工研院IEK項(xiàng)目經(jīng)理侯均元表示，人工智能將在各行各業(yè)帶來(lái)變革，從而改變未來(lái)的走向。 傳統(tǒng)人工智能運(yùn)算的硬件架構(gòu)，主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現(xiàn)場(chǎng)可編程數(shù)組(FPGA)等。
過(guò)去人工智能的成本非常昂貴，因其執(zhí)行的算法是仿真人腦運(yùn)算，也就是龐大的平行運(yùn)算，這與現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的運(yùn)算模式是*不同的。 目前市面上已出現(xiàn)不少的人工智能芯片，像是英特爾的Intel Xeon Phi、NVIDIA的人工智能超級(jí)芯片Tesler P100 GPU等，且價(jià)格有下降的趨勢(shì)。

　　侯均元指出，特定領(lǐng)域的人工智能系統(tǒng)，由于應(yīng)用背景需求明確、深厚之領(lǐng)域知識(shí)、模型建立計(jì)算簡(jiǎn)單可行，在單項(xiàng)測(cè)試之智能水平，目前已可超越人類(lèi)智能，在許多領(lǐng)域取得具體成效。 如今的技術(shù)挑戰(zhàn)在于，如何發(fā)展低功耗、高準(zhǔn)確率的認(rèn)知計(jì)算，包括新型運(yùn)算架構(gòu)電路設(shè)計(jì)、算法等。 未來(lái)人工智能芯片將由特定的算法加速器，來(lái)加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neutral Network)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recursive Neutral Network)在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 而芯片的大優(yōu)勢(shì)，在于其成本與功耗降低，將大幅提升人工智能算法的運(yùn)行效率。
雖然目前人工智能領(lǐng)域的主流研究是在服務(wù)器上的人工智能運(yùn)算，但有越來(lái)越多應(yīng)用產(chǎn)品須在終端上進(jìn)行實(shí)時(shí)運(yùn)算，此種運(yùn)算架構(gòu)稱為邊緣運(yùn)算。 這個(gè)發(fā)展趨勢(shì)將改變整體人工智能運(yùn)算系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)與技術(shù)需求。
此外，隨著人工智能技術(shù)陸續(xù)導(dǎo)入，也促使物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，升級(jí)為各種AIoT智能機(jī)器。 其中，服務(wù)型機(jī)器人將成為AIoT新戰(zhàn)場(chǎng)。 IFR預(yù)估，服務(wù)型機(jī)器人2015～2018年產(chǎn)值約196億美元，而居家服務(wù)機(jī)器人占74%、娛樂(lè)休閑型機(jī)器人占26%。 而2017年將是這兩款機(jī)器人百家爭(zhēng)鳴的一年，居家服務(wù)機(jī)器人如Amazon Echo、華碩COCOROBO，以及美國(guó)Jibo、法國(guó)Buddy，將扮演智能家庭中樞。