最大的敌人是数据边界？边缘计算时代来临.doc

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1、最大的敌人是数据边界？边缘计算时代来临　　使用专业级芯片可以更高效率的运行软件，能够支持边缘计算的相关硬件也在机器学习领域愈发重要。　　比特币挖掘领域最引人瞩目的就是这种趋势，从最初的CPU到GPU再到FPGA，现在是专用芯片，现在则是只能进行单项操作的ASIC。这样的硬件演进清楚地表明，专用芯片的性能比通用硬件（如CPU）将更有市场前景。　　　　比特币挖矿催生的芯片需求　　值得欣慰的是，我们在机器学习领域看到了同样的趋势——Nvidia不断优化GPU以进行深度学习，Azure和AWS发布了可针对特定工作负载而量身定制的FPGA、Google则发布针对机器学习优化的TPU。相对于传统的通用芯片

2、（比如CPU），AI芯片这个新领域的关键问题在于是否能够为特定的需求以及前期投入足够的时间和资金，这些因素对边缘计算的平衡起到了决定作用。　　基于低成本、高性能的AI芯片衍生的边缘计算可以应用于大批量高价值的案例，例如自动驾驶的紧急防撞、工业设备的应急系统以及智能家居设备的语音识别。软硬将相互结合将在性价比方面凸显出极高的优势，而对于初创公司来说，这是一个新的、值得切入的市场机遇，因为头部科技公司的着力点将会更多的倾向于建立广义的平台或系统。3.自然用户界面——从人机交互层面突破　　智能应用的关键组成部分是用户界面的持续改进，这包括各种人机交互手段——文本，语音，视觉，手势和其他形式的肢体语言

3、。　　科技的发展让用户越来越懒，人机交互相比于从前已经更加舒适、自然，今天已经有超过3500万美国消费者使用语音控制他们的智能音箱。即使如此，目前这一代的数字助理仍然很难理解用户的意思，比如Alexa和她的用户之间就存在很多幽默的误解。　　在人机交互层面，初创公司可以从两个角度提高用户体验和机器的理解能力：　　1、减少人机沟通的环节，扩大机器响应的潜在范围；　　2、将人本身置于人机交互的循环中以增强机器学习系统。；　　事实上，客服机器人已经在一些领域成为了最被广泛使用的AI助手。这些机器人可以基于相应的文本输出特定命令，比如：发送会议邀请、更新邀请、取消邀请或索要更多信息，这使他们能够更好地预

4、测用户所要求的内容，并为其用户创建更加人性化的交互模式。在这个循环中添加一个人来审计机器学习预测，既可以确保机器人的正确响应，又可以增强AI助手理解力，从而大大提高用户体验。4.垂直领域的AI应用——焦点中的焦点　　最后，能够在垂直领域深耕和解决问题的AI应用将作为我们公司投资的主要焦点。　　AI应用的制作成本越来越低，我们已经看到很多团队切入垂直应用输出解决方案来应对客户痛点，金融、供应链、医疗保健。从某种意义上来说，底层技术在这里并不重要，最有价值的想法来自于对目标市场的了解，挖掘数据的工具已经足够丰富，但能够赋能现有行业的垂直AI应用却处于开荒期。　　人工智能和机器学习还有很多机会，未来

5、十年的投资焦点则在于如何寻找那些着眼于瞄准边缘计算、垂直应用、专业硬件的聪明创业者。