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“AI 教父”黃仁勳的這場發布會震撼了整個賭城,全球首家AI巨頭型企業已初現雛形

這究竟是一場什麼樣的發布會?其中一個正確答案是,這本來就不是一場發布會,而是CES(國際消費電子展)正式開幕前夜的專場演講。


按照慣例,CES正式開幕前夜的專場演講都被“非官方”地認為是整個展會的“開幕致辭”,一般會由英特爾、微軟等巨頭公司佔據,而今年的主講嘉賓變成了Nvidia的黃仁勳。毫無疑問,他已然成為了本屆CES的焦點人物。

 

一直以來,CES都是大屏彩電、筆記本、手機,以及其他家庭娛樂設備的展示舞台。當然,今年這些產品一個都不會少。

 

不過,2017 CES的大半江山已經被汽車自動駕駛系統和智能語音助理所取代,而來自Nvidia的芯片則是這些新興產品的驅動核心。

自成立以來的23年中,Nvidia始終以研發高端電腦遊戲所必須的GPU為主業。然而,未來消費電子行業的風口正日趨轉向自動駕駛汽車、人工智能和虛擬現實,而 Nvidia 早已果斷地站在了這個新的風口之上。

 

可以說,Nvidia是最早一批奔向新風口的芯片巨頭。 2年前,當自動駕駛汽車、人工智能和VR還只是人們茶餘飯後的談資時,這家公司已經開始不聲不響地研發相應的產品。

 

2016年,Nvidia的股價上漲了230%,淨利潤達到12億美元,比去年同期翻番。

 

值得注意的是,在微軟風光無限的年代,比爾·蓋茨和史蒂夫·鮑爾默都做過CES展會的開場演講。當微軟風光不再後,自2012年,CES開場演講的機會落到了高通和英特爾手中,標誌著PC和智能手機處理器進入全盛時代。

 

毫無疑問,Nvidia如今在CES奪得首秀位置,也意味著一個全新的時代正在開啟。


現在,讓我們回到這場“發布會”本身。下面是DT君對黃仁勳的演講內容所進行的總結和分析。

 


十年耕耘,成果初顯

 

本次黃仁勳主旨演講的重頭當屬Nvidia的自動駕駛解決方案。雖然外界都知道Nvidia在自動駕駛方面有很大投入,但經過黃仁勳的梳理,才發現Nvidia在自動駕駛領域已經達到了很高的水準。

 


AI才是無人駕駛的解決方案(圖片來源:DT君)

 

在發布會最後環節,黃仁勳請上了奧迪北美地區總裁,透露了雙方合作已達十年之久,而且全新奧迪Q7已經搭載了Nvidia的自動駕駛系統開始路試。雙方預計,到2020年,Nvidia的無人駕駛技術將可達到第4級。

 

根據美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)所採用的美國汽車工程師學會(SEA)的分級方式,將自動駕駛分為五個等級,分別為:

1級:駕駛輔助

2級:部分自動化

3級:有條件自動化

4級:高度自動化

5級:完全自動化


目前,Nvidia將其自動駕駛路試汽車命名為BB8(沒錯,名字靈感正是來源於星球大戰),已經在加州和新澤西州經過多次測試。它已經可以在行駛的過程中識別出其它車輛、交通指示燈、車道線、路標等相關道路信息。不過,黃仁勳表示,只有親自體驗,你才能感受到什麼是科技帶來的震撼!

但Nvidia明顯對目前的AI Auto-Pilot(人工智能自動駕駛)並不滿足,黃仁勳在介紹完Auto-Pilot的進展後,隨即轉到下一話題:AI Co-Pilot(人工智能協同駕駛)。

所謂協同駕駛,顧名思義,就是人與車密切互動。比如,車輛在行進過程中會隨時提醒駕駛員,車輛前後左右有什麼潛在危險需要注意。具體應用到的技術包括:

 

1、人臉識別:這個比較科幻,黃仁勳的解釋是:“如今的AI網絡完全可以更進一步,當發現你的面部表情不正常、情緒有波動的時候,AI會馬上通知你靠邊停車,事實上當前的技術也絕對可以做到這一點”;

 

2、頭部追踪:識別駕駛者頭部動作,來判斷是否存在視線盲區,以提醒駕駛者註意盲區內可能出現的潛在危險;

 

3、視線追踪:識別駕駛者雙眼觀察的方向,以避免因駕駛者沒事玩手機刷微信看美眉而導致的危險。

 

4、讀唇:這個就比較厲害了,因為道路上往往噪音較大,無法很好的完成語音識別。如果AI具備讀唇能力,則可在任何環境下都能準確判斷駕駛者所發出的語音指令。對此,黃仁勳解釋道:“我們目前正在和英國牛津大學LipNet團隊合作研發AI讀唇技術。人類讀唇專家的準確率大概在52.3%,而AI已經能達到93.4%!”

