展望未來(lái)人(rén)工智能發展八大(dà)新趨勢！
人(rén)工智能（AI）是物聯網及工業4.0發展的核心。尤其，當特斯拉（Tesla）推出電(diàn)動車(chē)及蘋果（Apple）發表新機iPhoneX推出FaceID之後，讓市場(chǎng)體(tǐ)驗到AI芯片的無限商機。同時(shí)，AI應用接受度越高(gāo)的國家(jiā)，将對其GDP産生(shēng)貢獻愈大(dà)。
AI芯片包含三大(dà)類市場(chǎng)，分别是數(shù)據中心（雲端）、通(tōng)信終端産品（手機）、特定應用産品（自駕車(chē)、頭戴式AR/VR、無人(rén)機、機器(qì)人(rén)…）。當前機器(qì)學習多(duō)采用GPU圖像處理(lǐ)，尤以Nvidia是此一領域龍頭，但(dàn)是，有(yǒu)些(xiē)業者認為(wèi)GPU處理(lǐ)效率不夠快，而且因應衆多(duō)特定新産品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU…等等。目前還(hái)不清楚哪種架構的芯片會(huì)在AI大(dà)戰獲勝。但(dàn)（手機）終端市場(chǎng)對于AI芯片的功耗、尺寸、價格都有(yǒu)極為(wèi)嚴格的要求，難度上(shàng)比雲端數(shù)據芯片更高(gāo)。為(wèi)搶未來(lái)AI應用市場(chǎng)商機，科技(jì)巨頭如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生(shēng)态模式吃(chī)下整個(gè)産業鏈。
目前來(lái)看，未來(lái)AI發展有(yǒu)八大(dà)新趨勢
趨勢一：AI于各行(xíng)業垂直領域應用具有(yǒu)巨大(dà)的潛力
人(rén)工智能市場(chǎng)在零售、交通(tōng)運輸和(hé)自動化、制(zhì)造業及農業等各行(xíng)業垂直領域具有(yǒu)巨大(dà)的潛力。而驅動市場(chǎng)的主要因素，是人(rén)工智能技(jì)術(shù)在各種終端用戶垂直領域的應用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務。
當然人(rén)工智能市場(chǎng)要起來(lái)也受到IT基礎設施完善、智能手機及智能穿戴式設備的普及。其中，以自然語言處理(lǐ)（NLP）應用市場(chǎng)占AI市場(chǎng)很(hěn)大(dà)部分。随着自然語言處理(lǐ)的技(jì)術(shù)不斷精進而驅動消費者服務的成長，還(hái)有(yǒu)：汽車(chē)信息通(tōng)訊娛樂系統、AI機器(qì)人(rén)及支持AI的智能手機等領域。
趨勢二：AI導入醫(yī)療保健行(xíng)業維持高(gāo)速成長
由于醫(yī)療保健行(xíng)業大(dà)量使用大(dà)數(shù)據及人(rén)工智能，進而精準改善疾病診斷、醫(yī)療人(rén)員與患者之間(jiān)人(rén)力的不平衡、降低(dī)醫(yī)療成本、促進跨行(xíng)業合作(zuò)關系。此外AI還(hái)廣泛應用于臨床試驗、大(dà)型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療咨詢與宣傳推廣和(hé)銷售開(kāi)發。人(rén)工智能導入醫(yī)療保健行(xíng)業從2016年到2022年維持很(hěn)高(gāo)成長，預計(jì)從2016年的6.671億美元達到2022年的79.888億美元年均複合增長率為(wèi)52.68％。
趨勢三：AI取代屏幕成為(wèi)新UI/UX接口
過去從PC到手機時(shí)代以來(lái)，用戶接口都是透過屏幕或鍵盤來(lái)互動。随着智能喇叭（SmartSpeaker）、虛拟/增強現實（VR/AR）與自動駕駛車(chē)系統陸續進入人(rén)類生(shēng)活環境，加速在不需要屏幕的情況下，人(rén)們也能夠很(hěn)輕松自在與運算(suàn)系統溝通(tōng)。這表示着人(rén)工智能透過自然語言處理(lǐ)與機器(qì)學習讓技(jì)術(shù)變得(de)更為(wèi)直觀，也變得(de)較易操控，未來(lái)将可(kě)以取代屏幕在用戶接口與用戶體(tǐ)驗的地位。人(rén)工智能除了在企業後端扮演重要角色外，在技(jì)術(shù)接口也可(kě)承擔更複雜角色。例如：使用視(shì)覺圖形的自動駕駛車(chē)，透過人(rén)工神經網絡以實現實時(shí)翻譯，也就是說，人(rén)工智能讓接口變得(de)更為(wèi)簡單且更有(yǒu)智能，也因此設定了未來(lái)互動的高(gāo)标準模式。
趨勢四：未來(lái)手機芯片一定內(nèi)建AI運算(suàn)核心
