2019年10月，移動處理器龍頭ARM大動作宣布加入競爭激烈的移動AI芯片戰(zhàn)局，除了發(fā)布了全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器Ethos NPU產(chǎn)品，專門鎖定移動AI、ML推論的運算需求，還一口氣推出兩款不同性能的全新NPU產(chǎn)品N57與N37，分別對應(yīng)中端到低端市場，加上先前推出的N77處理器，ARM的NPU系列已能夠涵蓋高、中、低端不同產(chǎn)品。

這3款Ethos NPU都支持主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括CNN與RNN等，可用于圖片分類、語音識別與NLU的應(yīng)用，也能支持8進(jìn)制與16進(jìn)制整數(shù)數(shù)據(jù)類型。其中性能最高的Ethos-N77處理器（先前稱為ARM ML處理器），可以提供每秒4萬億次的運算（TOPS），在2018年推出該產(chǎn)品后，至今已有多達(dá)2.5億個ARM設(shè)備使用（含手機(jī)）。

另外，兩款中低端NPU，提供的AI算力也不差，主流或中端市場定位的N57處理器，最大運算力可達(dá)2TOPS，即使是配置最低的NPU處理器N37，也有達(dá)到1TOPS的算力。這兩款NPU均可提供基本的ML或AI推論執(zhí)行能力，更是未來中、低端手幾率先可以采用的首款A(yù)I處理器產(chǎn)品。該年10月推出后，按以往經(jīng)驗來看，最快2020年上半，就能夠在一些新款中端、入門手機(jī)里，看到使用這兩款A(yù)I芯片的算力，提供的AI服務(wù)或新功能。除了手機(jī)設(shè)備以外，智能攝影機(jī)、家庭網(wǎng)關(guān)、DTV數(shù)字電視也都能支持。

   除了中、低端市場，在提供更高性能的AI加速運算產(chǎn)品方面，也有新進(jìn)展。例如，手機(jī)大廠三星最新款旗艦5G手機(jī)芯片，就采用內(nèi)置雙核NPU的Exynos 990處理器，還搭配一個改良設(shè)計的DSP芯片，每秒最高可執(zhí)行10萬億次運算，等同于是一臺迷你AI計算機(jī)，對比Nvidia推出機(jī)器人專用的GPU硬件組件Jetson Xavier NX，性能為14 TOPS，但Exynos 990處理器的功耗更低，而且能裝在更小尺寸的手機(jī)里，通過這樣一個內(nèi)置更高運算力的AI處理器，能夠更即時在手機(jī)上執(zhí)行AI、ML模型推論，不需要將數(shù)據(jù)回傳云計算就能迅速完成臉部識別、場景偵測等各種AI應(yīng)用。

就在三星發(fā)布5G手機(jī)芯片后的隔一個月，臺灣手機(jī)芯片大廠聯(lián)發(fā)科，也在2019年11月同樣推出集成了更先進(jìn)AI功能的5G手機(jī)芯片，運算性能達(dá)到4.5 TOPS，幾乎不輸給蘋果新款iPhone 11的A13 Bionic處理器，能夠處理比以前更多且更復(fù)雜的AI應(yīng)用，例如照相優(yōu)化、圖像分類、AI臉部識別等等。

從技術(shù)架構(gòu)來看，在這款天璣1000處理器上，還采用2個大核、3個小核，搭配1個微小核的三層式運算架構(gòu)，來打造新一代APU加速器（AI Processing Unit），能夠針對手機(jī)上不同AI應(yīng)用的執(zhí)行，交由適合的運算核心層來負(fù)責(zé)，讓這三個性能不同的核心層能夠互補(bǔ)，來有效控制高性能下的功耗。

舉例來說，如果有較高AI加速運算需求時，就可以交由APU最上層的二個大核心處理，對于需要長時間、全景處理的AI運算，則可改用中間層這3個小核心執(zhí)行，雖然運算力沒大核高，但可以較長時間執(zhí)行，避免過度耗電。甚至該芯片還設(shè)計了一個人臉偵測專用的微核心，能夠通過硬件加速的形式，來達(dá)到更高偵測準(zhǔn)度，并改善耗電。該處理器2020年同樣將搭載于5G新手機(jī)。

很早就在手機(jī)內(nèi)置AI芯片的Google，更在推出新款Pixel 4手機(jī)時，結(jié)合自家邊緣運算設(shè)備專用的ML加速器架構(gòu)Edge TPU，打造新一代AI處理器芯片Pixel Neural Core，并搭配各種主要ML優(yōu)化工具與軟件，使得手機(jī)在執(zhí)行這些AI或ML推論模型時，可以提供更高的準(zhǔn)度，而且處理更即時、更省電，借由這顆AI芯片，來提升處理性能用于手機(jī)上的臉部解鎖、智能語音助理Google Assistant，以及智能相機(jī)等任務(wù)。

因為是專門為了AI加速運算而設(shè)計，針對一些特定的復(fù)雜數(shù)學(xué)任務(wù)加以優(yōu)化，所以，跟現(xiàn)在通用CPU相比，可以更好地提升手機(jī)AI算力與降低功耗。

隨著AI專用芯片在手機(jī)上的重要性，與日俱增，甚至更進(jìn)一步變成未來每一只手機(jī)都要有的標(biāo)準(zhǔn)配備，就像是現(xiàn)在CPU和GPU一樣，這也意味著，未來更多移動應(yīng)用，都能通過手機(jī)內(nèi)置AI芯片的算力，來執(zhí)行各種AI應(yīng)用。

以前，因為手機(jī)硬件算力不夠強(qiáng)，即使是想要在手機(jī)上執(zhí)行AI應(yīng)用，企業(yè)或移動App開發(fā)商得先通過云計算執(zhí)行這些AI推論模型，接下來，才將計算完的結(jié)果回傳到手機(jī)上，再回復(fù)給用戶，如Google語音助理就是采用這個方式，現(xiàn)在，有了這些配備AI芯片的手機(jī)出現(xiàn)，以后，直接在手機(jī)上面就能執(zhí)行如臉部識別、語音識別、NLP等推論模型，讓這些AI應(yīng)用也能脫機(jī)作業(yè)，借此改善網(wǎng)絡(luò)限制造成的服務(wù)延遲。在更高算力的AI芯片推出之后，更將加速AI應(yīng)用在手機(jī)設(shè)備的普及。

當(dāng)移動App走向AI化，企業(yè)IT更得要重新思考對策，來因應(yīng)使用環(huán)境的改變，才能與其他對手競爭。

　　盡管現(xiàn)在的無人機(jī)市場還處于消費級階段，不過自2014年已經(jīng)開始了爆發(fā)式增長的階段。在大疆零度之后，更多的企業(yè)進(jìn)入了這一高速成長的市場。出貨量從以前的百K級以內(nèi)增長到現(xiàn)在的百K/年，相比以前已經(jīng)有10倍的增長。不過，續(xù)航時間、載重能力仍然是現(xiàn)在無人機(jī)廠商需要面對的挑戰(zhàn)。但可以預(yù)見，無人機(jī)市場的潛力仍然巨大，前途依舊不可估量。

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