相信這樣的場(chǎng)景你已經(jīng)經(jīng)常見(jiàn)到了：用手機的智能語(yǔ)音設置鬧鐘、iphone里提升打字效率的QuickType、與外國人交流使用的翻譯軟件、拍照自動(dòng)實(shí)現景深效果的相機app......這些司空見(jiàn)慣的日常行為，背后都有強大的人工智能技術(shù)支撐著(zhù)。

人工智能技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始與手機融合，未來(lái)還會(huì )越來(lái)越緊密。Deloitte Insights發(fā)布的《2020科技、傳媒和電信行業(yè)預測》報告中，就提到一個(gè)正在發(fā)生的趨勢：人工智能與設備加速融合。

這個(gè)趨勢與本周《麻省理工科技評論》發(fā)布的2020年“全球十大突破性技術(shù)”一致：”微型人工智能“上榜。也就是說(shuō)，未來(lái)我們使用的手機、電腦人工智能能力會(huì )越來(lái)越強，這些設備不需要連接到云端就能實(shí)現很多智能化操作了。

去年5月，谷歌宣布可以在用戶(hù)手機上運行谷歌助手，無(wú)需向云端發(fā)送請求；從蘋(píng)果的iOS 13操作系統開(kāi)始，iPhone可本地運行Siri的語(yǔ)音識別功能和單手操作的QuickType鍵盤(pán)；IBM以及亞馬遜現在也提供了開(kāi)發(fā)平臺來(lái)制作和部署微型人工智能。

什么是邊緣AI，以及對邊緣AI的三個(gè)誤解

你應該經(jīng)常聽(tīng)說(shuō)的詞就是“邊緣計算”。今天，大多數設備要實(shí)現人工智能運算，都只能通過(guò)大型數據中心的云上來(lái)完成，未來(lái)，它們不需要一直連著(zhù)云端，自己就能完成之前的AI運算。把云端當中心的話(huà)，這些設備不就是邊緣么，所以這些設備就叫邊緣設備，這種能力就是“智能邊緣計算”。

為什么這些邊緣設備自己就能實(shí)現以前只有大型數據中心才能完成的工作呢？原因是技術(shù)的進(jìn)步。今天的芯片體積更小、耗用功率更低、成本更低，運算能力更大了。連我們的手機就能實(shí)現人工智能計算功能了。

所以，智能邊緣計算的普及，將會(huì )拉動(dòng)一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)，那就是邊緣人工智能芯片。也就是那些不是用在IT巨頭提供的云平臺，而是用在用戶(hù)使用的設備里的芯片。

要理解一個(gè)科技產(chǎn)業(yè)，就要先知道科技到達的時(shí)點(diǎn)是不同的，有一個(gè)先后順序。就拿邊緣AI來(lái)說(shuō)，它是IoT的底層需求：因為只有先有了AI計算能力，才會(huì )有智能設備之間的聯(lián)網(wǎng)，進(jìn)而催生出智慧環(huán)境、智能家居、智慧交通、智慧物流、智慧城市。因此我們預測：2020年開(kāi)始，IoT企業(yè)將會(huì )以前所有為的速度崛起。邊緣人工智能作為不可缺失的支撐技術(shù)，將很可能取代一部分IT巨頭（微軟、亞馬遜、谷歌）的云平臺功能。

那么，當IoT設備崛起后，邊緣人工智能會(huì )不會(huì )取代IT巨頭的云平臺功能呢？我們認為兩者會(huì )長(cháng)期共存，需要即時(shí)處理的任務(wù)可通過(guò)邊緣設備完成，另外一些量大但不需要即時(shí)的任務(wù)可連接至云端。所以再做另外一個(gè)預測：大多數情況下，邊緣人工智能計算和云計算將會(huì )長(cháng)期共存，甚至采用混合的方式，一部分由設備自身執行AI計算，另一部分通過(guò)云平臺完成。

在邊緣AI的發(fā)展過(guò)程中，有許多被人們誤解的現象，其中有三個(gè)是比較常見(jiàn)的。如果沒(méi)有真正理解背后的機理，可能會(huì )影響你對未來(lái)的判斷，本文就帶你解讀關(guān)于邊緣AI的三個(gè)趨勢。這三個(gè)誤解分別是：

