想要了解“深度學(xué)習(xí)+”,，我們必須回到深度學(xué)習(xí)技術(shù)在中國(guó)落地生根的歷史當(dāng)中,。2006年,，辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的全新可能性，就此將上世紀(jì)80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，推動(dòng)到了深度學(xué)習(xí)的新階段,，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)在一系列AI測(cè)試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對(duì)AI的期待,?？陀^來(lái)說(shuō)，經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù),，能夠再次復(fù)興的核心要素就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn),。

但在此后的多年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)還僅僅停留在非常小眾的范疇里,，甚至在學(xué)術(shù)界中也非常小眾,。2010年，當(dāng)時(shí)剛剛來(lái)到百度的王海峰發(fā)現(xiàn)了這種技術(shù)所蘊(yùn)藏的巨大潛能,。很快,，百度內(nèi)部高度認(rèn)可了王海峰的發(fā)現(xiàn)，并早早在2012年就開(kāi)始探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用,。2013年1月,，百度率先建立全球首個(gè)專(zhuān)注深度學(xué)習(xí)研究的深度學(xué)習(xí)研究院(IDL)。同時(shí),，百度也開(kāi)始布局深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架的研發(fā),。就這樣，非常幸運(yùn)同時(shí)也非常必然,，在王海峰的敏銳發(fā)現(xiàn)與百度的當(dāng)機(jī)立斷下,，中國(guó)企業(yè)沒(méi)有在AI浪潮中掉隊(duì)，甚至成為了全球AI探索的領(lǐng)路人,。

此后多年時(shí)間，可以視作中國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)生期,。在此期間,，百度為代表的AI行業(yè)取得了一系列成績(jī)，比如自主深度學(xué)習(xí)框架飛槳的問(wèn)世與發(fā)展，多種深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步提升,。隨著2017年全球AI熱潮的到來(lái),，中國(guó)發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的戰(zhàn)略地位與社會(huì)需求也水漲船高,。面向新的形勢(shì),，百度最大化發(fā)揮了自身的深度學(xué)習(xí)技術(shù)積累與平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，快速進(jìn)行了一系列戰(zhàn)略升級(jí)與產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng),。

AI 會(huì)造成人類(lèi)的大規(guī)模失業(yè)嗎?

我覺(jué)得,，如果人們對(duì) AI 的發(fā)展報(bào)以一種厭惡和排斥的態(tài)度，那它逐漸取代部分人的工作只是時(shí)間問(wèn)題,。但如果我們能夠接納 AI 的發(fā)展,，去主動(dòng)了解、使用 AI,，讓它成為日常工作生活中的得力助手,，那我們就不會(huì)被 AI 取代，反而會(huì)在 AI 幫助下更好的創(chuàng)作內(nèi)容,。

這并不是一種 " 打不過(guò)就加入 " 的無(wú)奈,，反而是人類(lèi)不斷發(fā)展的必然。

正如熱兵器最終取代了冷兵器,，信息化軍隊(duì)脫胎于機(jī)械化軍隊(duì),，互聯(lián)網(wǎng)一定程度上取代了傳統(tǒng)媒體，我們之所以成為今天的我們,，同樣也是接納了諸多新事物的結(jié)果,。而且在當(dāng)下，一些技術(shù)的發(fā)展正處于瓶頸,，或者是被一張薄紙擋住未來(lái),。

比如 VR 領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，同樣也需要 AI 從另一個(gè)角度去攻破,。就連計(jì)算機(jī)圖形學(xué)大佬約翰 · 卡馬克也在開(kāi)拓通用人工智能的道路,，并表示 " 想嘗試一些沒(méi)人知道會(huì)走向何方的領(lǐng)域 "。

無(wú)論是芯片產(chǎn)業(yè)的殘酷博弈,、AI 算法競(jìng)賽還是知識(shí)圖譜比拼,，甚至是不知方向的瘋狂砸錢(qián)，面對(duì) AI 帶來(lái)的期待與焦慮,，人類(lèi)今天種種,，是因?yàn)檎l(shuí)也說(shuō)不好，哪一天 AI 技術(shù)就如爆炸一樣,，捅穿了蒙在未來(lái)前面那張薄紙,。

在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)后,，MCU則被賦予了端側(cè)計(jì)算中樞這一更高使命。無(wú)論是設(shè)備本身的功能還是作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分,，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在連接,、交互、安全等方面都已經(jīng)離不開(kāi)MCU,。

而當(dāng)如今智能遇上邊緣,，MCU又擔(dān)起了新的使命。

隨著MCU的算力進(jìn)一步提升,，高頻MCU的主頻已經(jīng)提升到GHz級(jí)別,，已經(jīng)可以滿(mǎn)足邊緣端低算力人工智能需求。將人工智能集成在MCU上,，只用一顆芯片實(shí)現(xiàn)端側(cè)部署,，正在成為新的潮流。

在過(guò)去幾年里,，包括瑞薩在內(nèi)的多家MCU廠(chǎng)商都在積極探索將MCU與人工智能結(jié)合,。

在日前舉辦的ADI MCU Media Workshop上，ADI中國(guó)技術(shù)支持中心高級(jí)工程師辛毅就介紹的ADI最新的邊緣AI解決方案MAX78000就是踐行的這條路線(xiàn),。

辛毅介紹到,，MAX78000集成了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)引擎，能夠滿(mǎn)足邊緣人工智能應(yīng)用需求,，并且MAX78000的設(shè)計(jì)宗旨是最大程度降低CNN引擎功耗,。

為了這個(gè)目標(biāo)，該器件采用了Arm Cortex-M4F處理器與32位RISC-V處理器的雙內(nèi)核架構(gòu),，內(nèi)置了CNN引擎,。

辛毅形象的把這個(gè)架構(gòu)比喻成“爸爸和媽媽”：兩個(gè)微控制器內(nèi)核是“買(mǎi)菜的媽媽”，CNN加速器則是“做菜的爸爸”,，合力完成邊緣智能的計(jì)算工作,。

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