tensorflow|突发！TensorFlow技术主管皮特·沃登离职，重返斯坦福读博：我在谷歌“太难了”！( 二 ) 台积电|任天堂|xr|英特尔|严博

这种在一些“不起眼的硬件”中构建机器学习被行业称为TinyML（Tiny Machine Learning）。TinyML 的目标是以尽可能低的功耗执行 ML 推理。具体而言，正如皮特沃登在其著作提到的那样：TinyML 的目标是在低于 1 mW 的功耗下运行。1 mW是标准纽扣电池运行功率。

文章插图

TML示意图
因此，TinyML 是机器学习和嵌入式 IoT 设备的交叉领域，是一门新兴的工程学科，具有革新许多行业的潜力。显然，TinyML 的主要受益者，是边缘计算和节能计算领域。
2019年3月，TensorFlow Lite嵌入式平台发布了第一个实验原型。这是由SparkFun构建的开发板的原型，它有一个Cortex M4处理器，具有384KB的RAM和1MB的闪存存储。该处理器功率极低，在许多情况下功耗不到1毫瓦，因此它可以仅凭小型纽扣电池运行很多天。
目前，TinyML还处在发展阶段，正如皮特沃登在一次演讲中所提到：
“未来的世界有更多的可能性，现在人工智能对于我们，就像八十年代的电脑一样。我们不知道它会发展成什么样子，但是我们可以想象一下我们目前面对的各种问题和挑战，在工作中面临的困难。如何用小小的芯片进行机器学习？这方面我们可以有新的角度去探索，也有新的研究成果去发挥作用。”

反映了怎样的趋势？

皮特沃登在业界已经探索了二十年了，今日他选择离开企业，选择重返校园，无疑是对当前AI研究人员纷纷重返学界这一趋势的印证。这一趋势最早从吴恩达开始，随后李飞飞、张潼、张亚勤、贾佳亚等科学家也不断重返学校。
而在几年前，对应的正是AI基础研究者纷纷离开学术界，加盟工业界：代表性的标志事件是在2011年的NIPS大会上，Hinton接受了Google的邀请，正式加盟Google；此后Facebook、Amazon、Uber以及国内百度、阿里、腾讯、滴滴等巨头也纷纷跟进，而另一方面，产业界所能提供的海量数据以及资源投入对于AI研究者也具有莫大的吸引力，长期从事理论研究的他们也需要一个平台验证他们的想法，这也正是当时AI人才从学术界流向产业界的原因。
现在这些AI大牛从产业界重返学术界，有人将其视为AI科学家的“水土不服”，并进而得出“AI热度正在放缓”的结论。但从另一个角度上，我们也可以看到这些科学家们在产业界检验了自己之前的研究之后，带着新的问题回到学术界开展新的研究。
【 tensorflow|突发！TensorFlow技术主管皮特·沃登离职，重返斯坦福读博：我在谷歌“太难了”！】例如，原腾讯AI Lab主任张潼在被问及为什么回归学术界时，他回答：“我最关心的是10年以后， AI能够在技术理论等方面实现重大的突破，并且自己能够在整个学术研究上有更多的贡献。” 而对于加入创新工场，张潼则表示：“我在进行学术研究的同时，也希望这些学识成果能够跟产业相结合。”另一位AI大牛贾佳亚，在离开腾讯优图之后并未远离产业界，而是成立了一家创业公司思谋科技，以另一种方式做到连接学术与产业。
拿AI届的黄埔“微软亚洲研究院”来说吧，他几任历任院长中，李开复创办了创新工场，以孵化器模式推动中国本土的科技与AI公司的发展；张亚勤牵头筹建“清华大学智能产业研究院（AIR）”，回归学术界并得到了马维英的襄助，“出走半生归来仍是少年”；沈向洋在担任清华大学兼职教授的同时，也还投资并担任News Break董事长；而进入投资界的张宏江，更是在以资本投票的方式践行着对AI的认知。这些顶尖人才的流动，无论是从学术界到产业界，还是从产业界到学术界，最终都是AI的进步。