歡迎A.C.年代的Paradigm Shifts
Covid大流行已籠罩整個世界逾半年,徹底改變全球人類生活方式,史無前例。早前中國、日本、韓國、澳洲和西歐,似乎已成功遏制疫情,每日確診數字,減至數十、單位數,甚至零。但好景不常,近日全球各地死灰復燃,包括香港、中國內地、澳洲、西班牙,甚至已3個月無新症的越南等等!可能因為隨着社會重開,人民防疫意識逐漸鬆懈?或因被疫情仍未受控的地區、經貨運相關工作人員滲透入去?相信兩個因素都有一點,但最令人擔心的是「聞風喪膽」的第二波,已開始重臨北半球!Covid的季節性不太明顯,但專家相信仍是有的,憑過去經驗,所有大流行都有第二波。但即使有,不是應該等到秋天才出現嗎?如不幸似1918年那次流感大流行,那一次第二波的來臨,從七八月盛夏已開始,且感染和死亡人數,都遠比第一浪嚴重!只盼今浪疫情不會比第一浪更嚴重!
Covid疫情是個歷史分水嶺,亦引發出不同的大趨勢,例如WFH和疫苗研發的催化劑。甚至某些既有的認知,都會因今次疫情而出現paradigm shift(典範轉移)。
(1)近年很多人都高叫着「去全球化」口號,指摘全球化對發達國家的中低下層工人「不公平」,被中國的「奴隸勞工」搶去飯碗,所以西方必須與中國decouple!
Covid大流行令到全球旅遊業突然停頓,去全球化加速成真?國際旅客大跌90%以上,近乎消失。大家仍有點Phantom limb syndrome(幻肢症候群),很難接受不能再出境旅遊的殘酷事實,非常期望可在極短期內恢復「正常」。但據聞航空界內部的估計,最快都需要3年。但想清楚一點,資訊確是實體旅遊的一個局部替代品。
很快,不少人已開始習慣WFH,且享受減少無謂出差,即使山長水遠去開會,很多時候也只不過是呆坐看PPT,其實安坐家中也能做到!最近Alphabet宣布,所有員工,都可選擇延長WFH至明年7月!既顯示他們對漫長疫情的擔憂,亦代表對WFH不會影響生產力的信心。
對需要勞動的工作,例如工程、食物處理和物流等工作,WFH當然不行。即使處理資訊為主的白領工作,分別仍是有的,希望仍能保持八成工作效率(可能太樂觀,哈哈)。SFH(Study From Home)更困難,兒童專注力較短(有說法一歲一分鐘),學習效果比課室差很遠,此外學習群體生活當然也是重要一環。高年班情况會好些,但如唸理科,實驗是最重要的,舉例醫科,看完開腦手術視頻,絕不可當真正實習過!
Ivy League(常春藤盟校)等名校處境更尷尬,這些大學的部分價值來自Networking,同學之間,與名教授和成功校友的交流機會,都很重要。這些關係在宿舍、教室和飯堂容易建立,網上則極難。不少學生已投訴,要求「回水」。普林斯頓「良心發現」,竟自動減學費10%,但哈佛和耶魯則「冥頑不靈」,不單不減,反而仍堅持加價約3.5%!但其實強如他們,私底下仍擔憂教育的未來發展方向。某大學院長曾告訴我,他相信即使疫情過後,網上教育的比例仍必大幅上升,所有人都必須適應。
如果連哈佛都變成一所網上學府,再無實體資源限制,有教無類,為何不變成一家無國界學校,全球收10萬,甚至100萬學生!其實很多大學,都已有數百科目提供免費網上課程,但暫不頒發學位。未來會否演變成類似遊戲公司的freemium模式,基本上堂免費,如要拿學位,才需要付費?
