當(dāng)特斯拉(Tesla)推出電動(dòng)車，蘋果(Apple)新機(jī)iPhone X推出FaceID之后，讓市場(chǎng)體驗(yàn)到AI芯片的無(wú)限商機(jī)，哪種架構(gòu)的芯片會(huì)在 AI 大戰(zhàn)獲勝？未來(lái)人工智能發(fā)展的趨勢(shì)有哪些？
人工智能(AI)是物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)4.0發(fā)展的核心。各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片需求不斷增加，以中國(guó)在半導(dǎo)體的龐大市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)絕對(duì)在全球可扮演關(guān)鍵的角色。
AI芯片包含三大類市場(chǎng)
分別是數(shù)據(jù)中心(云端)、通信終端產(chǎn)品(手機(jī))、特定應(yīng)用產(chǎn)品(自駕車、頭戴式AR/VR、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人...)。
當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)多采用 GPU圖像處理，尤以Nvidia 是此一領(lǐng)域龍頭，但是，有些業(yè)者認(rèn)為GPU處理效率不夠快，而且因應(yīng)眾多特定新產(chǎn)品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU等。
目前還不清楚哪種架構(gòu)的芯片會(huì)在 AI 大戰(zhàn)獲勝。但(手機(jī))終端市場(chǎng)對(duì)于AI芯片的功耗、尺寸、價(jià)格都有極為嚴(yán)格的要求，難度上比云端數(shù)據(jù)芯片更高。為搶未來(lái)AI應(yīng)用市場(chǎng)商機(jī)，科技巨頭如Google、微軟、蘋果企圖建構(gòu)AI平臺(tái)生態(tài)模式吃下整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。
目前來(lái)看，未來(lái)AI發(fā)展有八大新趨勢(shì)
趨勢(shì)一：AI 于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力
人工智能市場(chǎng)在零售、交通運(yùn)輸和自動(dòng)化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)的主要因素，是人工智能技術(shù)在各種終端用戶垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對(duì)終端消費(fèi)者服務(wù)。
當(dāng)然人工智能市場(chǎng)要起來(lái)也受到IT基礎(chǔ)設(shè)施完善、智能手機(jī)及智能穿戴式設(shè)備的普及。其中，以自然語(yǔ)言處理(NLP)應(yīng)用市場(chǎng)占AI市場(chǎng)很大部分。隨著自然語(yǔ)言處理的技術(shù)不斷精進(jìn)而驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)的成長(zhǎng)，還有：汽車信息通訊娛樂(lè)系統(tǒng)、AI機(jī)器人及支持AI的智能手機(jī)等領(lǐng)域。
趨勢(shì)二：AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長(zhǎng)
由于醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智能，進(jìn)而精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗(yàn)、大型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和銷售開(kāi)發(fā)。人工智能導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長(zhǎng)，預(yù)計(jì)從2016年的6.671億美元達(dá)到2022年的79.888億美元年均復(fù)合增長(zhǎng)率為52.68%。
趨勢(shì)三：AI取代屏幕成為新UI / UX接口
過(guò)去從PC到手機(jī)時(shí)代以來(lái)，用戶接口都是透過(guò)屏幕或鍵盤來(lái)互動(dòng)。隨著智能喇叭(Smart Speaker)、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(VR/AR)與自動(dòng)駕駛車系統(tǒng)陸續(xù)進(jìn)入人類生活環(huán)境，加速在不需要屏幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運(yùn)算系統(tǒng)溝通。這表示著人工智能透過(guò)自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)讓技術(shù)變得更為直觀，也變得較易操控，未來(lái)將可以取代屏幕在用戶接口與用戶體驗(yàn)的地位。人工智能除了在企業(yè)后端扮演重要角色外，在技術(shù)接口也可承擔(dān)更復(fù)雜角色。例如：使用視覺(jué)圖形的自動(dòng)駕駛車，透過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)翻譯，也就是說(shuō)，人工智能讓接口變得更為簡(jiǎn)單且更有智能，也因此設(shè)定了未來(lái)互動(dòng)的高標(biāo)準(zhǔn)模式。
趨勢(shì)四：未來(lái)手機(jī)芯片一定內(nèi)建AI運(yùn)算核心
