日新月異的AI技術，你無時無刻不在接觸的智能技術
【旗龍網:2018年4月27日消息】AI技術作為如今極其重要的一種技術，一直以來都在不斷發展。如今我們可以看到許許多多與AI有關的技術和產品，AI技術可以說走進了千家萬戶。
現在AI也將和5G一樣，將會成為影響世界經濟的一種重要的通用技術，它將賦予不同類型終端學習的能力。另外AI之所以現在才被大家熟知，也是因為該技術曾經在進行神經網路的訓練和推理時都是在雲端或是基於伺服器完成，而最終只需反饋給終端一個結果而已。
如今終端所搭載的核心硬體已經開始強化本地AI的運算能力，這就讓很多昔日人工智慧的推理工作，例如模式匹配、建模檢測、分類、識別、檢測等有機會從雲端轉移到了終端，這也對於保護用戶隱私、提升性能和可靠性有著極大裨益。AI從雲端發展到終端具體將有四大提升：
首先端側響應更快：像亞馬遜echo這類智能音箱，它與用戶交互的計算和結果反饋都十分依靠雲端伺服器。今後無論是面部識別、圖像識別、圖像變化學習還是車載系統都需要更極致的響應，而且將計算從雲端轉移到終端，那麼自然會最大限度提升反饋的效率；
隱私更有保障：很多人都擔心自己與智能音箱、語音助手的交互上傳到雲端會加劇隱私泄露的風險，但是終端AI就能解決隱私問題；
連接成本更低：連接包含接的成本和連接有效性，現在無論是網線、4G還是未來的5G，將用戶資料傳至雲端都存在成本，但終端AI技術則沒有帶寬受限等顧慮。
功率低更環保：據統計現在整個雲端伺服器的功耗已經佔用整個地球電力的5%，那麼如果將部分計算從雲端轉移到終端一側，將有效降低整體能耗。
只是針對終端的AI的處理方式，業內正逐漸分化成了兩個陣營。一面是以蘋果和華為為代表，他們是通過在SoC內集成獨立的神經網路處理器單元對AI做輔助處理；另一面他們提出了獨立神經元無用論，這個觀點認為SoC平台內的DSP處理人工智慧演算法已經足夠。
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