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AI不仅是最大 科技 热点，也是未来数十年 科技 发展趋势。伴随着这股热潮，AI芯片成为了半导体行业的新风向，投资者的新宠。

AI芯片战火蔓延，先进制程储备战隔空上演

最近，三星电子放了狠话，将在未来10年内（至2030年）投资133兆韩元（约合1150亿美元，7730亿人民币），以在逻辑芯片制造领域发挥主导作用。

刚刚登上代工厂第二名的三星，显得相当的雄心勃勃，不但要在逻辑芯片市场称王，还要挑战台积电代工厂龙头的位置。这边三星发力要蚕食价值850亿美元的代工市场这块肥肉，那边吞掉超过一半市场份额的台积电，显然不打算对三星的挑衅置之不理了。

在这场芯片制程终极之战中，三大芯片代工巨头，一方面进行着路线之争，另一方面铆足火力隔空火拼未来的关键制程技术节点，尤其是6nm和5nm。

所谓路线之争，一方有台积电三星自定标准，“激进”挺进5/4/3nm工艺，另一方英特尔坚守“慢工出细活”，做业界最好的10nm。

而关于未来技术节点之战的导火索，在这个4月已经被点燃！台积电和三星两大芯片代工厂隔空开“杠”，三星刚高调更新6nm、5nm工艺进展，台积电就在当日傍晚立即跳出来宣布自己的6nm计划。

芯片制程的战火，正从前两年炙手可热的10nm、7nm向更为领先的6、5、3nm蔓延。

从争相研发先进技术，到积极储备顶级光刻机等半导体制造设备，台积电和三星的战旗已经高举，以各自独特的方式给摩尔定律续命。

同时，摩尔定律的拥护者英特尔则坚持遵从严苛的技术规格，循序渐进地进行着堪比其他厂7nm的10nm制程研发。

新的制程之战已经隔空上演，三大巨头谁又最有望夺得芯片制程的王座？

AI芯片从云端走向终端

从 科技 大厂到创业公司，似乎都站上了边缘计算的风口，这场芯片大战已经由云入端，抢占边缘。

在2016年，云端(包含企业、数据中心等)为深度学习芯片的主要营收领域，占了80%。不过，到了2025年，此一比例将会改变，转变成边缘(Edge)占了80%，而云端的比例则降为20%。这边所指的边缘意指终端设备，且以消费性产品为中心(而非小型服务器或是路由器)，包括移动装置(手机、平板)、头戴式显示器(HMD)，如AR/VR/MR、智能音箱、机器人、无人机、 汽车 、安防摄像头等。

现今大多数的AI处理器，如GPU，多用于云端服务器、数据中心，以在云端上进行AI训练和推论。不过，随着隐私、安全性需求增加，加上为了降低成本、延迟及打破频宽限制等因素，分散式AI随之兴起，越来越多AI边缘应用案例出现。例如苹果的A12仿生芯片，其具备新一代“神经网路引擎”，以即时机器学习技术，改变智能手机的使用体验。

简而言之，AI从云端转向边缘是现在进行式，当然目前AI在边缘装置上多还是以推论为主，而非训练。不过随着AI创新应用增加，有越来越多芯片商尝试提升终端装置处理器的运算效能，为的就是不用再传送数据至云端进行数据运算、推理和训练。也因此，各式的处理器纷纷问世，像是CPU、FPGA、GPU、ASIC、NPU或SoC Accelerator等。

从现实应用上讲，数据中心仍然需要更强、更快的训练能力，而“AI+”迫切需要遍布于从终端到云的推理能力，这是促使 科技 巨头大规模投入、互相竞争的根本。

应用部署AI能力的位置、尺寸、成本、功耗要求的多样性以及与其他计算能力快速集成的要求对AI计算提出了更高层级的要求。作为芯片巨头的英特尔，一方面 探索 量子计算和神经拟态计算，另一方面也在 探索 超异构计算形态，未来无论是云、终端，都是AI超级芯片的天下。

在英特尔、英伟达、arm公司占领了数据中心和手机芯片市场的情况下，中国公司试图从边缘及终端突围，利用中国巨大的制造业硬件产业链和场景优势，试图建立起自身AI芯片生态系统。

国内芯片公司蠢蠢欲动

AI新时代的到来，让众多企业站在了同一起跑线上。在这大争之世中，不仅有老牌半导体巨头的强势参与，也有一些国产品牌开始初显锋芒。同时，我国庞大的电子市场所带来的数据资源，也为AI训练芯片的发展提供了肥沃的土壤。在这种环境的驱动下，国产厂商也开始试水训练芯片市场。