• 制造AI芯片的制造企業(yè)才是最大的受益者；

• AI芯片很貴，只有蘋(píng)果、華為這樣的高端機型才用得起；
  

• AI計算要等到5G網(wǎng)絡(luò )成熟后才會(huì )真正開(kāi)始普及起來(lái)。

誰(shuí)是邊緣人工智能的受益者？很可能不是芯片制造商

誰(shuí)會(huì )從邊緣人工智能芯片市場(chǎng)的增長(cháng)中受益？我們的直覺(jué)會(huì )告訴我們說(shuō)：制造AI芯片的企業(yè)，他們一定有機會(huì )。理由也很明顯：他們與AI芯片直接相關(guān)。根據報告數據，三年前這個(gè)市場(chǎng)幾乎為零，到2020年將實(shí)現超過(guò)25億美元的收入。

但是不要忘了，2020年全球芯片半導體行業(yè)預計4250億美元，邊緣AI芯片只有整個(gè)芯片市場(chǎng)的0.5%，僅僅靠制造人工智能芯片本身，并不能對整個(gè)行業(yè)格局產(chǎn)生影響。

目前，所有的消費級邊緣AI芯片中，70%都用于智能手機。也就是說(shuō)，我們人手一部的手機，是消費級邊緣AI芯片產(chǎn)業(yè)的最大推動(dòng)因素。

在我們習以為常的時(shí)候，你每天已經(jīng)通過(guò)手機使用了大量的人工智能計算服務(wù)：指紋和面容解鎖、語(yǔ)音助手對話(huà)、翻譯、人像自拍和風(fēng)景拍攝......在未來(lái)，這種使用的頻率還會(huì )不斷增加。

手機里的增強現實(shí)

據Digitimes的消息，蘋(píng)果全新的iPad Pro系列正在生產(chǎn)，預計在2020年的3月春季發(fā)布會(huì )上與大家見(jiàn)面。這款iPad Pro會(huì )添加一項全新的功能：ToF（飛行時(shí)間3D傳感器系統），可以實(shí)現更豐富的AR應用，比如幫助iPad Pro測量外界的距離和大小。到那個(gè)時(shí)候，對人工智能計算的需求還會(huì )不斷增加。

除了我們日常用的手機，平板電腦、智能音箱、可穿戴設備芯片也會(huì )配備這種AI芯片了，它們將成為我們未來(lái)生活中不可分割的一部分。

智能手機是最大推動(dòng)因素丨來(lái)源：Deloitte Insights

一直有個(gè)說(shuō)法，當各種智能設備興起，手機可能會(huì )消亡。我認為這是錯的。為什么呢？因為手機是一個(gè)核心節點(diǎn)，是一個(gè)強大的隨身的智能助理。它對你的理解超過(guò)所有其他設備，因為它天天隨身跟著(zhù)你。甚至你的智能可穿戴設備的數據，也都會(huì )同步到手機里進(jìn)一步去處理和解讀。所以手機是你的最隨身最懂你的智能終端。

人工智能芯片很貴，只有蘋(píng)果、華為這樣的高端機才用得上？

人工智能芯片成本不但不貴，反而很便宜，未來(lái)會(huì )越來(lái)越便宜。

有分析者認為，人工智能芯片降價(jià)的速度比想象得來(lái)的更慢，只有排名靠前、價(jià)格高于1000美元的高端手機才會(huì )配備人工智能芯片。但是他們沒(méi)想到的是，進(jìn)入西方國家市場(chǎng)的小米9這樣的手機，也配備了人工智能芯片，售價(jià)竟然低于500美元。

這種誤解也是情有可原，因為人工智能芯片的成本預算很難進(jìn)行量化。手機里所謂的“人工智能芯片”，并不是說(shuō)單獨做一塊有AI功能的芯片，然后把它塞進(jìn)去，它其實(shí)只是一整塊芯片里的一部分。這個(gè)一整塊芯片，集成了CPU、GPU、存儲等等一系列功能，現在加上了AI計算功能，所以它才會(huì )被人們稱(chēng)之為SoC芯片（也就是system on a chip，把整個(gè)系統裝到一個(gè)硅片上）。

