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 1982 年，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)艾倫·凱（Alan Kay）說：認(rèn)真寫軟件的人，應(yīng)該自己做硬件。喬布斯多次引用過這句名言。

　　現(xiàn)在，認(rèn)真寫軟件的人，不僅自己做硬件，而且還在自己做最硬核的芯片。由于成本、空間和功耗的限制，定制化芯片時(shí)代來了，隨之掀起了一場(chǎng)難以避免的算力對(duì)決。

　　這周，與物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)的云計(jì)算領(lǐng)域，正在發(fā)生一場(chǎng)有關(guān)算力的巨變！

　　華為通過連續(xù)兩屆全連接 HC 大會(huì)，完成并強(qiáng)化了一次華麗轉(zhuǎn)身：從連接優(yōu)先，到算力優(yōu)先。過去三十多年里，從有線到無線，從 2G/ 3G/ 4G 到 5G，華為一直在專心做連接。現(xiàn)在，聯(lián)接到哪里，華為的算力就布局到哪里。

　　2017 年，華為云提出一個(gè)小目標(biāo)：讓華為云躋身全球“五朵云”之一，為隨后的戰(zhàn)略演進(jìn)埋下伏筆。

　　2018 年，華為正式發(fā)布全棧全場(chǎng)景 AI 解決方案，同時(shí)亮相兩款 AI 芯片，華為昇騰 910 和昇騰 310。

　　2019 年，華為公布計(jì)算戰(zhàn)略，并帶來了全球最快的 AI 訓(xùn)練集群 Atlas 900，計(jì)算產(chǎn)業(yè)新的大航海時(shí)代徐徐開啟。

　　總之一句話：華為將在云邊端各個(gè)層面引發(fā)算力革新。

　　緊接著，在云棲大會(huì)，“算力”再次成為關(guān)鍵詞。

　　阿里巴巴董事局主席兼首席執(zhí)行官張勇說：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，大數(shù)據(jù)是石油，而算力是引擎。隨著算力的發(fā)展，最終一定是“數(shù)”和“智”的全面結(jié)合，并邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

　　自從阿里宣布將物聯(lián)網(wǎng)列入新賽道之后，便以“生死看淡、不服就干”的態(tài)度一路狂奔完成了“由軟到硬”的演進(jìn)。

　　2018 年，阿里宣布成立一家獨(dú)立運(yùn)營的芯片公司：“平頭哥半導(dǎo)體有限公司”。

　　2019 年，阿里的云邊端一體化全棧芯片產(chǎn)品家族已顯雛形，涵蓋云端 AI 芯片（含光 800）、終端高性能處理器 IP（玄鐵系列）和一站式芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)（無劍 SoC 平臺(tái)）。

　　同時(shí)，阿里云正式發(fā)布開源物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng) AliOS Things 3.0，在硬件驅(qū)動(dòng)層與最新的平頭哥 AI 芯片架構(gòu)緊密集成。阿里人工智能實(shí)驗(yàn)室和平頭哥共同定制開發(fā)的智能語音芯片 TG6100N，也即將在智能音箱產(chǎn)品中使用。

　　除了上述提到的兩家，同樣出擊云邊端全棧芯片布局，推進(jìn)算力革新的公司，還有亞馬遜、谷歌、微軟、百度、IBM…沒錯(cuò)，云計(jì)算企業(yè)跨界造芯，而且是圍繞 AIoT 云邊端“一體化”造芯的做法，正在成為顯性趨勢(shì)。

　　這篇文章，我們將對(duì)巨頭們?cè)七叾巳珬Ｔ煨镜牟季诌M(jìn)行全景式呈現(xiàn)。

　　曾經(jīng)的云計(jì)算服務(wù)商只是云端 AI 芯片的主要推動(dòng)者，現(xiàn)在他們則將技術(shù)能力滲透到了邊緣。這些巨頭們需要云邊端一體的戰(zhàn)略挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，在數(shù)據(jù)的時(shí)代保持領(lǐng)先，而這個(gè)戰(zhàn)略非常重要的支撐就是云端、邊緣和終端的 AI 芯片。如果說巨頭們研發(fā)云端 AI 芯片的做法尙屬“醉翁之意不在酒”，那么研發(fā)終端和邊緣芯片則是明確劍指 AIoT 智聯(lián)網(wǎng)而來。

