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邊緣計算:你應該知道的三個趨勢
  • 點擊數:1558     發布時間:2020-07-29 09:51:00
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人工智能技術已經開始與手機融合,未來還會越來越緊密。Deloitte Insights發布的《2020科技、傳媒和電信行業預測》報告中,就提到一個正在發生的趨勢:人工智能與設備加速融合。
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相信這樣的場景你已經經常見到了:用手機的智能語音設置鬧鐘、iphone里提升打字效率的QuickType、與外國人交流使用的翻譯軟件、拍照自動實現景深效果的相機app......這些司空見慣的日常行為,背后都有強大的人工智能技術支撐著。

人工智能技術已經開始與手機融合,未來還會越來越緊密。Deloitte Insights發布的《2020科技、傳媒和電信行業預測》報告中,就提到一個正在發生的趨勢:人工智能與設備加速融合。

這個趨勢與本周《麻省理工科技評論》發布的2020年“全球十大突破性技術”一致:”微型人工智能“上榜。也就是說,未來我們使用的手機、電腦人工智能能力會越來越強,這些設備不需要連接到云端就能實現很多智能化操作了。

去年5月,谷歌宣布可以在用戶手機上運行谷歌助手,無需向云端發送請求;從蘋果的iOS 13操作系統開始,iPhone可本地運行Siri的語音識別功能和單手操作的QuickType鍵盤;IBM以及亞馬遜現在也提供了開發平臺來制作和部署微型人工智能。


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什么是邊緣AI,以及對邊緣AI的三個誤解

你應該經常聽說的詞就是“邊緣計算”。今天,大多數設備要實現人工智能運算,都只能通過大型數據中心的云上來完成,未來,它們不需要一直連著云端,自己就能完成之前的AI運算。把云端當中心的話,這些設備不就是邊緣么,所以這些設備就叫邊緣設備,這種能力就是“智能邊緣計算”。

為什么這些邊緣設備自己就能實現以前只有大型數據中心才能完成的工作呢?原因是技術的進步。今天的芯片體積更小、耗用功率更低、成本更低,運算能力更大了。連我們的手機就能實現人工智能計算功能了。

所以,智能邊緣計算的普及,將會拉動一個新的產業,那就是邊緣人工智能芯片。也就是那些不是用在IT巨頭提供的云平臺,而是用在用戶使用的設備里的芯片。

要理解一個科技產業,就要先知道科技到達的時點是不同的,有一個先后順序。就拿邊緣AI來說,它是IoT的底層需求:因為只有先有了AI計算能力,才會有智能設備之間的聯網,進而催生出智慧環境、智能家居、智慧交通、智慧物流、智慧城市。因此我們預測:2020年開始,IoT企業將會以前所有為的速度崛起。邊緣人工智能作為不可缺失的支撐技術,將很可能取代一部分IT巨頭(微軟、亞馬遜、谷歌)的云平臺功能。

那么,當IoT設備崛起后,邊緣人工智能會不會取代IT巨頭的云平臺功能呢?我們認為兩者會長期共存,需要即時處理的任務可通過邊緣設備完成,另外一些量大但不需要即時的任務可連接至云端。所以再做另外一個預測:大多數情況下,邊緣人工智能計算和云計算將會長期共存,甚至采用混合的方式,一部分由設備自身執行AI計算,另一部分通過云平臺完成。

在邊緣AI的發展過程中,有許多被人們誤解的現象,其中有三個是比較常見的。如果沒有真正理解背后的機理,可能會影響你對未來的判斷,本文就帶你解讀關于邊緣AI的三個趨勢。這三個誤解分別是:

  • 制造AI芯片的制造企業才是最大的受益者;

  • AI芯片很貴,只有蘋果、華為這樣的高端機型才用得起;

  • AI計算要等到5G網絡成熟后才會真正開始普及起來。

誰是邊緣人工智能的受益者?很可能不是芯片制造商

誰會從邊緣人工智能芯片市場的增長中受益?我們的直覺會告訴我們說:制造AI芯片的企業,他們一定有機會。理由也很明顯:他們與AI芯片直接相關。根據報告數據,三年前這個市場幾乎為零,到2020年將實現超過25億美元的收入。

但是不要忘了,2020年全球芯片半導體行業預計4250億美元,邊緣AI芯片只有整個芯片市場的0.5%,僅僅靠制造人工智能芯片本身,并不能對整個行業格局產生影響。

目前,所有的消費級邊緣AI芯片中,70%都用于智能手機。也就是說,我們人手一部的手機,是消費級邊緣AI芯片產業的最大推動因素。

在我們習以為常的時候,你每天已經通過手機使用了大量的人工智能計算服務:指紋和面容解鎖、語音助手對話、翻譯、人像自拍和風景拍攝......在未來,這種使用的頻率還會不斷增加。

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手機里的增強現實

據Digitimes的消息,蘋果全新的iPad Pro系列正在生產,預計在2020年的3月春季發布會上與大家見面。這款iPad Pro會添加一項全新的功能:ToF(飛行時間3D傳感器系統),可以實現更豐富的AR應用,比如幫助iPad Pro測量外界的距離和大小。到那個時候,對人工智能計算的需求還會不斷增加。

除了我們日常用的手機,平板電腦、智能音箱、可穿戴設備芯片也會配備這種AI芯片了,它們將成為我們未來生活中不可分割的一部分。

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智能手機是最大推動因素丨來源:Deloitte Insights

一直有個說法,當各種智能設備興起,手機可能會消亡。我認為這是錯的。為什么呢?因為手機是一個核心節點,是一個強大的隨身的智能助理。它對你的理解超過所有其他設備,因為它天天隨身跟著你。甚至你的智能可穿戴設備的數據,也都會同步到手機里進一步去處理和解讀。所以手機是你的最隨身最懂你的智能終端。

人工智能芯片很貴,只有蘋果、華為這樣的高端機才用得上?

