■文/余 凱

人工智能的計(jì)算從云端往前端遷移以及跟數(shù)據(jù)中心的結(jié)合，正是一場(chǎng)發(fā)生在邊緣的計(jì)算革命。

在計(jì)算領(lǐng)域，什么是中心？中心是數(shù)據(jù)中心，是云計(jì)算。那么，什么是邊緣？邊緣就是邊緣計(jì)算，在設(shè)備端的計(jì)算。在革命年代，我們有一個(gè)制勝的法寶叫“農(nóng)村包圍城市”，類似的，在人工智能領(lǐng)域正在進(jìn)行一場(chǎng)發(fā)生在邊緣的革命，也就是嵌入式人工智能處理器。而這正是地平線公司所看到的機(jī)會(huì)，所以在成立之初，地平線公司就提出要做“嵌入式人工智能領(lǐng)導(dǎo)者”。

摩爾定律驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展

提到計(jì)算變革，不得不提摩爾定律。在過(guò)去四五十年的時(shí)間里，摩爾定律一直在驅(qū)動(dòng)整個(gè)信息產(chǎn)業(yè)不斷往前發(fā)展。今天，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們之所以能夠用這么輕、這么巧的智能手機(jī)做這么多不可思議的事情，生活變得如此便捷，主要是因?yàn)槟柖伞Ｄ柖墒乖O(shè)備的體積越來(lái)越小，同時(shí)計(jì)算力卻越來(lái)越強(qiáng)大。

現(xiàn)在，摩爾定律進(jìn)入了一個(gè)新的階段，可以稱之為新的摩爾定律階段。在這個(gè)階段，人工智能快速發(fā)展，而人工智能的應(yīng)用也在驅(qū)動(dòng)整個(gè)摩爾定律的變革。因?yàn)樵谌斯ぶ悄芸焖侔l(fā)展的今天，我們所面臨的大量計(jì)算問題和過(guò)去CPU的計(jì)算模式是非常不一樣的。例如，人類的大腦處理圖像數(shù)據(jù)的時(shí)候，實(shí)際上對(duì)順序是不敏感的。因?yàn)槲覀兊拇竽X是并行計(jì)算，對(duì)圖像數(shù)據(jù)的處理沒有前后順序，而是同時(shí)處理。這種同時(shí)處理使我們對(duì)圖像的計(jì)算能夠達(dá)到非?？斓乃俣?。例如，我們?cè)诖蚱古仪驎r(shí)，可以迅捷判斷球的落點(diǎn)，做出非常的移擊這是腦對(duì)是對(duì)重要處理擬人要一應(yīng)地方面意識(shí)開始有所行動(dòng)。在過(guò)去差不多5年時(shí)間里，在整個(gè)半導(dǎo)體處理器的設(shè)計(jì)方面，有一個(gè)巨大的范式遷移。谷歌公司的人工智能計(jì)算最初是用中央處理器CPU來(lái)處理大量計(jì)算的。到了2012年，百度等一些企業(yè)大規(guī)模地用圖形加速器GPU進(jìn)行人工智能計(jì)算?，F(xiàn)在，谷歌公司的AlphaGo用其人工智能處理器TPU，地平線公司在設(shè)計(jì)嵌入式低功耗的人工智能處理器BPU。

終端計(jì)算更適應(yīng)實(shí)時(shí)性要求

在PC時(shí)代，整個(gè)計(jì)算都是在本地進(jìn)行。但是，到了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，通過(guò)瀏覽器，大量的計(jì)算遷移到了云端。天下大勢(shì)，分久必合，合久必分。從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，特別是人工智能時(shí)代開始，大量計(jì)算重新從云端往終端遷移，比如手機(jī)端計(jì)算能力現(xiàn)在越來(lái)越強(qiáng)。從互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)再到萬(wàn)物互聯(lián)的趨勢(shì)中，人們對(duì)人工智能的需求越來(lái)越強(qiáng)烈。

在這個(gè)趨勢(shì)中，計(jì)算的發(fā)生最開始是在云端，慢慢會(huì)遷移到各種終端設(shè)備。因?yàn)樵诮K端的計(jì)算有很多優(yōu)點(diǎn)，如它能夠?qū)崟r(shí)、低延遲，也能讓用戶的體驗(yàn)更好。計(jì)算的端口有時(shí)候還關(guān)乎安全，例如自動(dòng)駕駛，如果前面有個(gè)小孩突然橫穿馬路，通常是把信號(hào)傳到云端，計(jì)算完了以后，再來(lái)處理做決策。但是，如果網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不好呢？如果網(wǎng)絡(luò)不通呢？這些都關(guān)乎生命安全，所以汽車在本地進(jìn)行感知和決策的計(jì)算才是最為理想的方式。

