相信這樣的場景你已經經常見到了：用手機的智能語音設置鬧鐘、iphone里提升打字效率的QuickType、與外國人交流使用的翻譯軟體、拍照自動實現景深效果的相機app......這些司空見慣的日常行為，背後都有強大的人工智慧技術支撐著。

人工智慧技術已經開始與手機融合，未來還會越來越緊密。Deloitte Insights發布的《2020科技、傳媒和電信行業預測》報告中，就提到一個正在發生的趨勢：人工智慧與設備加速融合。

這個趨勢與本周《麻省理工科技評論》發布的2020年「全球十大突破性技術」一致：」微型人工智慧「上榜。也就是說，未來我們使用的手機、電腦人工智慧能力會越來越強，這些設備不需要連接到雲端就能實現很多智能化操作了。

去年 5 月，谷歌宣布可以在用戶手機上運行谷歌助手，無需向雲端發送請求；從蘋果的 iOS 13 作業系統開始，iPhone可本地運行 Siri 的語音識別功能和單手操作的QuickType鍵盤；IBM 以及亞馬遜現在也提供了開發平台來製作和部署微型人工智慧。

什麼是邊緣AI，以及對邊緣AI的三個誤解

你應該經常聽說的詞就是「邊緣計算」。今天，大多數設備要實現人工智慧運算，都只能通過大型數據中心的雲上來完成，未來，它們不需要一直連著雲端，自己就能完成之前的AI運算。把雲端當中心的話，這些設備不就是邊緣麼，所以這些設備就叫邊緣設備，這種能力就是「智能邊緣計算」。
為什麼這些邊緣設備自己就能實現以前只有大型數據中心才能完成的工作呢？原因是技術的進步。今天的晶片體積更小、耗用功率更低、成本更低，運算能力更大了。連我們的手機就能實現人工智慧計算功能了。

所以，智能邊緣計算的普及，將會拉動一個新的產業，那就是邊緣人工智慧晶片。也就是那些不是用在IT巨頭提供的雲平台，而是用在用戶使用的設備里的晶片。

要理解一個科技產業，就要先知道科技到達的時點是不同的，有一個先後順序。就拿邊緣AI來說，它是IoT的底層需求：因為只有先有了AI計算能力，才會有智能設備之間的聯網，進而催生出智慧環境、智能家居、智慧交通、智慧物流、智慧城市。因此我們預測：2020年開始，IoT企業將會以前所有為的速度崛起。邊緣人工智慧作為不可缺失的支撐技術，將很可能取代一部分IT巨頭（微軟、亞馬遜、谷歌）的雲平台功能。

那麼，當IoT設備崛起後，邊緣人工智慧會不會取代IT巨頭的雲平台功能呢？我們認為兩者會長期共存，需要即時處理的任務可通過邊緣設備完成，另外一些量大但不需要即時的任務可連接至雲端。所以再做另外一個預測：大多數情況下，邊緣人工智慧計算和雲計算將會長期共存，甚至採用混合的方式，一部分由設備自身執行AI計算，另一部分通過雲平台完成。

在邊緣AI的發展過程中，有許多被人們誤解的現象，其中有三個是比較常見的。如果沒有真正理解背後的機理，可能會影響你對未來的判斷，本文就帶你解讀關於邊緣AI的三個趨勢。這三個誤解分別是：
- 製造AI晶片的製造企業才是最大的受益者；- AI晶片很貴，只有蘋果、華為這樣的高端機型才用得起；

- AI計算要等到5G網絡成熟後才會真正開始普及起來。

誰是邊緣人工智慧的受益者？很可能不是晶片製造商

誰會從邊緣人工智慧晶片市場的增長中受益？我們的直覺會告訴我們說：製造AI晶片的企業，他們一定有機會。理由也很明顯：他們與AI晶片直接相關。根據報告數據，三年前這個市場幾乎為零，到2020年將實現超過25億美元的收入。

但是不要忘了，2020年全球晶片半導體行業預計4250億美元，邊緣AI晶片只有整個晶片市場的0.5%，僅僅靠製造人工智慧晶片本身，並不能對整個行業格局產生影響。

目前，所有的消費級邊緣AI晶片中，70%都用於智慧型手機。也就是說，我們人手一部的手機，是消費級邊緣AI晶片產業的最大推動因素。

在我們習以為常的時候，你每天已經通過手機使用了大量的人工智慧計算服務：指紋和面容解鎖、語音助手對話、翻譯、人像自拍和風景拍攝......在未來，這種使用的頻率還會不斷增加。

據Digitimes的消息，蘋果全新的iPad Pro系列正在生產，預計在2020年的3月春季發布會上與大家見面。這款iPad Pro會添加一項全新的功能：ToF（飛行時間3D傳感器系統），可以實現更豐富的AR應用，比如幫助iPad Pro測量外界的距離和大小。到那個時候，對人工智慧計算的需求還會不斷增加。
除了我們日常用的手機，平板電腦、智能音箱、可穿戴設備晶片也會配備這種AI晶片了，它們將成為我們未來生活中不可分割的一部分。

一直有個說法，當各種智能設備興起，手機可能會消亡。我認為這是錯的。為什麼呢？因為手機是一個核心節點，是一個強大的隨身的智能助理。它對你的理解超過所有其他設備，因為它天天隨身跟著你。甚至你的智能可穿戴設備的數據，也都會同步到手機里進一步去處理和解讀。所以手機是你的最隨身最懂你的智能終端。

