“vankri交易所平台汽车：低功耗AI芯片”

据vankri交易所平台汽车称，vankri交易所平台汽车最初是人工智能作为服务部署在云端的。 由于本世代的人工智能基于大数据和神经网络，在练习时诉求很多计算力，在被部署到云端时也诉求并支撑着计算力。 因此，在云型人工智能领域，以nvidia为代表的gpu加速人工智能备受瞩目，以graphcore、habana为代表的云型专用人工智能芯片企业也与gpu分庭抗礼。 之后，随着模型和芯片规划的优化，人工智能从云端沉入手机等强大的智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨率、美颜、人脸识别等运用也逐渐被主流所认可，对应的芯片( ip )也逐渐成为手机的SP。

而且，随着人工智能技能的进一步发展，我们看到它更加与物联网相结合，超低功耗人工智能是这个人工智能持续下沉的新动向。

超低功耗人工智能芯片的应用场景

超低功耗人工智能芯片( ip )的工作功耗在几十毫瓦以下(作为比较，手机端人工智能ip的工作功耗从几百毫瓦到瓦水平，而云端人工智能一般将卡的功耗提高到几百瓦) ) 也就是说，大部分时间计算部分处于休眠状态，只在相关事件发生时启动，可以将均匀的功耗控制在毫瓦量级以下。

超低功耗人工智能可以运用在什么场合呢？ 电子领域有超低功耗人工智能的地方。 在便携式设备和智能眼镜等新一代智能设备中，由于尺寸等原因，电池容量有限，在智能手表的心率检测等智能生物信号解决、手势识别、当前的hololens中，基于人工智能的手势识别是第一位的 除此之外，在智能家居等领域，超低功耗的人工智能也有落地的时机。 例如，现在的智能门锁店通过参加面部识别可以大幅改善智能门锁的顾客体验，但智能门锁一般需要依赖电池供电，预计电池寿命至少需要半年到一年。 这样，对于履行人工智能计算的模块，将呼吁非常高的能源效率。

除了需要电子之外，在工业运用中也需要超低功耗的人工智能。 工业运用中关于超低功耗人工智能的诉求多来源于智能传感器。 这种传感器安装在机械、机械臂、管道等重要环境中，呼吁经常监视各种信号，启动合适的人工智能算法来判断运行状况。 在这些情况下，传感器需要用电池供电，但超低功耗的人工智能可以大幅减少电池的消耗。 也就是说，可以提高传感器的电池更换间隔，从而大大降低这种传感器体系的配置和保护价格。

超低功耗人工智能芯片的技能路径

目前，超低功耗的人工智能芯片可以分为约3个技能途径。

首先，基于数字电路的超低功耗人工智能加速模块规划。 在超低功耗方向上优化数字电路的方法是，首先从架构层面进行优化，尽量减小模型的体积，优化数据流以降低存储器访问的开销。 另外，可以在电路级降低电源电压，进而由亚阈值逻辑门设计，可以降低电路运行时的功耗和漏电流。 利用数字电路的方法的特点是数模转换不消耗额外的能量，便于与除人工智能计算以外的模块集成和soc的构成。

第二个技能途径是利用模拟计算完成神经互联网的计算。 模拟计算经常与存储器内计算相结合，以完成高能效。 其详细的想法是，目前在人工智能计算中存储器访问是能量消耗最大的部分，但通过使用模拟计算，可以在sram和flash等nvm这样的存储器读取电路中直接进行计算，省略了数据读取重新计算的步骤 如果并用模拟计算和存储器内计算，大多可以达到很高的能量效率。 例如，欧洲著名的半导体研究机构imec将发布未来几年内能效达到10000tops/w的模拟计算人工智能加速模块。 但是，模拟计算对模型有很多制约，例如即使在计算精度较低的情况下也需要确保精度等，诉求的是良好的软件/硬件合作计划。

内部仿真计算是超低功耗人工智能的主要技能途径之一

第三条道路是在模型规划中使用脉冲神经互联网的计划(神经模态芯片)。 使用脉冲神经互联网计划的神经模式芯片只在神经元被激活时消耗能量，大部分神经元大部分处于休眠状态，几乎不消耗能量，因此其均匀的能量效率在主流卷积神经互联网上 脉冲神经互联网和神经模态芯片的难点在于模型的规划和练习有很高的障碍。 此外，如何在电路层面优化对应的脉冲神经互联网模型也有很高的技能含量。

超低功耗人工智能芯片竞争格局:我国企业占据有利地位

超低功耗的人工智能芯片商场还处于起步阶段，但随着未来物联网和新一代智能设备技能的发展，预计未来几年内商场的热度将会越来越高。 虽然是目前从事超低功耗人工智能芯片开发的主要草创企业，但未来超低功耗人工智能芯片的新一代领导者很可能出现在这些草创企业中。

在电子领域，美国赛门铁克有亚马逊Alexa基金、微软m12、intel capital等职业资本支撑，其主要产品是比较智能设备语音解决的超低功耗芯片。 对此，我国草创企业在这个领域的配置越来越多样化。 来自清华大学的清微科技充分利用可重构电路技能，超低功耗产品覆盖语音识别、视觉识别等多个领域，有望为新一代智能设备贡献力量。 另一家我国企业是synsense。 synsense的技能路线是充分利用脉冲神经互联网，技能来自神经脉冲互联网的威望，是苏黎世大学giacomo inperi教授的团队。 目前，synsense的脉冲神经互联网已经完成了多次流的迭代和验证，相关产品可以掩盖视觉、生物信号解决、语音识别等，从而将均匀的功耗降低到微瓦量级。 另外，synsense最近推出了利用神经脉冲互联网与动态视觉传感器dvs合作的产品speck。 该产品真实完成事件驱动，大部分时间以超低功耗运行，在检测到动态事件后，dvs提供超高视觉采样频率，结合脉冲神经互联网完成超高性能/超低延迟的视觉信号解决，从而兼具超低功耗和高性能

在产业运用领域，同为来自清华大学的澎湃方科技走在世界前列，成为产业领域可以真正落地的超低功耗人工智能算法和芯片处理方案企业。 澎湃方科技的运用场景涵盖卫星、机械臂、发电机、电机等重要工业运用，其芯片可提供50tops/w的能效。

目前，在超低功耗人工智能芯片的范畴内，我国草创企业和团队无论是数量还是质量都走在世界前列。 让我们期待我国在未来超低功耗人工智能的范畴内继续引领世界潮流。

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