　　在這場(chǎng)前所未有的造芯趨勢(shì)中，巨頭們發(fā)布了哪些芯片？出于什么動(dòng)機(jī)，巨頭們選擇扎堆造芯？這波浪潮將會(huì)涌向何方，又會(huì)塑造哪些商業(yè)模式？哪些企業(yè)更有希望生存并獲利？

　　或許誰率先悟透了這波造芯戰(zhàn)事，誰就更易卡位前排，獲得在物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)未來戰(zhàn)役中的更多主動(dòng)權(quán)。

云計(jì)算巨頭“扎堆”造 AIoT 芯片

　　根據(jù) OpenAI 在 2018 年發(fā)布的分析數(shù)據(jù)顯示，自 2012 年以來，最大規(guī)模的人工智能 AI 訓(xùn)練運(yùn)行所使用的計(jì)算量呈指數(shù)增長，3.5 個(gè)月翻一倍（相比之下，摩爾定律需要 18 個(gè)月）。自 2012 年以來，該指標(biāo)增長了 30 多萬倍。如此快速增長的市場(chǎng)，可謂絕無僅有，自然吸引了巨頭們的注意。

　　亞馬遜想做 AI 芯片，已經(jīng)是由來已久的事情了。畢竟在云服務(wù)領(lǐng)域，AWS 承載著全球的 AI 需求爆發(fā)；而終端領(lǐng)域隨著 Alexa 和 Echo 的布局越來越大，也急需要芯片層的突破，將技術(shù)進(jìn)化的主旋律掌握在自己手中。

　　為了實(shí)現(xiàn)自有 AI 芯片的目標(biāo)，2015 年，亞馬遜以 3.5 億美元收購了以色列芯片制造商 Annapurna Labs。2017 年，亞馬遜收購安全攝像頭制造商 Blink，這家芯片廠商在 IoT 低功耗芯片和機(jī)器視覺處理芯片上都有技術(shù)積累。

　　自從 2018 年初，就有消息稱亞馬遜可能正在設(shè)計(jì)終端 AI 芯片。自研的專用 AI 芯片將主要用于提升 AI 語音任務(wù)的效率，降低 Alexa 對(duì)云計(jì)算的依賴，提升搭載 Alexa 設(shè)備的本地 AI 算力，同時(shí)降低設(shè)備功耗，增強(qiáng) Alexa 設(shè)備的可移動(dòng)性。

　　在云端，亞馬遜的 AI 芯片已經(jīng)亮相，首款云端 AI 推理芯片 AWS Inferentia 的目標(biāo)是殺傷微軟 Azure、谷歌云等一批對(duì)手，不給別人可乘之機(jī)。

谷歌：試水專用 AI 芯片的先鋒

　　作為最早開始做 AI 相關(guān)研發(fā)的科技公司之一，谷歌亦是試水專用 AI 芯片的先鋒，最早驗(yàn)證了專用集成電路 ASIC 可以在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域替代 GPU。

　　早在 2006 年，谷歌就開始考慮在其數(shù)據(jù)中心部署 GPU 或者 FPGA、ASIC，當(dāng)時(shí)的結(jié)論是，能在專門的硬件上運(yùn)行的應(yīng)用并不多，使用谷歌大型數(shù)據(jù)中心的富余計(jì)算能力即可。

　　情況在 2013 年發(fā)生了轉(zhuǎn)變，當(dāng)時(shí)谷歌用戶每天使用語音識(shí)別 DNN 語音搜索三分鐘，使得谷歌數(shù)據(jù)中心的計(jì)算需求增加了一倍，而如果使用傳統(tǒng)的 CPU 將會(huì)非常昂貴。因此，谷歌啟動(dòng)了一項(xiàng)優(yōu)先級(jí)別非常高的項(xiàng)目，快速生產(chǎn)一款定制芯片 ASIC 用于推理，并購買現(xiàn)成的 GPU 用于訓(xùn)練。

