昨天，谷歌AlphaGo與李世石進行了最后一場博弈，最終以4：1收官！

　　谷歌研發的人工智能系統AlphaGO與世界頂級圍棋手李世石之戰無疑吸引了全球的目光，也讓人工智能科學領域掀起了一場國際競賽。相對于高調的谷歌和Facebook等巨頭，人工智能領域的“隱形”高手也開始浮出水面，一家名為NovuMind（異構智能）的公司進入人們視野。近日，NovuMind宣布啟動其人工智能項目“異構神機”，加入人機對戰競賽。

　　由于圍棋程序需要的蒙特卡洛對策樹搜索以及和其它各種深度神經網的無縫集成，需要大規模異構高性能超級計算機的支持，而NovuMind擁有全球頂級科學家的團隊，并建成了專為人工智能設計的超級計算機，訓練出成熟的深度神經網，能夠設計并充分使用更強大的異構計算能力。在此支撐下，NovuMind開發的異構神機比Alpha GO更勝一籌。知名人工智能科學家、NovuMind創始人吳韌博士表示：“在訓練各種巨大的非常智能的神經網方面，我們的技術和世界任何一家公司相比都毫不遜色?！?/p>

　　能夠與世界頂級圍棋手競賽，足見人工智能的發展之快。不過，僅僅競賽并非最終目的，人工智能也應廣泛應用于人類生產生活中。此前，筆者曾與吳韌博士進行一次深度交流，在異構智能應用上，吳韌博士不僅表現展示了對弈中領先于Alpha GO的信心，更堅定了異構智能在未來物聯網中廣闊前景，即為萬物智能提供無所不能和無處不在的“大腦”。

　　緣起：云端計算在物聯網的應用

　　在過去的一周里，阿里巴巴發布物聯網整體戰略成為物聯網領域的一個重磅新聞，隨之而來的是“云腦物聯網”概念的推出，阿里認為智能終端產生數據大爆炸，數據的存儲、挖掘、實時處理，都需要依靠云計算。

　　云端作為設備“大腦”已成為一個物聯網的發展趨勢，正在成為市場的主流方向。在阿里之前，我們看到了太多的案例：機智云、Ayla物聯、AbleCloud、云智易等為連接設備搭建的云平臺成為市場寵兒，獲取數千萬甚至數億融資的新聞不斷爆出。的確，隨著網絡基礎設施的普及和連接協議標準化的推進，有了云端平臺的計算能力支撐，終端設備具備了智能化能力，從而直接改變人們生活。不過，從一開始，對于云端計算的質疑之聲并未停止，安全性、功耗、時延等方面的問題不斷暴露。

　　質疑：云端計算并不能 支撐起物聯網全部應用場景

　　在賦予設備智能化的過程中，一些不得不考慮的因素讓云端到終端之間形成了屏障，使得很多終端與云端連接中的效率大大降低。

　?。?）老生常談的安全性：這是人們不厭其煩地討論的一大問題，數據從終端和云端之間傳輸中、云端存儲、處理等過程中不可避免讓人有這方面的擔憂。

　?。?）功耗的誤區：很多支持云端計算的觀點認為，數據在終端處理將形成大量能量消耗，而傳輸至云端處理將大大降低終端功耗。不過，在一篇題為《CNN optimizations for embedded systems and FFT》的論文中，實驗發現單位數據無線傳輸的功耗大大高于本地處理功耗，兩者之家相差竟然有百萬倍。因此，功耗并非云端的一個優勢。

　?。?）帶寬和時延：雖然未來我們將建立起無處不在的網絡，方便所有設備無縫接入，但我們能保障網絡能夠隨時隨地滿足設備傳輸帶寬要求？對于實時性要求極高的終端設備，從終端到云端之間的時延會不會造成影響？例如車聯網方案中，車輛在瞬時碰撞情況下，數據傳輸至云端進行處理，再反饋給車輛，這一時延可能會造成事故發生。

　　除以上幾點外，還有不少因素對云端計算產生較大影響。在未來數百億甚至數千億終端聯網的背景下，有大量設備并不適合連接至云端，云端計算并不能支撐起物聯網所有場景，終端本地智能化也成為物聯網的另一趨勢。

　　趨勢：從萬物互聯到萬物智能，除了“云腦”還需終端的“大腦”

　　以往的互聯網時代，網絡所連接到的每一個節點都是人，因此每個節點都有一個實實在在的大腦存在，能夠自行思考、自主決策；而物聯網時代，每個節點所能連接的是實體的物，本身并不具備思維能力。因此，物與物之間無縫連接、數據能夠實時傳輸這樣的“萬物互聯”場景只是四肢發達的“無腦物”聯網，并非物聯網的終極場景。對此，吳韌博士有自己的看法：物聯網中核心并非聯網，而是每一個“物”足夠智能，具備智能化的思維、決策能力，即I2oT（Intelligent Internet of Things）。也就是說，從“萬物互聯”到“萬物智能”方是物聯網的真正應用場景。