人工智能芯片助陣 物聯(lián)網(wǎng)逐步升級AIoT

　　受過(guò)訓練的人工智能系統，目前在特定領(lǐng)域的表現已可超越人類(lèi)，而相關(guān)軟件技術(shù)迅速發(fā)展的背后，與專(zhuān)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(kāi)花可能還只是個(gè)開(kāi)端，人工智能終端芯片引領(lǐng)的邊緣運算，其所將帶來(lái)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(lái)變革，從而改變未來(lái)的走向。傳統人工智能運算的硬件架構，主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現場(chǎng)可編程數組(FPGA)等。

　　過(guò)去人工智能的成本非常昂貴，因其執行的算法是仿真人腦運算，也就是龐大的平行運算，這與現有計算機的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現不少專(zhuān)用的人工智能芯片，像是英特爾的IntelXeonPhi、NVIDIA的人工智能超級芯片TeslerP100GPU等，且價(jià)格有下降的趨勢。

　　侯均元指出，特定領(lǐng)域的專(zhuān)用人工智能系統，由于應用背景需求明確、深厚之領(lǐng)域知識、模型建立計算簡(jiǎn)單可行，在單項測試之智能水平，目前已可超越人類(lèi)智能，在許多領(lǐng)域取得具體成效。如今的技術(shù)挑戰在于，如何發(fā)展低功耗、高準確率的認知計算，包括新型運算架構電路設計、算法等。未來(lái)人工智能芯片將由特定的算法加速器，來(lái)加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ConvolutionNeutralNetwork)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(RecursiveNeutralNetwork)在內的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。而專(zhuān)用芯片的最大優(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(lái)越多應用產(chǎn)品須在終端上進(jìn)行實(shí)時(shí)運算，此種運算架構稱(chēng)為邊緣運算。這個(gè)發(fā)展趨勢將改變整體人工智能運算系統架構的設計與技術(shù)需求。

　　其中，服務(wù)型機器人將率先成為AIoT新戰場(chǎng)。IFR預估，全球服務(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(lè )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AmazonEcho、華碩COCOROBO，以及美國Jibo、法國B(niǎo)uddy，將扮演智能家庭中樞。