前言：

近10年AI技術(shù)發(fā)展迅猛，隨著算力越來越大，市場空間暴漲，端側(cè)和邊緣側(cè)的AI芯片也迎來發(fā)展機(jī)遇。

在端側(cè)、邊緣側(cè)對(duì)智能要求越多，需要的算法也就越多，同時(shí)，AI的應(yīng)用也對(duì)感知和計(jì)算提出了更高的需求。

作者 ｜ 方文

圖片來源 ｜  網(wǎng) 絡(luò)

AI芯片端側(cè)增速最快

AI芯片可以分為端側(cè)AI、云端AI以及邊緣AI。

端側(cè)AI主要應(yīng)用于終端設(shè)備，如手機(jī)、智能家電、各類傳感器、攝像頭等。

云端AI負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理的中心，主要用于云端AI加速，如英偉達(dá)的GPGPU卡，谷歌的TPU等。

邊緣AI在數(shù)據(jù)來源側(cè)直接解決問題，不需要到達(dá)云端數(shù)據(jù)中心，更多地應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。

近年來，隨著元宇宙的爆火，促進(jìn)了AI芯片領(lǐng)域的迅速發(fā)展。

AI芯片的市場規(guī)模，2017年到2025年接近十年的區(qū)間，和云端相比，端側(cè)AI芯片的市場增速非常高，尤其在未來的5—10年的區(qū)間之內(nèi)。

在未來5—10年內(nèi)，在整個(gè)端側(cè)包括云端還有Edge端推理市場的增速是最快的。

智能安防、智能車載是目前端側(cè)AI規(guī)模落地的兩大細(xì)分市場，對(duì)AI的需求明確，性能規(guī)格明確。

端側(cè)AI的三道檻

AI芯片設(shè)計(jì)出來但是沒多少人能用起來，這是兩三年前端側(cè)AI芯片發(fā)展的煩惱。

如何在滿足算力條件下確保AI芯片低功耗，以便于更好地為終端提供完整的更具性價(jià)比的解決方案，加速應(yīng)用落地。

端側(cè)AI市場發(fā)展近年來不斷擴(kuò)大規(guī)模，但端側(cè)AI的發(fā)展還需跨越鴻溝，進(jìn)而賦能視覺生態(tài)。

面對(duì)十多款端側(cè)AI芯片，選型就是一個(gè)難題。

端側(cè)AI普及面臨硬件、算法以及應(yīng)用需求多樣的三道檻。

針對(duì)端側(cè)AI的算法太少，這直接導(dǎo)致了許多AI硬件沒辦法用起來。

算法肯定是影響最終效果和體驗(yàn)的因素，但算法不夠好可能是因?yàn)閼?yīng)用場景太小沒人愿意投入，或者那個(gè)場景的數(shù)據(jù)難以獲取，增加了算法提升的難度。

不同的應(yīng)用場景對(duì)于芯片的性能和功耗，對(duì)于使用的算法的類型和精度，以及使用的場景都大不相同。

另外，端側(cè)和邊緣的AI硬件采用的是ASIC專用芯片，并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)通用的AI解決方案難度比較大。

云邊協(xié)同的解決方案或許可行

未來許多場景的AI產(chǎn)品不會(huì)只是用單純的視覺或語音方案，將會(huì)是多傳感器融合的產(chǎn)品，這將是未來AI邊緣和AI產(chǎn)品發(fā)展的趨勢(shì)。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，采用云邊協(xié)同的方案，可以充分利用云端靈活的管理系統(tǒng)和邊緣端不斷強(qiáng)大的計(jì)算能力。

云邊協(xié)同對(duì)于AI普及更重要的價(jià)值在于，已經(jīng)搭建好了一套云邊協(xié)同的方案，已經(jīng)提前做好了前期的開發(fā)和測試。

云邊協(xié)同的AI解決方案對(duì)于助推邊緣AI的普及，以及推動(dòng)AI在更多領(lǐng)域的創(chuàng)新，都是一個(gè)顯著的推動(dòng)力。

相對(duì)云端AI芯片，邊緣側(cè)與端側(cè)的AI芯片企業(yè)面臨著更為多元的應(yīng)用場景，不止要通過優(yōu)化底層技術(shù)，還必須抓住時(shí)間窗口，加速實(shí)現(xiàn)芯片及相應(yīng)解決方案的規(guī)�；�落地。

端側(cè)AI具有顯著的安全和隱私方面的優(yōu)勢(shì)，與云端AI和邊緣AI一起，共同給使用者創(chuàng)造元宇宙的全新體驗(yàn)。

端側(cè)分布式AI能帶來的改變和問題

獨(dú)立設(shè)備之間較為割裂的交互體驗(yàn)可以被統(tǒng)一起來，每一個(gè)設(shè)備不再單單是垂直能力的延申，更可以連點(diǎn)成網(wǎng)，形成一個(gè)智能［超級(jí)終端］。

更多具備不同外設(shè)能力的設(shè)備接入系統(tǒng)，就意味著會(huì)有更多不同模態(tài)的數(shù)據(jù)涌入，想要妥善利用這些數(shù)據(jù)，就要解決多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)問題。

在模態(tài)表示方面，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)性，去除模態(tài)間的冗余性，得到更好的特征表示是關(guān)鍵問題；

在模態(tài)對(duì)齊方面，確定來自兩種或兩種以上不同模態(tài)的數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系也存在挑戰(zhàn)。

結(jié)尾：

在下一個(gè)十年里，市場所考驗(yàn)的將是人工智能［從1到N］的能力，所考驗(yàn)的是它是否真正能夠創(chuàng)造價(jià)值，落地產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)社會(huì)不斷向前發(fā)展。

在端側(cè)，AI芯片市場還處于完全的藍(lán)海狀態(tài)，需要有人在汪洋大海一樣的場景中捕捉機(jī)會(huì)。

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨深度丨端側(cè)AI的三道檻，靠“搭積木”能否解決？