【儀表網(wǎng) 儀表新概念】受過訓(xùn)練的人工智能系統(tǒng)，目前在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)已可超越人類，而相關(guān)軟件技術(shù)迅速發(fā)展的背后，與專用芯片的進(jìn)步息息相關(guān)。 在芯片對人工智能的支持更加完善后，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將可望進(jìn)化成AIoT(AI+IoT)。 智能機器人的遍地開花可能還只是個開端，人工智能終端芯片的邊緣運算，其所將帶來的商機更讓人引頸期盼。
工研院IEK項目經(jīng)理侯均元表示，人工智能將在各行各業(yè)帶來變革，從而改變未來的走向。 傳統(tǒng)人工智能運算的硬件架構(gòu)，主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程數(shù)組(FPGA)等。
過去人工智能的成本非常昂貴，因其執(zhí)行的算法是仿真人腦運算，也就是龐大的平行運算，這與現(xiàn)有計算機的運算模式是完全不同的。 目前市面上已出現(xiàn)不少專用的人工智能芯片，像是英特爾的Intel Xeon Phi、NVIDIA的人工智能超級芯片Tesler P100 GPU等，且價格有下降的趨勢。
侯均元指出，特定領(lǐng)域的專用人工智能系統(tǒng)，由于應(yīng)用背景需求明確、深厚之領(lǐng)域知識、模型建立計算簡單可行，在單項測試之智能水平，目前已可超越人類智能，在許多領(lǐng)域取得具體成效。 如今的技術(shù)挑戰(zhàn)在于，如何發(fā)展低功耗、高準(zhǔn)確率的認(rèn)知計算，包括新型運算架構(gòu)電路設(shè)計、算法等。 未來人工智能芯片將由特定的算法加速器，來加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neutral Network)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recursive Neutral Network)在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 而專用芯片的大優(yōu)勢，在于其成本與功耗降低，將大幅提升人工智能算法的運行效率。
雖然目前人工智能領(lǐng)域的主流研究是在服務(wù)器上的人工智能運算，但有越來越多應(yīng)用產(chǎn)品須在終端上進(jìn)行實時運算，此種運算架構(gòu)稱為邊緣運算。 這個發(fā)展趨勢將改變整體人工智能運算系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計與技術(shù)需求。
此外，隨著人工智能技術(shù)陸續(xù)導(dǎo)入，也促使物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，升級為各種AIoT智能機器。 其中，服務(wù)型機器人將成為AIoT新戰(zhàn)場。 IFR預(yù)估，服務(wù)型機器人2015～2018年產(chǎn)值約196億美元，而居家服務(wù)機器人占74%、娛樂休閑型機器人占26%。 而2017年將是這兩款機器人百家爭鳴的一年，居家服務(wù)機器人如Amazon Echo、華碩COCOROBO，以及美國Jibo、法國Buddy，將扮演智能家庭中樞。
(原標(biāo)題：人工智能芯片助陣 物聯(lián)網(wǎng)逐步升級AIoT)
