財經天下（ID：cjtxzk）文 | 四月
編 | 趙豔秋
物聯網時代， 資料滾滾而來如洪流。 “到2020年， 你我每天平均將產生1.5TB的資料”， 英特爾中國區物聯網事業部CTO張宇說道。
1.5TB的資料是什麼概念？它意味著， 那時你每天產生的資料量三台電腦都不夠裝的。 但我們當然不會為了記錄下這些資料而每天背著三台電腦。 好在萬物互聯的同時， 兼備存儲、計算和分析的升級版設備出現了， 它們被稱作端智慧。 以往那些在雲上進行的部分複雜運算， 也被搬到了端設備上， 分散式運算模式應運而生。
在這股變革浪潮中， 晶片製造商英特爾感同身受。 張宇認為， 分立而又趨向整合的計算模型， 是物聯網演進的一個必然趨勢。 比如， 在工廠流水線上、在一部高速行駛的無人駕駛汽車上， 電腦被要求能即時做出決策和判斷。 此時， 傳統將資料傳輸到雲端或伺服器處理的模式， 已經行不通， 而對於大批量的資料存儲和調用，
通用型晶片方案已經無法一勞永逸， 晶片產業也不得不垂直和細分起來。 “最近一年， 我們最主要的工作就是豐富產品線。 ”劉宇介紹道， 數字安防和監控、新零售、車載或交通、工業智慧是英特爾今年在中國最看重的四塊業務。
生態融合也是IoT時代最為關鍵的。 到目前為止， 英特爾在中國已建立起88家生態合作夥伴， 涵蓋 ODM、OEM和軟體廠商。
巨頭之外， 在新生體系領域， 深鑒科技、地平線機器人、耐能科技等一批晶片創業公司層出不窮， 其背後的主導者通常兼具了學術理論和工業行業經驗， 帶領著精悍的小團隊試圖在巨頭之外殺出一條生路， 甚至想取代傳統CPU、GPU的核心地位。
對此， 英特爾公司物聯網事業部首席戰略技術官表示， 他本身對於些新型的晶片架構和設計很感興趣， 它們在處理聲音、視頻或者複雜的電子信號時比CPU更能發揮作用。 英特爾已經將可程式設計陣列晶片業務（簡稱 FPGA ）提升到戰略層面， 作為基礎平臺， 英特爾更希望與創業公司合作而不是競逐。
談到未來AI晶片的最終形態時， 張宇提議我們先理解人腦的運作模式， 聲音、圖像、味道等信號處理都在同步進行， 各自處理單元協作完成。 所以現在市面上的各種以“AI 晶片”為名號的 CPU 輔助處理器自有其市場需求。
但另一方面， 他提醒， 如今卷積神經網路演算法（深度學習演算法的一種）大熱， 主要是依託在大量的圖像資料處理需求，
誰也沒法給到確認的回答。 “這很難說。 ”張宇認為， 未來需要用到機器分析的問題種類多種多樣， 部分可以歸結到圖像問題， 但有些可能不再屬於這個領域， 對於這一部分問題， 在深度學習演算法基礎上的很多工作將會被推翻。
那個時候， 全新的特定應用、特定問題的應用架構出現。 基於深度學習的“AI 晶片”的風口位置或許將被其他概念晶片取代吧。