日新月异的AI技术,你无时无刻不在接触的智能技术。

AI技术作为如今极其重要的一种技术,一直以来都在不断发展。如今我们可以看到许许多多与AI有关的技术和产品,AI技术可以说走进了千家万户。

旗龙网:2018年4月27日消息】AI技术作为如今极其重要的一种技术,一直以来都在不断发展。如今我们可以看到许许多多与AI有关的技术和产品,AI技术可以说走进了千家万户。

现在AI也将和5G一样,将会成为影响世界经济的一种重要的通用技术,它将赋予不同类型终端学习的能力。另外AI之所以现在才被大家熟知,也是因为该技术曾经在进行神经网络的训练和推理时都是在云端或是基于服务器完成,而最终只需反馈给终端一个结果而已。

如今终端所搭载的核心硬件已经开始强化本地AI的运算能力,这就让很多昔日人工智能的推理工作,例如模式匹配、建模检测、分类、识别、检测等有机会从云端转移到了终端,这也对于保护用户隐私、提升性能和可靠性有着极大裨益。AI从云端发展到终端具体将有四大提升:

首先端侧响应更快:像亚马逊echo这类智能音箱,它与用户交互的计算和结果反馈都十分依靠云端服务器。今后无论是面部识别、图像识别、图像变化学习还是车载系统都需要更极致的响应,而且将计算从云端转移到终端,那么自然会最大限度提升反馈的效率;

隐私更有保障:很多人都担心自己与智能音箱、语音助手的交互上传到云端会加剧隐私泄露的风险,但是终端AI就能解决隐私问题;

连接成本更低:连接包含接的成本和连接有效性,现在无论是网线、4G还是未来的5G,将用户资料传至云端都存在成本,但终端AI技术则没有带宽受限等顾虑。

功率低更环保:据统计现在整个云端服务器的功耗已经占用整个地球电力的5%,那么如果将部分计算从云端转移到终端一侧,将有效降低整体能耗。

只是针对终端的AI的处理方式,业内正逐渐分化成了两个阵营。一面是以苹果和华为为代表,他们是通过在SoC内集成独立的神经网络处理器单元对AI做辅助处理;另一面他们提出了独立神经元无用论,这个观点认为SoC平台内的DSP处理人工智能算法已经足够。

责任编辑:张帅

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