Hardware and Software for AI 2018 – Consumer focus
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人工智能（AI）將如何通過消費類應用影響半導體市場？
從雲端到邊緣；從摩爾定律到專業化
本報告致力於研究人工智能（AI）對半導體產業的影響。據麥姆斯諮詢介紹，在摩爾定律放緩和數據隱私監管日趨嚴格的今天，人工智能的發展趨勢顯得尤為重要。雖然20世紀90年代和21世紀初期出現了分佈式計算，其中集成了越來越強大的中央處理器（CPU）和圖像處理單元（GPU），但是智能手機的出現使得計算設備的需求變得更高效、更小巧、更低功耗。
本報告研究領域
計算的集中化是滿足信息技術（IT）演進趨勢的合理解決方案，並且片上系統（SoC）和雲計算技術的充分融合，將成為信息安全產業發展的必然結果。人工智能算法，尤其是卷積神經網絡（CNN）應用較多，在圖像和語音識別方面能夠給出較好的結果。相比較其它深度、前饋神經網絡，卷積神經網絡需要考量的參數更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學習結構。
在物聯網（IoT）世界中，一個新的概念越來越流行：智能邊緣計算。邊緣指物聯網的每個邊緣設備都具備處理數據的能力，而不是簡單將數據儲存在雲中。但是在這種情況下，雲計算仍然非常重要。為了滿足業務所需，在數據同步到雲之前，邊緣設備需要自己處理分析數據。雖然GPU適用於雲計算，但由於能耗過高，不適合邊緣計算設備。谷歌（Google）的Edge TPU則是GPU、CPU和其它ASIC 解決方案在邊緣計算方面的補充。阿里雲於2018年也宣佈將戰略投入到邊緣計算技術領域，並推出了首個物聯網邊緣計算產品Link Edge，打造雲、變、端一體化的協同計算體系。
隨著摩爾定律的放緩，半導體公司必須瞭解並遵循這些發展趨勢，為專用軟件提供所需的硬件。對於成像領域中的人工智能，蘋果（Apple）公司的iPhone X利用其專用硬件：A11處理器中的Neural神經引擎和神經網絡技術來進行3D人臉識別的學習和算法改進，例如會隨著用戶使用而更新手機內部存儲的人臉數據，讓識別基準與用戶人臉變化保持同步，這樣也有利於增強Face ID的速度以及安全性。
本報告研究了兩種不同類型人工智能芯片架構（嵌入式SoC和專用芯片）的發展趨勢，並介紹了成像領域中的人工智能芯片（例如視覺處理單元或視覺處理器）和音頻領域中的人工智能芯片（例如音頻處理單元或音頻處理器），以及相關算法。在所有人工智能應用中，專業的優化需要軟件和硬件的共同發展與配合。
智能接口的發展之路
主要人工智能領域的營收將飛速增長
本報告重點關注了三類有前景的硬件市場：智能手機、無人機、智能家居。下圖展示了在視覺處理單元/視覺處理器和音頻處理單元/音頻處理器方面，嵌入式SoC和專用芯片的營收情況。根據我們對成像和音頻技術的分析與預測：人工智能硬件市場方面，在2023年將會產生230+億美元的人工智能芯片營收，包括100+億美元的嵌入式SoC營收和130+億美元的專用芯片營收。增速方面，嵌入式SoC在2017~2020期間的複合年增長率為96%，在2020~2023期間的複合年增長率為31%；專用芯片在2017~2020期間的複合年增長率高達501%，在2020~2023期間的複合年增長率為36%。
人工智能營收：嵌入式SoC vs. 專用芯片
最有前途的人工智能市場是智能手機。我們認為成像相關的人工智能將廣泛嵌入手機應用處理器（AP）中。對於音頻相關人工智能，根據不同公司的選擇及技術狀態，我們可以看到既有嵌入手機應用處理器中，也有采用專用的獨立芯片。同樣，本報告也研究了集成人工智能技術的無人機市場，包括中端無人機（最低平均銷售價格為500美元）和高端無人機（平均銷售價格為1200美元）。人工智能技術將主要使用視覺處理器來識別環境障礙，以及判斷手勢以控制飛行。
對於智能家居市場，很可能使用所有架構。這使得該市場與眾不同，但又有非常豐富的數據和資源，因此智能家居市場擁有龐大的生態系統。有前途的創業公司將與谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟、百度、阿里巴巴、騰訊和小米合作，共同“挖掘”這個日益受到監管的資源寶藏。
數據就是金錢
從軟件時代到互聯網，再到如今的大數據時代，數據的量和複雜性都經歷了從量到質的改變，可以說大數據引領人工智能發展進入重要戰略窗口。各種應用都需要數據來創建更精準、更高效、更靈活、更優秀的人工智能算法。獲得最佳算法可以提高應用的滲透率和接受度，顯然也可以提高營收。
人工智能領域有哪些廠商？他們的戰略、願景和文化是什麼？本報告回答了這些問題，並闡述了人工智能軟件和硬件的未來趨勢。激烈的競爭在傳感器公司（如ams、索尼、樓氏電子）之間，以及應用處理器公司（如蘋果、海思、高通、英偉達）之間展開。谷歌、蘋果、Facebook、亞馬遜等互聯網公司也將發揮核心作用，因為他們其中一些公司正在設計自己的硬件，並正在大量收購或投資人工智能軟件技術。
人工智能硬件：消費類應用的價值鏈
人工智能“戰役”剛剛開始，我們試圖“破譯”其中涉及的各方力量和局勢。這是一項激動人心的研究，因為這場“戰役”不斷地且快速地發生著變化。
報告目錄：
Report objectives and methodology
Executive summary
1- Introduction
2- Market and technology trends
> Smartphone
> Consumer drones
> Smart/robot home
3- Market forecasts
> Smartphone – 5 year forecast
> Smartphone SoC – 3 years forecast
> Smartphone SoC – Market share
> Smartphone – AI SoC – 5 years forecast
> Consumer drone – 5 years forecast
> Consumer drone – AI hardware – 5 years forecast
> Audio – Sound processor – 5 years forecast
> Audio – Embedded SPU – 5 years forecast
> Audio – AI market value by type – 5 years forecast
> Imaging – Vision processor – 5 years forecast
> Imaging – Embedded VPU – 5 years forecast
> Imaging – AI market value by type – 5 years forecast
> Embedded vs standalone hardware for AI revenue
4- Ecosystems
> Hardware for AI – Introduction
> Hardware for AI – Smartphone
> Hardware for AI – Consumer drone
> Software for AI – Design
> Software for AI – Strategy
5- Technologies
> Hardware – Smartphone SoC integration
> Hardware – Cloud computing integration
> Software – Biometrics authentication
> Software – Virtual personal assistant
> Software – Photography and augmented reality
> Software – Gesture recognition
6- Algorithm review
> AI algorithms for imaging
> AI algorithms for audio
7- Conclusion
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