AI独角兽凉了，制造业是幕后最大推手

    全球知名的AI芯片企业——Wave Computing 公司已经遣散了所有员工，并申请破产保护。如无意外，这将成为第一家在疫情期间申请破产的 AI 芯片公司。
    从辉煌到落寞
    我们把时间扯回到2016年——当时，谷歌AI系统AlphaGo以4：1战胜围棋九段高手李世石，引发了一波全球性的人工智能热潮。与此同时，互联网巨头们也给AI再添一把火。李彦宏率先提出all in AI，马化腾随后也提出AI in all，马云启动了NASA计划并创立达摩院。似乎， AI时代已经触手可及。
    Wave Computing被誉为全球最有前途的AI公司之一。这是一家专注于通过基于数据流驱动（dataflow）技术、以及实现dataflow技术的软件可动态重构处理器（CGRA）架构，突破AI芯片性能和通用性的瓶颈，加速从数据中心到边缘的AI深度学习计算。Wave Computing曾经也是各种荣誉加身：“机器学习行业技术创新领导者” ；“25大人工智能供应商”之一；“最受尊敬的私营半导体公司”奖等等。
    但是十年过去，公司在产品方面，相比Nvidia、Graphcore，他们芯片的优势并没有得到很好的凸显，引发了前景担忧，终于倒在疫情之下。
    就拿视觉领域的应用来说，目前还是在比较初级的阶段；即使是头部企业，也还在努力探索大规模商业化的路径。虽然所有的AI公司都知道工业是最大的应用领域，但真正落地工业的寥寥无几，更多的还是PPT。
    制造业的竞争
    当前，人工智能技术的应用场景主要集中于商业领域，因受专用性限制以及数据量的影响，人工智能与制造业的融合场景主要是在非制造的研发、售后服务等环节。在制造业的应用主要集中在视觉缺陷检测、机器人视觉定位和故障预测等。
    不过总体来讲，AI故障预测还处于试点阶段，成熟运用较少。一方面，大部分传统制造企业的设备没有足够的数据收集传感器，也没有积累足够的数据，另一方面，很多工业设备对可靠性的要求极高，即便机器预测准确率很高，不能达到百分之百，依旧难以被接受。此外，投入产出比不高，也是AI故障预测没有投入的一个重要因素，很多AI预测功能应用后，如果成功能减少5％的成本，但如果不成功反而可能带来成本的增加，所以不少企业宁愿不用。
    正如中国工程院院士邬贺铨所说，目前中国在人工智能领域投资在制造业的投入明显不足，而制造业是人工智能应用在未来的巨大市场。目前中国人工智能投资23．4％集中在商业及零售领域，18．3％在自动驾驶，而制造业却不到1％。他认为，这主要是因为制造业的数据采集流程更长、数据的可靠性挑战较大所导致的。
    
    
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