在人工智能時(shí)代，大量的計(jì)算需求實(shí)際上來(lái)自終端。就拿語(yǔ)音識(shí)別來(lái)說(shuō)，目前在線的語(yǔ)言識(shí)別已經(jīng)做得很好，但離線的語(yǔ)音識(shí)別能力卻仍然無(wú)法滿足需求。如果能夠提高本地的計(jì)算能力，在本地進(jìn)行語(yǔ)音的實(shí)時(shí)處理，用戶體驗(yàn)將會(huì)更好。例如，車載設(shè)備里的語(yǔ)音識(shí)別，在過(guò)隧道時(shí)，網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不好，這時(shí)如果能夠在本地進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，那么體驗(yàn)顯然會(huì)更加流暢。

還有另外一個(gè)典型的場(chǎng)景，那就是城市里大量的監(jiān)控?cái)z像頭。無(wú)處不在的攝像頭每分每秒都在產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)擁有巨大的價(jià)值。如果把所有視頻都傳到云端去計(jì)算，這對(duì)帶寬和響應(yīng)速度都是非常大的挑戰(zhàn)。那么，為什么不在本地進(jìn)行計(jì)算呢？于是，我們會(huì)看到整個(gè)產(chǎn)業(yè)界的趨勢(shì)，是把大量的需要實(shí)時(shí)計(jì)算的人工智能推向前端，而不是在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算。

還是以自動(dòng)駕駛為例，未來(lái)自動(dòng)駕駛的車輛中會(huì)有很多個(gè)攝像頭。例如特斯拉汽車，目前就已經(jīng)裝了12個(gè)攝像頭，每個(gè)傳感器的解析度、信號(hào)力度會(huì)越來(lái)越豐富，數(shù)據(jù)量會(huì)越來(lái)越大，同時(shí)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求也會(huì)越來(lái)越高。這就需要在終端的計(jì)算能力更快、更強(qiáng)。

人工智能領(lǐng)域發(fā)生邊緣革命

在歷次大規(guī)模的顛覆式的產(chǎn)業(yè)革命中，我們都看到了一個(gè)固定的模式：一開始最大的機(jī)會(huì)都是所謂賦能者的技術(shù)創(chuàng)新，第二波的機(jī)會(huì)就是在賦能者的技術(shù)創(chuàng)新之下，在各個(gè)生產(chǎn)、生活的應(yīng)用領(lǐng)域落地。因此，我們通常能看到在整個(gè)創(chuàng)新的周期里有這樣兩個(gè)階段。例如，在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，一開始最快成長(zhǎng)起來(lái)的公司是美國(guó)的思科。2000年，互聯(lián)網(wǎng)盈利模式其實(shí)還沒有找到，但在盈利模式找到之前一定要把信息高速公路建立起來(lái)，于是思科公司橫空出世，最高成長(zhǎng)到3 000億美元的市值。后來(lái)，雅虎、谷歌等公司在互聯(lián)網(wǎng)上找到了各自的商業(yè)模式。再看移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，一開始的機(jī)會(huì)是被高通公司抓住的。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模發(fā)展之前，首先要把這些應(yīng)用連接到網(wǎng)上，所以高通公司的CDMA應(yīng)運(yùn)而生。隨后，蘋果、滴滴等公司才找到了各自在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上的商機(jī)。

人工智能的發(fā)展，其實(shí)也是遵循類似的模式。在過(guò)去的兩年里，全球在高科技市場(chǎng)中增長(zhǎng)最快的一只股票就是英偉達(dá)。在兩年的時(shí)間里，它從市值為100億美元的公司成長(zhǎng)為1 100億美元的公司。究其原因，就是因?yàn)槿斯ぶ悄茉诟餍懈鳂I(yè)落地，首先要解決計(jì)算問題。

在人工智能的“軍備競(jìng)賽”里，首要問題是有人提供槍炮、彈藥，讓你在各個(gè)行業(yè)去深入、去打仗、去把商業(yè)模式開發(fā)出來(lái)。因此，我們可以看到，在中國(guó)，今天人工智能有一個(gè)很大的機(jī)會(huì)，就是通過(guò)研發(fā)嵌入式的人工智能的處理器和算法，使我們大量的智能終端如自動(dòng)駕駛的汽車、智能城市里面用到的傳感器和攝像頭，都能夠具有智慧的能力。這個(gè)實(shí)際上是地平線公司在圍繞著智慧城市、智能出行打造的嵌入式的人工智能處理器。

地平線公司從成立之初就頗具前瞻性地提出要做“嵌入式人工智能領(lǐng)導(dǎo)者”，打造高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能處理器。經(jīng)過(guò)兩年的研發(fā)，地平線公司自主設(shè)計(jì)研發(fā)的首款人工智能處理器“盤古”已成功流片，即將對(duì)外正式發(fā)布。該處理器將擁有超低功耗，性能也將比現(xiàn)在的嵌入式人工智能處理器高2～3倍，但成本只是其1/20。

人工智能的計(jì)算從云端往前端遷移以及跟數(shù)據(jù)中心的結(jié)合，正是一場(chǎng)發(fā)生在邊緣的計(jì)算革命，這里面關(guān)鍵性、革命性的力量就是嵌入式人工智能處理器的研發(fā)。