人工智慧晶片很貴，只有蘋果、華為這樣的高端機才用得上？

人工智慧晶片成本不但不貴，反而很便宜，未來會越來越便宜。
有分析者認為，人工智慧晶片降價的速度比想像得來的更慢，只有排名靠前、價格高於1000美元的高端手機才會配備人工智慧晶片。但是他們沒想到的是，進入西方國家市場的小米9這樣的手機，也配備了人工智慧晶片，售價竟然低於500美元。
這種誤解也是情有可原，因為人工智慧晶片的成本預算很難進行量化。手機里所謂的「人工智慧晶片」，並不是說單獨做一塊有AI功能的晶片，然後把它塞進去，它其實只是一整塊晶片里的一部分。這個一整塊晶片，集成了CPU、GPU、存儲等等一系列功能，現在加上了AI計算功能，所以它才會被人們稱之為SoC晶片（也就是system on a chip，把整個系統裝到一個矽片上）。

晶片上進行人工智慧運算的部分，與晶片其它部分的製造材料、製造工藝流程、製造工具都是完全相同的。不同的地方在於晶片的人工智慧部分的電晶體排列方式不同，因此具有不同的架構，這個部分通常被稱為「神經處理單元」，在去年九月的蘋果發布會上就採用的這種叫法。

雖然說AI晶片的成本難以量化，但已經有分析師給出了較為真實可信的估值。比如，三星的Exynos 9820晶片圖像顯示，整個晶片約5%的功能用於人工智慧計算。如果按照三星手機的晶片成本70.5美元來計算，人工智慧處理部分占總成本的5%，折算下來僅僅為3.5美元。在蘋果公司的A12晶片中，7%的區域用於人工智慧計算，整個晶片的材料成本為72美元，人工智慧部分的成本約為5.1美元。

面對低至2~5美元的製造成本，未來的智慧型手機還有進一步降價的空間，如今有分析師預測，即使是價格低至250美元的智慧型手機，也能夠配備人工智慧計算了，從而實現跟高端手機一樣的智能拍攝、語音助理等功能。

蘋果也看到了這個成本較低的市場，媒體9to5Mac，曝光了一批蘋果將在今年3月發售一款廉價版的iPhone 9，最低價格可能僅為399美元，國行價低於3000元。

只有等5G成熟了，IoT設備才能使用人工智慧？

人工智慧運算會應用到越來越多的消費級和工業級設備上。兩三年前，有分析師認為人工智慧需要大量的計算能力，因此只有等到具有超高網絡、低延遲、實時處理的5G網絡成熟後，才能勝任這項高難度的計算任務。

但是這種觀點在今天不再成立，因為他們忽略了不同技術路線之間可以進行「組合創新」的方式。因為在之前，只有IT公司的大型數據中心才能實現人工智慧計算，而今天當用戶端的設備也能實現人工智慧運算後，「邊緣AI+雲」混合的方式成為了新的解決方案。

航空公司已經開始探索這種方式。一架空客A-350噴氣式飛機配備了6000個傳感器，每飛行一天便能產生2.5 TB（約2560 G）的數據。如果把這些數據傳輸到雲端進行存儲和分析，不僅成本高，操作也是非常複雜的。航空公司已經在探索把人工智慧計算晶片內置在飛機上，例如攝像頭可配備視覺處理器，直接對數字圖像進行實時分析和處理，而不那麼緊急的數據則可以傳輸到雲上進行處理。
在某些情況下，不需要聯網的設備也能正常執行必要的功能了，比如無人機。在澳大利亞新南威爾斯，內置人工智慧運算的無人機在沙灘上巡邏，以確保游泳者的安全。這些無人機能夠識別被捲入潮流的游泳者，能夠在鯊魚攻擊游泳者之前發出危險警告。由於這些功能都是內置在無人機里的，因此都是在未聯網的情況下完成的。

毫無疑問，5G技術會進一步促進人工智慧計算，但是在5G真正到來和普及之前，無所不在的人工智慧已經在我們身邊大顯身手了。

參考文獻：

[1]Deloitte, 《2020科技、傳媒和電信行業預測》，Feb, 2019

[2]Technology Business Research, 「Telecom edge compute market landscape,」 June 11, 2019.

[3]Gartner, 「Gartner Says worldwide smartphone sales will decline 2.5% in 2019,」 press release, August 1, 2019.

[4]Michelle Alarcon et al., 「Samsung Galaxy S10+ teardown,」 Tech Insights, March 1, 2019.

雖然5G還沒來，但未來會有試點逐步開始啟動。人工智慧要往前繼續發展，需要有大量的數據支撐。傳感器廠商、IoT解決方案廠商會起來，未來會出現越來越多的數據。
比如有一家位於德州奧斯汀的設計生產物聯網晶片以及傳感器的公司Axzon，就正在研發體積極小的物聯網晶片。他們要在不久的將來讓傳感器可以足夠小而且足夠便宜到可以布署在每一個物件里，讓所有物件從被造出那一刻實現實時可查。
在海量產生的數據支撐下，對人工智慧計算的需求也會進一步增加。在可預見的未來，資本、研發都會加大這方面的投入，創造出難以估量的價值。