将来人工智能，有什么新的发展趋向？

AI芯片包含三大类市场，分别是数据中心（云端）、通讯终端产品（手机）、特定运用产品（自驾车、头戴式AR/VR、无人机、机器人……）。目前来看，将来AI发展有八大新趋向。

趋向一：AI于各行业垂直范畴应用具有宏大的潜力

人工智能市场在批发、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直范畴具有宏大的潜力。而驱动市场的次要要素，是人工智能技术在各种终端用户垂直范畴的运用数量不断添加，尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也遭到IT基础设备完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然言语处理（NLP）运用市场占AI市场很大部分。随着自然言语处理的技术不断精进而驱动消费者服务的长大，还有：汽车信息通讯文娱系统、AI机器人及支持AI的智能手机等范畴。

趋向二：AI导入医疗保健行业维持高速长大

由于医疗保健行业大量运用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。

此外AI还广泛运用于临床实验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推行和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高长大，估计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。

趋向三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口

过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虚拟/加强理想（VR/AR）与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需求屏幕的状况下，人们也可以很轻松自在与运算系统沟通。

这表示着人工智能透过自然言语处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，将来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。

人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：运用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实理想时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了将来互动的高标准形式。

趋向四：将来手机芯片一定内建AI运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要停止大量的图像运算仍嫌不足，所以将来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关运用。

趋向五：AI芯片关键在于成功整合软硬件

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件次要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。

总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求思索而定。

例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件停止分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、间隔传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物辨认数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密方式储存在iPhone外部，所以不易被窃取。

趋向六：AI自主学习是终极目的

AI“大脑”变聪明是分阶段停止，从机器学习退化到深度学习，再退化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需求处理四大关键成绩。

首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个可以让自主机器停止自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与理想世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口（VR）。

目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做预备工作。

趋向七：最完美的架构是把CPU和GPU（或其他处理器）结合起来

将来，还会推出许多专门的范畴所需的超强功能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将公用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员完成多种算法。

趋向八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

将来的AI需求AR，将来的AR也需求AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟理想。还有，假如要让人进入到虚拟环境去对机器人停止训练，还需求更多其它的技术。

展望将来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、地方处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品运用芯片需求不断添加，以中国在半导体的庞大市场优势相对在全球可扮演关键的角色。

本文由 @谢俊 原创发布于人人都是产品经理。未经答应，制止转载

题图来自 Pexels ，基于 CC0 协议

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