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能夠加入快速發(fā)展的人工智能行業(yè)著實令人激動不已，尤其是在推理領(lǐng)域。自從歸入高端和極其昂貴的計算系統(tǒng)開始，人工智能推理就一直在以超快的速度向邊緣領(lǐng)域邁進。如今，來自醫(yī)療、工業(yè)、機器人、安全、零售和成像等眾多行業(yè)的客戶或在評估或已真正的將人工智能推理功能設(shè)計到他們的產(chǎn)品和應用中去。

幸運的是，隨著專門為加速人工智能工作負載而開發(fā)的新型半導體器件的出現(xiàn)，人工智能推理技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到許多產(chǎn)品的價格點下降和外形尺寸縮小到非常適用于主流市場的地步，人工智能已融入種類廣泛的系統(tǒng)中。

展望2022年，以下是我們預測的五大人工智能推理趨勢。

安全、隱私問題

隨著人工智能的廣泛部署，我們會發(fā)現(xiàn)暴露出來的隱私問題越來越多。隱藏或保護個人詳細信息以及確保人工智能系統(tǒng)安全的技術(shù)將會得到進一步發(fā)展，其中就包括應用根信任技術(shù)對抗網(wǎng)絡(luò)入侵。

持續(xù)的模型演變

該行業(yè)將從五至七年前開發(fā)的模型(如MobileNet和ResNet)轉(zhuǎn)向新的、更強大和更精確的方法，如Yolo-v5和基于轉(zhuǎn)換器的解決方案。對人工智能推理模型的持續(xù)研究旨在提供更高的精度和更高的性能。必須設(shè)計可實際部署的系統(tǒng)，以便于模型隨時得到更新，從而在有新技術(shù)發(fā)明時能夠提高其性能和精度。

向邊緣遷移

隨著各家公司應用的不斷擴展，向邊緣的過渡將得以繼續(xù);經(jīng)濟學將推動他們從云至邊緣設(shè)備上卸載帶寬和計算繁重的應用，例如計算機視覺。在復雜模型需要高精度、高吞吐量和低功耗的情況下，客戶將越來越多地采用人工智能加速技術(shù)。例如在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能可用于幫助管理庫存、檢測缺陷，甚至在缺陷發(fā)生之前進行缺陷預測。

我們預計這項技術(shù)還將擴展到許多其他邊緣應用，例如監(jiān)控、面部識別、基因測序、醫(yī)學成像等。

開源

開源將繼續(xù)成為人工智能開發(fā)的主要平臺，基于Python的工具將會逐漸得到普及。雖然業(yè)界明確想要模型框架保持開放，但實際系統(tǒng)使用的訓練數(shù)據(jù)和精確模型的驅(qū)動程序更可能是專有的，會受到人工智能開發(fā)人員的嚴密保護。

下一個獨角獸

隨著人工智能擴展到邊緣領(lǐng)域，邊緣人工智能芯片制造商將成為下一批獨角獸。由于這項技術(shù)現(xiàn)在可以在廣泛的行業(yè)中使用，因此會有更多的公司希望利用其能力來提供新的創(chuàng)新或?qū)崿F(xiàn)自己與競爭對手的差異化。

在更接近最終用戶的地方，執(zhí)行人工智能推理的能力正在開啟一個全新的市場和應用。能在2022年看到相關(guān)新產(chǎn)品進入市場著實十分令人興奮。