AI芯片落地速度不断更迭 谁将抢占先机

2018-12-04 10:33 来源:中国网

  AI芯片第一次广受关注是在引起全世界关注的李世石和柯洁的谷歌Alpha Go围棋赛上,击败李世石的AlphaGo装有48个谷歌的AI芯片,而这48个芯片不是安装在Alpha Go身体里,而是在云端。装有AI芯片的云工作站,在后台发力,来助力Alpha Go的自主运算进程。

  在华北工控看来,近年AI技术的应用场景开始向移动设备转移,比如汽车自动驾驶、手机人脸识别等。产业的需求促成了技术的进步,而AI芯片作为产业的根基,必须达到更强的性能、更高的效率、更小的体积,才能完成AI技术从云端到终端的转移。

  不论是国内还是国际市场,AI芯片都成了各大行业巨头必争之地,Intel凭借先发性优势占据芯片江山,在人工智能的市场发展态势下,芯片行业又将赢来新的洗牌。

  完整的AI硬件产品方案

  在几乎所有的行业都在谈论人工智能之时,华北工控认为,为AI提供最底层硬件技术支持的芯片行业处于舞台中央,基于AI芯片搭建的基础硬件层面的人工智能系统更是如此。

  在为各行各业提供人工智能嵌入式硬件方案的过程中,市场需要的产品方案应该具备完整性,能够针对行业、企业特性提供全套式的人工智能产品方案,适用于应用场景。对于搭建芯片组、处理器的嵌入式计算机硬件供应商而言,为用户打造人工智能硬件生态环境,是第一要义。

  从整体来看,华为、阿里巴巴、百度等互联网巨头推出的AI芯片方案,都是目标明确的指向营造健康、开放的人工智能硬件生态,都具有开放性和兼容性的特点。在现有的市场环境下,企业面临的问题、用户需求和痛点都是各异的,保持最大程度的包容性和可塑性,是嵌入式计算机硬件行业需要培养的能力。

  计算力生态环境构建

  在目前的发展中,AI芯片主要集中于云计算AI与边缘计算AI两大块,不管是何种,其都突出了对数据运行能力的需求。AI的本质是让机器像人一样思考,感知和决策过程都涉及到大量的数据。

  在华北工控看来,要想搭建能够在AI生态环境中持续发力的产品方案,以此来适应海量数据流环境,就必须积极引入云计算、边缘计算、云存储等云存储概念,这些在AI化进程中尤为重要,将产品的工业级别性能与智能化紧密结合。

  对于目前火热的AI场景如自动驾驶、安防、智能制造等,需要支持同时识别包括车、人、障碍物、交通标示在内的上百个不同的物体,一秒钟内需要处理上千张图片。在不断的市场迭代中,对其处理速度和处理量,势必提出更高的要求。

  不管是AI芯片的发展,还是AI嵌入式计算机产品方案的打造,在现有的发展趋势中,都更多的呈现出共同打造AI生态圈的概念。就如在华为的规划中,其旨在于做“平台的平台,生态的土壤”。华为的数字平台,将打造为各行业领导企业或者机构自身平台的底座,这也是AI时代呈现的特点。

  对于嵌入式计算机供应商而言,参与整个以AI芯片为核心的人工智能硬件生态圈打造,顺应市场发展趋势,以及市场对嵌入式计算机方案提出的特定要求,是在人工智能时代更深的立足的必备要求。

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