今早發的鬧元宵小短片，背後的AI技術。

下方文章來自「量子位」微信公眾號，經授權轉載來揭秘：

▎當網路圈大佬們集體唱歌，會擦出怎樣的火花？

現在，火爆一些短視頻網站的AI特效，一鍵就可以實現夢幻聯動。瞧！馬雲、馬化騰、馬斯克等大佬們，正在集體演唱神曲《螞蟻呀嘿》。不光演唱，表情也是十分的賣力（傲嬌的小眼神很是傳神啊）。完全看不出是被迫的樣子呢（手動狗頭）。

效果之魔性，引得網友直呼：短短的幾秒，要用一生去治癒…..

▎大家一起「蚂蚁呀嘿」神曲！

這款AI特效，只需要一張照片，就可以火速讓anyone「螞蟻呀嘿」。正因為這麼便捷，果不其然，馬上成為了抖音網友們的“新寵”。各路名人開始搞起！首先登場的是四大天王：劉德華、張學友、郭富城和黎明！或許天王們太久沒有同框過了，網友們用這種方式將他們「召集」在一起，也是別有一番風味。不知道是不是因為特效太過逼真、還是脖子有點短（不是），竟然還有人以為是真的。

OK，各種效果、各種玩法已經展示完畢。

▎如何制作专属的“蚂蚁呀嘿”？

第一步，蘋果手機下載APP：Avatarify

第二步，打開這款Avatarify，選擇一張照片即可進入選擇特效頁面（臉正一點效果更佳）。然後向下拉，找到布拉德·皮特的特效即可。 是不是很簡單？不過有點遺憾的是，暫時只有蘋果手機才OK（安卓用戶淚目）

一個人演唱「螞蟻呀嘿」的效果就已經實現了。如果想要多人演唱、九宮格那樣式兒的，那就需要剪映來加持了，這裡就不詳細展開了。當然，這款軟體除了「螞蟻呀嘿」之外，還有很多範本可選。

例如，李開復博士便在元宵節一早友情上演了一首「Only You」，傳遍朋友圈。

隨著這波潮流，Avatarify及其他相關軟體，已經超過微信、拼多多、抖音的下載量，登頂蘋果App Store免費榜前三！什么原理？

▎AI，是如何搞定各位大佬來唱歌的呢？

讓一張照片動起來，人臉跟著音樂一起擠眉弄眼，需要一個叫做一階運動模型 （First Order Motion Model）來搞定。技術原理借鑒了去年義大利特倫托大學的一項研究，入選了NIPS 2019。

模型框架主要由2部分構成，運動估計模組和圖像生成模組。運動估計模組的目的，是預測一個密集的運動場。研究人員假設存在一個抽象的參考框架，並且獨立估計兩個變換，分別是「從參考到源」和「從參考到驅動」，這樣就能夠獨立處理源幀和驅動幀。

而這兩種變換，通過使用以自監督方式學習的關鍵點來獲得。利用局部仿射變換對每個關鍵點附近的運動進行建模。隨後，密集運動網路結合局部近似得到密集運動場。

這個網路還能輸出遮擋的mask，指示哪些圖像的驅動部分可以通過源圖像的扭曲(warping)來重建，哪些部分應該被繪製(根據上下文推斷)。

在生成模組按照驅動視頻中，提供的源物件移動的圖像進行渲染。
此處，研究人員還使用一個生成器網路，根據密集的運動對源圖像進行扭曲，並對源圖像中被遮擋的圖像部分進行著色。

訓練階段，研究人員採用了大量的視頻序列集合來訓練模型，這當中包含了相同類別的物件。隨後在測試階段，研究人員將模型應用於由源圖像和驅動視頻的每一幀組成的對，並執行源物件的圖像動畫。

最終在品質評估中，這一方法在所有基準上都明顯優於當前先進技術。此前类似研究也很火爆，這種AI特效能夠如此火爆，甚至“破圈”，讓大家玩得不亦樂乎，最主要的原因是方便——不需要任何程式設計知識，便可完成。