實體去全球化虛擬全球化同時進行
在可見將來,把生產鏈遷離中國,亦是一個不可能的夢。中國處理疫情已算最好,生產力已大致恢復,其他疫情嚴重地區,如印度、墨西哥和美國,無法可比。如疫情持續兩年,西方企業即使有意找其他生產基地,都無法推行。早前facebook發出奇怪通告,勸喻員工即使WFH,仍應留在矽谷,警告如搬至生活水準較低的地區,公司或考慮調整薪酬!這通告其實暗藏一個恐嚇,如員工選擇搬至生活水準較低的地區,公司也可全球招聘,例如中國和印度,人才更廉宜!
隨着網上生活和經濟發展,其實世界正同時進行兩個平衡但相反方向的paradigm shifts:「實體去全球化」和「虛擬全球化」。
(2)另一個流行概念,是世界貧富懸殊嚴重,變得愈來愈不平等。周三美國聯儲局記招,正好有人問這是否過度寬鬆貨幣政策的後遺症?主席Powell(鮑威爾)答得有技巧,盡量推卸責任。他指出貧富差距拉闊現象已發酵近40年,言下之意即與GFC(global financial crisis)後的非常規貨幣政策無關。這些政策反而對製造就業有極大幫助,疫情爆發前的2月,美國失業率處50年最低水平。他認為貧富懸殊的真正原因是全球化,美國本身教育制度失敗,工人競爭力減弱,和科技進步取替部分工種,亦形成一個技術分界,不懂科技就做不到薪酬較高的職位。
他的解釋有點道理,但當然貨幣政策也有責任。寬鬆貨幣政策,可追溯到1987年,Greenspan(格林斯潘)當上聯儲局主席開始。前任的Paul Volcker,骨頭也較硬,夠膽把息口加至17厘,徹底消滅通脹,才有空間讓Greenspan後來放寬,打造了近40年的國債牛市,其間股市雖出現數次股災,但大方向仍為向上。
GFC後的QE,只是寬鬆政策的加強版。過去半年的無限QE,再加上極端財政政策,就更不用說了,口頭上仍說是市場經濟,實質上已完全操控貨幣和資本市場,實行極左的MMT(Modern Monetary Theory,現代貨幣理論)和UBI(Universal Basic Income,全民基本收入)政策!結果是股債市場與實體經濟嚴重脫節,美國3000萬人失業,但亞馬遜老闆Bezos(貝索斯),就創下一天財富上升130億美元的世界紀錄!
周三美國國會反壟斷聽證會,Bezos首次虛擬出席,背景是一家裝修普通的書房。不肯定是否故作低調,但貴為全球首富,相信房子絕對超豪。但我想指出,在疫情中,即使巨富如Bezos,都只能躲在他們的豪宅中,生活仍非常舒適,但不見得可夜夜笙歌,相信連私人飛機也極少使用。我不是否認他們生活跟平常老百姓有巨大分別,但在疫情下,客觀來說,實際生活上的差別確實縮細了不少!當然如疫情很快過去,他們必回復原來多姿多采的生活,但疫情真的會很快過去?
我也在探討現代貧富概念,與古代的區別。人類歷史上,直到西方的大約100年前,中國更只是40年前,貧窮的定義是絕對性的:貧窮等如缺乏糧食,營養不良,身體孱弱,容易生病,且缺乏治療,所以一般很短命!現代窮人生活當然仍不好,居住環境較差,區內學校質素較差,罪案率較高,和工作沒有前途。然後眼看Bezos等billionaires愈來愈富,心裏當然不爽,甚至非常憤怒,會走上街示威暴動!但在發達社會中的現代窮人,幸而絕大多數並不飢餓(這一點其實非常重要),所以某程度上,貧窮逐漸變成一個較抽象,較相對的一個概念。
如疫情延續下去,窮人肯定較受苦,因為essential worker,只是美化低下層前線勞工的代名詞。失業者反而更好,如可無限期延續豐厚失業金,為何每個人都需要上班?從前我也質疑過,如社會到達某個豐衣足食水平,部分人,尤其極富和享受UBI的「窮人」,真可能不用上班,只做自己有興趣的事情,或什麼都不做。這情形或有點像伊甸園,但較接近天堂還是地獄,就見仁見智。
料「相對性」不平等愈來愈嚴重
如我的觀察有一定道理,我們已需要重新考慮貨幣政策、經濟制度,甚至fiat currency(法定貨幣)的定義、使用方法和必須性。數碼貨幣的ICO(Initial Coin Offering,首次代幣發行),類似高科技以物易物,會否更適合未來世界?
