AI时代计算能力如何分配 苹果给出答案

在欣赏了今年秋季苹果发布会后，人们都会被其中的主角——苹果A11仿生处理器的卓越性能所吸引。从技术的角度看，其内置的“神经网络引擎”是实现其AI功能的核心。尽管尚未有详尽的官方技术解析，但据现有信息推测，“神经网络引擎”负责加速部分需要实时响应的AI功能，如语音识别和人脸识别等。这使得手机端能完成高效计算，进而提升用户体验，展现出更高级别的AI功能。

关于立体人脸识别技术，AI的加持使其安全性远超图片识别。那么，决定人工智能等级的关键因素是什么呢？是计算能力。回溯到2006年，深度学习的出现推动了人工智能的爆发式增长。这一技术的崛起为人工智能赋予了实用价值，不再仅仅是抽象的概念。

深度学习的突破与云计算、大数据的成熟密不可分。云计算为深度学习提供了“廉价”的高效计算能力，而大数据则为其提供了庞大的学习模型。这两者的结合使得原本难以落地的人工智能技术得以实际应用。云计算和大数据在人工智能的发展中扮演着不可或缺的角色。

对于不熟悉云计算和大数据的读者，这里做一个简单的解释。如果你对苹果处理器的细节感兴趣，可以跳过接下来的部分。这部分主要是为了普及相关知识，为后续说明设备端计算能力的重要性做铺垫。

云计算是通过分布式的计算机进行计算的，而非依赖本地计算机或远程服务器。企业数据中心的运行与互联网更为相似。这使得企业可以根据需求灵活地访问计算机和存储系统，就像从电厂集中供电的模式转向使用便捷、费用低廉的电力供应一样。云计算带来的不仅仅是高速计算，更是一种灵活、经济的计算模式。

与此大数据正在逐渐改变人们的生活模式。对于大数据，Gartner给出了这样的定义：需要新处理模式的数据信息资产，以便更好地适应海量、高增长率和多样化的数据。大数据的真正价值在于对这些数据的专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术层面来看，大数据与云计算是密不可分的。大数据的处理必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。云计算为大数据的“加工”提供了环境，而大数据的“加工”则成为深度学习的基石。两者的融合与发展为人机智能技术的实际应用提供了更高的可行性解决方案。

那么，随着云计算和大数据的迅速发展，设备端的计算能力是否仍然重要呢？答案是肯定的。尽管云计算和大数据为人机智能技术的运用提供了强大的后端支持，但在实现实时响应方面，设备端的计算能力仍是关键。以当前的网络传输速度为例，无法做到瞬间传输大量数据。设备端的高效计算能力能够助力数据分析类的人工智能功能实现实时响应，这对于提升用户体验和避免潜在风险至关重要。自动驾驶车辆构建环境地图的秘密

随着自动驾驶技术的不断进步，车辆已经不仅仅是一台机械，而是可以自我决策和感知的智能设备。它们在行驶过程中，会不断绘制周围环境的高精度地图，以备不时之需。这种场景下的汽车就像是手持先进设备的探险家，不断收集路况信息，并在本地进行实时的分析与判断。显然，对于快速行驶在高速公路上的汽车来说，本地计算路况更具优势。如果数据需要传回云端或数据中心进行分析再返回结果，可能会因为网络延迟而导致不可预测的风险。高效的计算处理器和加速器成为自动驾驶汽车的必备硬件。这也促使英伟达、英特尔等芯片厂商努力研发相关技术。

与苹果为代表的AI加速器结合，展现了自动驾驶技术在消费电子产品中的广泛应用前景。苹果的A11仿生处理器就是一个绝佳的例子。这款处理器拥有六核心设计，旨在提高运算速度和处理能力。它的GPU也经过了优化，使得图形处理更加流畅，进而为人工智能技术的落地提供了强大的支持。而“神经网络引擎”则是专为人工智能功能设计的加速器，它可以处理语音助手、人脸识别、物体识别等任务，提升人工智能技术在设备端的运算效率。

展望未来，随着5G网络的普及和大数据、云计算技术的不断发展，人工智能的应用场景将更加广泛。即使在未来的发展中，一些简单的人工智能功能仍然更适合在设备端本地进行计算。这不仅减轻了后端运算的压力，而且充分利用了前端的资源，使得人工智能技术的体验达到最佳状态。在这个充满智能的时代里，我们期待更多的人工智能技术落地应用，为我们带来更加便捷和智能的生活体验。