除华为之外，我国互联网巨头也纷纷试水AI训练芯片。在人工智能时代之前，这些互联网企业经过多年的积累，已经建立了生态优势。待到深度学习热潮的爆发，这些互联网企业生态中的数据价值开始凸显，而这就需要AI训练芯片。互联网企业跨界涉足AI训练芯片领域，可以通过资本运作的方式来参与，也可以选择建立新的部门或子公司，通过硬核技术切入AI训练芯片的竞争。

人工智能之后是什么

（作者：邓言午）

（前言：整个物质世界的客观存在，以及所有物体的运动过程，包括人类精神世界的活动过程，都是有记录的；这些记录现在有一个名字，叫做“数据”；这些数据被储存在你所能想象到的任何一个载体中，当前的载体是一些被称为“云”的计算机；这些数据可以按照任何一个形式、或规模、或级别的系统的要求构建出这个系统的虚拟模型；这些模型可以还原或重建、预测或新创任何一段时空中、或整体时空中所有物体的运动过程和内在关联；这些模型构成了我们所处的这个世界的另一个平行世界，包括我们人类本身，当满足一定的条件后，即可替代我们这个世界！）

古人打仗追求“先胜而后求战”，靠的是什么呢！就是“地生度，度生量，量生数，数生称，称生胜。故胜兵若以镒称铢，败兵若以铢称镒。”用今天的语言来说，就是基于地理信息系统和国民经济等数据的分析和预测。对于当时的人来说，这些信息绝对称得上“大数据”了！而且更有意思的是，这些信息“不可取于鬼神，不可象于事，不可验于度，必取于人，知敌之情者也”，意思就是来源于谍报，这是能够做到“知己知彼”的基础。他们不可想象，两千多年后，人们是从一个名叫“云”的东西里获取信息的。

1990年正式启动的“人类基因组计划”的主要目标就是把人体内约25万个基因的密码全部解开，同时绘制出人类基因的谱图。换句话说，就是要获取组成人体25万个基因的30亿个碱基对所包含的人类全部遗传信息。这些信息，不仅能够修改具有缺陷的人体基因从而达到治疗疾病的目的，同时也能够获得复制一个人所必需的全部数据！而要完全获取这些信息，按当时的计算机水平测算可能需要100年时间。

十几年前，有一个词经常被人提起，“信息爆炸！”而今却不常有人再提这个词了。因为信息变成了数据，变成了0和1；因为有了“云”，有了分布式系统，有了非关系型数据库；将来还会有基因芯片，还会有生物计算机，还会有能够将数据存储于大自然中任何一个载体的技术。而且，人们可以借助一个伟大的工具——“搜索引擎”，轻松的找到希望了解的信息。而今，衡量一个网站的价值，第一个指标就是这个网站包含的信息量的大小。信息量越大，越有价值，访问的人自然就多，不仅索要它的信息，还不遗余力的往里添加信息。人们不再担忧信息的过载、信息的爆炸、信息的无穷和莫测。

2004年，美国二十世纪福克斯影片公司出品了一部科幻《后天》。影片前一部分描写了那么多的自然灾害都没能引起政府对气候变化的足够重视，而当气候学家通过对大量的气候数据进行建模并对之进行趋势分析，得出地球将在几天内进入新冰河时期的结论，才使得政府最终下定决心下达向南疏散民众的命令。十年后的2014年，法国导演吕克贝松出品了另一部科幻《超体》，片中一位脑力开发达到100%的超人最终化作一个U盘，而这个U盘里的数据包含了她对整个世界的认知。

这就是数据的力量！

互联网时代，人的数据

我们正身处这个时代的开端！即使只是开端，也已经给人类运动、 社会 结构、经济发展等各方面带来了翻天覆地的巨变！

人们在执行上述行为的过程中，会产生大量的信息，这些信息以数据的形式被存储下来。这些数据主要包括主体发布的信息、主体接收的信息、主体的行为过程信息等等。这些信息的类型是多样化的，例如各类机器语言格式的文字、数字、表格、、音频、视频等等。全球的网民每分每秒都在网上创建数据、留下运动痕迹，这些信息的量是巨大的，至少是海量级的数据，因此暂可称之为“大数据”了！但无论如何，互联网时代的信息还是人的信息、数据还是人的数据！

