物联网 被以为是继计算机、互联网之后世界信息产业开展的第三次浪潮，将来5-10年会对人类消费、生活发生深远影响，随着 AI 的蓬勃开展，IoT开端迈入AI+IoT 智联网 时期。

什么是AIoT？

智联网（AIoT）概念明白提出是在2017 年2 月，《 人工智能 芯片 助阵，物联网将退化为AI+IoT》一文提到,“受过训练的AI零碎，目前在特定范畴的表现已可逾越人类，而相关软件技术迅速开展的面前，与公用芯片的提高毫不相关。 在芯片对人工智能的支持愈加完善后，物联网(IoT)将可望退化成AIoT(AI+IoT)。 智能 机器人 的遍地开花只是个末尾，人工智能终端芯片引领的边缘运算，其所将带来的商机更让人引颈期盼”。

详细来说， AIOT 是指交融AI技术和IoT技术，经过物联网发生、搜集海量的数据存储于云端、边缘端，再经过 大数据 剖析，以及更高方式的人工智能，构成智能化的使用场景和使用形式，效劳实体经济，为人类的消费活动，生活所需提供更好的效劳，完成万物数据化、 万物互联 化。

AIoT的变化与趋向

AIoT是AI与IoT融会开展的产物。IoT经过各种设备（比方传感器、RFID、 WIFI、LPWA、使能平台、衔接平台等）将理想世界的物体“万物互联”，以完成信息的传递和处置。

关于AI而言，物联网肩负了一个至关重要的义务：内内部环境信息获取后，发生海量的数据，上传至云端或许边缘节点，为感知、 云计算 、控制、认知提供源源不时的信息供应。

AI构建了一个大脑 ，凭仗其算法与行业规则引擎，构成“逻辑”、“想法”、“指令”、“调优”才能；AI 算法的“智能”只能经过不时剖析、数据验证、调参、改良算法模型才会变得“聪明”。

IoT则相当于大脑之外的神经网络 ，既能搜集数据，也能传递反应信息，IoT一旦内嵌AI，IoT由衔接变成剖析、逻辑、推理与智能，懂得内在环境和使用场景的交互，具有自感知、自改良，从而自动高效使用到产业，进而提升消费效能，丰厚用户体验。

影响和浸透是双向的，借助IoT，AI不再是科研和实验技术，AI+IoT可以浸透若干场景，落地到理想生活，借助来源丰厚的数据不时更新提升AI算法效能，让AI更具生命力和生机。

可以说AI与IOT两者构成一种巧妙的化学反响，发明出更多 科技创新 使用，复杂的IoT“互联”上升到AIoT“智联”水平，在可预见的将来，AIOT必将改动现有物联网开展格式，推翻既有市场形状、产品方式，效劳形式，开启全新的社会消费生活，构成经济开展新动能，推进新经济开展，进一步改善生活体验。

阅历IoT与AI的蓬勃开展，2018年之后的AIoT趋向将愈加疾速的到来。比方在2018CES展上，出尽风头的日产汽车研发的“脑控车（Brain-to-Vehicle，简称B2V）”技术，将驾驶者的反响愈加疾速地传达给车辆，使车辆依据驾驶状况的变化不时做出相应的调整。

Google的智能语音助理Google Assistant整合出去4亿台物联设备，不只控制各类智能家居设备，比方插座、电风扇、电灯、时钟收音机等，还将内置Google车载零碎 Android Auto，开启智能操控新时代等等。

AIoT赋能将来生活将无处不在。

AI芯片成打破支点

AI打破性开展需求技术根底，也就是三驾马车，辨别是 算法(Algorithms)、大数据(Big Data)、运算才能(Compute Power) 。近年来，AI的三驾马车曾经获得长足开展。

1. 算法(Algorithms)革新与打破

从过来的神经网络开端，不断到近年的深度学习(Deep Learning)，尤其是多层神经网络技术飞速开展，算法提高让看似不能够的运算带入认知、拟人的学习推理范畴。

早在2015年，微软ResNet零碎采用152层的神经网络架构，让计算机对影像停止辨识并对物体展开检测，错误率降低到3.5%，正式逾越人类的5.1%程度；吴恩达先后在谷歌x实验室采用了参数多达17亿个的神经网络，在斯坦福大学做了更大的神经网络，采用参数多达112亿个神经网络。

人工神经元正在步步迫近人脑神经元,多层架构深度神经网络算法惹起一阵风潮，复杂AI的算法正在迈入逾越人类认知程度的时代。

2. 大数据(Big Data)数据库范畴

巨量数据/大数据(Big Data)随同光纤、挪动宽带网络普及、电商、物联网开展疾速聚集，估计2020年全球数据量将超越40ZB，绝对2010年增长到40倍，1ZB数据意味着福斯电视(FoxTV)抢手影集《24》延续播放1.25亿年，可见数据爆炸超出想象;人们对数据构造化的我国这片创新热土正在发生一场全面而深刻的产业结构变革。技术新陈代谢，如NoSQL MongoDB等;经过良好的数据分类与标注，搭配搜索引擎与算法，让数据平台疾速找到海量数据面前的隐藏的规律信息。

3.运算才能(Compute Power)

