受過訓練的人工智能系統(tǒng)，目前在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)已可超越人類，而相關(guān)軟件技術(shù)迅速發(fā)展的背后，與專用芯片的進步息息相關(guān)。在芯片對人工智能的支持更加完善后，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將可望進化成AIoT(AI+IoT)。智能機器人的遍地開花可能還只是個開端，人工智能終端芯片引領(lǐng)的邊緣運算，其所將帶來的商機更讓人引頸期盼。

　　工研院IEK項目經(jīng)理侯均元表示，人工智能將在各行各業(yè)帶來變革，從而改變未來的走向。傳統(tǒng)人工智能運算的硬件架構(gòu)，主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程數(shù)組(FPGA)等。

　　過去人工智能的成本非常昂貴，因其執(zhí)行的算法是仿真人腦運算，也就是龐大的平行運算，這與現(xiàn)有計算機的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現(xiàn)不少專用的人工智能芯片，像是英特爾的IntelXeonPhi、NVIDIA的人工智能超級芯片TeslerP100GPU等，且價格有下降的趨勢。

　　侯均元指出，特定領(lǐng)域的專用人工智能系統(tǒng)，由于應用背景需求明確、深厚之領(lǐng)域知識、模型建立計算簡單可行，在單項測試之智能水平，目前已可超越人類智能，在許多領(lǐng)域取得具體成效。如今的技術(shù)挑戰(zhàn)在于，如何發(fā)展低功耗、高準確率的認知計算，包括新型運算架構(gòu)電路設計、算法等。未來人工智能芯片將由特定的算法加速器，來加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionNeutralNetwork)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RecursiveNeutralNetwork)在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡算法。而專用芯片的最大優(yōu)勢，在于其成本與功耗降低，將大幅提升人工智能算法的運行效率。

　　雖然目前人工智能領(lǐng)域的主流研究是在服務器上的人工智能運算，但有越來越多應用產(chǎn)品須在終端上進行實時運算，此種運算架構(gòu)稱為邊緣運算。這個發(fā)展趨勢將改變整體人工智能運算系統(tǒng)架構(gòu)的設計與技術(shù)需求。

　　其中，服務型機器人將率先成為AIoT新戰(zhàn)場。IFR預估，全球服務型機器人2015～2018年產(chǎn)值約196億美元，而居家服務機器人占74%、娛樂休閑型機器人占26%。而2017年將是這兩款機器人百家爭鳴的一年，居家服務機器人如AmazonEcho、華碩COCOROBO，以及美國Jibo、法國Buddy，將扮演智能家庭中樞。