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摘要：隨著邊緣計算的進步以及越來越強大的芯片推出，本地設備的運算能力將不斷增強，使得人工智能算法能夠在沒有網絡，離開云計算的情況下正常運行。
人工智能是通過計算機模擬人腦思維邏輯的一種技術，它可以進行語言識別、人臉識別、圖像識別以及無人駕駛等多種場景。人工智能擁有從感知、分析運算到決策的強大能力，能取代人類智力型工作，已經成為人們熱議的主要話題，其影響力之大足以掀起新一輪科技革命。
萬物互聯時代會產生巨大數據，如果這些數據都要傳輸到云端平臺處理，那么這對網絡造成巨大的負載。因此，邊緣計算就應勢而生，在設備端對部份數據進行分析處理，將能解決掉網絡擁堵的問題，同時能提供運行系統的效率和減輕云端平臺的負載。
隨著邊緣計算的進步以及越來越強大的芯片推出，本地設備的運算能力將不斷增強，使得人工智能算法能夠在沒有網絡，離開云計算的情況下正常運行。
離開網絡和云計算，AI也能運行
最近，滑鐵盧大學一個人工智能項目研究人員表示，他們可以讓人工智能夠在離開計算機和內存的情況下正常運行。這聽起來似乎有點不可思議，如果他們真能做到這樣，就意味神經網絡不再受到互聯網和云計算的影響。
科學家認為他們可以引導AI在不需要大量資源的條件下進行機器學習，其優點是達到更好的隱私性，數據發送成本低以及具有攜性等特點，即使在偏遠的地區也能使用到人工智能程序。
其主要實施方法是將神經網絡置于虛擬環境當中，設計自然復制的能力，然后逐步重復剝奪硬件和網格資源，讓人工智能程序學習自主適應環境的能力。
通常人工智能需在較大功率和處理能力的PC上運行，但科學家認為機器本身需要學會處理現實環境局限性的問題，即使它沒有大量的資源可以借鑒，也能夠進行運算，深度學習程序能通過改變自身來適應環境和保持運轉。
低功耗芯片，AI迎來全新的格局
當離開人工智能實驗室的計算機和存儲器后，人工智能載體將會變得更小，從而使得這些程序能夠邊緣計算環境中生存下去。例如把深度學習引擎安裝到機器人、智能手機或者無人機等產品的芯片上，其連通性和重量將是重點考慮的一個問題，設計者需要最大限度降低硬件體積和重量，但又要確保人工智能的正常運行。
在過去，人工智能運算成本非常昂貴，主要原因是依賴于龐大的平行運算，即是需要同時使用多種計算資源解決計算問題。如今，隨著芯片技術的進步，新一代人工智能芯片誕生，如Google的TPU、寒武紀的DianNao系列、Eyeriss的NPU、華為的麒麟970芯片等，預計各種人工智能苾片將會陸續推出，這些產品基本都朝著低功耗、高吞吐量的方向發展。
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