法狗”的计算力来源。

　　作为专门为深度学习神经网络定制的芯片，TPU汇注了谷歌对人工智能的研发心血。在TPU运算能力的锻炼和数据收集过程中，“谷歌云”更像是一位助理教练，主要任务是减少计算量以及数据备份。到了实际运算使用中，TPU作为单独的运算模块可以独立运行。“依靠网络是人工智能成长期的表现。”一位业内人士表示，“这个阶段有多久不好说，但未来肯定是半链接网络的。”

　　叱咤棋类运动后，“阿尔法狗”目前还没有开始深入运用，但以“单机版”迎战柯洁，展示了它作为嵌入式人工智能运用的一个方向。

　　“单机版”任重而道远

　　“当今国内人工智能的计算力大多数都在BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）的数据中心，在云上面。但我们发现，有一个巨大的机会远离数据中心，在互联网的边缘。”地平线机器人技术研发有限公司CEO余凯在“北大AI公开课”上谈及嵌入式人工智能时，对自己正在瞄准的这一细分领域表示信心十足。在4月28日的“GMICAI+国际峰会”上，零零无限CEO王孟秋、中科创达技术总监王璠和云迹科技CEO支涛也都不约而同地谈到了嵌入式人工智能这一概念。

　　王孟秋介绍，零零无限旗下的自拍无人机HoverCamera，利用脸部识别和特定图形技术，在仅重242克的机身上搭载了图形自动识别和跟随功能。这款无人机被提前输入指令，执行任务过程中完全脱网。这也是目前市面上大部分无人机的算力构成方式——本地即时处理任务指令，云端备份数据。

　　以“视觉避障”功能为例，720p的图像数据每分钟多达数GB，如果需要把拍摄画面传到云端，经过云端处理后才能获得后续指令，也许这一过程尚未结束，无人机已经撞上障碍物了。因此，这一过程必须利用无人机自身的计算力完成。同样道理，对于自动驾驶汽车来说，信息延迟更是性命攸关的大问题。

　　中科创达CEO耿增强坚信，尽管云学习、云地图、云导航、云知识等功能是现阶段智能机器人的“标配”，但嵌入式是不可缺席的人工智能架构方案。嵌入式人工智能必须保证智能装置在失去云端支持时，仍能执行基础任务并保证生存。比如在断网状态下，智能机器人依然可以完成自动避障，找到充电桩充电，以及发送求救信号等任务。

　　上述这些应用场景，已经为我们勾画出一张嵌入式人工智能的大致脸谱——强调机动性、轻量化和实时性，因而也更人性化。

　　两大阻碍：芯片和算法

　　当然，以联网和不联网作为判断嵌入式人工智能的标准，可能过于粗暴。在有良好网络条件的情况下，云端既能减少终端的计算压力，也能完成信息储存和数据共享，当然是发挥人工智能全力的手段。

　　自人工智能概念诞生以来，云端技术一直是服务于人工智能的“奶妈”，堪称尽职尽责。那么让人工智能“断奶”，难在哪里？

　　“最直接的是芯片能力。”耿增强指出，要集成足以脱离云端的运算力，终端就需要足够大的存储空间和足够强力的处理器，这对于硬件技术要求非常严苛。

　　撰写《数据中心的TPU性能分析》一文的软件专家NormanJouppi表示，谷歌公司起初曾考虑在“阿尔法狗”上使用传统的微处理器芯片，但是实验结果显示这种芯片性能不足，他们果断选择自研TPU芯片。

　　TPU是一种针对谷歌的特定算法设计的专用芯片，在执行这种算法时，TPU的处理速度比通用微处理器快15倍到30倍。但TPU无法执行其他算法，也就无法运用到安卓手机、无人机等其他智能终端上。其他的智能终端想要拥有TPU级别的单机算力，就需要研制泛用性更强的处理器。

　　另外，算法不成熟也是人工智能摆脱云端的一大阻碍。谈到算法瓶颈时，耿增强指出两块最大的“拦路石”：一是，现阶段收集的数据不够，需要更多数据让人工智能变得更聪明；二是，算得太慢，需要持续进行优化工作。

　　研发烧钱抱团取暖

　　从技术角度看，嵌入式人工智能需要更好的芯片、更好的算法、更好的服务方案，自然需要更高成本。近年来大批人工智能公司“烧钱烧到死”，让这个问题显得尤其严峻。

　　抱团取暖，或许是该领域企业最适合的生存方式。去年12月1日，多家人工智能开发商宣布成立OPENAILAB（开放式人工智能实验室），成为首个针对嵌入式人工智能技术研发设立的机构。亚马逊、谷歌、IBM等巨头们也成立AI联盟，开始技术性“抱团”。国内的百度、腾讯以及一系列人工智能初创公司，在寻觅自研软件、硬件和算法突破的同时，合作的趋势也日趋明显。

　　市场在快速扩张，人们对人工智能的要求越来越严苛——安全性、实时性、移动性、场景适应能力，在近几年利用人工智能实现基因匹配、算法推荐等“庞大”功能后，人们正在要求人工智能离自己更近，实现更多琐碎细小而实用的功能。

　　硬件和软件，云端和终端，永远在互相追赶，而人们对人工智能的要求，永远比当下的技术领先一步。

　　摘自《财经》2017年第14期