　　谷歌于 2016 年推出了自己開發(fā)的 AI 芯片 Tensor Processing Unit（TPU），現(xiàn)已進(jìn)入第三代，為谷歌的語音助理、谷歌地圖、谷歌翻譯等各種 AI 應(yīng)用提供算力支撐。最初設(shè)計(jì)的 TPU 用于深度學(xué)習(xí)的推理階段，而新版本已經(jīng)可以用于 AI 訓(xùn)練。

　　谷歌聲稱，使用 32 種最好的商用 GPU 訓(xùn)練機(jī)器翻譯系統(tǒng)需要一天的時(shí)間，相同的工作量需要在 8 個(gè)連接的 TPU 上花費(fèi) 6 個(gè)小時(shí)。

　　可以明確，谷歌 TPU 的推出，主要是因?yàn)槭袌?chǎng)上沒有滿足其需求的芯片，使得他們進(jìn)入了自研芯片領(lǐng)域，并且 TPU 作為云端推理芯片并不對(duì)外出售，而是通過谷歌云對(duì)外提供算力。

 百度：AIoT 芯片為遠(yuǎn)場(chǎng)語音交互打造 

　　今年 7 月的百度 AI 開發(fā)者大會(huì)上，百度 CTO 王海峰正式推出了百度首款語音 AIoT 芯片“鴻鵠”。該款芯片是百度語音團(tuán)隊(duì)與 AIoT 芯片企業(yè)欣博電子合作打造的，由百度技術(shù)團(tuán)隊(duì)偏重算法，欣博電子團(tuán)隊(duì)偏重芯片硬件。

　　搜索是百度的根基，無處不在的搜索入口是百度必須把握住的。阿里騰訊可以沒有智能音箱，但是百度必須有智能音箱。根據(jù)科技媒體“智東西”的報(bào)道，今年 4 月份，“鴻鵠”芯片就已經(jīng)流片成功。目前“鴻鵠”AIoT 芯片已投片量產(chǎn)，將搭載在下一代小度 AI 音箱、以及某些汽車新品中。

　　在云端，百度給 AI 芯片以“昆侖”命名，它基于百度 CPU、GPU 和 FPGA 的 AI 加速器的研發(fā)，通過 20 多次迭代產(chǎn)生。

IBM：仿人腦芯片硬件，押注神經(jīng)模態(tài)計(jì)算

　　IBM 在最近的研究中證明，深度學(xué)習(xí)算法可以在仿人腦硬件上運(yùn)行，而后者通常支持的是一種完全不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　TrueNorth 是 IBM 的神經(jīng)形態(tài) CMOS ASIC 與 DARPA 的 SyNAPSE 項(xiàng)目共同開發(fā)的。它是一個(gè)芯片設(shè)計(jì)上的多核處理器網(wǎng)絡(luò)，有 4096 個(gè)核，每個(gè)核模擬 256 個(gè)可編程硅“神經(jīng)元”，總共有 100 多萬個(gè)神經(jīng)元。反過來，每個(gè)神經(jīng)元有 256 個(gè)可編程的“突觸”來傳遞它們之間的信號(hào)。因此，可編程突觸的總數(shù)超過 2.68 億個(gè)。就基本的構(gòu)建模塊而言，它的晶體管數(shù)量是 54 億。

　　根據(jù)芯片專家唐杉博士在 GitHub 上面的總結(jié)，全球有超過 10 家企業(yè)都同時(shí)布局了云邊端全棧 AI 芯片，感興趣的讀者可以參考 https://github.com/basicmi/AI-Chip。

尋找 AIoT“最大公約數(shù)”