但在此之前，其實這種AI特效在圈裡也是有火過，但都需要一定的電腦能力才可以實現。比如，一張名人照片和一個你說話的視頻，就可以讓夢露學你說話。還有，印度程式師開發即時動畫特效。你一動，蒙娜麗莎跟著你一起動~

那麼現在，你被「螞蟻呀嘿」一曲洗腦了嗎？自己試試吧！

分享好文，中學生要學電腦嗎？
作者：創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛

文章来自半轻人微信公众号（ban-qing-ren）
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朋友的孩子高中剛畢業，已拿到美國頂尖大學（非電腦專業）的錄取通知。疫情影響，不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計，為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時，從如何學程式設計，聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異，又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛，不知是否對這孩子有用。

回想我自己的高中時代：那時雖迷戀程式設計，卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡，開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街，卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼（這話說得並不準確，比如求伯君那年就主要是在珠海做開發），鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店（位置似乎就在今天的鼎好大廈對面）買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看，那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

顯然，我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用，當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前，我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢？這些年，我與世界上最好的一批程式師合作過，也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡，有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生？

【問題1】中學生要不要學電腦？

當然要！

每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”，小部分（不超過10%）中學生使用“探險模式”。

啊？兩個模式？那我該進入哪個模式？⟹請跳轉至【問題2】

【問題2】選哪個模式？

你癡迷電腦嗎？比如，你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎？再比如，就算老師家長不同意你學電腦，甚至當著你的面把電腦砸了，你也要堅持學電腦嗎？如果是，恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

你對數學有興趣嗎？比如，你看到街邊建築的曲線，就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎？每當手裡攥著幾粒骰子，你就會不由自主地計算概率嗎？如果是，歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】；當然，如果有些猶豫，也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

即便你對電腦和數學興趣不大，家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎？就算你一百個沒時間一千個不願意，家長、老師還是會逼著你學電腦嗎？如果是，建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

其他情況，一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

【問題100】休閒模式 | 主要學什麼？

“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具，主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備，包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

什麼什麼？你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了？別著急，慢慢往下看。

【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎？

我知道你會用百度搜習題答案。但，習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎？請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題：

（1）圓周率𝜋的計算方法有多少種？每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的？借助電腦，今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位？將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元，一次大概需要花掉多少度電？

（2）全球大約有多少個廁所？在發展程度不同的國家，分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所？為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案？比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金，最終收到了多大的效果？

如果你沒法快速得到上述問題的全部答案，那就給自己設一個小目標：一個月內，學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼？

建議學好典型的工具軟體。比如，我知道你會用Office了，但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說，學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

 你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎？
 你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎？
 你會用Word排版一篇中學生論文嗎？論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版？
 你會用Word編排一份班級刊物，包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分，可以在列印後直接裝訂成冊嗎？
 PowerPoint呢？你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計？當約伯斯（多年以前）或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候，他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的？

還有哦，別忘了學學如何為數碼照片做後期，如何用電腦或手機剪視頻，如何為剪輯好的視頻配字幕，如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來，做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

最後，抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧，比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說：曠野之息》之類；同時，遠離那些滿屏廣告，或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎？

當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

（1）色彩知識：你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時，為什麼經常有較大色差嗎？你知道有一些色彩只適合螢幕顯示，不適合列印輸出嗎？你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎？如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩？

（2）字體知識：你知道什麼是襯線字體，什麼是無襯線字體嗎？你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎？你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎？你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎？你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎？

（3）網路知識：你知道5G是什麼嗎？你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎？你知道什麼是路由器，什麼是防火牆嗎？你知道如何配置路由器，如何配置防火牆嗎？微信或QQ聊天時，對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的？

（4）應用知識：淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的？商品是按什麼方式排序的？為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品？你知道如何為自己建立個人網站嗎？你知道如何管理微信公眾號嗎？