从上述这些行为来看，互联网时代最重要的 社会 现实意义是人与人之间通过计算机和网络被连接到一起从而实现信息的相互沟通以及进行一些相关的工作。随着这些信息的单向或互动的传递，自然就形成了一些基于网络的 社会 行为及其业务，例如报社、图书馆、影院、咖啡馆、档案室、商场、银行等等。于是，人类的生存模式、人类对地球的“改造”方式，以及人类的思想观念和体能特征等等都会因之而发生重大改变。但无论人类发生怎样的变化，人类还是地球的主角，人类还是可以按照自己的意志在宇宙间生存和发展下去。

物联网时代，物的数据

当互联网完成了其第一步的目标，将人与人连接起来之后，即开始着手将“物”再连接进互联网了。广义的讲，这里的“物”包括宇宙间的万物！不仅仅是人，还包括其他动物和植物；不仅仅是机器设备，还包括土地、湖泊、河流、海洋、天空、地核；不仅仅是人类肉眼看得见的东西，还包括分子、原子、电子；不仅仅是地球上的物，还包括地球以外的物这是从中观、到微观、到宏观、再到宇观的“物”！

物联网的发展是一个漫长而复杂的过程，一定是其伴随着其他科学技术的发展而发展。当年钱学森在研究“开放的复杂性巨系统方法论”的过程中，曾无数次停下来等待更快速度计算机的产生。假设，在全球每平方公里的区域内放置一个温度传感器，那么一共是51亿个，如果每个传感器每分钟传送一个温度数据，那每年将产生268万亿个温度数据，这个数量还只是沧海之一粟，假设是每平方米放置一个呢？每秒钟传送一个数据呢？这种宇量级的数据量靠人工来输入、或生成、或分析是肯定不可能的，只能是由传感器和相关设备来产生，由网络来传输，由“云”来存储和计算。而到了那个时候，网络是什么样的、“云”是什么样的、计算机是什么样的，可能只能靠想象了，也许就是《阿凡达》里描述的那棵树和动物们身上的那条辫子。

随着物联网的不断发展，人类可以对世间万物进行监视、控制、分析和研究，这些行为都是水到渠成的事。但是，这一切都只是初级阶段，只是对由这些“物”自身所产生的数据的简单利用。例如，在我们现在所处的这个时代就能看见的智能公路、自动灌溉系统、电力远程监控等等。那么，在物联网时代，人类使用数据的高级形式是什么呢，那就是基于数据对事物进行“数字建模”，从而达到对事物的还原、优化、改造和“完善”。

假设，当我们拥有了在特定环境下的随着时间变换的一棵树的整个生长过程中的所有数据，包括土壤、空气、阳光、水分、气候、相关动物影响行为等外在数据，也包括尺寸、重量、密度、温度以及化学成分等内在数据。那么，通过计算机可以使用这些数据为这棵树建立一个全生长过程的还原仿真模型，还可以通过对该还原模型进行模拟改进分析，并为这棵树建立一个经优化推理过的最优的全生长过程模型，最终，我们可以按照优化模型培植出更优秀的树种。这只是宇宙万物中的一个例子，假如这个建模对象是一个人，会怎样呢！？是整个人类 社会 ，又会怎样呢！？

总之，物联网时代，大数据不再仅仅是由人类的行为而产生的数据，而是包括人类在内的天地万物周行不殆的运行数据，它们就是组成这个世界的原始素材！

人工智能时代，机器的数据

如果说物联网时代的大数据还是为人所用，那么人工智能时代的大数据就已开始为物所用了，当然，最终还是服务于人类。顾名思义，人工智能是人类赋予机器的一种能力，希望机器能像人类一样思考和行为，所以广义上的“机器人”就是人工智能机器的代名词或是客观存在的载体，而且有意思的是后面始终要加一个“人”字，而不是单纯的“机器”。

我们现在所能理解的机器人主要分三类，一类是遥控机器人，就是机器按人的实时指令进行动作，例如拆d机器人、铁甲外衣等；第二类是程序机器人，即机器按人类输入的既定程序进行动作，例如焊接机器人、数控车床等；第三类是人工智能机器人，例如灭火机器人、智能电梯等，它们能够自己获取数据、自己根据既定的目标分析数据、自己根据既定的目标制定行动计划并实施。之所以第三类机器人是人工智能机器，那就是因为它行为的既定目标还是由人类来设定的，这一点一旦突破，就不是人工智能了！

