AIoT的崛起

如今看來，萬物互聯(lián)的概念，已不新鮮。 2017 年被視為物聯(lián)網(IoT)商用元年。隨著窄帶物聯(lián)網標準正式凍結、國內三大運營商重點布局、設備制造商強力推動，物聯(lián)網的規(guī)模化商用正步入快車道。而人工智能(AI)似乎已經存在了幾十年。它通常以遠程數據中心為基礎，能夠收集和檢查大量數據，并基于分析算法產生見解。在不同程度的自治下，這些能力被用于簡化決策過程。

盡管人工智能通常被認為是一種獨立的產品，但它正日益融入于其它行業(yè)或者產品。其中最主要的是物聯(lián)網(IoT)，它使以前孤立的機器能夠相互“交談”，同時產生數據，使新的操作模式成為可能。

這里有一個明顯的集合點，它被表達為物聯(lián)網人工智能AIoT。AIoT的愿景是創(chuàng)建一個智能設備網絡，能夠遠程收集和分析數據，并將這些數據轉換為本地的見解和操作，從而實現以前根本不現實的各種用例。

云模型的反轉

也許這一愿景最具革命性的是我們對云模型的倒置(Inverting)。將服務、內部解決方案和網絡轉移到云基礎設施是迄今為止解決數字問題的一種方便和流行的解決方案——但有了AIoT模型，就可以在設備上本地進行數據推理。

采用這種模式是有依據的。中國通信院數據顯示，截至 2018 年中期，我國物聯(lián)網產業(yè)總體規(guī)模已達1. 2 萬億，完成了工信部 2016 年提出的十三五物聯(lián)網產業(yè)規(guī)模1. 5 萬億的80%。在科技發(fā)展進程中，我們看到，物聯(lián)網已向智聯(lián)網(AIoT)靠近。AIoT指的是人工智能技術與物聯(lián)網在實際應用中的落地融合。當 2020 年5G商用進入倒數，萬物互聯(lián)近在咫尺，“隨心隨意隨時隨地，人機合一的溝通方式”，正在走來。

未來智能單品的競爭力會越來越弱，而真正的互聯(lián)互通則會帶來巨大的商業(yè)機會。涂鴉智能董事長兼總裁陳燎罕認為，互聯(lián)網時代誕生了Windows操作系統(tǒng)，在未來的智聯(lián)網時代，很可能每個家庭都會有全新的操作系統(tǒng)，實現人機合一的物聯(lián)網生活。

但云基礎設施和連接無法以同樣的方式擴展，必須在邊緣部署更多的智能設備。

AIoT對設備處理能力的使用很好的緩解了過去的網絡帶寬、計算可伸縮性、延遲和安全問題。通過減少整個網絡的負載，同時減少了昂貴的成本，AIoT能夠以提高性能的方式分配工作負載。

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

如果AIoT要在未來幾年實現爆炸性增長，這是一個必須要解決的問題，也是一個重要的市場機會。

交付需求

在沒有當前高端cpu的成本和能源需求的情況下實現必要的處理能力是一個不值得羨慕的挑戰(zhàn)。

任何為AIoT設計的新處理器都必須具有比現有解決方案更低的價格。但這也面臨著相當多的挑戰(zhàn)?，F有的cpu嚴重依賴于第三方硬件/軟件，以及所有相關的許可成本。因此，新處理器將需要新的體系結構來消除對第三方IP的需求。此外，整個系統(tǒng)中的組件需求和成本必須最小化。

同時，這些節(jié)省成本的措施不能影響性能。雖然一些AIoT應用程序不需要數據中心服務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，用復雜的算法來承擔大部分繁重的工作——允許硬件本身相對輕量級。

由于AIoT市場的現實并不是單一的——數百個市場和數千個細分市場的標準和要求差異很大，所以最大的挑戰(zhàn)可能是創(chuàng)建一類可以應用于多種應用程序的處理器。

我們都知道研發(fā)新CPU的成本不是個小數。指望供應商生產成千上萬種不同的平臺來滿足所有這些不同的需求是不現實的。如果你生產的芯片只用于一個目的或一個應用，那么問題還沒有得到解決。

相反，AIoT處理器需要超高的靈活性，在計算類(AI、DSP、控制和I/O)之間進行可編程的權衡，這些可以由產品設計者而不是芯片供應商定義