現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運(yùn)算仍嫌不足，所以未來(lái)的手機(jī)芯片一定會(huì)內(nèi)建AI運(yùn)算核心。正如，蘋果將3D感測(cè)技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營(yíng)智能手機(jī)將在明年(2017)跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測(cè)相關(guān)應(yīng)用。
趨勢(shì)五：AI芯片關(guān)鍵在于成功整合軟硬件
AI芯片的核心是半導(dǎo)體及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元芯片，且須與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，而成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進(jìn)的封裝技術(shù)。總體來(lái)說(shuō)GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件選擇就看產(chǎn)品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的Face ID臉部辨識(shí)就是3D深度感測(cè)芯片加上神經(jīng)引擎運(yùn)算功能，整合高達(dá)8個(gè)組件進(jìn)行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應(yīng)組件、距離傳感器、環(huán)境光傳感器、前端相機(jī)、點(diǎn)陣投影器、喇叭與麥克風(fēng)。蘋果強(qiáng)調(diào)用戶的生物識(shí)別數(shù)據(jù)，包含：指紋或臉部辨識(shí)都以加密形式儲(chǔ)存在iPhone內(nèi)部，所以不易被竊取。
趨勢(shì)六：AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)
AI“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問(wèn)題。首先，是為自主機(jī)器打造一個(gè)AI平臺(tái);還要提供一個(gè)能夠讓自主機(jī)器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機(jī)器的框架中;最后建立虛擬世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主機(jī)器處理器Xavier，就在為自主機(jī)器的商用和普及做準(zhǔn)備工作。
趨勢(shì)七：最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來(lái)
未來(lái)，還會(huì)推出許多專門的領(lǐng)域所需的超強(qiáng)性能的處理器，但是CPU是通用于各種設(shè)備，什么場(chǎng)景都可以適用。所以，最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來(lái)。例如，NVIDIA推出CUDA計(jì)算架構(gòu)，將專用功能ASIC與通用編程模型相結(jié)合，使開(kāi)發(fā)人員實(shí)現(xiàn)多種算法。
趨勢(shì)八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補(bǔ)、不可或缺
未來(lái)的AI需要AR，未來(lái)的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機(jī)器人學(xué)習(xí)而創(chuàng)造的在虛擬世界，本身就是虛擬現(xiàn)實(shí)。還有，如果要讓人進(jìn)入到虛擬環(huán)境去對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，還需要更多其它的技術(shù)。
迎物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨
至于 CPU是否會(huì)被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代，答案應(yīng)該不會(huì)。
因?yàn)椋鲁霈F(xiàn)的處理器只是為了處理新發(fā)現(xiàn)或尚未解決的問(wèn)題，而且未來(lái)傾向?qū)PU整合。同時(shí)，芯片市場(chǎng)期望能有更多競(jìng)爭(zhēng)及選擇，不要英特爾、高通獨(dú)大。
迎物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，以往大家認(rèn)為摩爾定律最后會(huì)走到極限，但未來(lái)硅時(shí)代是異質(zhì)性及跨界的整合，還有很多需求未出現(xiàn)。NVIDIA執(zhí)行官黃仁勛則表示，摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則，GPU的計(jì)算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性都在過(guò)去2到5年內(nèi)呈現(xiàn)出爆發(fā)性成長(zhǎng)。
展望未來(lái)，隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等技術(shù)成熟，將帶動(dòng)新一波半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的30年榮景，包括：內(nèi)存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產(chǎn)品應(yīng)用芯片需求不斷增加，以中國(guó)在半導(dǎo)體的龐大市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)絕對(duì)在全球可扮演關(guān)鍵的角色。
