Page 56 - 基于人工智能的图像识别技术研究

基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence

能”大爆发的前夜。几万年发生的农业革命，几百年前发生的工业革命，几年前

发生的智能革命，可以并称为人类的三大革命，三大生产力解放的革命。
（一）大数据不等于人工智能
许多情况下，人们经常把大数据和人工智能并列而谈，但是实际上大数据和
人工智能属于不同的范畴，人工智能不必依赖于大数据，但是大数据必将导致和

依赖人工智能技术。如果有的数据很大、很复杂，人们很难用传统的方式去分
析和理解大数据，很难有特定的公式去应用于特定的大数据，在这种情况下，必
将依赖于人工智能技术的应用来解决这些问题，因此可以说大数据必将导致人

工智能技术的应用，但人工智能不必依赖于大数据。很多情况下，人工智能只使
用少量的数据，尤其在传感器级，从人工智能和机器学习发展的本身趋势来看，
第一波的人工智能实际上聚焦于云端智能，很多人工智能算法应用于服务器，在
服务器中和云端实现，但随着物联网的发展和普遍应用，人工智能技术开始逐渐

地迈向本地智能，越来越多地从云端迈向本地传感器。因此，从发展趋势来看，
人工智能和本地智能的结合会形成一个新的应用趋势，我们将其称之为普适学习
（Universal Learning）。

智能芯片的发展趋势早期人工智能算法主要依赖于CPU的实现。在1980年
代，机器学习算法实现主要依赖于PC端CPU的计算能力。从2010年开始，人们
发现人工智能算法可以在GPU上更高效地实现，深度学习算法实现平台逐渐地转

向了并行计算能力更加强大的GPU。2016年，很多研究人员预测，人工智能算法
不必只依赖于GPU，GPU不是实现人工智能的唯一方法，还有很多其他的方法将
会出现，包括专门为机器学习定制的云计算单元（TPU云+GPU云）等。而未来5

年，人工智能算法可以在FPGA芯片、神经形态芯片、ASIC芯片和光子芯片上展
开。在过去几年，FPGA芯片、神经形态芯片、ASIC芯片和光子芯片的研究得到
了长足的发展。
总体来说，人工智能芯片可以预期微型化，传感器+智能微芯片可以形成更

广泛的应用，可以广泛应用于智能设备、智能传感器、智能摄像头等，甚至微
型智能原件。可以说微芯片、智能微芯片，主要是聚焦于三个特点，体积微小、
功耗微小、可以实现芯上学习。对于芯片来说，微功耗，或者说功耗微小是非常

重要的一个特点。智能芯片的微型化离不开智能材料，离不开从生物学习中得到
的启发，智能芯片的微型化，对实现智能传感器、微型智能传感器起着十分重要

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