人工智能时代，机器人会按照人的意志去采集更多的数据，并且对数据自动进行整理、分析，然后建立模型再进行演绎、推理和优化，最后得出行动方案并提供给人类执行或者自己去执行。在那个阶段，世间所有的数据都来自于机器人的采集和汇总，数据量将达到现代人类目前所无法想象的规模；数据的处理和存储能力都基于机器人的存储和运算能力，那时将没有计算机和服务器的概念，每一个机器人都包含了我们现在所理解的计算机和服务器的功能，世间所有的机器人将连接而成类似我们现在所理解的“云”一样的东西；而且，由于机器人的能力远远高于人类，所以绝大多数决策的执行也都只能依靠机器人去执行。

人工智能时代，人类多了一个帮手，机器人，去按照人类的意志了解和改造世界。人类通过机器人对数据的使用达到了从物质层面了解宇宙万物的最高级阶段，人类“改造”宇宙万物的能力达到了登峰造极的境界！

机器智能时代，虚拟的数据

机器智能时代和人工智能时代一个最本质的区别在于机器人的行为目标不是由人来设定的，而是机器人自己来设定的。那时的机器人不应再称为“机器人”，现在还不能够知道称呼它什么，但最起码应该去掉一个“人”字。从当今人类所能预见的能力看，机器具备智能的一个必要前提是机器具备了学习能力，从而具备了思考能力，再后有了决策能力，至于执行能力，那是它们与生俱来的能力。

机器智能时代还伴生着一个关键现象，就是：人的行为目标也不是人自己设定了，而是由机器代为设定了。自人工智能时代起，每个人都会拥有一个或几个机器人伴侣，就像《超能陆战队》里的机器人大白，这些机器人在负责这个人的知识传输、 健康 管理、 娱乐 游戏 、文秘档案、信息交流、安全保卫、跑腿办事等等事务的同时，这个人从生到死的所有数据也都为这个机器人所掌握，并且同全部人类的数据库相共享，这个人的人生轨迹都已被这个机器人顺理成章的“建模”了，这个机器人会根据全部人类从早期古猿类阶段的 历史 数据同未来发展趋势的模拟数据相结合为这个人的一生制定了上亿种方案（绝对的私人订制！），然后在这个人的生命过程中不断进行引导和干预，从而实现不断而持续的对人的行为目标进行修订。到了机器智能时代，人类最终将受到机器的引导或 *** 控！

在一个完整意义上的机器智能时代中，具有智能的机器是主体，人类同其他世间万物一样已经演变成了客体。当机器拥有了世间过去和将来的全部物体和事务的所有数据，那么，他们可以随时建立一个一定范围的数字模型，例如，一个虚拟的美国！可以设定从公元1776年7月4日那天为起点建立美国数字模型，因为拥有了这个国家从那个时点起所有的包含自然界以及人类 社会 的所有数据，就可以使 历史 在模型中重新演绎一遍。同理，人类或机器为了某些目的，可以随时回到 历史 上某个时点上的某个地点的数字模型中，即实现现在我们所称之为的“时空穿越”。

谁知道呢，我们现在生活的这个以地球为特定范围的时空是不是某个或某几个机器所设定的模型呢，我们都是具有自我感知的数据模型，而不知是庄周梦蝶，还是蝶梦庄周！

或者，另外一种更可怕的结果是，对依照整个人类发展史而建立的模型进行趋势演绎、推理和优化之后，结论是：“没有人类，这个地球会更美好！”

交换机
视频分析识别系统
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概述
背景
人工智能大时代背景下，视频应用领域相关的行业应用方式已经发生了深刻的变化，各论安防监控还是各类垂直行业视频应用，都需要AI视觉分析与识别技术助力，而且需求广泛而迫切。在应用层面，以AI分析识别技术为核心，集传统视频监控和行业相应传感器/预警等设备一并接入管理并相互联动的一体化综合管理成了刚性应用需求，由此，深圳融合永道科技有限公司早在2012年就已以此方向，研发新一代AI智能视频一体化平台软件，深挖行业需求，响应时代号角，向AI领域进军。
目标
本平台在我司AI-MIS分析识别算法中间件为核心的技术框架下,以AI人工智能机器视觉技术为支撑，以AI视频应用为核心，把实现客户需求为目标。细化应用规则，在良好的横向业务应用规则扩展支持的同时，又重视纵向的技术深度化研发。持续研发适配更多的场景业务，为社会治安治理、保障安全生产提供有力的技术手段。
系统架构

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