現階段主流的ARM架構處理(lǐ)器(qì)速度不夠快，若要進行(xíng)大(dà)量的圖像運算(suàn)仍嫌不足，所以未來(lái)的手機芯片一定會(huì)內(nèi)建AI運算(suàn)核心。正如，蘋果将3D感測技(jì)術(shù)帶入iPhone之後，Android陣營智能手機将在明(míng)年（2017）跟進導入3D感測相關應用。
趨勢五：AI芯片關鍵在于成功整合軟硬件
AI芯片的核心是半導體(tǐ)及算(suàn)法。AI硬件主要是要求更快指令周期與低(dī)功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和(hé)神經元芯片，且須與深度學習算(suàn)法相結合，而成功相結合的關鍵在于先進的封裝技(jì)術(shù)。總體(tǐ)來(lái)說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件選擇就看産品供貨商的需求考慮而定。例如，蘋果的FaceID臉部辨識就是3D深度感測芯片加上(shàng)神經引擎運算(suàn)功能，整合高(gāo)達8個(gè)組件進行(xíng)分析，分别是紅外線鏡頭、泛光感應組件、距離傳感器(qì)、環境光傳感器(qì)、前端相機、點陣投影(yǐng)器(qì)、喇叭與麥克風。蘋果強調用戶的生(shēng)物識别數(shù)據，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內(nèi)部，所以不易被竊取。
趨勢六：AI自主學習是終極目标
AI“大(dà)腦(nǎo)”變聰明(míng)是分階段進行(xíng)，從機器(qì)學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處于機器(qì)學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大(dà)關鍵問題。首先，是為(wèi)自主機器(qì)打造一個(gè)AI平台；還(hái)要提供一個(gè)能夠讓自主機器(qì)進行(xíng)自主學習的虛拟環境，必須符合物理(lǐ)法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣；然後再将AI的“大(dà)腦(nǎo)”放到自主機器(qì)的框架中；最後建立虛拟世界入口（VR）。目前，NVIDIA推出自主機器(qì)處理(lǐ)器(qì)Xavier，就在為(wèi)自主機器(qì)的商用和(hé)普及做(zuò)準備工作(zuò)。
趨勢七：最完美的架構是把CPU和(hé)GPU（或其他處理(lǐ)器(qì)）結合起來(lái)
未來(lái)，還(hái)會(huì)推出許多(duō)專門(mén)的領域所需的超強性能的處理(lǐ)器(qì)，但(dàn)是CPU是通(tōng)用于各種設備，什麽場(chǎng)景都可(kě)以适用。所以，最完美的架構是把CPU和(hé)GPU（或其他處理(lǐ)器(qì)）結合起來(lái)。例如，NVIDIA推出CUDA計(jì)算(suàn)架構，将專用功能ASIC與通(tōng)用編程模型相結合，使開(kāi)發人(rén)員實現多(duō)種算(suàn)法。
趨勢八：AR成為(wèi)AI的眼睛，兩者是互補、不可(kě)或缺
未來(lái)的AI需要AR，未來(lái)的AR也需要AI，可(kě)以将AR比喻成AI的眼睛。為(wèi)了機器(qì)人(rén)學習而創造的在虛拟世界，本身就是虛拟現實。還(hái)有(yǒu)，如果要讓人(rén)進入到虛拟環境去對機器(qì)人(rén)進行(xíng)訓練，還(hái)需要更多(duō)其它的技(jì)術(shù)。
結語
至于CPU是否會(huì)被TPU、NPU、VPU…等之類新類型處理(lǐ)器(qì)取代，答(dá)案應該不會(huì)。因為(wèi)，新出現的處理(lǐ)器(qì)隻是為(wèi)了處理(lǐ)新發現或尚未解決的問題，而且未來(lái)傾向将CPU整合。同時(shí)，芯片市場(chǎng)期望能有(yǒu)更多(duō)競争及選擇，不要英特爾、高(gāo)通(tōng)獨大(dà)。
迎接物聯網時(shí)代來(lái)臨，以往大(dà)家(jiā)認為(wèi)摩爾定律最後會(huì)走到極限，但(dàn)未來(lái)矽時(shí)代是異質性及跨界的整合，還(hái)有(yǒu)很(hěn)多(duō)需求未出現。NVIDIA執行(xíng)官黃仁勳則表示，摩爾定律已經是舊(jiù)時(shí)代的法則，GPU的計(jì)算(suàn)速率和(hé)神經網絡複雜性都在過去2到5年內(nèi)呈現出爆發性成長。
展望未來(lái)，随着AI、物聯網、VR/AR、5G等技(jì)術(shù)成熟，将帶動新一波半導體(tǐ)産業的30年榮景，包括：內(nèi)存、中央處理(lǐ)器(qì)、通(tōng)訊與傳感器(qì)四大(dà)芯片，各種新産品應用芯片需求不斷增加，以中國在半導體(tǐ)的龐大(dà)市場(chǎng)優勢絕對在全球可(kě)扮演關鍵的角色。
