嵌入式处理器与AI芯片存在什么样的差异
在嵌入式领域便出现了 mcu 与 ai 芯片两个有本质差异的芯片群。前者是满足工具智能化的智能控制芯片（以控制见长）;后者是满足智能机器深度学习的计算芯片（以计算见长）。未来，在人工智领域会逐渐形成智能化工具与智能机器两大领域。
业内专家何立民教授认为“ai 芯片”值得关注！针对此问题，何教授有自己的看法：“ai 芯片”的确存在，其概念不仅被广泛应用，也无法用其它的概念，如 mcu、mpu 等概念所替代。
目前，智能化工具领域业已成熟，智能机器领域依托 ai 芯片、神经网络、深度学习、云际交互逐渐向强人工智能领域进发。而 ai 芯片形式多样，属初级发展阶段，尽管有些概念尚可商榷，但原有的各种嵌入式处理器的概念已无法沿袭，“ai 芯片”可能会约定式俗。
以人脸识别为例，用于门禁的实时人脸识别，也许可以用 mcu+图形加速器方案。但要从众多人群中实时识别特定的人脸，就要引入深度学习，不断提高其识别能力;为了与众多人脸对比，还要与云端大数据交互，无论多么高明的 mcu 都无法承担如此重任。也许“深度学习”、“云端交互”是 ai 芯片的两大重要特征。
在 ieee 协会首次在京举办研讨会上，王飞跃教授直言，我不认为现在有所谓的人工智能芯片。德国马格德堡大学教授安德烈·纽伦堡（andreas nuernberger）补充道：“我同意没有人工智能芯片这一说法。现在芯片的发展加速了深度学习的过程，之前在图像方面也有这种深度学习，你现在把它们称作为人工智能的芯片，但这是出于某种特定的目的而生产的产品。我觉得现在物联网可以让过程变得更加可靠，可以确保这些网络和硬件的反应速度更快、更加可靠、更有活力。我觉得这些是智能硬件的现实世界，但是他们的代价很高，因为你需要更加复杂的基础设施，更多的技术，这和之前是不同的。”
目前 ai 芯片领域竞争激烈，也许一时难以形式统一的结构体系，但逐步完善后，作为嵌入式领域中的又一新兵，在人工智能领域与 mcu 相互补充、各尽其职。既不可相互替代，又有不同的技术发展方向。mcu 与 ai 处理器用在不同领域，两者都有巨大的发展潜力。
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