（NovuMind创始人兼CEO吴韧在第四届世界互联网大会“前沿技术领域科学家高峰对话论坛”上阐释了人工智能作为一门技术如何真正改善人们的生活）

    过去的一年多时间，AlphaGo声名大噪，就在它战胜人类旗手之后，许多人认为这标志着AI的进步，而吴韧认为“后面真正驱动人工智能取得胜利的是计算能力的进步”。

    “三年前， 我第一次在世界上提出了两个公式，首先是‘大数据+深度学习+高性能计算=更高的智能’。如今，这个思路在世界上几乎所有的公司都得到了认可和应用——大家都在进行竞赛，用更强的计算拿到更聪明的智能，训练出更强的模型。”吴韧说。

    就在提出这个公式的同时，2014年3月同一个GTC会议上，吴韧分享了他的另外一个公式，即“大数据+深度学习+异构计算=成功”。为什么前一个公式中技术可以带来更新、更全的智能，第二个公式才能得到“成功”呢？

    “如果我们只是利用人工智能技术简单地训练出一个更聪明的模型并把这个模型放到云端，它能解决的问题就是非常有限的。”吴韧说，“一个直观的例子是，未来我们坐在运用这样的人工智能技术所驱动的自动驾驶车里时，这辆车需要通过云端的计算来做出判断，而当你面前突然出现一头牛的时候，把数据传回到云端、再利用训练出的模型进行判断，显然是不靠谱的。我们需要做的是让这个汽车本身拥有足够聪明的本地化智能。”

    吴韧认为，拥有足够的本地化智能、进行实时的本地判断和处理，才是让人工智能真正实现技术落地的重要前提。他坚信“人工智能做为一门技术，取得成功的标志是最终能否进入人们的生活，并且真正改善我们的生活” 。

    正是源于这个初衷，2015年8吴韧在硅谷创立了专注于提供ASIC芯片＋训练模型的全栈式AI解决方案的NovuMind，并在去年年底获得洪泰基金、宽带资本、真格基金、英诺天使和臻迪科技等1500万美金A轮融资。吴韧带领一支来自全球的顶尖人才所组成的工程师团队，希望用最极致优化的芯片让人工智能落地，实现人工智能真正的“成功”。

    吴韧相信“人工智能的影响要通过对产业赋能来实现”，他表示： “无论是在自动驾驶、安防摄像头、智慧医疗等各个垂直应用领域，都是如此。”

    “比如人们利用人工智能做医疗诊断时，医疗器械如果随时随地都需要往云端传送，就意味着没有办法把视频进行连续的、实时的分析，就无法在各种小的医学诊断上做出实时的处理。”

    “而这些限制都在拥有了本地智能后迎刃而解。”吴韧说，“要做到本地智能，就需要我们在计算方面拥有更强、更不一样的支持。这也是为什么我们要为人工智能本地计算、智能的本地化设计专用的芯片。”

    “设计这样的专用芯片就回到我刚才说的第二个公式——为何异构计算如此重要？摩尔定律已经到了尽头，最后我们还能做什么？实际上，尽管摩尔定律本身到头，但有一个东西没有到头，就是芯片的密度，我们可以继续用三维的办法增加芯片的密度。”吴韧强调，“然而，芯片密度增加后，供电和散热跟不上，真正的解决方案、也是唯一的解决办法就是用异构计算。”

    “异构计算在不同的应用场景上，用针对此应用场景进行的极端优化的硬件体系来进行计算，这样，人工智能就可以在不同的应用场景中使用专门设计的芯片进行低功耗、低成本、且高效率的运行，从而解决许多我们需要解决的问题。这样AI才能成为真正落地并改善我们生活的技术。”吴韧说。

    人工智能的未来充满无限可能，而吴韧相信只有在应用端得到普及，人工智能才能真正走进千家万户。他希望帮助企业实现 AI赋能，让AI真正在应用端得到普及。论坛结束后，吴韧向记者透露，NovuMind正在打造领先行业标准的人工智能芯片——NovuTensor，可以高效、节能、低延迟、便捷地实现本地智能，目前已在国内外的医疗、安防、智慧城市等垂直应用领域帮助企业实现本地化的智能。吴韧坚信不久的将来，通过让各种小东西都拥有终端智能，最终可以实现智慧互联的“智联网“（I²oT , Intelligent Internet of Things），而不仅仅是传统意义上的物联网（IoT, Internet of Things）。他表示：“未来的AI一定是通过本地化的终端智能进入并且改善我们的生活 。”

    “一个公司可以做很多事情，如果一个公司可以给其他公司进行赋能的话，这个公司可以做更多的事情，我希望NovuMind给所有的公司进行AI赋能。”吴韧说。