3月27日，据新华社报道，为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动人工智能驱动的科学研究( AI for Science )专项部署工作。

中科院院士、北京科学智能研究院院长、自然科学基金委重大研究计划专家组组长鄂维南对此作出预判：AI for Science 有可能推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。

环顾四周，随着这一轮chatGPT所引爆的AI浪潮地不断击打，从智能家居到自动驾驶，从物联网到医疗保健；众多恒定长久的市场与产业链也在快速地向AI倾倒。

云-边-端的联系；图片来自：阿里巴巴

边缘计算是一种致力于使计算尽可能靠近数据源，以减少延迟和带宽使用的网络概念：

通常来说边缘计算意味着在云端运行更少的进程，将更多的进程移动到本地设备，比如用户的手机，IOT 设备或者一些边缘服务器等。这样做的好处就是：将计算放到网络边缘可以最大程度减少客户端和服务器之间的通信量及保持服务稳定性。

不难发现，边缘计算本质是一种服务，类似于我们现在的云计算服务，但这种服务非常靠近用户，能够给用户提供更快速的响应，简单点说就是干啥啥快。

需要注意的是，边缘计算并非用来取代云计算的，如果说云计算更注重把控全局，那边缘计算则聚焦于局部：

本质上边缘计算是对云计算的一种补充和优化，可以帮我们从数据源头近乎实时地解决问题，凡是在需要减少时延或追求实时目标的业务场景下，都有它的用武之地，比如：计算密集型工作，人工智能等场景。

在边缘计算的实现基础上，AI端侧的本质也逐渐明朗了起来：

AIOT终端应用；图片来自：Google

继续以物联网市场为例，“节能、高效、智能”已然成为AIOT市场上最直接的需求：

最明显的是，近年“端智能”成为行业热词，边缘计算以及TinyML（微型机器学习）等技术相继走进人们的视野。

尤其是TinyML（微型机器学习）被业界人士誉为是AI和IoT技术的终极融合，甚至可推动人工智能“新一轮革命”，它能把数据“采集 推理 决策”融为一体，使海量的物联设备也能在电池供电下连续数年运行机器学习模型，进一步拓展端侧人工智能的“最边界”。

和边缘计算的发展类似，AI的发展也经历从云到端的过程，我们常说的AI端侧实际上就是把机器学习放在端侧去做：

这里的端侧是想相对于云端而言的，除了我们常见的智能手机外，端侧设备也包括各种AIOT设备，嵌入式设备等，如语言翻译器、监控摄像头等，当然无人车也属于该领域。

众所周知，最终驱动云端和AI端侧发展的根本动力是实实在在的产品需求：

从AI端侧的角度来看，由需求驱动的 AI 场景应用已经在软硬件多方面成为产品的主要卖点，比如手机摄像能力的提升，除了摄像头等硬件的发展外，各种图片处理算法的发展也功不可没；

再像抖音、快手等应用的各种模型特效，在简化创作的同时也极大改善了产品的形态。

当然，在AI端侧需求暴露的同时，直面实现AI端侧的门槛问题，则显得更为重要：

端侧应用特征；图片来自：Google

实现AI端侧的技术门槛，或许可以概括为以下三个方面：

硬件问题：AI端侧需要使用具备足够计算能力和存储容量的边缘设备，例如智能手机、智能音箱、智能家居、智能汽车等，以满足处理AI模型所需的计算和存储资源。

算法问题：为了将AI模型部署到边缘设备上，需要优化算法，使其能够适应较小的计算资源和存储空间。这需要在模型训练的同时考虑到边缘设备的计算资源和存储限制，使得模型能够高效地在边缘设备上运行。

数据问题：AI端侧需要有大量的本地数据进行训练和推断，这需要在设备上收集和存储数据。同时，数据的质量和数量也会对AI模型的训练和推断产生重要的影响。

当然，作为半导体从业者我们在直面问题的同时，脑海中跳出的第一个想法就是：或许Chiplet技术可以为实现AI端侧优化解决一些问题。

提高计算能力：通过将专用的硬件加速器分离成单独的芯片，可以使处理器更加高效地处理数据，从而提高AI端侧设备的计算能力。

减少功耗：将不同的模块分散到多个芯片上可以降低功耗，因为每个模块可以使用专门的处理器来进行处理，从而减少不必要的电力浪费。

提高可扩展性：使用chiplet技术，可以更容易地集成和升级各个芯片，从而提高系统的可扩展性和灵活性。

降低成本：使用chiplet技术，可以更容易地实现规模化生产，因为可以单独制造各个芯片，从而降低成本。

综上所述，我们可以发现：在这场以AI为中心的革命性技术浪潮下，各类AI公司、芯片公司都处在百家争鸣的阶段；而，挑起这场AI漩涡的各路玩家，也对AI端侧市场进行了不同程度地瞭望和期待......

由于篇幅受限，本次AI端侧就先介绍这么多......

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最后的最后，借由聂鲁达的一句名言：

当华美的叶片落尽，生命的脉络才历历可见。

愿每一位半导体从业者可以——

身处喧哗，深视之。