人工智能是第四次技術革命中的重要技術。近期ChatGPT不斷出圈，OpenAI隨即又推出了新一代大語言模型GPT-4，再次引發了全球對人工智能技術發展的關注。微軟宣布正式把GPT-4模型裝進Office套件，推出全新的AI功能Copliot。在國內，百度率先推出生成式對話產品“文心一言”，金融、媒體、汽車、醫療等行業多家公司宣布成為文心一言首批生態合作伙伴。AI的商業化進程加速，開啟更多新的應用場景。

AI+時代重塑生產力

AI模型可大致分為決策式(分析式)AI和生成式AI兩類。 決策式AI模型是根據已有數據進行分析、判斷、預測，典型的應用為智能推薦內容、機器視覺等。 而生成式AI更強調學習歸納后進行演繹創造，生成全新的內容，其本質是對生產力的大幅度提升和創造。 ChatGPT橫空出世，催生AIGC在多個垂直場景落地開花，帶來巨大的生產力提升。

技術每年都變得更加先進，AI大模型、生成式AI、通用型AI等新方向已經出現。 企業的AI采用率快速增長，企業利用AI的方式也正在從簡單的數據集成、分析式的“+AI”向自動化、深度學習式的“AI+”轉變。

與“+AI階段”AI針對傳統應用去產生價值不同，AI+時代更強調以AI為核心，驅動產業變革。 企業開始嘗試利用生成式AI技術獲得價值和轉型的新方式，如：“AI+工業互聯網”推動傳統生產模式向實時感知、動態分析、科學決策、精準執行的智能化生產模式轉變，成為產業智能化的新范式; 在服務機器人領域，3D人臉識別、AI視覺算法、機器人學習、導航技術、邊端智能等AI技術賦予機器人更強的自主決策和學習推理能力，創造出全新的人機交互形式，單一功能的服務機器人正在逐漸被擁有多模態、多服務體驗的智能服務機器人取代。

在宏觀層面，人工智能已成為科技創新的關鍵領域和數字經濟時代的重要支柱。 國家在“十四五”規劃中明確提出要將數字經濟核心產業增加值占GDP比重由2020年的7.8%提高到10%。 人工智能作為數字經濟的核心生產力，正充分發揮著新型信息基礎設施的作用，有效拉動數字經濟增長。

AIoT應用激發端側算力需求

AIGC的誕生得益于算力、算法、數據等核心三要素的跨越式進步。 算力方面，根據中國信通院發布的《中國算力發展指數白皮書(2022年)》，全球算力總規模從2016年的不到150EFlops增長到2021年的615EFlops，期間增長了三倍多，以智能算力的增長最為顯著。

數據方面，IDC報告顯示全球數據量從2010年的2ZB增長到2021年的近60ZB，十年時間翻了30倍，預計2025年將繼續增長至175ZB，巨量的數據給人工智能提供了充足的養料。 此外，以CNN與DNN為主的神經網絡算法在過去幾年高速迭代，極大縮短了算法訓練的時間與成本。

ChatGPT是基于GPT3.5架構開發的對話AI模型，GPT作為知名的NLP模型，基于Transformer技術，隨著模型不斷迭代，層數也越來越多，對算力的需求也就越來越大。 近期，Open AI發布了ChatGPT的插件功能，加速ChatGPT接入支付平臺、電商平臺、智能家居平臺、車聯網平臺、工業互聯網平臺等第三方應用。 未來，以ChatGPT為代表的AI技術將與物聯網應用形成融合，對算力的需求也會持續攀升，AI時代模型算力需求已超過摩爾定律增長。

AIoT是未來物聯網發展的重要方向，隨著“物超人”時代到來，物聯網設備數量的增加帶動物聯網數據爆發式增長，物聯網數據成為現代社會產生的數據主力。 這些帶有物理世界鮮明客觀性的數據，可以為AIGC模型訓練提供數據來源，驅動AIGC深入學習各行業知識，從而生成更加準確的信息。

其次，AIGC能夠成為未來物聯網向智能化發展的重要助力。 物聯網場景的管理、人與物的互動，都為AIGC大模型提供了用武之地。 AIGC模型根據用戶的需求來生成定制化的內容，創造物聯場景里的個性化體驗。

