縱觀市場走向，AI硬件產品在不久之后將會呈現井噴式增長，提升終端AI 的運算效率成為科技大佬爭分奪秒進行的策略。近日聯發科也向外發布了未來三年AI戰略，計劃在未來三年將專注于端智能開發，將從智能從云端到終端將有四大方面的性能提升。

今天手機芯片巨頭聯發科在北京召開媒體溝通會，就日前在CES上推出的人工智能平臺NeuroPlot以及聯發科接下來的在AI上的策略進行闡釋。

雖然目前人工智能的進展主要在視覺識別（AI Vision ）和語音識別（AI Voice）兩個方面。而在視覺識別方面，目前的人工智能基于深度學習算法通過對大規模的圖像進行特征標注，在運算力強的云端進行訓練，而在芯片市場，GPU已在云端一家獨大。從月初的CES上，小編也觀察到AI硬件產品也在呈現井噴式增長，端智能已經成為人工智能領域的一大趨勢。

一、未來三年將專注于端智能開發

據聯發科技CTO辦公室協理林宗瑤說智能從云端到終端將有四大方面的性能提升。

1、反應速率，目前的智能設備很多都是由終端設備進行數據采集，再傳回給云端進行運算處理，之后再傳會給終端設備，而整個過程都有時間損失，比如在車載系統等需要做出快速反應的系統中，從端-云-端這樣的信息處理會來不及，而終端智能就可以及時進行系統反饋。

2、隱私保護，設備將數據上傳到云端進行處理，對用戶來說最大的問題就是隱私權。即便目前由公有云、私有云甚至是混合云等不同權限的云服務，用戶的數據還是傳到了云服務商的服務器后臺。對云服務用戶來說，除了隱私問題外，將資料上傳到云也帶來了成本上的壓力，特別是數據相當龐大的用戶。

3、網絡連接，在云端進行數據處理的整個過程還需要連接網絡，如遇到網絡延遲或卡頓，數據的傳輸就會受阻，整個回應的過程也會變長，執行的效率大大變低。

4、運行功耗，據林宗瑤介紹目前云服務所產生的總功耗約占到全球總功耗的5%，如果可以在終端上進行AI處理的話，功率也會降下。

正是由于云端服務會有以上不盡人意之處，目前行業內部都在通過將智能下放到終端，來實現設備的智能化。作為手機芯片巨頭的聯發科也想成為端智能的推動者。林宗瑤更是強調，在未來的三年聯發科都將專注在端智能上。

二、開放NeuroPlot人工智能平臺

在月初的CES上，聯發科推出了名為NeuroPlot人工智能平臺，這一平臺將硬件產品AI處理器與軟件服務整合在一起，可為用戶提供完整的人工智能解決方案。

NeuroPlot人工智能平臺主打四大特點：

1、提升終端 AI 的運算效率──聯發科的NeuroPilot AI平臺讓終端設備執行和運作AI應用程序時更具效率、更加可行。

2、利用AI增強產品功能──聯發科的芯片平臺利用AI技術提升產品效能及功能，主要針對面部識別、面部美化、場景檢測、手勢檢測、系統性能以及語音識別等功能。

3、支持主流AI架構──聯發科的AI解決方案支持市場上現有的AI架構，包括Google的TensorFlow、Caffe、Amazon的MXNet、Sony的NNabla等。操作系統方面，聯發科技同時支持Android與Linux系統。

4、提供軟、硬件整體解決方案──除了提供人工智能處理器，聯發科也將推出NeuroPilot SDK，讓開發者得以更為便利地采用聯發科芯片，為消費型設備提供AI應用程序與功能。同時，NeuroPlot人工智能平臺將提供涵蓋中低端的完整的API支持。

所以，NeuroPilot AI平臺是跨平臺、跨架構、跨操作系統的平臺，所以用戶只需要寫一次代碼，就可實現在不同平臺、操作系統下使用。

在提供整體方案上，NeuroPlot人工智能平臺可為不同層級的開發項目提供服務，主要分三個層次：

1、對已有完整應用程序但因使用不同開發框架的項目，提供框架優化設計。由于聯發科與谷歌、亞馬遜、FaceBook等都是合作伙伴關系，因而可以兼容市面上常見的框架形式。

2、對已有基礎腳本但需要進行AI加速運算的用戶，NeuroPlot人工智能平臺將為用戶進行神經網絡擴展，加速腳本的運行效率。

3、為合作伙伴提供定制化解決方案，這一層次基于聯發科的異構運行能力。NeuroPlot人工智能平臺可為CPU、GPU、APU（聯發科自研的用于進行AI運算的芯片，不限于深度學習算法）等全部接入AI運算能力，這樣無論終端設備是需要CPU、GPU、APU等哪一芯片進行運算時，都將實現快速的運算。