最後,Nvidia展示了全新的AI汽車超級電腦XAVIER。該超級電腦擁有AI助手的功能,當車輛行駛的時候,系統會分析傳感器所採集到的車輛周邊的具體情況信息,通過聲音或其它方式提醒車主及時作出反應。

 

XAVIER 採用 8 核心 ARM CPU,擁有 512 核心 Volta 架構的GPU,可達30TOPs性能,而功耗僅僅為30W,滿足ASIL-D級別的安全標準。之所以採用較高的配置,黃仁勳的解釋是:“開車經常會遇到連接條件不好的地方,如果語音識別是基於本地的處理,那麼駕駛者總是能和車輛正常交互。”

 

黃仁勳在現場發布了Nvidia的AI汽車超級電腦XAVIER(圖片來源:DT君)

 

當然,自動駕駛離不開地圖導航,Nvidia選擇的合作夥伴是中國的百度、歐洲的TomTom,日本的Zenrin。

 


Nvidia在全球各地的地圖合作廠商(圖片來源:DT君)



讓AI助手遍布家庭每個角落

 

Nvidia還發布了新一代的Shield 智能電視盒子,它不僅可以提供來自Netflix、亞馬遜、YouTube,以及Google Play等視頻供應商的高清4K視頻,還支持玩家將高清遊戲從電腦直接上傳到電視。

 

全新Shield發布,整合了多家視頻內容提供商(圖片來源:DT君)

 

新款Shield最大的特點是嵌入了Google Assistant,這可是除了Google自家的Google Pixel手機和Google Home Hub之外其他廠商的首次嘗試。用戶可以通過語音指令隨時切換所觀看的視頻節目,或查閱所儲存的文件。

 

最大的亮點其實並不是Shield,而是名為Spot的小型插入式麥克風,這個可愛的小巧裝置也搭載了Google Assistant,所以用戶可以把它輕鬆插在家中的任意插座上,並在任何位置隨時與其對話。

 

Spot小型插入式麥克風可被安裝在家庭的各個角落,隨時接收用戶的語音指令(圖片來源:DT君)

 

用戶不僅可以通過語音進行最為常見的如音樂播放的操作,對於一些其它品牌的智能設備也可以完美操控。

 

黃仁勳就打造智能家居也表現出了極大的野心,他在發布會現場說到:“賈維斯(Jarvis,電影《鋼鐵俠》中托尼·斯塔克的AI助手)很快就會實現。馬克·扎克伯格只為自己家打造賈維斯,而Nvidia要為所有人!”


Google Assistant + SmartThings + Nvidia Spot,打造實時響應的智能家居(圖片來源:DT君)

 

不過,新款 Shield 並沒有進行任何內部硬件的升級,依舊沿用 Tegra X1 SoC ,只是其遙控器相較於前一代產品而言操控會更加方便。

 

目前,新款Shield與新款的遙控器一併發售,售價為199美元(合1380人民幣)。 Spot麥克風則要在今年稍晚些時候才會上市,售價預計為50美元(合346人民幣)。

 

現有的Shield用戶可以通過軟件更新來添加Google Assistant,但若想體驗免提語音控制還是需要使用新款遙控器才行。

 

Shield套裝和Spot

 

 

從顯卡廠商升級為遊戲平台,目標市場是數十億計非遊戲玩家

 

同時,黃仁勳在現場發布了全新遊戲類產品:GeForce Now。別誤會!這不是另一款GeForce系列顯卡,而是一個軟件,或更準確地說是一個遊戲平台。用戶通過其來購買諸如Steam、Orignin、Uplay等公司的遊戲,兼容PC和MAC平台。

 

 GeForce Now兼容PC和MAC平台(圖片來源:DT君)

 

登陸該遊戲軟件平台後,用戶可使用雲端的GTX 1060和GTX 1080顯卡來運行任何你所購買的遊戲。當然,這麼好的顯卡不能白給你用,目前的價格是選擇GTX 1060:25美元(合173人民幣)玩20小時;選擇GTX 1080:25美元玩10小時。


花同樣的錢想多體驗點遊戲內容?嗯,DT君覺得體現遊戲功力的時刻終於到了!