AIGC賦能物聯網應用場景也會帶來網絡連接、算力消耗等挑戰，這對智能模組的能力也提出了新的要求。 一方面，萬物智聯的場景中存在對時延非常敏感的應用，這要求智能模組提供5G接入，完成現場毫秒級的低時延服務。

另一方面，以ChatGPT為代表的AI技術在端側應用落地時需要智能模組提供動態高效的算法和超強的算力支持。 因此，如何在AI算力上實現技術突破、降低成本、擴大規模，將成為智能模組技術創新的焦點。

美格智能AI算力模組持續演進

算力模組是智能模組的一個子集，基于SoC芯片開發而成，集成和融合了多種計算單元(CPU、GPU、ASIC、FPGA等)，既有通用計算單元，也有高性能的專用計算單元，在減小尺寸、降低成本、降低功耗、易于開發等方面有突出優勢。

與系統復雜的智能模組相比，針對專用場景下的算力需求，算力模組擁有足夠算力支撐運行商用的AI算法，同時可以根據不同場景配置不同的通信方式，實現產品更優性價比和更高契合度，精準匹配不同場景下特定的應用需求，在諸如智能座艙、元宇宙、VR、XR、機器視覺等與AI計算能力相關的物聯場景中發揮出強大的賦能作用。 因此，“無算力不智能”成為智能模組3.0時代的重要發展趨勢。

美格智能AI算力模組預置Android智能操作系統，內置集成了CPU、GPU、NPU、Memory、Transceiver、PA等核心器件，還擁有豐富接口，可擴展復雜外設。 產品開發定制化，能夠有效幫助客戶降低研發周期成本，縮短產品上市時間。 目前，美格智能AI算力模組(SNM758、SNM920、SNM930、SNM950、SNM960、SNM970)已歷經三代產品的演進，形成了從0.2Tops到近48Tops的矩陣式產品組合，實現入門級、中低端與中高端的全覆蓋。

隨著人工智能與物聯網的結合向縱深發展，美格智能與時俱進，旗下AI算力模組演進呈現出兩個特征：第一，模組產品多形態，可廣泛應用于智能座艙、無人機、云計算服務器、運動相機、智能家居、智能音響、人臉支付、視頻記錄儀等領域。 第二，模組算力逐步提升，充分滿足AI視覺算法、3D人臉識別、高算力離線識別、圖像語義分割、機器人學習的高算力要求。

面向全場景，美格智能以高算力AI模組賦能千行百業。 在智慧工廠，在算力模組的賦能下，工業視覺機器人快速完成圖像、數據的采集和分析，將大數據分析和人工智能技術相結合，通過對生產數據的分析預測，來優化和改進生產過程，極大提高生產效率和品質。 針對高清視頻監控與AI識別，算力模組支持多路攝像頭接入，通過檢測、識別、跟蹤等視覺識別技術進行智能分析和判斷; 輔以AI神經網絡，實現更專業的圖像調優，并支持4K或8K超高清視頻編碼，完成更精細的畫面細節獲取。 對于遠程操作、車載視頻監控、智慧安防等場景都有著重要意義。

從技術創新到產品落地是質變到量變的過程，美格智能多年來專注于高算力智能模組的研發和行業應用，公司研發團隊在針對AI大算力平臺的軟硬件一體化開發方面有深厚積累，在AI應用場景開發、AI性能優化和AI低功耗程序研發等領域的設計研發能力處于行業領先水平，是產品升級迭代強大的技術后盾。 美格智能還開發了一芯多屏、多攝像頭接入、系統虛擬化等功能，降低AI技術部署的難度，助力行業客戶快速進行AI技術應用。

大數據、大算力推動了人工智能發展走向大模型時代，大模型和AIGC為數字經濟開創了無限的可能性。 在AI+時代，美格智能以技術突破和應用拓展為主攻方向，推動智能模組不斷向更高AI算力演進，筑牢AI產業化的算力基石，讓AI做到普惠、創新發展。

審核編輯：湯梓紅