全球知名的AI芯片企業(yè)——Wave Computing 公司已經(jīng)遣散了所有員工，并申請破產(chǎn)保護(hù)。如無意外，這將成為第一家在疫情期間申請破產(chǎn)的 AI 芯片公司。
從輝煌到落寞
我們把時間扯回到2016年——當(dāng)時，谷歌AI系統(tǒng)AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝圍棋九段高手李世石，引發(fā)了一波全球性的人工智能熱潮。與此同時，互聯(lián)網(wǎng)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(chuàng)立達(dá)摩院。似乎， AI時代已經(jīng)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(shù)據(jù)流驅(qū)動（dataflow）技術(shù)、以及實現(xiàn)dataflow技術(shù)的軟件可動態(tài)重構(gòu)處理器（CGRA）架構(gòu)，突破AI芯片性能和通用性的瓶頸，加速從數(shù)據(jù)中心到邊緣的AI深度學(xué)習(xí)計算。Wave Computing曾經(jīng)也是各種榮譽加身：“機器學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者” ；“25大人工智能供應(yīng)商”之一；“最受尊敬的私營半導(dǎo)體公司”獎等等。
但是十年過去，公司在產(chǎn)品方面，相比Nvidia、Graphcore，他們芯片的優(yōu)勢并沒有得到很好的凸顯，引發(fā)了前景擔(dān)憂，終于倒在疫情之下。
就拿視覺領(lǐng)域的應(yīng)用來說，目前還是在比較初級的階段；即使是頭部企業(yè)，也還在努力探索大規(guī)模商業(yè)化的路徑。雖然所有的AI公司都知道工業(yè)是最大的應(yīng)用領(lǐng)域，但真正落地工業(yè)的寥寥無幾，更多的還是PPT。
制造業(yè)的競爭
當(dāng)前，人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景主要集中于商業(yè)領(lǐng)域，因受專用性限制以及數(shù)據(jù)量的影響，人工智能與制造業(yè)的融合場景主要是在非制造的研發(fā)、售后服務(wù)等環(huán)節(jié)。在制造業(yè)的應(yīng)用主要集中在視覺缺陷檢測、機器人視覺定位和故障預(yù)測等。
不過總體來講，AI故障預(yù)測還處于試點階段，成熟運用較少。一方面，大部分傳統(tǒng)制造企業(yè)的設(shè)備沒有足夠的數(shù)據(jù)收集傳感器，也沒有積累足夠的數(shù)據(jù)，另一方面，很多工業(yè)設(shè)備對可靠性的要求極高，即便機器預(yù)測準(zhǔn)確率很高，不能達(dá)到百分之百，依舊難以被接受。此外，投入產(chǎn)出比不高，也是AI故障預(yù)測沒有投入的一個重要因素，很多AI預(yù)測功能應(yīng)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(yè)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(lǐng)域投資在制造業(yè)的投入明顯不足，而制造業(yè)是人工智能應(yīng)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(yè)及零售領(lǐng)域，18．3％在自動駕駛，而制造業(yè)卻不到1％。他認(rèn)為，這主要是因為制造業(yè)的數(shù)據(jù)采集流程更長、數(shù)據(jù)的可靠性挑戰(zhàn)較大所導(dǎo)致的。
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