百度联发科拟推“超级手机”：可“即说即译”

AS网站目录 7月28日报道台湾芯片制造商联发科(MediaTek)日前在公开场合透露，已经与国内最大搜索公司百度达成深度合作意愿，双方将研发并推出基于异构芯片的超智能手机平台。该产品将利用百度的深度神经网络技术（Deep Neural Network，以下简称DNN）, 采用异构计算全面挖掘手机芯片潜在能力，并在此基础上实现超级智能

AS网站目录 7月28日报道

台湾芯片制造商联发科(MediaTek)日前在公开场合透露，已经与国内最大搜索公司百度达成深度合作意愿，双方将研发并推出基于异构芯片的超智能手机平台。该产品将利用百度的深度神经网络技术（Deep Neural Network，以下简称DNN）, 采用异构计算全面挖掘手机芯片潜在能力，并在此基础上实现超级智能。

据悉，新款超智能搜索手机平台将装载由联发科研发的具有异构计算能力的MT6595芯片，同时搭载百度异构计算和深度学习等人工智能技术，可将语音识别、图像识别, 文字识别和语言翻译等智能应用囊括其中。届时，用户通过语音、图片等内容展开智能搜索，即可实时查询眼前的任何事物，包括物品、商品等细信息。联发科副总经理谢清江称：“利用智能搜索，手机能立刻变成一部百科全书。”

百度研究院杰出科学家吴韧博士表示，通过该技术，今后手机图文识别将不需要连接到云端，而是由手机随时随地直接处理, 真正做到“所指所得”和“即说即译”。一方面极大改善用户体验, 另一方面让智能手机真正成为人类的智能助手，即使到了一个陌生的国家，不懂语言也没有网络的情况下也完全没有问题。

他认为，业内流行的“凡事皆云”，亦即一切处理和计算都在云端的技术已经过时，“比如说微软近期公开的Project Adam，亚马逊Fire Phone，和 Facebook早些时候对外演示的狗的识别等， 都是通过将图像等内容通过网络输入云端、计算比对之后再传回给用户，这个过程会造成时延，并要求具备一定的网络环境，“so yesterday”。他指出，百度关注的不仅仅是要人工智能无所不能， 更要人工智能无处不在——人们已经意识到大数据+深度学习+高性能计算的三者结合会产生智能，但是异构计算的加入，才能让人工智能走进生活，才是真正的成功，百度在这方面已经领跑世界，既是开创者又是领导者。

吴韧认为，从这个意义讲, 也许所谓的“雾计算”（fog computing），是一个更加贴切的表述，意指由身边设备完成计算。他强调称,，云和雾是相辅相成, 云端无所不能，雾则无处不在，两者间的信息交换不是原始数据而是智能。 把任何数据都放入云端进行处理，需要非常大的带宽和存储支持和非常小的延时，很多情况下并非最优选择，甚至根本就无法做到。而通过身边硬件完成计算则完全不一样——以图像识别应用为例，通过百度的人工智能技术，只需要用手机对准图片，就可以在无需连网的情况下，1、2秒内得到相关信息，而如果采用传统的云计算方式来实现，则需经过拍照、上传、等待、接收等一系列操作，繁琐不说，按照普通手机2MB/s的上传速度来算，这样 4分钟的工作时间就会用光500MB 的流量。何况如果很多用户同时运行这样的应用, 云端也很难有足够的带宽和处理能力。

随着互联网的快速发展，信息规模的爆炸式膨胀，用户个性化需求的增长，搜索引擎满足用户需求仅靠数据处理已无法实现。定位于全球创新中心的百度，近年频繁在人工智能领域加大投资，就试图解决这一技术难题。2013年，百度成立深度学习研究院，围绕搜索智能化展开了多项研究，并取得了包括语音识别、智能识别等智能应用在内的显著成果。今年5月， Google Brain之父、人工智能领域最权威的学者之一吴恩达(Andrew Ng)正式加盟百度，出任百度首席科学家，负责带领百度在“百度大脑”、“深度学习”等人工智能领域的研究。这是中国互联网公司迄今为止引进的最重量级人物，有望帮助百度保持在未来技术创新方面的优势。

作为联发科合作项目的负责人，吴韧于去年8月加盟百度深度学习研究院(IDL)并出任“杰出科学家”。加盟百度前，他是AMD异构系统的首席软件架构师，更早时期曾担任美国惠普实验室资深科学家及CUDA研究中心首席研究员。吴韧是最早利用GPU进行海量解析的专家之一，在海量数据GPU聚类算法的研究成果尤为突出。他还是一位著名的人工智能和计算机博弈专家，其博士课题研究中的《反溯算法及其应用》超过了当代计算机科学泰斗、图灵奖获得者肯•汤普森发明的经典算法，由他独立设计完成的国际首个中国象棋超级程序“梦入神机”曾两度获得计算机象棋奥林匹克比赛冠军。在百度, 他和他的团队正专注在让人工智能无所不能并且无处不在。

据知情人士透露，百度与联发科的联合研发只是起步，未来百度还将在人工智能领域和更多传统企业展开合作。以百度、谷歌(微博)、苹果为领导者，一场围绕人工智能时代的新竞争正在全球范围内展开。