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伟德29-余定陆:大数据时代到来 产业转型已经开始

2020-01-11 16:41:03 · 作者:匿名

伟德29-余定陆:大数据时代到来 产业转型已经开始

伟德29,“2019中国智能产业论坛”于2019年5月30日在北京举行,本次活动为京交会论坛活动之一,主题为:“智能+”引领未来,应用材料公司集团副总裁、应用材料中国公司总裁余定陆出席并演讲。

其表示产业的变化已经开始发生了,而且这个产业变化开始发生也仅仅是一个起点。

余定陆指出,数据主要包括这几个领域:第一个是数据的生成,第二个是数据的存储,第三个是数据的运算。他表示,随着技术的进步,这三个在结构上都要做很大的改进和创新,所有新的模式必须要将数据转换成有效的资料,有效的运算方法,所有数据储存资料将会万倍、千万倍的增长,以往储存资料所有的技术基本上也无法再予以满足,此外,随着工业物联网4.0快速增长,这三点数据上的应用又要加上互联互通。

以下为演讲实录:

余定陆:各位嘉宾、女士们、先生们,早上好!非常高兴有机会参加这次的盛会。

应用材料公司是负责科技产业前端的制造设备。听了前面几位专家的演讲,汉斯博士的演讲是关于后端的管理设备,应用材料公司则是在前端制造芯片,这些芯片不管是从哪一家公司生产出来,但是有一点没有改变的是,它们全部都是要经过我们公司的制造设备制造出来。所以应用材料公司在一些人的评价中谈到过,它是一家最不为人知的创新公司,但也是最关键的一家公司。今天我要跟各位报告的题目是《激动人心的人工智能和大数据时代必能实现》。

我们的观点跟前面几位在座的一样,那就是人工智能和大数据时代一定会来,但是怎么来,什么时候来,我想这是一个问题;还有一个问题就是我们大家是否都准备好了?这里我要跟大家说明一下,今天报告里面所有的数据,还有加上市场上的不确定性,因此我们不负责各位根据我们的数据所作的任何决定。

很快跟大家介绍一下,我们是芯片制造还有半导体显示技术的设备公司,2018财年我们的营收是173亿美元,但是我们的研发支出非常大,2018年花费在研发上的费用是20亿美元,我们在全球有12500个专利,在不同的国家跟地区我们有超过21000名全球员工。其实大家可能不知道我们公司是在硅谷的一家超过50年的创新公司,我们的历史甚至比英特尔更早。

我们在1984年的时候就进入了中国,是第一家进入中国的国际半导体设备制造商,目前有2100余名员工,总部在上海张江,有15个客户服务据点,在西安设有我们的研发中心和采购中心,基本上我们在中国耕耘的时间已经非常久了。

引用经济学人杂志的一句话,“数据对于这个世纪就像石油对于上个世纪一样举足轻重,是所有增长和变革的推动力”。大家想想看,石油亿万年来存于地底,其实并没有太多的价值,当人们开始开采的时候也没有太多的价值,但是当石油转换成我们引擎用的汽油和各种产品时,它的价值就以万倍、亿倍快速增加,目前的大数据基本上也是扮演这样的角色。

这样的趋势其实已经开始发生,如果我们比较一下全球最大市值公司排名的话,2008年和2018年全球六大市值公司,大家可以看2008年埃克森美孚、中国石油、沃尔玛、中国移动、宝洁、中国工商是前六大,仅仅十年后前六大排名完全发生了变化,2018年的时候是苹果、亚马逊、谷歌、微软、脸书、腾讯。大家有没有看出来在2018年的时候这些市值最大的公司,有一个共同点是什么?前六家公司都掌握了数据,掌握了DATA,掌握了信息。其实产业的变化已经开始发生,这个产业变化的开始发生也仅仅是一个起点。

提到数据,有几个方面可以想像的到,第一个是数据的生成,第二个是数据的存储,第三个是数据的运算,这三个在结构上都要做很大的改进和创新,所有新的模式必须要将数据转换成有效的资料和有效的运算方法,所有数据的储存资料将会万倍、千万倍地增长。以往储存资料所有的技术基本上也无法再予以满足,所有的数据与工业物联网4.0快速增长,这三点数据上的应用再加上互联互通,基本上这个产业的转型已经在开始当中。