　　目前，云端、邊緣和終端設(shè)備往往是配合工作，云邊端協(xié)同發(fā)展已是大勢(shì)所趨。最常見的做法是，在云端訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后在邊緣側(cè)進(jìn)行推斷。隨著邊緣設(shè)備能力的不斷增強(qiáng)，越來越多的計(jì)算工作將在邊緣設(shè)備上得以執(zhí)行。另一方面，云的邊界也逐漸向數(shù)據(jù)的源頭推進(jìn)，未來很可能在傳統(tǒng)的終端設(shè)備和云端設(shè)備之間，出現(xiàn)更多的邊緣設(shè)備，它們會(huì)把 AI 能力分布在各種設(shè)備中，并激發(fā)云計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展。

　　從這個(gè)角度來看，跨越云邊端的一個(gè)巨大的 AI 處理網(wǎng)絡(luò)正在形成。智聯(lián)網(wǎng) AIoT 可能不僅僅代表一個(gè)具體的產(chǎn)品或設(shè)備，而是事關(guān)大量的產(chǎn)品與云端的高頻互動(dòng)和規(guī)模化創(chuàng)新。為了讓智聯(lián)網(wǎng)前進(jìn)的“車輪”迅速轉(zhuǎn)動(dòng)，巨頭們勢(shì)必會(huì)有所作為。

　　最大公約數(shù)是個(gè)數(shù)學(xué)詞匯，是指能夠整除多個(gè)整數(shù)的最大正整數(shù)。

　　面向萬物智聯(lián)，整個(gè)行業(yè)仍然面臨應(yīng)用碎片化的困擾，直接導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集中度低，新應(yīng)用新產(chǎn)品的滲透率低。對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來說，手機(jī)就是最大公約數(shù)，掌握了手機(jī)幾乎就掌握了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的入口。但在 AIoT 時(shí)代，這樣的通用設(shè)備并不存在。從現(xiàn)階段來看，AIoT 端云一體化芯片與解決方案有可能是 AIoT 的最大公約數(shù)，成為破解碎片化難題的最佳“解藥”。

　　針對(duì)這一話題，平頭哥半導(dǎo)體有限公司 IoT 芯片研究員孟建熠曾經(jīng)做過題為“端云一體 IoT 芯片的機(jī)遇與挑戰(zhàn)”的演講分享，此處援引他的觀點(diǎn)。

　　他提到，要改變 IoT 芯片產(chǎn)品研發(fā)速度慢、市場(chǎng)尚未被有效打開、同質(zhì)化競(jìng)爭嚴(yán)重等問題，就需要徹底切換思路：

　　首先，需要將芯片研發(fā)思想從技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用驅(qū)動(dòng)，提升芯片面向市場(chǎng)的效率。

　　傳統(tǒng)芯片研發(fā)思維認(rèn)為按技術(shù)脈絡(luò)做下去總會(huì)有市場(chǎng)。然而，智聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)，市場(chǎng)瞬間變化很快。AIoT 芯片是針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景的專用芯片，而不是通用芯片。如果芯片技術(shù)周期不能匹配上應(yīng)用發(fā)展的速度，就會(huì)出現(xiàn)“芯片出來了但是應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)不存在了”的尷尬局面。此外，也只有應(yīng)用推動(dòng)才可以體現(xiàn)差異化，才可以幫助芯片廠商走出同質(zhì)化競(jìng)爭的困境。

　　其次，端和云的協(xié)同發(fā)展是 AIoT 技術(shù)的新趨勢(shì)。AIoT 芯片的研發(fā)不能只考慮端，還要考慮云上的應(yīng)用和開發(fā)。

　　以安全為例，安全是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵，首先要思考如何以更低成本將安全融合到 IoT 芯片中，而不能是獨(dú)立的兩個(gè)芯片（AIoT 芯片和安全芯片）；同時(shí)，還必須要從完整的安全體系出發(fā)，考慮與云端安全的協(xié)同，安全體現(xiàn)于應(yīng)用的全部使用過程中。

