目前全球已有数十亿的联网终端，这些终端产生的海量数据，全部上传到云上进行处理和管理需要大量的时间。现在厂商将AI芯片部署到终端设备中，使边缘设备拥有一定的处理功能，让处理效率大幅提升。这样做不仅降低了企业处理数据的成本，用户的操作响应也会更快捷。
云数据中心不堪重负
在享受智能设备和物联网设备给我们带来的便利时，您是否想过一天这些设备将会产生多少数据？举个身边的例子，一台无人驾驶汽车每秒钟生成1GB的数据，一家飞机每天要产生40TB的数据。随着5G的到来，预计到2020年，每人每天平均产生的数据量为1.5GB。根据统计数据显示，人类历史上90%的数据产生于过去三年。
边缘设备产生的庞大数据，都要会传到云数据中心进行处理吗？那对云数据中心来说，无疑是一场灾难。为了处理海量的数据，企业无疑要调用更多的计算资源，云数据中心不堪重负。而且这样一来企业在云上的使用成本将会是天文数字。
AI芯片让边缘设备自己处理数据
现在大火的人工智能技术，可以帮助快速处理海量的数据。但现在大多数AI都以云为中心，必须将数据集中起来，才能够发挥作用。如何解决这一问题？越来越多厂商给出的答案是，将AI芯片部署到海量的边缘设备上去。
AI芯片部署到边缘终端上后，可以直接在边缘设备上处理数据，无需将所有数据回传到后方数据中心。比如在无人驾驶领域，传感器时时刻刻都在将周围的路况高速传输给后方数据中心，不仅对网速要求极高，万一网络信号不好，数据传输受阻，就会发生交通事故。汽车必须实时处理数据，不能依赖云端。有了AI芯片加持，数据可以在本地得到处理，并得到新的驾驶指令，大大增加了行驶的安全性。
将AI芯片部署到边缘设备上，可以降低延迟加快反应速度，让用户得到更好的使用体验。不久前，华为发布了昇腾310 AI芯片，该AI芯片主打应用场景就是边缘设备。高通也开始推广类似芯片，甚至有的厂商将AI芯片做到了路由器中，使其成为家庭AI计算平台，一场边缘设备的AI变革已经开始。
企业成本降低 用户体验更好
AI芯片部署到边缘设备上，对于企业和用户来说都有好处。虽然使用云计算开展业务已经非常普遍，但其实使用云的成本其实价格不菲。如果全部数据都要在云上完成处理，在计算力、存储、AI上企业都要花费大量的成本。AI芯片部署到边缘设备后，可以为企业节省大量云上的资源和资金成本。
对于用户来说，AI芯片部署到边缘设备的好处，我们举一个例子说明。比如家中的智能音箱，用户在发出指令后，音箱需要将指令传输到云平台，云平台处理后再反馈出结果，用时较长。如果智能音箱中拥有AI芯片，可以快速在本地处理用户发出的指令，并作出反馈，用户的使用体验会更好。
结语：
未来AI芯片将出现在各个边缘设备上，将会创造出更高的社会效益。同时这一产业需要海量的AI芯片支撑，对于AI芯片厂商来说是一个份额巨大的市场。可以说，AI芯片到边缘设备的大潮已经来临。
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