作者： 红豆
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。《2018中国人工智能白皮书》提到，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%，这是一个无比巨大的增量市场。
这组激动人心的数据，足以让每一个在人工智能行业付出多年心血的从业者，感受到“天将降大任于斯人”的使命感。
近年来，人工智能真正引燃社会神经的事件要追溯到围棋天才柯洁大战AlphaGo。在这场人机大战的华山论剑中，人类以0:3的比分落败于人类所创造的机器。或许，我们已不能将AlphaGo称为机器，而是赋予其更具革命性的词语——智能。
在机器学习的子集中，“深度学习”是一个重新激发人工智能热情的词汇。深度学习是近年来曝光度和关注度最高的一项技术，然而它并不是这几年的创新。早在上世纪80年代末，随着人工智能多层神经网络技术的热潮，有人提出了“深度学习”模型。虽然它本质上仍和机器学习接近，都是通过统计数据来从中归纳出模型，但是深度学习模型相比浅层模型有更强大的表达力。
然而，之所以深度学习模型在上个世纪遭遇十多年的寒冬，是因为当时没有现在大量的数据，也没有现在高性能的算力提供大量的运算。
时至今日，在互联网行业蓬勃发展的20几年间，数据已呈现惊人的爆炸式增长，而如何有效地利用这些数据，将它们转化为人工智能深度学习的燃料，成为当下制约人工智能跨越式发展的难题——就好比世界上有那么多的书籍文献，怎么让机器大脑能把这些知识融会贯通，吸收并产生高级智能？——我们人类神奇的大脑结构就像一个分布式的计算网络，其中每个神经元就好比一个节点，映射出人工智能＋区块链的技术蓝图。
全球顶尖技术开发团队汇聚深脑链
值得注意的是，目前一家名为“深脑链”的区块链项目，正致力于打造人工智能界的分布式AI云计算平台。作为国内区块链行业中一马当先的人工智能公链在于它的核心概念：人工智能与区块链的结合。即通过分布式计算为AI企业节约硬件算力成本，并通过智能合约解决数据隐私权和所有权的问题。
也正是这一具有革命意义的理念，吸引了全球各地的资深人才加入。
今年四月，硅谷人工智能资深专家王冬岩博士宣布加入深脑链，出任首席人工智能官并担任深脑链美国硅谷人工智能研究院院长。王冬岩博士作为硅谷在人工智能、商业智能和数据科学方面有近20年经验的专家，曾领导过世界500强企业（思科、NetApp、美的集团、三星）的顶尖技术团队，并获奖无数。他曾在1年零9个月的时间里，从无到有成立美的硅谷研究中心，组建了一支顶级的AI团队，推出大规模异构深度学习平台“美的大脑”。
目前，深脑链硅谷人工智能研究院在王冬岩博士的招募下，许多业内资深人士慕名加入。Jason Pai担任高级AI矿机产品总监，他拥有十五年的硬件研发和产品管理经验，曾就职于超微、IBM和福特汽车，就GPU并行运算服务器而言，他开发的产品全球销量第一。在超微任职期间，他通过提高设备间通讯的带宽和延迟性能，引入一条行业领先的AI产品线。同时，他与英伟达（Nvidia）合作，推出了第一个 Nvlink技术，通过将P2P的带宽提高至PCIE 3.0五倍的水平，提升了深度学习训练的表现。Christine担任北美市场负责人，她曾在猎豹移动担任全球市场总监，负责北美、欧洲及中东市场的产品营销和战略规划，积累了深厚的企业人脉。
此外，深脑链区块链团队也是人才济济。深脑链底层架构总设计师，区块链技术开发负责人Bruce，他具备14年大型软件开发和架构设计经验，曾任华为软件公司开放平台首席架构师，他开发的软件系统在全球每天有超过上亿用户使用。
最近，erc20代币智能合约漏洞频发的新闻已经给行业敲响了警钟，就区块链的安全性问题，深脑链一直非常重视，并且聘请了经验丰富的Elvis出任首席安全专家，他是前阿里云飞天虚拟化专家、阿里集团安全部专家。深脑链安全团队将利用网络线程模式分析、数据加密、网络安全防御体系等方式来实现主链运行中的安全保护。
通过深脑链官方披露的周报发现，在多位资深技术大拿的共同努力下，迭代1版本已顺利完成，进入代码检视和code rework阶段，近日将启动迭代2的需求分析和设计分析，完成AI训练运行实时监控特性的开发和调试工作。深脑链预计于6月份上线测试网络。
深脑链以其超前的行业视野，正不断汇聚来自全球各地的行业精英，小编突然想问，全行业顶尖人才的去向不正是意味着未来的方向吗？