在「不平等」問題上,我認為同樣有兩個平衡但相反方向的發展:「相對性」不平等愈來愈嚴重,但其實貧富的「絕對性」分別則愈來愈小。這亦是一個思考社會問題的「New Paradigm」!
(3)回到較現實的市場,也出現一些非常重要paradigm shifts。世界正進入數據年代,有何證據?暫時全球市值最大的仍是一家石油公司,Saudi Aramco(沙特亞美),市值1.7萬億美元,稍勝蘋果、微軟和亞馬遜。但大家應記得Aramco曾到處尋覓上市地方,但不成功,最後只可回老家利雅得上巿,且近乎強迫自己人認購,所以估值意義不大。
另一個更佳世代改變的佐證是印度Reliance Industries的轉型。在Mukesh Ambani領導下,除傳統下游石油提煉企業外,同時成功發展出一家全面資訊企業,包含移動電訊、光纖和鐵塔等基礎設施,和線上線下電商平台等。在半年內集資300億美元,吸引了Google和facebook等投資者。股價升了2.5倍,Ambani亦榮升亞洲首富,全球第五富。
印度Reliance轉型 證世代改變
半年前我曾分析過美國製造業的盛衰。成功例子用了Tesla,無話可說,汽車製造、電池、AI,和最重要的宣傳伎倆,都領先全球,所以股價今年升逾250%,市值已超越豐田!Tesla的崛起,當然亦代表EV取替內燃機,石油年代終結,和未來AI年代的多重paradigm shifts!
失敗例子我用了兩個,其中一個是波音。寫文章時航空業仍未停頓,但當時波音已被737 Max問題困擾。現在情况當然更差,737 Max仍未獲批准重飛,訂單不斷被取消,如無政府支持,可能已經破產。市值低於1000億美元,連Zoom的市值都超過700億美元,在不久將來超越波音都有可能。Zoom的崛起,正代表資訊取代實體旅遊的A.C.(After Corona)年代。
同樣的,Netflix的市值亦已超越迪士尼,A.C.年代,不止主題公園去不了,連已有過百年歷史的電影和電影院行業的遊戲規則,都正在徹底重寫。
另一個失敗例子是Intel,從半導體先鋒和昔日霸主,淪落到今天景况,非常唏噓。上周公布業績,不止比預期差,更宣布7nm技術再度延遲,其實也不意外,因為本來連10nm都一直未做到,就索性企圖直接跳到7nm,成功才怪。更驚人的宣布是將考慮找代工廠,外包生產最核心的CPU!亦即暗示將逐漸把主要生產交給台積電。Intel股票插水超過15%,但台積電股票則在兩日內急升20%以上,帶領台灣加權指數,衝破1990年創下的歷史高位!台積電亦榮升至全球市值排名榜的第十位!
我曾說台積電是數據年代全球最重要的公司,現在更接近事實。在美國壓力下,不止要答應在美國設廠,最終更需屈服,停止接華為的單。但台積電仍將繼續南京廠的擴產計劃,服務其他中國公司。
中國彎道超車 較預期早最少7年
(4)另一個重要paradigm shift,是美國領導全球的年代,包括經濟、軍事、科技、教育、語言、文化,和意識形態等等範疇,已漸被中國崛起所挑戰。
周四美國剛公布第二季GDP空前下跌32.9%,亦即是美國和中國的名義GDP,變得前所未有的接近。叮噹馬頭,不肯定誰領風騷,讓分析師計算一下吧!重點不在中國是否已超越美國,重點的是彎道超車的時間點或比預期早了最少7年!如美國下半年經濟能成功重開還好,但看現時疫情發展,殊不樂觀,即是兩國GDP差距,未必能重新拉闊太多,尤其如美元繼續大幅貶值。
在美國打壓下,中國科技發展不易,但仍能迎難而上。Tiktok是全球最火的社交平台,活躍用戶超過8億。如被美國逼得太緊,或將從字節跳動分拆出來,估值高達500億美元,可能對投資者來說更好。華為面對壓力更大,但仍能靠內銷,超越三星,成為智能手機一哥。中芯國際(0981)技術仍落後台積電兩代以上,但其實已追貼Intel,非常難得!
