有了它,断网也能“纵享丝滑”

 
以下为嘉宾的部分观点摘要:
 
应用驱动发展,端侧AI逐步刚需
 
● 目前来看,不论国内国外端侧AI都还没有形成一个固定的生态和框架,现在所看到的这些所谓开源和推理,都还没有统一的集大成者出现。
 
● 云端有云端的优势,它可以快速的去做模型迭代和收敛,而且它的算力强,数据收集和训练都很方便,但云端也有一些劣势,比如云端识别要依赖于网络,如果网络不稳定,信号覆盖不到或者信号质量差,服务器处理能力不行的情况下,它的识别会非常不稳定。其次就是云端无法保证用户的隐私安全,存在泄漏风险。再就是云端的运行成本非常高,因为它要搭建,涉及到搭建服务器、升级、维护,包括便利和传输数据的传输,这无形当中都会带来非常大的成本,虽然现在互联网厂商在承担这个成本,但长期来看,会转嫁到用户身上去。

荣耀、OPPO、VIVO、小米各大厂商都相继开始支持大模型在手机端的应用,联想也刚发布了全球首款AI PC。

 

相比云端,在终端运行AI究竟能带来哪些直观价值?作为消费者,我们又可以期待些什么?

 

12月28日,虎嗅智库举办了502线上同行主题研讨活动,来自上海人工智能技术协会首席咨询顾问尹智、亚马逊云科技资深解决方案架构师贺杨、中科创达物联网事业群副总裁杨新辉、亿智电子AI研究院院长孔文海、启英泰伦芯片技术总监王书娟,就端侧AI的产业生态进行了前沿观点分享。

 

以下为嘉宾的部分观点摘要:

 

应用驱动发展,端侧AI逐步刚需

 

● 目前来看,不论国内国外端侧AI都还没有形成一个固定的生态和框架,现在所看到的这些所谓开源和推理,都还没有统一的集大成者出现。

 

● 端侧AI的需求是由应用驱动的,选择云还是端侧AI,主要取决于用户的选择,比如交通领域,需要做一些人流分析,包括人脸识别,这种对延迟性要求高的场景就会有比较刚性的需求。另外,从成本和传输方面也是考量因素,毕竟全视频流在带宽和流量上都有一定压力,如果端侧AI能够分担一部分云端压力,价值是很真实的。

 

● 云端有云端的优势,它可以快速的去做模型迭代和收敛,而且它的算力强,数据收集和训练都很方便,但云端也有一些劣势,比如云端识别要依赖于网络,如果网络不稳定,信号覆盖不到或者信号质量差,服务器处理能力不行的情况下,它的识别会非常不稳定。其次就是云端无法保证用户的隐私安全,存在泄漏风险。再就是云端的运行成本非常高,因为它要搭建,涉及到搭建服务器、升级、维护,包括便利和传输数据的传输,这无形当中都会带来非常大的成本,虽然现在互联网厂商在承担这个成本,但长期来看,会转嫁到用户身上去。而这些问题,也会制约一些智能终端设备的发展和升级。

 

● 对应的,采用端侧AI的刚需性也是这几个方面,第一是延迟,像自动驾驶这种特殊场景如果通过云端反馈过来,直接就会出安全问题;第二成本也很重要,用手机端的算力跑AI可以极大节约成本;第三是隐私安全可以得到保障。

 

● 以家具家电这类功能性比较强的设备为例,我们经常用到的空调,烟机,微波炉,风扇,跑步机,这些不需要联网就能在终端做指令的唤醒和识别,这对用户来说是端侧AI带来的便利。

 

● 运行在汽车端时,端侧AI可以实现多任务下发,联动一系列指令,比如我说“请帮我打开车窗,并且导航到北京西站,然后播放一首刘德华的音乐”,这样的长指令在以前是很难实现的,虽然现在云端和端侧都可以实现,但从用户体验的一致性来说,他会期待无论车走到什么地方,即使进入隧道或不能联网时,也能有这样的丝滑感,所以基于这样的需求,就只能靠端侧AI,而且随着它的能力边界越来越清晰,也会越来越好用。

AI芯片在场景中做衍生,混合AI是趋势

 

● 从现在那些算法的演进来看,大部分都是在英伟达的CUDA生态上去做加速或者训练,所以算法的发展进程比端侧AI芯片要早得多。

 

● 端侧AI芯片具体要设计成什么样,跟不同公司和不同业务场景相关,正常一个周期在一年左右,快的半年。一般芯片出来之后,算法还会去做衍生,切入不同应用场景,可能是做车、做机器人、做物联网设备等等。未来需要平衡的是成本和性能,并最终由市场来定义性价比。目前从半导体的成熟度看,还需要比较长的时间周期来使端侧AI这个产品成熟和广泛利用。

 

● 混合AI,就是说除了云端,端测和边测上的AI也会发展起来,这个背景实际上是产业链分工的问题。AI大模型这么大的发展势头,做端侧芯片的厂商不可能不去参与,大家都做,就推动了半导体产业的进步。现在除了手机以外,AIPC也在成为热点,就是加载这种AI处理能力的笔记本形态的产品在不断出来。包括像一些语音识别的场景,比如会议系统的纪要DEMO自动生成、会议摘要的快速整理之类,虽然云端也可以完成这件事情,但本地端显然可以更敏捷高效的解决这些需求。

 

● 对于不同场景的不同需求,怎么精细定义AI能力边界的识别问题,这是一个很难的工作,比如到底3B,20B,70B还是130B的模型,每一个模型在不同的场景下,到底有多好用,这是目前业内都在寻找边界的工作。但实际上,我们看起来现在从3B到7B的模型,尽管它的模型能力在参数小的情况下很有限,但已经远比以前没有大模型时代的能力要大幅提升了。

 

● 现在行业整体还很早期,有很多创新的可能,而且我们看到半导体厂商和模型厂商提供了这些基础技术能力后,可能会有成千上万或者上百万的这样的AI原生应用爆发式出现,相应的也就会产生新的开发者生态,也就会有更多的人会去思考,基于边缘端AI或者端侧AI到底能做什么样的技术创新,到时候场景的想象空间会更大。

 

… …

 

本次活动中,线上参会观众汇集了来自深圳市人工智能与机器人研究院、阿里巴巴、美团、商汤科技、智谱AI、美的集团、比亚迪等知名公司的人工智能相关从业者,大家在互动区进行了热烈的提问,对于“目前端侧大模型的在 AI PC 上的能力,与参数较多的云端大模型有多大的差距?这些差距主要体现在用户体验的什么方面?”等问题,嘉宾给出了精彩回复,也圆满结束了本次502线上同行研讨活动。

关于虎嗅智库:

 

虎嗅智库致力于推动产业数字化以及以“双碳”转型为代表的可持续发展,为参与这个进程的中国企业高管、政府相关决策服务。我们主要的服务手段主要为:研究型内容(报告、分析文章、调研评选)、数据库、线上线下活动与社群、定制型项目等。

 

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