|
【余凯】在百度深度学习是基于大数据云端的，因为百度还是一个互联网公司，主要侧重点是线上互联网的服务。实际上我希望在非互联网行业去做一些事情，产品或是服务的场景，往往都是通过硬件来承载，是线下的。跟线上互联网服务相比，硬件的智能需要流程很简单，需要针对人工智能这些功能有专门设计的处理器，比如说环境感知、人机交互，还有决策控制。我希望在非互联网行业去做大脑芯片，因为我认为所有2C的硬件，无论是车也好，还是家用电器也好，最终的形态都会往机器人方向走，智能硬件十年之内都会发展成机器人。 【杨静lillian】以后我们的日常生活用品，比如剃须刀也变成机器人吗？ 【余凯】当然。它不一定是机器人的形态，不一定是长得像大白或者是萌萌的样子，但本身一定是机器人。比如一个烤箱，它本身应该在烘烤食物这个领域变成一个机器人，食材放进去，它会知道你放了什么东西进去，知道你平时的口味是什么，然后从网上无数的方案里面下载最适合的一个，在烹饪过程中控制中间的火候、温度，实时反馈控制；洗衣机应该变成一个洗衣机器人，知道你洗什么面料的衣服，对这种面料的衣服应该用怎么样的一个程序是最优化的，所有这些其实都需要智能处理能力在里面。 【杨静lillian】也许像你这么说，每个家庭里大概会有一百多个机器人？ 【余凯】对，也许每个电灯都是。 【杨静lillian】这太cool了。 【余凯】对。
“万物智能时代的地平线，可望又可即。我希望我们就像英特尔之于PC，地平线就是万物智能时代的英特尔。”
【余凯】如果定义PC芯片市场的规模，那世界上有多少办公桌，你可能就有大概多大的一个市场；如果定义高通的市场规模，世界上有多少个Pockets，那你就有多少市场；类比来定义我们的规模，每个人家里可能有一百个这样的机器人。我希望我们就像英特尔之于PC，地平线就是万物智能时代的英特尔。 【杨静lillian】机器人大脑的芯片比如SoC，一般需要三年的时间设计测试，包括做流片、开模，芯片的开发成本和试错成本非常高，怎么保证机器人时代芯片探索的成功概率？ 【余凯】首先现在芯片设计制造跟以前已经不太一样，不是三年，实际上一年就有可能做出来（如果一开始已经定型）。另外跟工艺有关。比如最近IBM有7纳米的工艺，还有12纳米的工艺，用前一代或者前两代的工艺，芯片制造成本会更低，速度更快。 【杨静lillian】你们的芯片什么时候能够面世或商用？ 【余凯】我们的商用速度肯定会比想象的要快，但具体时间目前还不好披露。 【杨静lillian】地平线机器人公司三年之内最大的目标是什么？ 【余凯】我们的目标是Define the Brain of Robotics，即“定义机器人大脑芯片”。
“互联网公司像百度是在云端的智能，我们想让每一个智能的终端机器人都变得有自主的智能，每个人身边的智能。但将来实现的方式一定是云和端结合的。”
【杨静lillian】百度大脑是人工智能的云端平台，机器人和可穿戴设备是智能的终端。你们是致力于提升机器人终端的自主智能水平，而不是依赖云端的智能吗？ 【余凯】对，我们是让每一个智能的终端机器人都变得有自主的智能。互联网公司像百度是在云端的智能，那我们喊的口号是要做每个人身边的智能。但将来实现的方式一定是云和端去结合的。 【杨静lillian】深度学习的芯片在探索中也出现过一些误区（像高通曾经采用spike neural nets,后来发现不实用）。另外龙芯和计算所陈云霁研发的寒武纪神经网络芯片，虽然在国际上获奖了，但还没有在商业和市场上面取得真正的成功，在生态系统和生态链上面存在孤军奋战的问题，你认为地平线公司怎么才能建构机器人大脑芯片的生态系统和生态链呢？ 【余凯】讲到生态系统和生态链的时候，一般来讲是你已经有一定的规模。对一个创业公司来讲，可能一开始你还是要单点突破，所以你一定要找一个特别特别小的一个点，去做你要做的一个事情，然后在这个点做的特别深以后，你再去横向扩展比如说做新的垂直系统，垂直领域。然后再思考怎么去做一个平台，去做生态。做生态这个东西，创业公司不应该想那么远，最重要的是想今天做什么，而不是想明天做什么。
他再次强调：“10年内所有的消费电子产品，从电灯泡到汽车，都会发展成为某种形式的机器人。” 他说自己的角色在变，但梦想依旧。 |
|
|