大陸流行講量變而質變。現時在西方輿論的偏頗報道下,不少人仍對中國,有很多無理、反科學、甚至種族主義驅使的歧視和徧見。假如當中國GDP增至美國的1.5倍,科技、生活和文化水平不斷上升,到時世人對中國的觀感會否改變?
其實現時超過70%的美國年輕人支持社會主義,反對他們認為過分自私、製造太多社會矛盾和不公平的資本主義。暫時,他們拒絕中國式社會主義,但就接受北歐式社會主義。本來瑞典是最多人崇拜的,但迷信群體免疫,處理疫情手法固執、反科學,甚至殘忍,結果累死很多國民,北歐鄰國仍拒絕開放邊境。瑞典連保護國民健康和生命的最基本責任都做不好,體制真的比中國好很多?
我歡迎以科學和理性為本,以改善人類生活和地球環境,推進世界和平為目標的paradigm shifts!
(中環資產持有Amazon、Apple、Microsoft、Reliance、Tesla、Netflix、TSMC、SMIC及三星的財務權益)
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把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
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【新聞稿】“中國芯片軍團”全面崛起八核小米芯正式商用
2017年2月28日,小米公司發布定位中高端的自主研發芯片“澎湃S1”,這舉被內內認為是中國芯片極具里程碑意義的事件。小米從這成為了繼蘋果,三星,華為之後,全球範圍內有同時生產芯片和手機能力的第四家企業,業內人士表示,小米自研芯片的成功發布,使中國企業在國際競爭中形成合力,中國芯片製造有望開始全面崛起。
小米公司董事長,創始人兼CEO雷軍錶示,處理器芯片是手機行業技術的製高點,是金字塔尖的科技,如果想在這個行業裡面成為一家偉大的公司,還是要在核心技術上有自主權,公司才能走得遠。小米作為一家堅持追求科技探索的公司,做手機一直追求極致的用戶體驗,做手機芯片可以更好的軟硬結合,實現小米對未來手機的理解。
據悉,首批澎湃S1芯片採用八核架構,定位中高端,已經順利量產並並載在同時發布的小米新款旗艦拍照手機小米5c,這款應用小米首款自主芯片的手機定價1499元起。這次發布會上,小米旗下的國民手機紅米品牌同時發布了新款機型紅米4X,這是繼紅米Note4X之後,紅米品牌在2017年發布的第二款手機。這款手機配備5寸經典屏幕以及4100mAh的超大電池,堅持將性價比進行到底的精神,紅米4X定價699元起。
中國芯片製造引入互聯網思維
央視財經曾經報導,在2016年1月到10月,中國僅在進口芯片上就花費了1.2萬億人民幣,已經超過了進口原油的費用,這次小米自研芯片一經發布就實現量產極大的改變上述情況,中國芯有望更多的應用在國產手機上,一時間讓手機行業歡欣鼓舞,也引發了輿論的集體關注。
從去年開始中國芯片製造被提升到一個前所未有的高度。工業和信息化部電子信息司副司長喬躍山表示,十三五規劃中就明確提出,加快科技創新成果向現實生產力轉化,攻克高端通用芯片等方面的關鍵核心技術,形成若干戰略性先導技術。芯片,已經被譽為一個國家的“工業糧草”,芯片技術也從某種程度代表了一個國家信息技術的水平,是一個國家科技力量的展現。
作為一家互聯網手機廠商,小米也一直深切感受著手機芯片之痛。早在2014年,小米公司創始人雷軍在內部會議上提出了公司未來十年發展戰略規劃,其中最重要的一個環節就是小米要擁有自己的芯片,彼時的小米公司剛剛進入第五個年頭,正處於公司的高速發展期。這個在當時看來十分大膽的想法,卻在28個月之後得以實現,讓業內十分驚嘆。