　　因此，阿里最新推出的是一整套萬物智聯(lián) AIoT 的基礎(chǔ)設(shè)施，在設(shè)備智能化以及應(yīng)用智能化兩側(cè)分別提供了 AIoT 的操作系統(tǒng)與邊緣計(jì)算，在云端提供了智聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以及 AI 一站式應(yīng)用的開發(fā)能力。

　　在設(shè)備智能化方面，阿里正在構(gòu)建起一個(gè)非常豐富的產(chǎn)業(yè)鏈，涉及芯片設(shè)計(jì)、芯片制造、模組生產(chǎn)、智能設(shè)備設(shè)計(jì)與制造等合作伙伴。其最新發(fā)布的 AliOS Things 3.0，使用了全新的應(yīng)用開發(fā)框架，在硬件驅(qū)動(dòng)層，集成了最新的平頭哥 AI 芯片架構(gòu)。值得一提的是，AliOS Things 3.0 采用微內(nèi)核架構(gòu)，能夠?qū)⒃谥悄苡布线\(yùn)行的軟件容器化和在線化升級(jí)，這意味軟硬件可以快速解耦、運(yùn)維，極大地降低了硬件廠商的生產(chǎn)與維護(hù)成本。

算力的特征：云邊端深度協(xié)同

　　由云邊端一體化驅(qū)動(dòng)的最新一輪算力革新，有自己的顯著特征。華為輪值董事長胡厚崑對(duì)于這些特征有詳細(xì)闡述：

　　第一個(gè)，對(duì)算力高度依賴。

　　統(tǒng)計(jì)計(jì)算本身就是一種暴力計(jì)算，高度依賴于算力。舉個(gè)例子，為了讓計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)一只貓，就需要數(shù)百萬圖片的訓(xùn)練，這對(duì)算力的消耗是非常驚人的，面向自動(dòng)駕駛、天文探索、氣象預(yù)測(cè)等更復(fù)雜場(chǎng)景，對(duì)算力的需求將會(huì)更大。

　　第二個(gè)，計(jì)算和智能將會(huì)無處不在，而不僅僅是分布在中心側(cè)。

　　從中心節(jié)點(diǎn)的暴力計(jì)算，到邊緣側(cè)的專業(yè)計(jì)算，如基因測(cè)序，以及端側(cè)的個(gè)性計(jì)算，如耳機(jī)、手機(jī)，一起構(gòu)成了未來智能時(shí)代的計(jì)算形態(tài)。AI 無處不在，不只在云上，還在終端上。在端上面的 AI，以每年 40% 的復(fù)合增長率在增長，所以端上 AI 也非常重要。

　　第三個(gè)，云邊端之間需要高效的協(xié)同。

　　中心側(cè)負(fù)責(zé)通用模型的計(jì)算，為端側(cè)的個(gè)性化計(jì)算和邊緣側(cè)的專業(yè)化計(jì)算，提供協(xié)同支撐。

　　平頭哥的孟建熠也有相似觀點(diǎn)，他認(rèn)為芯片行業(yè)呈現(xiàn)出的趨勢(shì)表明，未來的創(chuàng)新將會(huì)是基于云和端的深度協(xié)同創(chuàng)新。未來越多越的產(chǎn)品不僅僅要實(shí)現(xiàn)端側(cè)的智能，也要實(shí)現(xiàn)云側(cè)的智能，任何的產(chǎn)品都會(huì)以數(shù)字孿生的形式存在。這也就要求芯片行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)生相應(yīng)的改變。

相比云端 AI，邊緣 AI 更大

　　根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)顯示，2025 年全球每天每個(gè)人與聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互動(dòng)的次數(shù)將近 4800 次，平均每 18 秒將產(chǎn)生一次互動(dòng)。更多的互動(dòng)，意味著更多的數(shù)據(jù)。全球數(shù)據(jù)分析總量將在 2025 年增長至 5.2 ZB，是原來的 50 倍。超過 25% 的數(shù)據(jù)將成為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)將占其中的 95%。未來 IoT 整體的市場(chǎng)會(huì)非常龐大，聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備還會(huì)越來越多，這些設(shè)備在一天里將產(chǎn)生 65G 的數(shù)據(jù)。

