如今看來(lái)，萬(wàn)物互聯(lián)的概念，已不新鮮。 2017 年被視為物聯(lián)網(wǎng)(IoT)商用元年。隨著窄帶物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)正式凍結(jié)、國(guó)內(nèi)三大運(yùn)營(yíng)商重點(diǎn)布局、設(shè)備制造商強(qiáng)力推動(dòng)，物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)?；逃谜饺肟燔嚨馈６斯ぶ悄?AI)似乎已經(jīng)存在了幾十年。它通常以遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)，能夠收集和檢查大量數(shù)據(jù)，并基于分析算法產(chǎn)生見(jiàn)解。在不同程度的自治下，這些能力被用于簡(jiǎn)化決策過(guò)程。

盡管人工智能通常被認(rèn)為是一種獨(dú)立的產(chǎn)品，但它正日益融入于其它行業(yè)或者產(chǎn)品。其中最主要的是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，它使以前孤立的機(jī)器能夠相互“交談”，同時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，使新的操作模式成為可能。

這里有一個(gè)明顯的集合點(diǎn)，它被表達(dá)為物聯(lián)網(wǎng)人工智能AIoT。AIoT的愿景是創(chuàng)建一個(gè)智能設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，能夠遠(yuǎn)程收集和分析數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為本地的見(jiàn)解和操作，從而實(shí)現(xiàn)以前根本不現(xiàn)實(shí)的各種用例。

云模型的反轉(zhuǎn)

也許這一愿景最具革命性的是我們對(duì)云模型的倒置(Inverting)。將服務(wù)、內(nèi)部解決方案和網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到云基礎(chǔ)設(shè)施是迄今為止解決數(shù)字問(wèn)題的一種方便和流行的解決方案——但有了AIoT模型，就可以在設(shè)備上本地進(jìn)行數(shù)據(jù)推理。

采用這種模式是有依據(jù)的。中國(guó)通信院數(shù)據(jù)顯示，截至 2018 年中期，我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)總體規(guī)模已達(dá)1. 2 萬(wàn)億，完成了工信部 2016 年提出的十三五物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1. 5 萬(wàn)億的80%。在科技發(fā)展進(jìn)程中，我們看到，物聯(lián)網(wǎng)已向智聯(lián)網(wǎng)(AIoT)靠近。AIoT指的是人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際應(yīng)用中的落地融合。當(dāng) 2020 年5G商用進(jìn)入倒數(shù)，萬(wàn)物互聯(lián)近在咫尺，“隨心隨意隨時(shí)隨地，人機(jī)合一的溝通方式”，正在走來(lái)。

未來(lái)智能單品的競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)越來(lái)越弱，而真正的互聯(lián)互通則會(huì)帶來(lái)巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。涂鴉智能董事長(zhǎng)兼總裁陳燎罕認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代誕生了Windows操作系統(tǒng)，在未來(lái)的智聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，很可能每個(gè)家庭都會(huì)有全新的操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)合一的物聯(lián)網(wǎng)生活。

但云基礎(chǔ)設(shè)施和連接無(wú)法以同樣的方式擴(kuò)展，必須在邊緣部署更多的智能設(shè)備。

AIoT對(duì)設(shè)備處理能力的使用很好的緩解了過(guò)去的網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算可伸縮性、延遲和安全問(wèn)題。通過(guò)減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載，同時(shí)減少了昂貴的成本，AIoT能夠以提高性能的方式分配工作負(fù)載。

然而，這種觀點(diǎn)有一個(gè)值得注意的地方。簡(jiǎn)單地把今天的高端CPU放到終端設(shè)備上是不可行的。這些CPU太耗電，而且價(jià)格昂貴，不適合作為商業(yè)上可擴(kuò)展的模型。因此，如何以一種經(jīng)濟(jì)有效的方式將必要的處理能力提供給終端設(shè)備?

如果AIoT要在未來(lái)幾年實(shí)現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)，這是一個(gè)必須要解決的問(wèn)題，也是一個(gè)重要的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

交付需求

在沒(méi)有當(dāng)前高端cpu的成本和能源需求的情況下實(shí)現(xiàn)必要的處理能力是一個(gè)不值得羨慕的挑戰(zhàn)。

任何為AIoT設(shè)計(jì)的新處理器都必須具有比現(xiàn)有解決方案更低的價(jià)格。但這也面臨著相當(dāng)多的挑戰(zhàn)。現(xiàn)有的cpu嚴(yán)重依賴于第三方硬件/軟件，以及所有相關(guān)的許可成本。因此，新處理器將需要新的體系結(jié)構(gòu)來(lái)消除對(duì)第三方IP的需求。此外，整個(gè)系統(tǒng)中的組件需求和成本必須最小化。

同時(shí)，這些節(jié)省成本的措施不能影響性能。雖然一些AIoT應(yīng)用程序不需要數(shù)據(jù)中心服務(wù)器所能提供的全部處理能力，但即使是基本的AI和決策功能，這些要求仍然非常高。這意味著處理功能需要新的方法，用復(fù)雜的算法來(lái)承擔(dān)大部分繁重的工作——允許硬件本身相對(duì)輕量級(jí)。

由于AIoT市場(chǎng)的現(xiàn)實(shí)并不是單一的——數(shù)百個(gè)市場(chǎng)和數(shù)千個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)和要求差異很大，所以最大的挑戰(zhàn)可能是創(chuàng)建一類可以應(yīng)用于多種應(yīng)用程序的處理器。

我們都知道研發(fā)新CPU的成本不是個(gè)小數(shù)。指望供應(yīng)商生產(chǎn)成千上萬(wàn)種不同的平臺(tái)來(lái)滿足所有這些不同的需求是不現(xiàn)實(shí)的。如果你生產(chǎn)的芯片只用于一個(gè)目的或一個(gè)應(yīng)用，那么問(wèn)題還沒(méi)有得到解決。

相反，AIoT處理器需要超高的靈活性，在計(jì)算類(AI、DSP、控制和I/O)之間進(jìn)行可編程的權(quán)衡，這些可以由產(chǎn)品設(shè)計(jì)者而不是芯片供應(yīng)商定義