端側(cè)AI的三道檻,靠“搭積木”能否解決?
前言:
近10年AI技術(shù)發(fā)展迅猛,隨著算力越來越大,市場空間暴漲,端側(cè)和邊緣側(cè)的AI芯片也迎來發(fā)展機遇。
在端側(cè)、邊緣側(cè)對智能要求越多,需要的算法也就越多,同時,AI的應用也對感知和計算提出了更高的需求。
作者 | 方文
圖片來源 | 網(wǎng) 絡
AI芯片端側(cè)增速最快
AI芯片可以分為端側(cè)AI、云端AI以及邊緣AI。
端側(cè)AI主要應用于終端設備,如手機、智能家電、各類傳感器、攝像頭等。
云端AI負責數(shù)據(jù)處理的中心,主要用于云端AI加速,如英偉達的GPGPU卡,谷歌的TPU等。
邊緣AI在數(shù)據(jù)來源側(cè)直接解決問題,不需要到達云端數(shù)據(jù)中心,更多地應用于工業(yè)領域。
近年來,隨著元宇宙的爆火,促進了AI芯片領域的迅速發(fā)展。
AI芯片的市場規(guī)模,2017年到2025年接近十年的區(qū)間,和云端相比,端側(cè)AI芯片的市場增速非常高,尤其在未來的5—10年的區(qū)間之內(nèi)。
在未來5—10年內(nèi),在整個端側(cè)包括云端還有Edge端推理市場的增速是最快的。
智能安防、智能車載是目前端側(cè)AI規(guī)模落地的兩大細分市場,對AI的需求明確,性能規(guī)格明確。
端側(cè)AI的三道檻
AI芯片設計出來但是沒多少人能用起來,這是兩三年前端側(cè)AI芯片發(fā)展的煩惱。
如何在滿足算力條件下確保AI芯片低功耗,以便于更好地為終端提供完整的更具性價比的解決方案,加速應用落地。
端側(cè)AI市場發(fā)展近年來不斷擴大規(guī)模,但端側(cè)AI的發(fā)展還需跨越鴻溝,進而賦能視覺生態(tài)。
面對十多款端側(cè)AI芯片,選型就是一個難題。
端側(cè)AI普及面臨硬件、算法以及應用需求多樣的三道檻。
針對端側(cè)AI的算法太少,這直接導致了許多AI硬件沒辦法用起來。
算法肯定是影響最終效果和體驗的因素,但算法不夠好可能是因為應用場景太小沒人愿意投入,或者那個場景的數(shù)據(jù)難以獲取,增加了算法提升的難度。
不同的應用場景對于芯片的性能和功耗,對于使用的算法的類型和精度,以及使用的場景都大不相同。
另外,端側(cè)和邊緣的AI硬件采用的是ASIC專用芯片,并沒有統(tǒng)一的標準,實現(xiàn)通用的AI解決方案難度比較大。

云邊協(xié)同的解決方案或許可行
未來許多場景的AI產(chǎn)品不會只是用單純的視覺或語音方案,將會是多傳感器融合的產(chǎn)品,這將是未來AI邊緣和AI產(chǎn)品發(fā)展的趨勢。
隨著技術(shù)的進步,采用云邊協(xié)同的方案,可以充分利用云端靈活的管理系統(tǒng)和邊緣端不斷強大的計算能力。
云邊協(xié)同對于AI普及更重要的價值在于,已經(jīng)搭建好了一套云邊協(xié)同的方案,已經(jīng)提前做好了前期的開發(fā)和測試。
云邊協(xié)同的AI解決方案對于助推邊緣AI的普及,以及推動AI在更多領域的創(chuàng)新,都是一個顯著的推動力。
相對云端AI芯片,邊緣側(cè)與端側(cè)的AI芯片企業(yè)面臨著更為多元的應用場景,不止要通過優(yōu)化底層技術(shù),還必須抓住時間窗口,加速實現(xiàn)芯片及相應解決方案的規(guī)模化落地。
端側(cè)AI具有顯著的安全和隱私方面的優(yōu)勢,與云端AI和邊緣AI一起,共同給使用者創(chuàng)造元宇宙的全新體驗。

端側(cè)分布式AI能帶來的改變和問題
獨立設備之間較為割裂的交互體驗可以被統(tǒng)一起來,每一個設備不再單單是垂直能力的延申,更可以連點成網(wǎng),形成一個智能[超級終端]。
更多具備不同外設能力的設備接入系統(tǒng),就意味著會有更多不同模態(tài)的數(shù)據(jù)涌入,想要妥善利用這些數(shù)據(jù),就要解決多模態(tài)機器學習問題。
在模態(tài)表示方面,利用多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補性,去除模態(tài)間的冗余性,得到更好的特征表示是關(guān)鍵問題;
在模態(tài)對齊方面,確定來自兩種或兩種以上不同模態(tài)的數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系也存在挑戰(zhàn)。
結(jié)尾:
在下一個十年里,市場所考驗的將是人工智能[從1到N]的能力,所考驗的是它是否真正能夠創(chuàng)造價值,落地產(chǎn)業(yè),推動社會不斷向前發(fā)展。
在端側(cè),AI芯片市場還處于完全的藍海狀態(tài),需要有人在汪洋大海一樣的場景中捕捉機會。
原文標題 : AI芯天下丨深度丨端側(cè)AI的三道檻,靠“搭積木”能否解決?
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