　　最近，市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) ABI Research 發(fā)布了兩份報(bào)告，詳細(xì)描繪了邊緣和云端的 AI 芯片市場(chǎng)狀態(tài)。

　　其中一份報(bào)告聚焦于快速成長的云端 AI 推理與訓(xùn)練服務(wù)應(yīng)用，預(yù)期該市場(chǎng)在 2024 年將從 2019 年的 42 億美元成長至 100 億美元。

　　另一份報(bào)告則聚焦于邊緣 AI 市場(chǎng)，指出邊緣 AI 推理芯片市場(chǎng)在 2018 年的規(guī)模為 19 億美元；而邊緣訓(xùn)練市場(chǎng)在同一年度的規(guī)模只有 140 萬美元。雖然邊緣 AI 訓(xùn)練市場(chǎng)目前還很小，但在 2019 年至 2024 年之間，整體邊緣 AI 市場(chǎng)規(guī)模估計(jì)可達(dá)到 31% 的復(fù)合年平均成長率(CAGR)。

　　更應(yīng)關(guān)注的是由邊緣 AI 開啟的巨大市場(chǎng)。具體而言，ABI Research 認(rèn)為邊緣 AI 將覆蓋三大利基市場(chǎng)：

　　第一個(gè)利基市場(chǎng)是基于異構(gòu)運(yùn)算的機(jī)器人。

　　第二個(gè)利基市場(chǎng)是智能工業(yè)應(yīng)用，包括智能制造、智能建筑與石油天然氣等領(lǐng)域。

　　第三個(gè)利基應(yīng)用是在“非常邊緣”的地方，也就是將超低功耗 AI 芯片嵌入到傳感器與其他廣域網(wǎng)上的小型終端節(jié)點(diǎn)。

　　就在本周，Linux 基金會(huì)總經(jīng)理 Arpit Joshipura 拋出一個(gè)非常激進(jìn)的預(yù)測(cè)，他認(rèn)為在 2025 年邊緣計(jì)算將會(huì)超越云計(jì)算。

　　無論這一預(yù)測(cè)能否成真，邊緣計(jì)算的崛起，引起了云計(jì)算巨頭們的極大重視。

　　雖然云計(jì)算的幾大巨頭保持明顯的領(lǐng)先位置，但排序仍在動(dòng)態(tài)變化，領(lǐng)先只是暫時(shí)。如果一步踏錯(cuò)，就有可能滿盤皆輸。

　　以亞馬遜為例。在云計(jì)算服務(wù)上，亞馬遜雖然依舊處于霸主地位，但根據(jù)最新財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示來看其增速依舊在放緩。據(jù)亞馬遜最新財(cái)報(bào)顯示，亞馬遜云計(jì)算服務(wù) AWS 第二季度營收為 83.8 億美元，同比增長 37%，去年同期增速為 49%。在云計(jì)算發(fā)展趨勢(shì)越來越迅速的環(huán)境下，亞馬遜的云服務(wù)業(yè)務(wù)卻放緩了腳步，這勢(shì)必將影響他的發(fā)展勁頭。

　　在云端，亞馬遜推出 AI 芯片，不僅可以擺脫對(duì)少數(shù)供應(yīng)商的高度依賴和束縛，還可以降低成本，進(jìn)一步鞏固優(yōu)勢(shì)。

　　在邊緣，AI 芯片有利于推進(jìn)亞馬遜在 B2B 和 B2C 領(lǐng)域的滲透。 

　　比如在智能家居這個(gè)市場(chǎng)，亞馬遜以 Alexa 和 Echo 系列智能音箱為開端，現(xiàn)在已經(jīng)奠定了在智能家居里面的基礎(chǔ)。無奈競(jìng)爭者眾多，例如谷歌就在亦步亦趨，對(duì)于亞馬遜來說，通過定制芯片可以更便捷的打造自己的差異化方案，這點(diǎn)顯得尤為重要。

