AI两大风向哪个需要更加重视

芯科技消息（文/方中同）随各企业大力布局人工智能（AI）技术，2019年AI的应用需求更明确，许多原先由云端运算的产品纷纷转向终端运算处理。台工研院估计，2025年，前三大边缘计算（Edge AI）产品分别为，智能手机、智能音箱、抬头显示设备（AR/VR/MR…）。而增长最快速的产品则是消费型与企业用机器人及安全监控摄影机。

终端AI运算能力需求将多过于云端运算

台工研院指出，连网设备为了解决网络频宽有限/通信延迟/缺乏网络覆盖/数据隐私与机密等需求，对终端AI运算能力的需求将多过于云端运算。然而，除了演算法和大数据，作为AI的三大要素之一，运算能力也变得非常重要。目前各大芯片厂商都在开发各自的AI边缘计算芯片，将AI运算从云端逐渐向终端转移。

台工研院综合预测，边缘端与设备端AI芯片市场规模，2017年为793百万美元，2025年为51，623百万美元，年复合增长率高达68.5%。

进一步分析，特定领域专用人工智能系统，由于应用背景需求明确、深厚领域知识、模型建立计算简单可行，在单项测试的智能水准已可超越人类智能，目前在许多领域已取得具体成效。技术挑战则在于：发展低能耗、高准确率的认知计算，包括新型运算架构电路设计、演算法等。

台工研院认为，未来人工智能芯片是特定的演算法加速器，来加速包括卷积神经网络（Convolution Neural Network）、递迴神经网络（Recursive Neural Network）在内的各种神经网络演算法，专用芯片最大优势在于其成本和功耗降低，大幅提升人工智能演算法运行效率。

台工研院产科国际所分析师范哲豪观察，存储器是设备端AI芯片设计的关键，若在发展AI芯片时能有密切的整合关係，将具强大的优势。预期未来IoT设备所使用的控制芯片，都将内含AI加速芯片。

法规、技术双管齐下打造Trustale AI

除了AI芯片发展趋势外，使用AI支持人类决策的机会也越来越多，由于AI演算法接收数据即产出结果的黑箱特性，人们对它恐产生信任危机，近年来欧、美、亚等地区先进国家对于AI发展都提出法案规范。

此外，包括Google、Microsoft、Amazon、Facebook、IBM等国际科技大厂也共同成立研究AI科技最佳行为准则的非营利组织“The Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society ”。归纳诉求共同之处，即是要求AI必须具备透明性（Transparency）、公正性（Fairness）、稳健性（Robust），才算是拥有“可信任的人工智能”（Trustable AI）的基础。

而这三要素也衍生出各自不同的议题：AI透明性被试图从建立演算法的可解释性加以强化，公正性则从改善数据品质消除偏见的角度加以调整，稳健性则从数据安全和管理机制加以改善。

台工研院观察，目前虽尚未有一套整合性的Trustable AI解决方案或技术，但对于AI透明性、公正性、稳健性等3原则建立，皆有研发技术工具辅助。如演算法方面，Google与美国知名大学皆投入分析模型可视化的研究且已有初步解决方案；数据品质方面，Google、Facebook、Twitter利用AI辨识假信息且已见初步成效；数据管理和保护方面，则由Facebook、Apple、Microsoft、Google、Amazon等科技大厂，大力投入匿名化和同态加密技术的研发且连年并购相关新创技术，以回应隐私安全的数据保护合规要求。显见实现Trustable AI的重要性越来越受到大厂关注。

      来源：搜狐