人工智能在硬件及芯片层面不断创新被广泛应用的各个领域

随着科技的进步，人们对人工智能芯片的需求逐渐提升， 在可接受的功耗、成本限制下，解决深度学习巨大计算量的问题，人们开始设计研究专用的人工智能加速芯片。需要注意的是，人工智能芯片（或AI芯片）并不是芯片本身具有智能，而是用于加速深度学习算法的一种专用加速芯片。
人工智能被运用在各个新型的高科技领域。在很多场景下，即使是终端设备，我们也是需要这样的专用AI芯片的。比如无人驾驶汽车，并不能依赖于数据上传服务器，计算完成后再下载结果。汽车需要实时的、极低延迟的反应。再比如终端设备，它的特性决定了我们不可能使用大功耗的GPU，同时对芯片成本也有比较严格的要求。
人工智能芯片的应用场景可以分为以下4种情形，如下图所示：

人工智能的应用
人工智能是一个非常广泛的领域，也并不是一个新的概念。早在上世纪50年代，也就是计算机诞生不久，就已经有不少学者开始了这方面的研究，发展出了非常多的分支科。近十年来，这一名词更多地被提及则是因为深度学习领域取得的巨大进展，掀起了从算法、软件层面一直到硬件、芯片层面的不断创新。

人工智能涉及到的三个领域之间的关系：

1.人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为的学科，是最广义的一个概念，包括模式识别、规划推理、复杂系统、专家系统、模糊控制、自然语言处理等非常多的研究领域。但是现阶段能够实现的人工智能实际上并不真正拥有思维，只是表现起来类似人的行为，仍然属于弱人工智能的范畴。

2.机器学习（Machine Learning，ML），是人工智能的一个分支，研究如何让计算机不通过显式的编程而通过数据进行自主学习的能力。人工神经网络是这一领域众多算法的其中一个，一度并没有得到比较大的发展，直到深度神经网络算法的出现。

3.深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习的一个分支，同时也是二十一世纪人工智能爆发的最大的推手。深度学习是利用深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）来解决特征表达的一种学习过程。在图像、视频、语音识别领域，最新的深度学习算法已经做到了比人类更好的表现。 这来源于深度神经网络更多级数的隐藏层，如图二所示：

这些隐藏层互相连接，使得输入信息的特征能够被识别、提取和传播。
以上是今日国内专注单片机开发Enroo 带来的关于人工智能的相关分享。