 

當然,如果你想體驗一下也是可以的,黃老闆免費贈送試玩時長。

 

不想買好顯卡又想玩好遊戲?來25美元20小時! (圖片來源:DT君)

 

有意思的是,該遊戲平台服務類似一個虛擬桌面,用戶可在其中登陸Steam、暴雪戰網、Origin、Uplay等公司的賬戶,然後下載喜歡的遊戲。


下載到本地的遊戲列表(圖片來源:DT君)

 

想玩玩3月21日推出的《質量效應:仙女座》(Mass Effect),又苦於沒有好顯卡?沒事,這款遊戲已經納入了GeForce Now平台,讓遠方的GTX 1080幫你運行吧!黃老闆的承諾是:無延遲、無跳幀,包您滿意!

 

黃仁勳請來了《質量效應》開發商BioWare公司的負責人(圖片來源:DT君)

 

使用GeForce Now平台的遊戲玩家也不用擔心進度保存問題,所有的進度都會自動保存到雲端,用戶可隨時退出,或繼續正在進行的遊戲。

 

黃仁勳表示,他的目標用戶是世界上數十億計的非遊戲玩家,他們或因為計算機平台不兼容,或因為計算機配置不夠,或因為沒有大塊的遊戲時間,而不得不放棄這種娛樂方式,而GeForce Now正好解決了這些痛點,勢必能招攬更多的遊戲玩家。

 

現場演示在雲端運行的大型3D遊戲,目測非常流暢(圖片來源:DT君)

 

GeForce Now遊戲平台最早將於3月在美國上線,有興趣的玩家目前已經可以申請試玩,但全球其他國家甚麼時候能上線還暫未公佈。

 

Nvidia的全新雲端遊戲平台GeForce Now

 

 

“AI教父”黃仁勳的時代機遇和野心

 

黃仁勳現年53歲。他生於台灣,童年移民美國,就讀於俄勒岡州波特蘭的阿羅哈高中,並在俄勒岡州立大學獲得電子工程學士學位,在斯坦福獲得碩士學位。


1993年,3名年輕的電子工程師——馬拉可夫斯基、柯蒂斯·布萊姆和黃仁勳創立了Nvidia。那時,加州聖何塞還是一片待開發之地。 Nvidia起初致力於生產較傳統CPU能更快更可靠地完成電腦遊戲圖形計算的GPU。而今天,這家公司將像1990年英特爾通過CPU引領世界一樣,通過人工智能芯片引領新的時代潮流。



1993年,GPU市場剛剛萌芽。 GPU通常被作為PC的組件為高性能遊戲提供圖像處理服務,價格通常高達1200美元。 20年後的今天,GPU仍然佔據Nvidia 50億美元年毛利的半壁江山。


遊戲顯卡是Nvidia堅實的基本盤。最近一年,儘管PC市場整體已經風光不再,但Nvidia的遊戲顯卡業務仍取得了63%的增長。


不過,華爾街如此看好Nvidia,不單單是因為顯卡業務,而是因為Nvidia站在了人工智能芯片的風口——顯卡技術同樣可以高效驅動深度學習。深度學習可以令電腦進行無監督學習,並在圖像和語音識別領域取得前所未有的準確度。

 

IT巨頭谷歌、微軟、臉書和亞馬遜正在為自己建立的數據中心大量購入Nvidia芯片,麻省總醫院等科研機構也在使用基於Nvidia芯片的人工智能程序發現CT照片中的微小病灶。特斯拉最近宣布,其決定在所有的汽車自動駕駛系統中採用NvidiaGPU。此外,Nvidia芯片還出現在臉書和HTC最近推出的VR頭戴設備上。



黃仁勳在加州聖克拉拉Nvidia總部的會議上曾表示:“Nvidia還從沒有搶到過像人工智能這樣強的風口,這意味著我們在GPU領域的成就無以倫比。”說這番話時,他以標誌性的全黑著裝出現:黑皮鞋,黑牛仔褲、黑T恤和黑皮夾克。

 