（5）安全知識：你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎？你知道什麼是電腦漏洞嗎？你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎？你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎？如果驗證碼被壞人截獲，你會面臨哪些風險？

這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎？

可以學，但不是必須。即便學，也只需要根據自己的需要，學那些最能幫你解決現實問題的部分。

【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言？

在“休閒模式”裡，電腦就是工具，程式設計也是工具，夠用就好。學什麼程式設計語言，完全看你想要電腦幫你做什麼。

• 如果你想對資料處理有更多自主權，那不妨學學Python；
• 如果你想做簡單的交互演示程式，那就先把JavaScript學起來；
• 如果你想更好、更快地寫論文，那不妨學學LaTeX（什麼什麼，LaTeX不是程式設計語言？你太小看LaTeX了）；
• 如果你想學做簡單的手機APP，那麼，Android手機就學Java，蘋果手機就學Swift好了；
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事，那……從Python或JavaScript開始就行。其實，跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎？

在“休閒模式”裡，最需要學的不是“人工智慧的實現原理”，而是“什麼是人工智慧”，以及“人工智慧能做什麼，不能做什麼”。

• 在手機上試一試，人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準？哪些話容易識別，哪些話不容易識別？
• 打開機器翻譯軟體，試一試哪些資訊翻譯得好，哪些資訊翻譯得不好？
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好，什麼場景下做得不好？
• 找一部講人工智慧的科幻電影，用自己的判斷解讀一下，電影裡哪些技術有可能成為現實，哪些技術存在邏輯矛盾。

【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻？

書不重要，豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

如果你意猶未盡，覺得自己剛活動開筋骨，還想挑戰更高層次，歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

否則，“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

【問題200】探險模式 | 主要學什麼？

“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快，脈絡複雜，要想在探索時不迷路，你得通過有順序、有系統地學習電腦知識，慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

在“探險模式”裡，電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸，也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入，大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力：

 電腦是一種可以表示不同類型資訊（數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯）的“資訊管理機”；
 同時，電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”；
 同時，電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”；
 同時，電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律，建立模型，自主完成某些決策的“智慧學習機”。

“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦，掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中，你就能更容易地設計電腦軟硬體系統，或是設計出碳基大腦（人類）與矽基大腦（機器智慧）之間的最佳協作方案。

【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎？

蘋果每年秋季的新品發佈會，不加字幕的話，你能聽懂多少？

 能聽懂大部分：建議在學習電腦的過程中，盡可能使用英文教材、英文文檔。
 能聽懂小部分：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學英語。
 只能聽懂“你好”“再見”之類：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學英語，六個月後再回來。

【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎？

 如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路，或快速簡化為簡單問題；很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形，或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起：請繼續探險之旅。
 如果你應付正常數學課程感到吃力：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學數學。
 如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學數學，六個月後再回來。

【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學？

（1）統計上說，最好的電腦參考資料大都是英文寫的，最好的電腦課程大都是用英文講的，最新的電腦論文大都是用英文發表的。

（2）函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識，是電腦科學的基礎。

【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多，正確的學習順序是什麼？

最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始，學有餘力時兼顧兩個順序。

順序一：自底向上，即，自底層原理向上層應用拓展的順序。

 電腦原理的基礎知識：
 為什麼每台電腦（包括手機）都有CPU、記憶體和外部設備？
 （馮·諾依曼體系結構的）記憶體中為什麼既可以存儲資料，也可以存儲指令？
 CPU是如何完成一次加法運算的？
 程式設計語言的基礎知識：
 資料類型，值，變數，作用域……
 語句，流程控制語句……
 過程、方法或函數，類，模組，程式，服務……
 編譯系統的基本概念：
 電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的？
 演算法和資料結構的基礎知識：
 陣列，向量，鏈表，堆，棧，二叉樹，樹和圖……
 遞迴演算法，排序演算法，二叉樹搜索演算法，圖搜索演算法……
 應用層的基礎知識：
 為什麼電腦需要作業系統？設備驅動程式是做什麼的？
 網路通信的基本原理是什麼？流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的？
 資料庫是做什麼用的？
 虛擬機器是怎麼回事？
 人工智慧系統的基礎知識：
 先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
 什麼是機器學習？從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
 什麼是神經網路？什麼是深度神經網路？為什麼神經網路可以完成機器學習任務？
 如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能？

