李开复谈20年后的AI，崔宝秋论开源之道(15)

随着ORAN，ETSI，3GPP在2017年之后愈加清晰的网络人工智能定义及发展分级体系的制定，5G 人工智能作为通用目的技术组合，在未来十年将进入一个快速发展期。
人工智能面向5G核心网，无线接入网，网络管理域，业务管理域，客户体验管理域，垂直行业及5G专网等，都有极大注智与融智的空间。
未来十年，随着5G向6G的演进，人工智能将在第六代移动通信的网络核心架构及业务场景中扮演更重要的角色，最终使网络向高度智能自治的目标迈进。
地平线黄畅：将最先进算法和最先进芯片架构结合

地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅带来的话题是“软件2.0时代AI芯片的挑战”。
从2012年开始，深度学习，尤其是机器视觉开始一飞冲天，取得巨大的突破。
过去8年持续的提升，图像识别的精度不断的提升，同时它的计算效率越来越高。和8年前相比，我们今天只要用大约几百分之一的计算量就可以达到8年前做一个图象识别的精度，这是一个巨大的进步。
算法的进化速度甚至超过半导体的摩尔定律。每10到14个月，达到相同精度的计算量可以下降一半。
但很不幸这是以算法设计得越来越巧妙为代价的，而算法设计得巧妙会对计算架构提出巨大的挑战，尤其是传统通用的并行计算架构，比如说GPU架构，会使得整个计算效率相当的低下。
因此，在芯片设计领域，相关的处理器架构变得尤为重要，否则继续沿用通用计算架构会使更先进的算法无法高效运行。
所以地平线提出了一个新指标MAPS，即在精度有保障范围内的平均处理速度（Mean Accuracy-guaranteed Processing Speed），针对应用场景的特点，在精度有保障的前提下，包容所有与算法相关的选择，评估芯片对数据的平均处理速度。希望以此为业界同行提供一个评估芯片AI真实性能的全新视角。