2012年微软人工智能平台辨识单个猫需求16000颗传统CPU的运算才能才干达成，但相似的任务，2016年采用绘图芯片GPU大约只需求2颗。

就一个复杂棋局而言，AlphaGO第一代下一盘棋需求1920CPUs 和280GPUs，同时有64个搜索线程；Alpha第二代需求50个TPU（1个TPU算力大致绝对于10个同级别GPU）；随着AI算力的大幅提升，算力依然是AI的最大本钱，据统计，算力本钱（包括底层的硬件，GPU/CPU/FPGA以及其他信号处置等半导体本钱、能耗本钱）占AI本钱在70%左右，AlphaGo下一盘棋，其面前的效劳器的总耗电量折算成电费是3000美元; 计算的时少量耗热，经过吹风才干散热。算法、数据库根本可以完成平台化、软件化、工具化，边沿本钱趋向为O，决议AI普及的中心是算力和对应的能耗。

将算力低本钱化，是AI与IoT交融并落地到详细场景，减速AI浸透到社会各角度，使能行业开展的关键，也是AIoT智联网规模开展的支点。其中，新呈现的AI嵌入式芯片将FPGA发扬了主导作用。

AI迸发之前，嵌入式芯片在物联网范畴早已普遍使用，用于传感与 智能硬件 ，通常采用CPU停止计算，CPU特点统筹计算和控制，70%晶体管用来构建Cache 还有一局部控制单元，芯片设计用来处置复杂逻辑和进步指令的执行效率， CPU计算通用性强，适用于处置计算复杂度高业务、串行数据处置，但计算功能普通。提升CPU功能需求添加CPU核数、进步CPU频率，或许修正CPU架构添加计算单元FMA(fused multiply-add)个数完成，提升算力同时也带来了高计算本钱与能耗。

随着AI疾速开展使用，尤其是图像处置数据量大，疾速呼应，CPU不再是好的选择。GPU芯片逐步成为深度神经网络（DNN, Deep Neural Network）计算的主流。

GPU特点是可以大幅精简CPU Cache和逻辑控制单元，让出少量的计算单元。无限的尺寸中的晶体管更多用于计算，图形处置特点是算法自身复杂度低，计算强度高，数据之间相关性低特点，GPU经过复杂控制器，让数千计算单位执行相反顺序，并行、流水化、高密度处置海量低关联数据，大幅提升数据计算、吞吐才能。

GPU绝对CPU更合适低层次少量反复运算范畴，例如AI语音、视频、图片辨认以及海量数据处置范畴，不管是CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、还是DNN(深度神经网络)，经过高强度相似蒙卡特罗实验计算，找出最优解，而无需复杂水平的运算。

可以说GPU在AI算力上比CPU有了大幅提升，每秒每瓦所执行的浮点运算到达29G次数（29GFLOPS/W），是CPU的3倍多，能耗也随着提升，散热性与平安性成为成绩。如下表1；这也一定水平阐明了AI的能耗成为不能接受之重

随着更多图像、视频和语音、物联网等非构造数据涌现，数据量持续急剧增长，AI算法减速创新，不时加深神经网络层次，参数数量不时增多，模型算法复杂度继续进步，必定对计算带宽、内存带宽和存储要求越来越高，能耗成为很大成绩。

更重要的是GPU外部架构通用，很难针对某个范畴停止特殊优化，一日千里的物联、传感与AI行业使用要求芯片可以处置新类型的计算义务;在GPU之外假如没有新的嵌入式芯片选择，AI无法随着IoT大规模落地到详细使用场景，无法与实体经济，消费生活严密结合。

不同于GPU的运转原理，FPGA是以门电路直接停止运算，硬件描绘言语在执行时会被翻译成电路，也就是FPGA不采用指令和软件，是软硬件合一的器件。对FPGA停止编程仅仅运用硬件描绘言语即可，硬件描绘言语描绘的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所以FPGA实践上直接用晶体管电路完成用户的算法，没有经过指令零碎的翻译。

在运算速度上，FPGA由于算法是定制的，所以没有CPU和GPU的取指令和指令译码进程，数据流直接依据定制的算法停止固定操作，计算单元在每个时钟周期上都可以执行，所以可以充沛发扬浮点计算才能，计算效率高于CPU和GPU，具有很大优势。

在功耗上，由于FPGA低延迟、低功耗的特性，近年来，微软、百度等公司在自家的数据中心里少量部署FPGA，百度在线上效劳运用的FPGA版百度大脑，在异样的功能下，其功耗是天河二号超级计算机的非常之一。

国际的初创公司深鉴科技用FPGA搭建神经网络深度学习方案（深度紧缩技术、FPGA公用编辑器以及公用处置架构），在语音辨认的场景，相反的处置量FPGA方案功能比GPU 高3倍，功耗降低3.5倍。FPGA功耗如上表1，FPGA功耗近CPU的1/10，CPU的1/5。

在使用场景上，FPGA的低功耗、高功能十分合适无源的物联网使用与详细产品，比方深圳初创公司零度智控推出的无人机产品，采用基于FPGA神经网络机器学习技术，可以完成物体以及行人的检测和实时跟踪拍摄、手势辨认、人脸辨认、安防监控等功用。

可以说，FPGA芯片技术呈现，在提升运算效率的同时，降低了功耗，添加了特定场景使用的适用性。FPGA芯片为推进AIOT落地社会各个角度，使能行业开展，推进企业迈向物联化、智能化，为经济开展新动能提供了支点。