我们再看一下这个统计资料,非常有意思。这个资料在图里面可以看出来,用橘红色标示的数据是由人类行为产生的,比如说各位发照片,下载照片,是由人类产生;蓝色是由机器所产生的。大家看2018年是一个转折点,2018年所有数据从机器产生的数量来讲已经超越人类产生的数量,而且这个趋势会发展得越来越快,如果到2022年的时候我们看得出来所有的数据量成长5倍,而单单只有人类行为能够产生的数据是多少?只有10%。至于其它的数据从哪里来,从比如说智能汽车、智慧安全保安、智慧家居再加上智能工厂。这个是为什么各位可能跟我一样,并没有感受到所有数据的应用在大量增加,因为大部分的数据产生都是从机器来的,都是从元件,都是24小时不断把这些资料收集出来的。

这张图我想刚刚前面几位专家也提到过了,大家知道AI的理论在1955年就产生了,甚至比半导体的摩尔定律还早。现在会忽然发现为什么AI会突然之间蓬勃发展,为什么1955年时这些理论没有办法得到实践,有几个非常非常重要的关键点。第一点要有海量的资料,能采集到海量的资料是一个关键点,能采集到海量的资料必须有适当的电子元件,而且要够便宜,成本上能负担,要能够迅速。第二个是所有运算的架构必须要能够将这些数据转换成能使用的、能分析出来的结果,简单一点讲能把数据转换成财富,对生意来讲才有诱因。在芯片快速发展的时候发现这些商业模式基本上可行,大家可以看出来有非常多的公司,不管是机器人公司,还是AI公司,风起云涌般开始在国内出现。

这是一张比较技术的图表,简单跟大家报告一下,第一个图是以往的运算结构,就是一个以往传统的串联式架构,就是运算,好处是今天有这样一个运算的时候,它可以针对各种用途使用;但是这与AI时代需要的专业运用是不一样的,必须要把它做平行运算,同时还需要海量资料,必须能够非常快速处理大量的资料。可以看到在最旁边那个图的运算,大量的存储、平行的运算储存带宽都是需要的。

当我们跟人工智能的业界开始做讨论的时候,业界提出一个数字叫1000。为什么是1000?大家可以想象到这么多人工智能的芯片,能耗会是一个问题,所有的能耗如果没有办法控制的话,你在电子的组件上是没有办法工作的。因此在能耗上要把每瓦特运算性能提升1000倍,会是一个非常非常重要的课题。

过去几年来在半导体时代我们一直奉为圭臬的就是摩尔定律,摩尔定律每隔两年翻一番,可以让效能增加,同时可以让成本减少。但是摩尔定律现在受到一个挑战,因为摩尔定律可不可以支撑我跟大家前面提到的在储存方面有大量的低成本、高效率、低功耗的效率,以及运算方面可不可以是高性能的运算?这个是完美的风暴,同时也代表是一个完美的机会,当你能够控制这个风暴的时候对你来讲是一个机会,但如果不能掌握这个机会的话,基本上就会被这次完美的风暴所埋没。为什么会这样呢,刚刚我跟大家报告过的所谓摩尔定律每两年翻一番,过去四十年来基本上照着这个走;但是近几年来我们发现摩尔定律并没有办法每两年翻一番,而是每五年,成本在增加,没有办法支撑产业的快速发展。

不管我们对性能的要求,功率的要求,还是成本的要求,复杂程度的增加,集成程度也增加了,同时又要跟时间赛跑,所以我们提出来不能单单依靠摩尔定律来做唯一的解决方案,必须要有新型的架构、新型的结构、还有新型的,我们公司研发的材料工艺上的进步、所有的东西如何封装在一起,五个项目必须同时往前迈进,才能在最短的时间内找到一个最佳的解决方案,这里面不单是在互联方面,同时也是在彼此执行的速度方面。

基于这个我们提出一个新的概念,左边这张图其实是按照以往,从设备制造商的我们开始,然后是材料,经过生产集成电路的实现,EDA,最后到设计。但是现在必须以一个神经形态的思维模式,我们必须跟我们的设计公司做一个讨论,知道他未来的需求是什么,我们就在材料工艺上做一个适当的改变,这样子的话才有机会彼此在各种不同的产业上平行交流、平行讨论。平行共同拟定一样战略的时候,才有机会让这个AI时代提早发生、加速发生、加速发展。因此我们在这边特别强调,所有的互联互通其实是一个非常非常的关键。

跟大家很快报告一下,看得出来所有的改革与发展,基本上在硬件的复兴、材料的创新,还有全新生态系所有的系统规划,互联和速度是非常非常的重要。其实我们已经在这个产业50多年了,非常高兴看到有机会快速地发展,也非常高兴我们的创新可以跟所有业界先进一起驱动先进科技,同时也能驱动未来的发展。

很快用15分钟跟大家作一个报告,非常高兴有机会参与这次的论坛,谢谢大家,谢谢!

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