人工智能芯片成本不但不貴,反而很便宜,未來會越來越便宜。

有分析者認為,人工智能芯片降價的速度比想象得來的更慢,只有排名靠前、價格高于1000美元的高端手機才會配備人工智能芯片。但是他們沒想到的是,進入西方國家市場的小米9這樣的手機,也配備了人工智能芯片,售價竟然低于500美元。

這種誤解也是情有可原,因為人工智能芯片的成本預算很難進行量化。手機里所謂的“人工智能芯片”,并不是說單獨做一塊有AI功能的芯片,然后把它塞進去,它其實只是一整塊芯片里的一部分。這個一整塊芯片,集成了CPU、GPU、存儲等等一系列功能,現在加上了AI計算功能,所以它才會被人們稱之為SoC芯片(也就是system on a chip,把整個系統裝到一個硅片上)。

芯片上進行人工智能運算的部分,與芯片其它部分的制造材料、制造工藝流程、制造工具都是完全相同的。不同的地方在于芯片的人工智能部分的晶體管排列方式不同,因此具有不同的架構,這個部分通常被稱為“神經處理單元”,在去年九月的蘋果發布會上就采用的這種叫法。

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蘋果發布會上介紹的神經網絡引擎

雖然說AI芯片的成本難以量化,但已經有分析師給出了較為真實可信的估值。比如,三星的Exynos 9820芯片圖像顯示,整個芯片約5%的功能用于人工智能計算。如果按照三星手機的芯片成本70.5美元來計算,人工智能處理部分占總成本的5%,折算下來僅僅為3.5美元。在蘋果公司的A12芯片中,7%的區域用于人工智能計算,整個芯片的材料成本為72美元,人工智能部分的成本約為5.1美元。

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蘋果的A12芯片

面對低至2~5美元的制造成本,未來的智能手機還有進一步降價的空間,如今有分析師預測,即使是價格低至250美元的智能手機,也能夠配備人工智能計算了,從而實現跟高端手機一樣的智能拍攝、語音助理等功能。
蘋果也看到了這個成本較低的市場,媒體9to5Mac,曝光了一批蘋果將在今年3月發售一款廉價版的iPhone 9,最低價格可能僅為399美元,國行價低于3000元。

只有等5G成熟了,IoT設備才能使用人工智能?

人工智能運算會應用到越來越多的消費級和工業級設備上。兩三年前,有分析師認為人工智能需要大量的計算能力,因此只有等到具有超高網絡、低延遲、實時處理的5G網絡成熟后,才能勝任這項高難度的計算任務。

但是這種觀點在今天不再成立,因為他們忽略了不同技術路線之間可以進行“組合創新”的方式。因為在之前,只有IT公司的大型數據中心才能實現人工智能計算,而今天當用戶端的設備也能實現人工智能運算后,“邊緣AI+云”混合的方式成為了新的解決方案。

航空公司已經開始探索這種方式。一架空客A-350噴氣式飛機配備了6000個傳感器,每飛行一天便能產生2.5TB(約2560G)的數據。如果把這些數據傳輸到云端進行存儲和分析,不僅成本高,操作也是非常復雜的。航空公司已經在探索把人工智能計算芯片內置在飛機上,例如攝像頭可配備視覺處理器,直接對數字圖像進行實時分析和處理,而不那么緊急的數據則可以傳輸到云上進行處理。

在某些情況下,不需要聯網的設備也能正常執行必要的功能了,比如無人機。在澳大利亞新南威爾士,內置人工智能運算的無人機在沙灘上巡邏,以確保游泳者的安全。這些無人機能夠識別被卷入潮流的游泳者,能夠在鯊魚攻擊游泳者之前發出危險警告。由于這些功能都是內置在無人機里的,因此都是在未聯網的情況下完成的。

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毫無疑問,5G技術會進一步促進人工智能計算,但是在5G真正到來和普及之前,無所不在的人工智能已經在我們身邊大顯身手了。

參考文獻:

[1]Deloitte, 《2020科技、傳媒和電信行業預測》,Feb, 2019.

[2]Technology Business Research, “Telecom edge compute market landscape,” June 11, 2019.

[3]Gartner, “Gartner Says worldwide smartphone sales will decline 2.5% in 2019,” press release, August 1, 2019.

[4]Michelle Alarcon et al., “Samsung Galaxy S10+ teardown,” Tech Insights, March 1, 2019.

來源:全球風口

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