據估計,世界上目前有3000家AI初創公司,大部分都採用了Nvidia提供的硬件平台。 Nvidia芯片驅動的應用從事著股票交易、智能商品推薦和無人機導航。最離奇的是,目前出現了一種叫June的人工智能烤箱,它也採用了Nvidia芯片。

 

Andreessen Horowitz風投公司的合夥人馬克·安德森曾表示,他們已經投資了大批基於深度學習的創業公司,幾乎每個公司都在採用Nvidia平台。這不禁令人回想起,20世紀90年代人人都為windows編寫程序、2008年人人都為iPhone編應用的年代。 “實際上,我們的每一筆錢都投給了Nvidia。”

 

目前,Nvidia佔據70%的GPU市場,而其在人工智能領域的成就將其股價推上新高。 Nvidia股價在過去的12個月上漲近200%,在過去5年上漲超過500%,其500億美元市值在業界首屈一指。黃仁勳從中獲得了24億美元的紅利,馬拉可夫斯基已經處於半退休狀態,而布萊姆已經於2003年離開公司。


 

由對沖基金巨頭保羅·都德·瓊斯二世(Paul Tudor Jones II)創立的Just Capital 公司推出的Just 100排行榜,通過邀請5000名美國人對1000家上市公司的員工待遇、客戶服務水平和為股東創收的能力進行評估,每年評選出100家美國最好企業。今年,Nvidia榜上有名,其飛漲的股價功不可沒。

 

黃仁勳始終相信,他的GPU除了帶來高清畫質遊戲,還能做更多的事情。不過,他也並沒有預見到深度學習這項顛覆性技術的到來。深度學習是一種受人腦神經元工作方式啟發而設計的人工智能技術,1960年它的雛形就已經在實驗室中誕生,而在1980-1990年獲得突破性進展。


然而,訓練算法所需的海量數據和足夠便宜的超大規模計算資源是阻礙深度學習進入商業化的兩大攔路虎。因特網問世後出現的海量數據解決了第一個問題,但是計算資源仍是個難題。

 

2006年,Nvidia推出了一款稱為CUDA的開發工具,以便使得程序員的圖形編程簡單化。 GPU類似一台包含了大量小計算機的闆卡,能進行底層數學計算,渲染每個像素,產生陰影、反光、光線和透明效果。在CUDA問世之前,對GPU編程必須要編寫大量的底層語言代碼,是程序員不折不扣的噩夢。


Nvidia為此花費數年時間打造了CUDA,使得GPU可以使用類似於Java和C++的高級語言進行編程。不過,人工智能專家也發現,使用CUDA,他們可以更快更好地編寫深度學習模型。



黃仁勳表示,深度學習算法就像人類大腦,極其高效。你可以教它做任何事情,但是必須給它足夠的計算資源。結果人們發現,GPU是執行深度學習算法的極佳工具。

 

2010年,溫文爾雅的斯坦福大學教授安德魯·尼格(Andrew Ng)在帕洛阿爾託的一家日本料理店,同谷歌CEO拉里佩奇(Larry Page)和另一名谷歌技術高管,Google X實驗室主任塞巴斯蒂安·特龍(Sebastian Thrun)會面,這次會面是深度學習技術走向商業化的第一聲啼鳴。

 

特龍之前已經研發出一款實用的自動駕駛汽車。此外,他在斯坦福和尼格,以及2名跟佩奇合作,正在組建谷歌深度學習研究團隊的科學家同屋辦公。


谷歌的海量計算資源可以用來構建世界上最大的神經網絡。佩奇同意了這個被稱為“谷歌大腦”的項目。谷歌大腦目前被應用於幾乎所有的谷歌產品中,特別是搜索以及語音和圖像識別。

 

在谷歌啟動谷歌大腦的同時,另外一位科學家也在加拿大多倫多思考著深度學習問題。 2012年,多倫多大學博士生亞歷克斯· 科里佐夫斯基(Alex Krizhevsky)在寢室中用1200萬張圖片訓練了基於2塊Nvidia GeForce顯卡的人工智能程序,並將其向ImageNet競賽提交,該國際競賽代表了圖像識別領域的最高水平。


該程序的錯誤率僅為15%,是該競賽有史以來從未有過的最好成績——之前最好成績為25%的錯誤率。該成績在學術界引起轟動。目前,科里佐夫斯基和他的教授都在谷歌從事研究工作。

 

