2022年人工智能推理的发展趋势

加入快速发展的人工智能行业是一个激动人心的时刻，尤其是在推理领域。一旦简单地归入高端和极其昂贵的计算系统，人工智能推理就一直以超快的速度向边缘迈进。如今，来自医疗、工业、机器人、安全、零售和成像等各行各业的客户正在评估或实际将 AI 推理功能设计到他们的产品和应用程序中。

幸运的是，随着专门为加速人工智能工作负载而开发的新半导体设备的出现，这项技术现在已经发展到许多产品的价格点和外形尺寸已经下降到使其适用于主流市场的地步，在这些市场中，人工智能可以融入广泛的领域。系统范围。

展望 2022 年，以下是我们预测的 AI 推理趋势。

安全、隐私问题

随着人工智能的广泛部署，我们将继续看到越来越多的隐私问题。隐藏或保护个人详细信息的技术将会扩展，保护人工智能系统的技术也会扩展。其中包括应用信任根技术对抗网络入侵。

持续的模型演变

该行业将从五七年前开发的模型（如 MobileNet 和 ResNet）转向新的、更强大和更准确的方法，如 Yolo-v5 和基于转换器的解决方案。对 AI 推理模型的持续研究旨在提供更高的准确性和更高的性能。必须设计已部署的系统，以便模型可以随着时间的推移而更新，以在发现新技术时提高其性能和准确性。

边缘迁移

随着公司扩展应用程序，边缘过渡将继续；经济学将推动他们从云到边缘设备卸载带宽和计算繁重的应用程序，例如计算机视觉。在复杂模型需要高精度、高吞吐量和低功耗的情况下，客户将越来越多地采用 AI 加速。例如，在工业领域，人工智能可用于帮助管理库存、检测缺陷，甚至在缺陷发生之前进行预测。

我们预计这项技术还将扩展到许多其他边缘应用，例如监控、面部识别、基因测序、医学成像等。

开源

开源将继续成为人工智能开发的主要平台，基于 Python 的工具逐渐普及。虽然明确希望确保模型框架保持开放，但实际系统使用的训练数据和准确模型的驱动程序更有可能是专有的，因此受到 AI 开发人员的严密保护。

下一个独角兽

随着人工智能扩展到边缘，边缘人工智能芯片供应商将成为下一批独角兽。由于这项技术现在可以在广泛的行业中使用，更多的公司将希望利用其能力来提供新的创新或使自己与竞争对手区分开来。

在更接近最终用户的地方执行 AI 推理的能力正在开辟一个全新的市场和应用世界。看到新产品在 2022 年进入市场将是令人兴奋的。

审核编辑：汤梓红