順序二：自頂向下，即，自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

• 電腦的本質是什麼？
• 什麼是圖靈機？什麼是通用圖靈機？
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈（Read–eval–print Loop，REPL）？
 如何用自頂向下的方式理解（解析、解釋、編譯）一段程式碼？
• 靜態語言和動態語言的區別？
 如何理解變數與資料類型之間的綁定關係？
• 什麼是函數式程式設計？
 程式設計語言中，函數的本質是什麼？
 函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理？

• 什麼是物件導向？
 類的本質是什麼？
 如何用物件導向的方式定義個功能介面？
 如何依據介面實現具體功能？
• 什麼是事件驅動？
 什麼是事件？事件如何分發到接收者？
 如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序？

【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準？

在掌握基本知識體系的基礎上，學好程式設計只有一條路：多程式設計，多參加程式設計比賽，多做程式設計題，多做實驗項目，多找實習機會——其中，能參與真實專案是最有價值的。

【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起？

 我個人推薦的程式設計入門語言（可根據情況任選）：
 Python
 Java
 Swift
 C#
 JavaScript / TypeScript
 Ruby
 ……
 可能不適合入門，但適合後續深入學習的語言：
 C
 C++
 Go

 Objective-C
 組合語言
 機器語言（CPU指令集）
 Shell Script
 Lua
 Haskell
 OCaml
 R
 Julia
 Erlang
 MATLAB
 ……

【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料？

（1）強烈推薦的參考書和參考資料：

• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系，有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科（英文）上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

（2）強烈推薦但須小心辨別的參考資料：

 知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事：
 儘量只看高贊答案或高贊文章；
 辨別並避開廣告軟文；
 辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
 Stack Overflow上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。
 CSDN上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。

（3）其他推薦的參考書和參考資料：

 國內專業作者寫作的專業技術書籍（豆瓣評分7分以上的）。
 大廠（Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等）資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

 著名圖書系列：如O’Reilly的動物封面的系列圖書（請注意最新版本和時效性）。
 國內翻譯的著名技術圖書（譯本在豆瓣評分7分以上的）。

（4）儘量避免的參考書和參考資料：

• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

什麼什麼？你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書？是，沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索，自己還是找不到好書好資料，那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

把AI導入邊緣裝置就對了！

作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks，Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04

邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...

德勤(Deloitte)預測，2020年，邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆，銷售金額將達到26億美元，而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場，估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆，代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%，是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。

這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置，例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用，例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場，但成長速度可能會較慢，預計2020年至2024年之間，其CAGR為18%；企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快，同期CAGR預計為50%。

儘管如此，無論從出貨量還是銷售金額來看，今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機，佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年，在未來幾年，AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中，超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。

由於對處理器的要求非常高，AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行，而不是在終端裝置本地執行；現在，邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少，因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。

邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算，減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求，因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看，在邊緣裝置處理資料顯然更安全；個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時，即使未連結網路，它也可以完成所有處理。

當然，並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用，例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時，將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上，在大多數情況下，AI將以混合模式完成：一部分在裝置端實現，一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式，要看需要完成的AI處理類型。

智慧型手機邊緣AI經濟學

並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片；其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內，其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多，原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦)，就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響；例如，2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片，因此其普及率已經很高。

目前，只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是，帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。

我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性，因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如，三星Exynos 9820晶片的照片顯示，其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器，整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元，僅次於顯示器，是手機中第二昂貴的元件，約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣，即與所佔裸片面積成正比，那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%，相當於每個NPU約3.50美元。