從此,深度學習在各個領域全面開花。微軟、臉書和亞馬遜也加入到深度學習的研究中。 Nvidia在CUDA中的巨大投入獲得了豐厚的回報。 Nvidia CUDA研發項目主管蘭·巴克(Ian Buck)曾表示,“台上1分鐘,台下10年功——黃仁勳先生為此耕耘了多年。”

 

Nvidia仍在繼續針對深度學習應用優化顯卡硬件。 Nvidia的最新產品長3英尺,厚5英寸,是“世界上第一塊AI超級計算機闆卡”。該闆卡售價13萬美元,每秒執行170兆兆次浮點運算,相當於250台服務器的總和。 8月,黃仁勳親手將第一塊產品交給伊隆馬斯克和他的非盈利研究機構OpenAI。

 

黃仁勳早在年輕時就以雄心著稱。 1963年他在台灣出生,後隨父母移民美國。黃仁勳的學校室友有17歲,而他只有10歲。黃仁勳在一場打鬥中身中7刀。隨後,他在乒乓球中尋找解脫,1978年他15歲,獲得美國乒乓球公開賽少年組第三名。


黃仁勳在高中迷上了電腦,讀俄勒岡州立大學選擇了計算機工程,並在校園遇到了他的妻子羅瑞。畢業後,他們來到矽谷,為AMD設計芯片。黃仁勳在1992年獲得斯坦福大學的電子工程碩士學位。他在LSI工作時,遇到了另外兩位合夥人,他們當時都在Sun公司工作。

 

黃仁勳剛剛30歲。三個年輕人都同意一起創辦一家研發顯卡的企業——當時PC遊戲的畫質簡直太糟糕了。

 

Nvidia的第一款產品NV1於1995年問世,研發花費1000萬美元來自Sequoia Capital 和Sutter Hill Ventures兩家風投。不幸的是,該顯卡的功能雜而不精,因此沒有多少顧客。 2歲的Nvidia幾乎破產,被迫解雇了一半員工。但是它的第三款產品RIVA 128於1997年發售,大獲成功,其速度是其他顯卡的4倍。


20世紀90年代,矽谷有70家顯卡企業,現在只剩下Nvidia和AMD。


Nvidia的RIVA 128

 

Nvidia的成功引起了效仿。每個芯片巨頭都投入了AI市場的爭奪戰,此外,一批創業公司也在開發新的深度學習芯片。不僅如此,Nvidia之前的重要客戶谷歌,考慮到人工智能在未來的極端重要性,也開始研發AI芯片。

 

在2016年5月的谷歌開發者大會上,谷歌宣布推出一款名為張量處理器的芯片,這款芯片為谷歌深度學習框架TensorFlow量身打造。谷歌表示,張量處理器已經被應用於谷歌數據中心,以改進地圖和搜索服務。

 

另一個Nvidia的重要客戶微軟也開始為自己的數據中心研發基於FPGA的可重複編程AI芯片。

 

半導體巨頭英特爾在痛失智能手機市場後,決心在深度學習領域背水一戰。英特爾為彌補自己沒有人工智能研究團隊的缺憾,近期收購了2家人工智能創業公司:Nervana和Movidius,支付了至少4億美元。去年,英特爾向FPGA芯片製造商Altera投資167億美元。

 

英特爾決心保衛自己的核心領地——數據中心處理器,在這個領域,英特爾佔據了99%的市場,目前Nvidia的芯片還不能取代英特爾產品。 2017年,英特爾推出了名為Xeon Phi的深度學習芯片。借助Nervana公司的實力,英特爾表示,到2020年,它能將深度學習網絡的速度提高100倍。

 

Nvidia目前對各路競爭者俱有明顯優勢,但是並不能掉以輕心。之前的許多年,Nvidia是人工智能芯片藍海的唯一玩家,現在這裡瞬間變成了紅海。


黃仁勳表示,人工智能是計算技術的未來。只要Nvidia始終能夠提供最好的AI計算平台,他就有希望贏得大多數生意,GPU終究會成為每個企業的標配。

 

此外,黃仁勳曾對媒體表示,還十分欣賞英特爾前CEO安迪·格魯夫(Andy Grove)出版的一本暢銷書的書名:《只有偏執狂才能生存》。 “我始終認為,Nvidia離破產只有30天,這一點永遠不會改變。一時的失敗並不可怕,可怕的是自滿。我盡我最大的努力讓這個敵人遠離Nvidia。”


來源:http://chuansong.me/n/1453673351945

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