寫在最后

　　算力革新是手段，數(shù)據(jù)增值是目的。

　　如果說云邊端全棧芯片正在引發(fā)的算力革新，屬于智能時(shí)代生產(chǎn)力的變革，那么更應(yīng)該關(guān)注的是生產(chǎn)關(guān)系的變化，也就是企業(yè)之間將以何種方式協(xié)作，讓數(shù)據(jù)能夠被高效使用。

　　云計(jì)算巨頭的自研芯片將會(huì)服務(wù)于自己的業(yè)務(wù)和生態(tài)，他們都沒有將芯片銷售作為商業(yè)模式，而是致力于拉通由硬到軟、由芯片到應(yīng)用的整個(gè)垂直架構(gòu)。智能設(shè)備連接帶來的數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)的方式承載于開放平臺(tái)之上，更容易橫向貫通不同 AIoT 應(yīng)用企業(yè)或服務(wù)商之間，基于整體數(shù)據(jù)服務(wù)的分工與協(xié)同。

　　一直以來，物聯(lián)網(wǎng)硬件和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重要性都被低估了。過去幾年大家都在喊著設(shè)備先聯(lián)網(wǎng)，但是發(fā)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)后產(chǎn)生了一大堆數(shù)據(jù)沒法變現(xiàn)。現(xiàn)在如果大家還在想著設(shè)備先智能、先 AI，就仍然不會(huì)在數(shù)據(jù)和應(yīng)用變現(xiàn)方向產(chǎn)生突破。

　　在剛剛結(jié)束的云棲大會(huì)上，阿里通過一些實(shí)際案例，展示了數(shù)據(jù)“升維”的潛力，從單一的數(shù)據(jù)感知、邁向 AIoT 的多維感知，將人的數(shù)據(jù)、車的數(shù)據(jù)和社會(huì)公共服務(wù)數(shù)據(jù)打通，探索利用應(yīng)用業(yè)務(wù)合作，達(dá)成創(chuàng)新變現(xiàn)的可能性。

　　比如阿里將搭載斑馬智行系統(tǒng)的智聯(lián)網(wǎng)汽車與云棲小鎮(zhèn)智慧停車系統(tǒng)打通，只要汽車駛?cè)脒`章區(qū)域違規(guī)停放，被違章監(jiān)控探頭成功鎖定識(shí)別后，違停預(yù)警系統(tǒng)在 20 秒左右便會(huì)發(fā)出預(yù)警通知，通過車機(jī)語音和手機(jī)短信的方式提醒車主及時(shí)駛離，并推送周邊停車場(chǎng)以及泊位信息，引導(dǎo)車主有序停放。

　　這套“智慧防違章”系統(tǒng)不僅大幅度降低了違停發(fā)生率，減少車主因?yàn)榕R停產(chǎn)生的罰單，也減輕了城市管理基層工作人員的負(fù)擔(dān)，降低了疏導(dǎo)交通的成本，提高了城市運(yùn)行效率。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，“智慧防違章”系統(tǒng)讓杭州云棲小鎮(zhèn)區(qū)域違停率下降了 37.8%，車位周轉(zhuǎn)率提升了5%。更重要的是，這是一個(gè)城市管理實(shí)現(xiàn)違停“硬性執(zhí)法”到“柔性執(zhí)法”的有效轉(zhuǎn)變，運(yùn)用數(shù)字化和智能化實(shí)現(xiàn)人性化服務(wù)。

　　在這個(gè)場(chǎng)景中，通過物聯(lián)網(wǎng)硬件有效采集和綜合利用各種數(shù)據(jù)，成為關(guān)鍵能力。其中涉及到各種角色，包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的提供者、數(shù)據(jù)價(jià)值的獲得者、合作與協(xié)同的撮合者…大家如何各取所需、共享收益？新型生產(chǎn)關(guān)系中不同角色的定位和分工還在重構(gòu)和裂變的過程中。