案例分类4
推测，也能反对训练。商业应用于是AI的关键因素之一，AI只有解决问题了实际的问题才具备价值，下文，我们从终端有所不同的应用于，探究AI-EI芯片。有所不同的加速器在各个子行业都有应用于布局，我们从主要应用领域抵达，得出公司产品、近期产品性能及融资情况的落幕。
AI-EI芯片+自动驾驶在汽车行业，安全性是最重要的问题。高速驾驶员情况下，实时性是确保安全性的首要前提。
由于网络终端机延时的问题，云端计算出来无法确保实时性。车载终端计算出来平台是自动驾驶计算出来发展的未来。另外，随着电动简化的发展趋势，对于汽车行业，低功耗逆的更加最重要。天然需要符合实时性与低功耗的ASIC芯片将是车载计算出来平台未来发展趋势。
目前地平线机器人与Mobileye是OEM与Tier1的主要合作者。AI-EI芯片+安防、无人机对于如何解决问题“虐童”问题，我们指出需要“看得懂”的AI安防视频监控是不切实际方案之一。比起于传统视频监控，AI+视频监控，最主要的变化是把被动监控变成主动分析与预警，因而，解决问题了必须人工处置海量监控数据的问题（也绕过了硬盘关键时刻掉链子问题）。安防、无人机等终端设备对算力及成本有很高的拒绝。
随着图像识别与硬件技术的发展，在终端已完成智能安防的条件日益成熟期。安防行业龙头海康威视、无人机龙头大疆早已在智能摄像头上用于了Movidious的Myriad系列芯片。AI-EI芯片+消费电子配备麒麟970芯片的华为mate10手机与某种程度映射AI芯片的iPhoneX率领手机转入智能时代。另外，亚马逊的Echo爆炸了智能家居市场。
对于还包括手机、家居电子产品在内的消费电子行业，构建智能的前提要解决问题功耗、安全性隐私等问题。据市场调研指出，配备ASIC芯片的智能家电、智能手机、AR/VR设备等智能消费电子早已处在愈演愈烈的前夜。
其他随着AI应用于的推展，更加多的公司重新加入AI-EI芯片行业，其中，既还包括Bitmain这样的比特币芯片厂商，也还包括从GoogleTPU团队出来的创业公司Groq，还有技术路线极具前瞻性的Vathys。由于这些Startups都还正处于十分早期阶段，明确应用于方向还并未发布，因而放到“其他”中。另外，我们辨别终端AI芯片的参与者还不会减少，整个终端智能硬件行业还处在较慢上升期。
四、AI-EI芯片发展趋势上文讲解的AI-EI芯片是在优化硬件架构基础上，构建低功耗、低吞吐量。现有研究中有使用Processing in Memory（PIM）的方式，把处置必要放到存储单元的方位，减少整个系统的复杂度，增加不必要的数据暂存，从而优化功耗和硬件成本。同时，这也必须在电路（模拟信号）的层面新的设计存储器。初创公司Mythic即使用PIM技术来设计AI芯片。
另外，通过研究不具备高带宽和低功耗特性的存储器来解决问题I/O与运算不均衡的问题也是当前的研究热点。类脑芯片是处置Spiking neural network (SNN)而设计的一种AI芯片。IBM的TrueNorth、高通的Zeroth及国内的Westwell是类脑芯片的代表公司。
类脑芯片需要构建极低的功耗。但是在图像处理方面，SNN并没展现出的比CNN好，且类脑芯片现在处在研究阶段，离商业应用于还有很远的距离。2017年芯片行业的融资额是2015年的3倍。
巨头公司与资本都在大力布局AI芯片，特别是在智能边缘计算出来有技术累积的公司。我们无法预测未来哪家公司需要最后落败。但是，一家AI芯片公司要想要持续发展并发展壮大，必须不具备还包括硬件及软件生态的全AI服务流程能力。从现阶段的投资动向可以显现出，创业公司要想要提供资本注目，必须在硬件设计架构上有充足更有人的变动。
另外，性能指标与技术路线可以靠谈，只要合理既有有可能，但是在未来1到2年的时间内再行找不出产品是很难之后讲下去的。版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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