芯片上進(jìn)行人工智能運算的部分，與芯片其它部分的制造材料、制造工藝流程、制造工具都是完全相同的。不同的地方在于芯片的人工智能部分的晶體管排列方式不同，因此具有不同的架構，這個(gè)部分通常被稱(chēng)為“神經(jīng)處理單元”，在去年九月的蘋(píng)果發(fā)布會(huì )上就采用的這種叫法。

蘋(píng)果發(fā)布會(huì )上介紹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )引擎

雖然說(shuō)AI芯片的成本難以量化，但已經(jīng)有分析師給出了較為真實(shí)可信的估值。比如，三星的Exynos 9820芯片圖像顯示，整個(gè)芯片約5%的功能用于人工智能計算。如果按照三星手機的芯片成本70.5美元來(lái)計算，人工智能處理部分占總成本的5%，折算下來(lái)僅僅為3.5美元。在蘋(píng)果公司的A12芯片中，7%的區域用于人工智能計算，整個(gè)芯片的材料成本為72美元，人工智能部分的成本約為5.1美元。

蘋(píng)果的A12芯片

面對低至2~5美元的制造成本，未來(lái)的智能手機還有進(jìn)一步降價(jià)的空間，如今有分析師預測，即使是價(jià)格低至250美元的智能手機，也能夠配備人工智能計算了，從而實(shí)現跟高端手機一樣的智能拍攝、語(yǔ)音助理等功能。
蘋(píng)果也看到了這個(gè)成本較低的市場(chǎng)，媒體9to5Mac，曝光了一批蘋(píng)果將在今年3月發(fā)售一款廉價(jià)版的iPhone 9，最低價(jià)格可能僅為399美元，國行價(jià)低于3000元。

只有等5G成熟了，IoT設備才能使用人工智能？

人工智能運算會(huì )應用到越來(lái)越多的消費級和工業(yè)級設備上。兩三年前，有分析師認為人工智能需要大量的計算能力，因此只有等到具有超高網(wǎng)絡(luò )、低延遲、實(shí)時(shí)處理的5G網(wǎng)絡(luò )成熟后，才能勝任這項高難度的計算任務(wù)。

但是這種觀(guān)點(diǎn)在今天不再成立，因為他們忽略了不同技術(shù)路線(xiàn)之間可以進(jìn)行“組合創(chuàng )新”的方式。因為在之前，只有IT公司的大型數據中心才能實(shí)現人工智能計算，而今天當用戶(hù)端的設備也能實(shí)現人工智能運算后，“邊緣AI+云”混合的方式成為了新的解決方案。

航空公司已經(jīng)開(kāi)始探索這種方式。一架空客A-350噴氣式飛機配備了6000個(gè)傳感器，每飛行一天便能產(chǎn)生2.5TB（約2560G）的數據。如果把這些數據傳輸到云端進(jìn)行存儲和分析，不僅成本高，操作也是非常復雜的。航空公司已經(jīng)在探索把人工智能計算芯片內置在飛機上，例如攝像頭可配備視覺(jué)處理器，直接對數字圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理，而不那么緊急的數據則可以傳輸到云上進(jìn)行處理。

在某些情況下，不需要聯(lián)網(wǎng)的設備也能正常執行必要的功能了，比如無(wú)人機。在澳大利亞新南威爾士，內置人工智能運算的無(wú)人機在沙灘上巡邏，以確保游泳者的安全。這些無(wú)人機能夠識別被卷入潮流的游泳者，能夠在鯊魚(yú)攻擊游泳者之前發(fā)出危險警告。由于這些功能都是內置在無(wú)人機里的，因此都是在未聯(lián)網(wǎng)的情況下完成的。

毫無(wú)疑問(wèn)，5G技術(shù)會(huì )進(jìn)一步促進(jìn)人工智能計算，但是在5G真正到來(lái)和普及之前，無(wú)所不在的人工智能已經(jīng)在我們身邊大顯身手了。

參考文獻：

[1]Deloitte, 《2020科技、傳媒和電信行業(yè)預測》，Feb, 2019.

[2]Technology Business Research, “Telecom edge compute market landscape,” June 11, 2019.

[3]Gartner, “Gartner Says worldwide smartphone sales will decline 2.5% in 2019,” press release, August 1, 2019.

[4]Michelle Alarcon et al., “Samsung Galaxy S10+ teardown,” Tech Insights, March 1, 2019.

來(lái)源：全球風(fēng)口