邊緣計算，是指將數(shù)據(jù)在終端即進行信息處理而不再放到云上面進行計算的方式，這樣既達到了提升用戶體驗的目的，同時提高了數(shù)據(jù)的安全性，而當邊緣計算和人工智能相互結(jié)合時，人工智能能夠為人類提供更多的功能。

　　物聯(lián)網(wǎng)的普及，加之當前的通訊技術(shù)的發(fā)展，怎樣通過物與物的連接為人類提供服務(wù)已經(jīng)成為當前的重要研究方向，想要實現(xiàn)這種連接，則要求相互連接的物需要具有更高的語境感知和計算能力。

　　隨著現(xiàn)階段智能手機普及，我們已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)了人和人的不受時間干擾的連接。這個過程經(jīng)歷了電報，電話和短信過程，人們相互連接的設(shè)備愈來愈先進。在萬物連接的今天，云計算已經(jīng)不能再滿足大家的需求，于是能夠在終端進行數(shù)據(jù)處理的邊緣計算開始被物聯(lián)網(wǎng)重視起來。

　　AI 芯片使用人工智能算法對芯片做了特殊加速設(shè)計的芯片，包括深度學(xué)習(xí)算法和其他的機器學(xué)習(xí)算法。AI芯片的應(yīng)用范圍包括云計算服務(wù)器和邊緣計算設(shè)備等。邊緣設(shè)備借助于AI芯片，能夠更快地運行并且消耗更少的功率。

　　針對邊緣計算，Google兩個月前發(fā)布了Edge TPU，這是一款運行在TensorFlow Lite計算框架上，為移動或物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備運行機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的專用芯片。

　　蘋果公司去年發(fā)布在iPhone X手機上的內(nèi)置芯片A11 Bionic具備雙核架構(gòu)NeuralEngine(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎)，它每秒處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算需求的次數(shù)可達 6000 億次。

　　近日，英特爾在北京舉辦了人工智能大會。英特爾在這場會議上針對人工智能發(fā)表了演講。Jonathan Ballon強調(diào)了英特爾在邊緣計算方面的布局。他表示，邊緣上的AI，最大的機會就是視覺——機器視覺、視頻監(jiān)控、醫(yī)療影像等等。數(shù)據(jù)顯示，到2025年，超過一半的人工智能軟件收入將來自視覺。

　　視覺應(yīng)用的劇增，生成了大量需要進行匯總和分析的數(shù)據(jù)。面對數(shù)據(jù)暴增，英特爾推出了OpenVINO工具包，在邊緣側(cè)實現(xiàn)高性能和可擴展性，專注于加速深度學(xué)習(xí)并將視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)洞察。Jonathan Ballon表示，通過OpenVINO，英特爾的硬件在人工智能方面表現(xiàn)出色。

　　幾周前英特爾還發(fā)布了視覺加速器設(shè)計，新的加速解決方案分為兩種形式：一種是采用英特爾Movidius VPU陣列，另一種則基于高性能英特爾Arria 10 FPGA。這兩種方案都為開發(fā)人員提供基于英特爾系列產(chǎn)品的更好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，幫助開發(fā)人員更經(jīng)濟、更高效地運用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的實時圖像分析和智能化功能。

　　楊旭在其演講中引用了一系列的數(shù)據(jù)，2018年有46%的企業(yè)CIO(首席信息官)制定了AI應(yīng)用的執(zhí)行計劃，但其中只有4%得到了執(zhí)行。國內(nèi)人工智能行業(yè)2017年的市場規(guī)模為9億美金，而估計到2022年這一數(shù)字將達到90億美金，復(fù)合增長率超過58%。事實上，這一些列數(shù)字是對人工智能產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展空間的肯定。

　　AI芯片的技術(shù)改進能夠促進了邊緣終端設(shè)備更好的發(fā)揮其功能，為邊緣終端設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和計算提供了更快的處理方式，擴寬了其使用場景，這也對AI芯片的市場和應(yīng)用起到了促進作用。