AI芯片：不只是手機的狂歡 也將成為智能電視的“原力覺醒”
2017年，原力覺醒AI芯片以燎原之勢迅速燃燒，芯片英特爾、手機視杭州外圍（外圍預約）外圍外圍上門外圍女（微信189-4469-7302）高端外圍預約，快速安排90分鐘到達英偉達、歡也三星、將成華為等企業爭先恐后地推出了專門用于人工智能產品的為智AI芯片。不久前，原力覺醒華為還推出了搭載華為麒麟970芯片的芯片手機MATE 10，關于AI芯片的手機視討論一時間滿城風雨。
熟悉科技行業的歡也人想必都知道摩爾定律：當價格不變時，集成電路上可容納的將成元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，為智性能也將提升一倍。原力覺醒換句話說，芯片杭州外圍（外圍預約）外圍外圍上門外圍女（微信189-4469-7302）高端外圍預約，快速安排90分鐘到達每一美元所能買到的手機視電腦性能，將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律深刻揭示了信息技術進步的速度。
在很長的一段時間里，摩爾定律一直都在穩定、持續地進行著，然而直到最近幾年，由于半導體行業技術發展的放緩，更加復雜的工藝很難再有研發方面的突破，成本也開始水漲船高，因此摩爾定律開始受到阻礙。
傳統的芯片行業遇到困難之時，也正是深度學習技術爆發之時。在AI芯片誕生之前，深度學習的數據處理功能被更多地放在云端進行處理，但這不可避免地會影響運算速度，更會影響到用戶體驗。舉個例子，用戶在使用搭載語音助理功能的智能電視的時候，其語音處理功能將在云端進行處理，響應速度會有所降低。除在云端進行處理之外，更復雜的需要用到深度學習的硬件還可以采用GPU處理的方式，但這不可避免地會提高成本，很難在普通的家用產品中采用。
因此，當業界對深度學習誕生巨大算力需求之后，經過縝密分析，開始設計擁有強大并行計算能力的專用芯片來更快地進行計算，以期提供更加快速的響應體驗，AI芯片應運而生。
不久前，英特爾高管宣布，正在研發一種專門為人工智能設計的超高速芯片，并將英特爾人工智能芯片稱作“神經網絡處理器”。同英偉達GPU類似，該神經網絡處理器也擁有極強的大規模并行運算處理能力，能夠為深度學習算法提供強有力的支撐。一直以來，云服務是人工智能的溫床，為了滿足人工智能快速發展的需求，作為芯片領域的巨頭，英特爾正在和包括Facebook在內的等其他互聯網巨頭合作，在人工智能領域大舉投資。英特爾現任CEO Krzanich認為，我們的時代正處在一個轉變的開端，人工智能技術所處的戰略地位與上個世紀90年的互聯網一樣，因此需要研發AI芯片以適應新興技術的需求。
Krzanich還曾公開表示，他相信人工智能芯片能夠為醫療保健、社交媒體、汽車、天氣預報、智能硬件等領域帶來變革。
智能電視誕生之后，經過數年發展，行業關注點逐漸從硬件、畫質轉移到系統、功能和服務上來，尤其是人工智能興起之后，人工智能電視猶如雨后春筍般生機勃勃。就目前技術程度來看，以自然語言處理為核心的語音助手成為目前在人工智能電視上應用最廣泛的功能。作為AI的重要組成部分，自然語言處理技術通過語音進行人機交流與互動，使機器能夠理解并回應人類的語言指令，搭配多輪對話、方言識別、圖像識別等技術，實現搜索查詢、控制家電、日程管理等功能。
搭載人工智能技術之后，電視的操作比以往更加便捷，用戶可以逐步擺脫遙控器等手持硬件，當技術達到一定成熟度之后，將會徹底解放雙手，實現人機交互的革命。但問題也隨之而來，處理速度、響應速度、用戶體驗需要達到一定的流暢度才能帶給用戶顛覆式的感官享受。
坦白說，在現有的智能電視中，基本沒有哪家品牌能夠做到真正的“一呼即應，開口即來”，雖然很多品牌都將此作為矢志不渝的目標。究其原因，主要是因為智能電視的海量數據處理都在云端，只要不擺脫云端平臺的數據處理模式，其響應速度很難有突破性進展。AI芯片的出現和普及的趨勢，不僅給智能手機帶來了久旱之后的甘露，也給智能電視帶來了新一輪發展的希望。
同其他人工智能技術一樣，基于智能電視硬件的人工智能也離不開深度神經網絡、大數據和漣漪效應三大法寶。基于這三大法寶，AI能夠實現運算智能、感知智能和運動智能、認知智能3個層面。在這其中，海量數據處理扮演了非常重要的角色，誰能夠在最短時間內處理最多數據，成為搶占優勢的重要標準。在以往基于云端處理平臺的人工智能技術中，迫于速度限制，很多功能都受到了妨礙，智能電視一旦搭載專用的AI芯片之后，自身能量會得到高度釋放——比如語音識別系統的語音輸入和輸出將加精準和快速，機器能夠形成自己的語言風格和言談情感；再比如智能電視將實現并行驅動，同時執行多項任務，帶給用戶實時的感官和操作體驗。