相同的，在蘋果的A12仿生晶片上，專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元，邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元，其中2.1%用於NPU，則這部分成本應為1.10美元(當然，裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示，麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體，佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%；按這樣計算，NPU的成本較高，約1.42美元)。

儘管這裡所提到的成本差別很大，但可以合理假設，NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高，但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置)，這仍然是一個很大的市場。

製造商的平均成本為3.50美元，最低可能僅1美元，因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度，製造成本增加1美元，對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機，也可以享受NPU及其帶來的好處，如更好的攝影機、離線語音助理等，而價格漲幅不到1%。

AI晶片來源：自家生產還是找外部供應商？

生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同，這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片，這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC；儘管並非都包含邊緣AI晶片，高階型號通常都會有，例如高通的Snapdragon 845和855，以及聯發科的Helio P60。

在另一方面，蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片，而是設計並使用自己的處理器SoC，如A11、A12和A13 仿生晶片，所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略，也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC，其餘則使用自家研發的晶片，例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。

兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場

如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多，那為何不將之導入企業應用呢？事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了，例如某些自主無人機；配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機，能完全在裝置端執行即時導航和避障，無需連結網路。

但是，針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述，智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%，在總成本中佔據約3.50美元，功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能，例如記憶體)的晶片，它的成本會更低、功耗更少且體積更小，豈不更好？

事實上，已經有這樣的晶片了。據說，有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師，單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產，裝置製造商的採購成本會大幅降低，有些甚至可低至1美元(或是更少)，而有些則需要幾十美元。現在，我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準，假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。

除了相對便宜之外，獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢，功耗也相對較低，僅為1W到10W之間。相比之下，一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集，雖然性能非常強大，成本將高達40萬美元，而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。

利用這類已經問世的晶片，邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性，尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片，企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動，從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括：

資料安全和隱私

無論企業如何謹慎小心地保護資料，只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端，都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅；隨著時間推移，因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規，消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料，而有80%的消費者表示，他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用，這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。

邊緣AI晶片可在本地處理大量資料，降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如，具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關，並只將這部分視訊傳送至雲端，從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令，從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」，以避免聽到不相關的對話。

連網困難

裝置必須連網才能在雲端處理資料，但是在某些情況下，裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子，其運作位置可能使得維持其連網很困難，而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘，確保泳客安全；這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客，或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。

(太)大數據

物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說，一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器，每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內，保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜，將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如，可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU)，也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片，裝置可以即時分析資料，只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸，這可大幅降低儲存和頻寬成本。

功耗限制

低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行，不會消耗過多電力。例如，Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料，包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式，協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。

除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外，很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案，也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite，將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。

低延遲需求

無論是透過有線網路還是無線網路，在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在，最佳情況下為1到2 毫秒(ms)，最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI，可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。

例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體，同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能；然後它們必須立即根據這些資料做出決策，像是何時轉彎、煞車或加速，以實現安全行車。為此，自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要；隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作，低延遲將變得越來越重要。

邊緣AI在大量數據應用至關重要

邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言，邊緣AI晶片可以實現多種功能，從解鎖手機到與語音助理對話，甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片，而這些應用都不需要連結網際網路。

但從長遠來看，邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大，它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場，衝擊現有企業，同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。

收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力，對於那些仰賴大數據的應用至關重要；未來學家們預測，這類應用將被廣泛佈署，包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等，而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。

附圖：圖1：AI運算技術能佈署在不同位置。

（圖片來源：Deloitte Insights）

圖2：邊緣AI晶片市場規模預測。

(圖片來源: Deloitte Insights)

圖3：三星Exynos 9820的裸晶照片顯示，其中約有5%的面積為AI處理器。

（圖片來源：ChipRebel；注釋：AnandTech）

圖4：蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。

（圖片來源：TechInsights / AnandTech）

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8

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