AI芯片真的可以像预想的那样的速度落地吗

如今生活中的方方面面都被贴上“智能”标签了，商场了也都是智能商品的贩卖，从智能手机、智能手环、智能扫地人机器、智能吹风机、智能电视机，只要能挨上边的几乎都是智能化了。所谓的智能这个概念成了常规的嵌入式设备，也不是那么高大上，只要做个简单的语音控制，简单的图像识别就成了人工智能设备，简单的来说，这种概率的智能就只是嵌入式芯片了。

近年来AI芯片被炒作的火热，现在投资界都在聊AI，AI芯片成了神秘的高科技。AI芯片只不过就成熟的芯片设计工艺和技术，加上原本就成熟的所谓“智能算法”的实现，以一个技术含量并不高的方式拼凑出来的新的卖点罢了。

目前从应用上来看，AI芯片主要有两个方向，一个是在数据中心部署的云端，一个是在消费者终端部署的终端。从功能角度看，AI芯片主要做两个事情，一是Training（训练），二是Inference（推理）。

AI芯片的大规模应用分别在云端和终端。云端的AI芯片同时做两个事情：Training和Inference。Training即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统，使之可以适应特定的功能，比如给系统海量的“猫”的图片，并告诉系统这个就是“猫”，之后系统就“知道”什么是猫了；Inference即用训练好的系统来完成任务，接上面的例子，就是你将一张图给之前训练过的系统，让他得出这张图是不是猫这样的结论。

Training和Inference在目前大多数的AI系统中，是相对独立的过程，其对计算能力的要求也不尽相同。Training需要极高的计算性能，需要较高的精度，需要能处理海量的数据，需要有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。

其实，人工智能热潮不断高涨，但人工智能技术的发展本身并没有大的飞跃，只是按部就班的进步，我们整合了大量统计学的公式，以人工智能的名义，看似在不少常规领域取得了骄人的成绩，但实际上就是炒冷饭的性质，推进了一波以机器学习技术为中心的人脸识别、语音识别、自动驾驶等技术的应用，其实机器学习才是其本质。人工智能AI芯片这个概念，在如今真的着实没什么好谈的，只是一种算法的实现方式而已。

来源：朗锐智科