熟悉科技行業的歡也人想必都知道摩爾定律：當價格不變時，集成電路上可容納的將成元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，為智性能也將提升一倍。原力覺醒換句話說，芯片杭州外圍（外圍預約）外圍外圍上門外圍女（微信189-4469-7302）高端外圍預約，快速安排90分鐘到達每一美元所能買到的手機視電腦性能，將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律深刻揭示了信息技術進步的速度。
在很長的一段時間里，摩爾定律一直都在穩定、持續地進行著，然而直到最近幾年，由于半導體行業技術發展的放緩，更加復雜的工藝很難再有研發方面的突破，成本也開始水漲船高，因此摩爾定律開始受到阻礙。
傳統的芯片行業遇到困難之時，也正是深度學習技術爆發之時。在AI芯片誕生之前，深度學習的數據處理功能被更多地放在云端進行處理，但這不可避免地會影響運算速度，更會影響到用戶體驗。舉個例子，用戶在使用搭載語音助理功能的智能電視的時候，其語音處理功能將在云端進行處理，響應速度會有所降低。除在云端進行處理之外，更復雜的需要用到深度學習的硬件還可以采用GPU處理的方式，但這不可避免地會提高成本，很難在普通的家用產品中采用。
因此，當業界對深度學習誕生巨大算力需求之后，經過縝密分析，開始設計擁有強大并行計算能力的專用芯片來更快地進行計算，以期提供更加快速的響應體驗，AI芯片應運而生。
不久前，英特爾高管宣布，正在研發一種專門為人工智能設計的超高速芯片，并將英特爾人工智能芯片稱作“神經網絡處理器”。同英偉達GPU類似，該神經網絡處理器也擁有極強的大規模并行運算處理能力，能夠為深度學習算法提供強有力的支撐。一直以來，云服務是人工智能的溫床，為了滿足人工智能快速發展的需求，作為芯片領域的巨頭，英特爾正在和包括Facebook在內的等其他互聯網巨頭合作，在人工智能領域大舉投資。英特爾現任CEO Krzanich認為，我們的時代正處在一個轉變的開端，人工智能技術所處的戰略地位與上個世紀90年的互聯網一樣，因此需要研發AI芯片以適應新興技術的需求。
Krzanich還曾公開表示，他相信人工智能芯片能夠為醫療保健、社交媒體、汽車、天氣預報、智能硬件等領域帶來變革。
智能電視誕生之后，經過數年發展，行業關注點逐漸從硬件、畫質轉移到系統、功能和服務上來，尤其是人工智能興起之后，人工智能電視猶如雨后春筍般生機勃勃。就目前技術程度來看，以自然語言處理為核心的語音助手成為目前在人工智能電視上應用最廣泛的功能。作為AI的重要組成部分，自然語言處理技術通過語音進行人機交流與互動，使機器能夠理解并回應人類的語言指令，搭配多輪對話、方言識別、圖像識別等技術，實現搜索查詢、控制家電、日程管理等功能。
搭載人工智能技術之后，電視的操作比以往更加便捷，用戶可以逐步擺脫遙控器等手持硬件，當技術達到一定成熟度之后，將會徹底解放雙手，實現人機交互的革命。但問題也隨之而來，處理速度、響應速度、用戶體驗需要達到一定的流暢度才能帶給用戶顛覆式的感官享受。
坦白說，在現有的智能電視中，基本沒有哪家品牌能夠做到真正的“一呼即應，開口即來”，雖然很多品牌都將此作為矢志不渝的目標。究其原因，主要是因為智能電視的海量數據處理都在云端，只要不擺脫云端平臺的數據處理模式，其響應速度很難有突破性進展。AI芯片的出現和普及的趨勢，不僅給智能手機帶來了久旱之后的甘露，也給智能電視帶來了新一輪發展的希望。
同其他人工智能技術一樣，基于智能電視硬件的人工智能也離不開深度神經網絡、大數據和漣漪效應三大法寶。基于這三大法寶，AI能夠實現運算智能、感知智能和運動智能、認知智能3個層面。在這其中，海量數據處理扮演了非常重要的角色，誰能夠在最短時間內處理最多數據，成為搶占優勢的重要標準。在以往基于云端處理平臺的人工智能技術中，迫于速度限制，很多功能都受到了妨礙，智能電視一旦搭載專用的AI芯片之后，自身能量會得到高度釋放——比如語音識別系統的語音輸入和輸出將加精準和快速，機器能夠形成自己的語言風格和言談情感；再比如智能電視將實現并行驅動，同時執行多項任務，帶給用戶實時的感官和操作體驗。
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