相關詞彙“網絡”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”英文“網絡設備”積累了大量的用戶需求,做手機芯片,可以更好的軟硬結合,這也是互聯網開發模式,將用戶需求通過技術手段在芯片層實現,這一創新使得小米在芯片的開發過程實現了小步快跑的進展,迅速迭代升級。“小米兩年半前開始說要芯片就採用了獨特的互聯網創業模式,我們成立了一個全資子公司,也給團隊一部分股權激勵,鼓勵大家用互聯網迭代,先把基礎性搞好,小步快跑,這也是互聯網+的一個典範。
技術積累加自主創新小米芯背後的驅動力
據了解,雷軍在內部會議上提出了公司未來十年發展戰略規劃,其中最重要的一個環節就是小米要擁有自己的芯片,彼時的小米公司剛進入第五個年頭,正處於公司的高速發展期。這個在當時看來十分大膽的想法,卻在28個月之後得以實現,讓手機行業十分驚嘆,究竟是什麼樣的驅動力讓小米在如此短的時間裡研發出自研芯片?
談及小米為什麼要涉及芯片產業時,雷軍將其歸於兩個原因:“處理器芯片是整個手機行業的製高點,如果想在這個行業裡面成為一家偉大的公司,我覺得還是要在核心技術上有自主權,公司才能走得遠。這個事件也無法完成。2014年,小米已經有了足夠的用戶積累,能夠快速形成規模,所以三年前小米就開始考慮芯片的事情,投資做芯片。
熟悉半導體行業的人士都知道,做芯片是一個耗資巨大的工程,通常投入超過十億,而且僅僅有資金還不夠,還需要擁有豐富經驗的技術人員和深厚技術積累。在這28個月裡,小米公司儲備了大量人才,不少人來自全球知名的芯片半導體公司,在這個行業從業經歷超過10年。
整個手機行業都在往更更薄的趨勢發展,這也是小米芯選擇8核心,大小核結構的原因,可以保證在性能體驗的同時,降低功耗,小米公司還選擇成熟的28nm製程工藝,這樣不論在優化芯片尺寸和佈置,還是最後規模量產上,都能獲得更成熟穩定的技術路線,讓第一顆小米芯快速的成為現實。
堅持技術創新一直是小米所追求的方向,這也是小米芯強大的技術基礎。據了解,目前,小米在全球的專利申請總量已突破1萬6千件,授權總量已達3612件,其中國際上授權專利總量就達到了1767件。在去年國家知識產權局公佈的2016年企業發明專利申請受理量排名中,北京小米移動軟件有限公司以3280件的數量上榜,排名第八。
對於小米的自主創新,國際媒體也給予了高度評價.Fast Company(快公司)發布的2017年創新力榜單中,小米公司在2017全球最具創新力公司中排名第13位,在最具創新力的中國公司類排名第3位,在全球最具創新的消費電子類公司中排名第4位。
小米5c將於3月3日零點,在小米商城,小米天貓旗艦店,蘇寧易購開啟首銷,上午10點,全國各地的小米之家與蘇寧線下門店同步開啟銷售。當天,小米還將與蘇寧聯合舉辦蘇寧小米超級品牌日,含小米5c在內的10大新品將會在超級品牌日上首發。
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如標題,距離上一隻安卓手機是Xz,還記得當時可以下載App來看電池的健康度
後來就換了蘋果手機,後來蘋果中的設定有電池健康度顯示,讓蘋果用戶可以了解什麼時
候適合換電池
好奇現在的安卓手機有這個功能嗎?如果有,會像蘋果一樣看到健康度下降而換電池,或
是直接換新手機呢?
如果安卓手機沒有,想請問是為什麼呢?這樣不就要額外在下載App來看嗎?
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