人類智力是知識(shí)基礎(chǔ)上的能力表現(xiàn)，有“行為智力”(如洗衣做飯、耕田織布、琴棋書畫、讀書做工)與“思考智力”(如深思熟慮、靜心思考、深入分析、絞盡腦汁)。行為智力與思考智力的“統(tǒng)一”、行為智力的“進(jìn)化”是人類智力兩大重要特征。

有缺陷的人工智能

目前，人工智能的行為智力仿真大多是嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的智能化工具、設(shè)備、工業(yè)機(jī)器人;思考智力仿真則是計(jì)算機(jī)智力仿真軟件，如深藍(lán)計(jì)算機(jī)的國(guó)際象棋大師、沃森計(jì)算機(jī)的智力競(jìng)賽、AlphaGo的圍棋大師等專家系統(tǒng)?，F(xiàn)階段，這些人工智能，相對(duì)于統(tǒng)一、進(jìn)化的人類智能，都是初級(jí)階段、有缺陷的人工智能。如AlphaGo的圍棋大師只有思考智力，沒有行為智力;用于洗衣做飯的洗衣機(jī)、微波爐沒有實(shí)時(shí)進(jìn)化能力。

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“邊緣計(jì)算”、“AI芯片”三個(gè)前沿技術(shù)為彌補(bǔ)初級(jí)階段人工智能缺陷帶來(lái)希望。“機(jī)器學(xué)習(xí)”將使智能終端、智能化工具、智能家居具有實(shí)時(shí)的智力進(jìn)化能力;“邊緣計(jì)算”使Alpha-Go、專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)智力仿真平臺(tái)延伸到嵌入式系統(tǒng)前端而具有行為能力;嵌入式系統(tǒng)前端的邊緣計(jì)算最終要走AI芯片的道路。因此，這三個(gè)前沿技術(shù)成為人工智能從低端(有缺陷)走向高端(完美)的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

并不陌生的邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是云計(jì)算的一部分。從集中計(jì)算到分布式計(jì)算，將計(jì)算任務(wù)分散是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中云計(jì)算的必然趨勢(shì)。在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，嵌入式系統(tǒng)承擔(dān)了物理對(duì)象的智能化任務(wù)，分配到嵌入式系統(tǒng)前端的那些計(jì)算就是邊緣計(jì)算。嵌入式系統(tǒng)對(duì)邊緣計(jì)算并不陌生。因?yàn)榍度胧较到y(tǒng)一路走來(lái)，就是從集中計(jì)算到分布式計(jì)算的演化過(guò)程。

早期的嵌入式智能系統(tǒng)是一個(gè)MCU的集中計(jì)算系統(tǒng)。智能系統(tǒng)中的所有計(jì)算都集中在MCU 中，如傳感器前端的A/D轉(zhuǎn)換、信號(hào)調(diào)理、量綱變換等，伺服機(jī)構(gòu)的D/A轉(zhuǎn)換、電平轉(zhuǎn)換、控制算法等計(jì)算任務(wù)都集中在MCU 中。當(dāng)智能傳感器、智能伺服機(jī)構(gòu)出現(xiàn)后，這些與智能傳感器、智能伺服機(jī)構(gòu)相關(guān)的計(jì)算任務(wù)，便轉(zhuǎn)移到嵌入式智能系統(tǒng)的前端或后端中。分配到智能傳感器、智能伺服機(jī)構(gòu)上的這些計(jì)算，也可稱為嵌入式系統(tǒng)的邊緣計(jì)算。計(jì)算轉(zhuǎn)移帶來(lái)的好處包括負(fù)擔(dān)均勻、實(shí)時(shí)性更好、MCU 可從事更多的新任務(wù)。

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的邊緣計(jì)算

與嵌入式智能系統(tǒng)相比，物聯(lián)網(wǎng)大系統(tǒng)中的分布式計(jì)算要復(fù)雜得多，以一個(gè)緝拿兇犯的物聯(lián)網(wǎng)公安系統(tǒng)為例:這個(gè)大系統(tǒng)由公安部、城市公安系統(tǒng)、街道視頻系統(tǒng)組成，緝拿兇犯的計(jì)算資源有數(shù)據(jù)庫(kù)、兇犯特征、人臉/體態(tài)識(shí)別、任務(wù)決策調(diào)度、追蹤算法、篩查驗(yàn)證算法等。

如果采取分布式計(jì)算，公安部在下達(dá)兇犯緝拿任務(wù)時(shí)，將相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、兇犯特征、追蹤/篩查/驗(yàn)證算法發(fā)送到城市公安系統(tǒng)及街道視頻采集系統(tǒng)中。將原來(lái)集中計(jì)算的篩查、驗(yàn)證計(jì)算分配到城市公安系統(tǒng)、街道視頻系統(tǒng)中，如圖1所示，不僅提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，也有利用于計(jì)算資源的合理優(yōu)化。在這種分布式計(jì)算中，處于最前端的計(jì)算稱為邊緣計(jì)算，有人將處于中間的城市公安系統(tǒng)計(jì)算稱為霧計(jì)算。無(wú)論是邊緣計(jì)算、霧計(jì)算，還是公安部系統(tǒng)的中心計(jì)算，都是基于大數(shù)據(jù)的服務(wù)計(jì)算，即云計(jì)算。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)智能系統(tǒng)的邊緣計(jì)算與霧計(jì)算

邊緣計(jì)算的AI芯片出路

邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中嵌入式智能系統(tǒng)前端的計(jì)算。除了智能系統(tǒng)中智能傳感器、智能伺服系統(tǒng)分散部分的邊緣計(jì)算任務(wù)外，大部分邊緣計(jì)算任務(wù)集中在嵌入式智能系統(tǒng)的MCU 中。然而，傳統(tǒng)的MCU 以智能控制見長(zhǎng)，無(wú)法承擔(dān)起繁重的邊緣計(jì)算任務(wù)，必須將MCU 改造成能滿足邊緣計(jì)算的新型MCU，這就是AI芯片。

因?yàn)锳I芯片處于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的前端，在滿足邊緣計(jì)算要求的同時(shí)，還要保持對(duì)物理對(duì)象的智能控制。因此，嵌入式領(lǐng)域原有的半導(dǎo)體企業(yè)在AI芯片的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。與Intel、微軟、谷歌等AI芯片的轉(zhuǎn)型新手相比，ARM+MCU半導(dǎo)廠家的生態(tài)體系無(wú)疑會(huì)占優(yōu)。相對(duì)于強(qiáng)大的Intel、微軟、谷歌，以及ARM的MCU生態(tài)體系，我國(guó)未來(lái)獨(dú)立自主的AI芯片發(fā)展會(huì)面臨嚴(yán)酷的考驗(yàn)，恐怕在一個(gè)很長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)會(huì)納入到ARM的AI芯片生態(tài)體系之中。