为什么将AI置于边缘是无懈可击的

导读 给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

我们预测，到2020年，将销售超过7.5亿个边缘AI芯片，即在设备上而不是在远程数据中心执行或加速机器学习任务的芯片或部分芯片，收入为26亿美元。此外，边缘AI芯片市场的增长速度将远快于整体芯片市场。到2024年，我们预计边缘AI芯片的销售额可能会超过15亿。这意味着单位销售额的年增长率至少为20%，是整个半导体行业9%复合年增长率长期预测的两倍多。

这些边缘AI芯片可能会进入越来越多的消费类设备，如高端智能手机、平板电脑、智能音箱、可穿戴设备等。它们还将用于许多企业市场：一般来说，机器人、相机、传感器和其他物联网设备。

随着开发人员意识到物联网系统需要将更多智能部署到边缘，以克服延迟、性能数据隐私/安全和带宽等挑战，我们探索了对更智能边缘的追求：什么、为什么和在哪里。

消费边缘AI芯片市场比企业市场大很多，但其增速可能会慢一些。预计2020年至2024年的复合年增长率为18%。企业边缘的AI芯片市场增长较快，同期复合年增长率为50%。

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但以目前的销量和美元价值来看，到2020年，消费类设备市场将占边缘AI芯片市场的90%以上。这些边缘AI芯片大部分将用于高端智能手机，占目前使用的所有消费类边缘AI芯片的70%以上。因此，2020年及未来几年，人工智能芯片的增长将主要由智能手机驱动。我们认为，到2020年，15.6亿智能手机市场中，超过三分之一将拥有边缘AI芯片。

由于对处理器的要求很高，AI计算几乎都是在数据中心、企业核心设备或电信边缘处理器上远程执行，而不是在设备上本地执行。边缘AI芯片正在改变这一切。它们在物理上更小，相对便宜，使用更少的功率和产生更少的热量，因此它们可以集成到手持设备和非消费设备(如机器人)中。通过使这些设备能够在本地执行处理器密集型人工智能计算，边缘人工智能芯片减少或消除了向远程位置发送大量数据的需要，从而在可用性、速度以及数据安全性和隐私方面带来了好处。

在隐私和安全方面，最好在设备上保持处理；从未离开手机的个人信息不会被截获或滥用。当边缘AI芯片安装在手机上，即使不联网也能完成所有这些操作。

当然，并不是所有的AI计算都必须在本地进行。对于某些应用，发送要由远程AI阵列处理的数据可能就足够了，甚至是首选方法——例如，当数据太多，设备的边缘AI芯片无法处理时。事实上，在大多数情况下，人工智能将以混合方式完成：一部分是设备，一部分是云。在任何给定的情况下，首选的组合将根据需要完成的人工智能处理而变化。

本文就为大家讲解到这里了。