边缘人工智能芯片大放异彩

智能手机及其他设备制造商可采用不同方法获取边缘人工智能芯片，其决定主要受到手机机型和地域（有时候）等因素的影响。部分制造商从专门制造和销售应用程序处理器/调制解调器但不制造手机的第三方公司购买应用程序处理器/调制解调器。高通和联发科便是两个著名的例子——2018年，这两家公司在智能手机系统级芯片市场中的份额共达到了约60%。高通和联发科均提供一系列价格不一的系统级芯片；虽然并非所有芯片均含有边缘人工智能芯片，其高端产品通常都有配备，包括高通的骁龙845和855，以及联发科的Helio P60。

另一方面，Apple公司却并不使用外部应用程序处理器芯片，而是使用自己设计的系统级芯片处理器，如A11、A12和A13仿生芯片，这些处理器均配备了边缘人工智能。三星、华为等其他设备制造商则采用了混合策略，从外购市场硅芯片供应商采购系统级芯片的同时使用自身设计制造的芯片（如三星的Exynos 9820、华为的麒麟970/980）。

边缘人工智能芯片能做什么？

也许把问题改成“有什么是边缘人工智能芯片做不到的？”会更贴切。如今，机器学习使各种技术能力成为现实，包括但不限于生物测定测定、面部检测与识别、增强及虚拟现实相关的各类技术、趣图过滤、语音识别、语言翻译、语音协助……以及照片、照片、照片！从隐去皱纹到添加3D特效到实现超弱光摄影，边缘人工智能硬件和软件——而非镜头或感光元件的像素大小——已成为高端智能手机摄像头实现差异化竞争的决定性因素。

虽然所有这些功能亦可通过未配备边缘人工智能芯片的处理器甚至云技术实现，利用边缘人工智能芯片执行这些功能能够显著提升效率和速度，并减少功耗（从而提升电池寿命）。在设备内执行这些处理过程亦能够保障隐私性和安全性——个人信息不离开手机便无法被拦截或滥用。同时配备边缘人工智能芯片的手机，即使在未连接网络的情况下亦能够实现所有这些功能。

企业级边缘人工智能：

机遇诞生的沃土

如果智能手机和其他设备使用的边缘人工智能处理器如此强大，为何不将他们用于企业级应用程序呢？事实上，这早已出现在一些用例之中，如某些自动飞行无人机。配备智能手机系统级芯片应用程序处理器的无人机，能够实时完全在设备内部执行导航避障功能，而无需连接至任何网络。

然而，针对智能手机或平板电脑进行优化的芯片并非许多企业级或工业级应用程序的最佳选择。这种情况与芯片制造商在上世纪80年代面临的中央处理器状况类似。当时的中央处理器具有强大的计算能力和高度的灵活性，性能出色，是个人电脑这一多用途工具的绝佳选择。

但是，将同样的中央处理器用于诸如自动调温器等设备中，只为增加一点点智能，却根本毫无意义。那时，中央处理器体积太大，无法装入自动调温器狭小的空间中，同时功耗远远高于现在的水平，成本更是达到每个约200美元，对于总成本仅需20美元以下的设备而言太过高昂。为解决这此不足，一个完整的产业应运而生，生产出具备电脑中央处理器部分功能，但体积更小、成本更低、功耗更少的芯片。

（编辑：西安站长网）

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