人工智能時代：巨頭豪賭AI芯片，誰將成為贏家？

　　隨著低功耗廣域網(wǎng)無線技術日益發(fā)展，它解決了物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模部署需求，為各種智能設備提供低功耗、遠程連接等，從而推動信息科技向萬物互聯(lián)延伸，而IoT+AI等技術廣泛應用，促使萬物互聯(lián)向萬物智能轉變。

　　在萬物智能時代中，適用于各種智能設備的芯片成為關鍵所在，高性能AI芯片、用于數(shù)據(jù)采集的物聯(lián)網(wǎng)芯片相繼面世，包括高通預測，今年物聯(lián)網(wǎng)芯片將能為公司帶來10億美元收入，AI芯片被廣泛部署數(shù)據(jù)中心、無人機和機器人等行業(yè)，為英特爾帶來超過10億美元收入。

　　(一)

　　英特爾推出全新Movidius VPU視覺處理單元，這是全球第一個配備專用神經(jīng)網(wǎng)絡計算引擎的系統(tǒng)芯片，可用于加速端的深度學習推理，比如無人機、機器人、智能攝像頭和虛擬現(xiàn)實等智能設備。

　　計算機視覺和深度學習正在成為我們?nèi)粘Ｉ钪械臄?shù)十億設備的標配，與此同時，VPU芯片和微軟人工智能平臺Windows ML結合，開發(fā)人員利用VPU可以在Windows客戶端上構建和部署下一代深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用，讓客戶端的應用程序和核心操作系統(tǒng)更加智能化。

　　針對人工智能領域的創(chuàng)新，英特爾不斷延伸技術布局，投資和收購無人駕駛方案提供商Mobileye、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡芯片與軟件領域的領導廠商 Nervana、以及計算機視覺公司 Movidius等，以此開發(fā)定制的芯片來滿足人工智能特殊需求，提升了在AI芯片的競爭力。

　　例如Mobileye作為自動駕駛領域核心玩家，EyeQ4無人駕駛芯片，可以實現(xiàn)每秒鐘25億運算，能夠支持L4-L5級自動駕駛。特別英特爾車載計算產(chǎn)品與Mobileye系統(tǒng)芯片相結合，使得英特爾處在自動駕駛技術變革最前端。

　　還有英特爾 Movidius神經(jīng)計算棒，基于USB模式的深度學習推理工具和獨立的人工智能加速器，為廣泛的邊緣主機設備提供專用深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理功能。外形小巧的Movidius神經(jīng)計算棒專為產(chǎn)品開發(fā)者、研究人員和創(chuàng)客設計，提供專用高性能深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理性能，從而減少開發(fā)、調(diào)優(yōu)和部署人工智能應用的障礙。

　　同時，英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(NNP)，這是業(yè)內(nèi)第一個面向神經(jīng)網(wǎng)絡處理的芯片。利用Nervana技術，企業(yè)將能夠開發(fā)全新的人工智能應用，以處理海量數(shù)據(jù)并讓客戶獲得更好的洞察，實現(xiàn)業(yè)務變革。

　　(二)

　　不僅半導體廠商在加推出適用于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能芯片，與此同時，結合行業(yè)需求，科技巨頭紛紛向芯片領域挺進，呈現(xiàn)巨頭爭雄局面，他們向不同應用方向滲透，從而提升企業(yè)自身競爭力。

　　在科技巨頭當中，谷歌推出TPU芯片走在行業(yè)前列，物聯(lián)網(wǎng)資深專家楊劍勇指出，TPU專為機器學習而定制的芯片，它的高效能以提高AI技術深度學習方面的訓練能力，如今谷歌TPU芯片已經(jīng)在今年升級到第三代，相比第二代，TPU3.0性能提升了八倍，作為專為谷歌TensorFlow而設計的專用芯片，并不直接對外銷售該款AI芯片，而是采用TPU(芯片)+Cloud(云)+TensorFlow(AI系統(tǒng))組合方式向開發(fā)者開放，以云服務模式把AI能力分享給市場。

　　TensorFlow 是一種機器學習工具，主要用于構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，作為開源深度學習系統(tǒng)，在語音識別、自然語言理解、計算機視覺等AI領域得到廣泛應用，并通過Cloud TPU上訓練，開發(fā)者按需購買，早前有指出云端TPU以6.50美元/TPU /小時計費。也有許多TPU免費開放給頂級研究學者使用，共同來推動開放的機器學習研究。不過，這種方式，或許將改變芯片銷售模式。

　　另外，谷歌為提高本地AI處理能力，谷歌在這個基礎上推出了Edge TPU芯片，這是谷歌面向智能終端首款AI芯片，核心用于邊緣計算，也可以理解為Cloud TPU簡化版，將谷歌強大的AI能力擴展到各種物聯(lián)網(wǎng)智能設備上，讓本地就具有AI處理能力。

　　(三)

　　華為同樣也在積極擁抱人工智能，其AI發(fā)展戰(zhàn)略，以持續(xù)投資基礎研究和AI人才培養(yǎng)，打造全棧全場景AI解決方案和開放全球生態(tài)為基礎，面向內(nèi)部，持續(xù)探索支持內(nèi)部管理優(yōu)化和效率提升，面向消費者，讓終端從智能走向智慧。

　　華為要以全棧的能力、全場景的產(chǎn)品/服務，提供經(jīng)濟且充裕的算力，實現(xiàn)普惠AI。AI解決方案從技術功能視角，包括芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內(nèi)的全堆棧方案。基于統(tǒng)一、可擴展架構的系列化AIIP 和 芯片，并發(fā)布昇騰910芯片，是目前全球已發(fā)布的單芯片計算密度最大的AI芯片，還有一款昇騰310，是目前面向邊緣計算場景最強算力的AI SoC。

　　該芯片具備橫跨云、邊緣、端全場景的最優(yōu)能效比，無論在極致低功耗的場景，還是極致算力的數(shù)據(jù)中心場景，昇騰系列都將提供出色的性能和能效比。同時，昇騰基于統(tǒng)一架構的全場景覆蓋能力，將大大便利AI應用在不同場景的部署、遷移、協(xié)同。

　　華為打造無所不及的智能，構建萬物互聯(lián)的智能世界，并不直接售賣AI芯片，包括公有云、私有云、各種邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費類終端等部署環(huán)境，讓AI無所不在。

　　華為對此做出預測，到2025年全球智能終端將達到400億，智能助理普及率將達到90%，企業(yè)數(shù)據(jù)使用率將達到86%，智能將像空氣一樣無處不在。AI作為一種新的通用目的技術，人工智能將改變每個行業(yè)和每個組織。

　　最后

　　以深度學習為核心的人工智能技術為機器學習帶來革命性變革，不僅僅能夠解決圖像識別問題，且擁有非常強大的學習能力，隨著計算能力的不斷提升，無人駕駛變成現(xiàn)實，跨語言交流也將邁向無障礙，機器翻譯和語音識別日益完善，讓人們不用擔憂出國語言溝通問題。在醫(yī)療領域，造福人類。