隨著低功耗廣域網(wǎng)無線技術(shù)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(shè)備提供低功耗、遠(yuǎn)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(shù)廣泛應(yīng)用，促使萬物互聯(lián)向萬物智能轉(zhuǎn)變。
在萬物智能時代中，適用于各種智能設(shè)備的芯片成為關(guān)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(yù)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(jī)和機(jī)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(luò)計(jì)算引擎的系統(tǒng)芯片，可用于加速端的深度學(xué)習(xí)推理，比如無人機(jī)、機(jī)器人、智能攝像頭和虛擬現(xiàn)實(shí)等智能設(shè)備。
計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)正在成為我們?nèi)粘Ｉ钪械臄?shù)十億設(shè)備的標(biāo)配，與此同時，VPU芯片和微軟人工智能平臺Windows ML結(jié)合，開發(fā)人員利用VPU可以在Windows客戶端上構(gòu)建和部署下一代深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，讓客戶端的應(yīng)用程序和核心操作系統(tǒng)更加智能化。
針對人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新，英特爾不斷延伸技術(shù)布局，投資和收購無人駕駛方案提供商Mobileye、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片與軟件領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)廠商 Nervana、以及計(jì)算機(jī)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(lǐng)域核心玩家，EyeQ4無人駕駛芯片，可以實(shí)現(xiàn)每秒鐘25億運(yùn)算，能夠支持L4－L5級自動駕駛。特別英特爾車載計(jì)算產(chǎn)品與Mobileye系統(tǒng)芯片相結(jié)合，使得英特爾處在自動駕駛技術(shù)變革最前端。
還有英特爾 Movidius神經(jīng)計(jì)算棒，基于USB模式的深度學(xué)習(xí)推理工具和獨(dú)立的人工智能加速器，為廣泛的邊緣主機(jī)設(shè)備提供專用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理功能。外形小巧的Movidius神經(jīng)計(jì)算棒專為產(chǎn)品開發(fā)者、研究人員和創(chuàng)客設(shè)計(jì)，提供專用高性能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理性能，從而減少開發(fā)、調(diào)優(yōu)和部署人工智能應(yīng)用的障礙。
同時，英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP），這是業(yè)內(nèi)第一個面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的芯片。利用Nervana技術(shù)，企業(yè)將能夠開發(fā)全新的人工智能應(yīng)用，以處理海量數(shù)據(jù)并讓客戶獲得更好的洞察，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)變革。
（二）
不僅半導(dǎo)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(jié)合行業(yè)需求，科技巨頭紛紛向芯片領(lǐng)域挺進(jìn)，呈現(xiàn)巨頭爭雄局面，他們向不同應(yīng)用方向滲透，從而提升企業(yè)自身競爭力。
在科技巨頭當(dāng)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(jī)器學(xué)習(xí)而定制的芯片，它的高效能以提高AI技術(shù)深度學(xué)習(xí)方面的訓(xùn)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(shè)計(jì)的專用芯片，并不直接對外銷售該款A(yù)I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(wù)模式把AI能力分享給市場。
TensorFlow 是一種機(jī)器學(xué)習(xí)工具，主要用于構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，作為開源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在語音識別、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺等AI領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并通過Cloud TPU上訓(xùn)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(jì)費(fèi)。也有許多TPU免費(fèi)開放給頂級研究學(xué)者使用，共同來推動開放的機(jī)器學(xué)習(xí)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(chǔ)上推出了Edge TPU芯片，這是谷歌面向智能終端首款A(yù)I芯片，核心用于邊緣計(jì)算，也可以理解為Cloud TPU簡化版，將谷歌強(qiáng)大的AI能力擴(kuò)展到各種物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)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(chǔ)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(chǔ)，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(fèi)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(wù)，提供經(jīng)濟(jì)且充裕的算力，實(shí)現(xiàn)普惠AI。AI解決方案從技術(shù)功能視角，包括芯片、芯片使能、訓(xùn)練和推理框架和應(yīng)用使能在內(nèi)的全堆棧方案?；诮y(tǒng)一、可擴(kuò)展架構(gòu)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(jì)算密度最大的AI芯片，還有一款昇騰310，是目前面向邊緣計(jì)算場景最強(qiáng)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(gòu)的全場景覆蓋能力，將大大便利AI應(yīng)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(gòu)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(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端等部署環(huán)境，讓AI無所不在。
華為對此做出預(yù)測，到2025年全球智能終端將達(dá)到400億，智能助理普及率將達(dá)到90％，企業(yè)數(shù)據(jù)使用率將達(dá)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(shù)，人工智能將改變每個行業(yè)和每個組織。
最后
以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)為機(jī)器學(xué)習(xí)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(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，隨著計(jì)算能力的不斷提升，無人駕駛變成現(xiàn)實(shí)，跨語言交流也將邁向無障礙，機(jī)器翻譯和語音識別日益完善，讓人們不用擔(dān)憂出國語言溝通問題。在醫(yī)療領(lǐng)域，造福人類。
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