北京时间1月16日,InfoQ获悉:苹果公司以约2亿美元的价格,收购了西雅图初创公司Xnor.ai,该公司是一家专业致力于研究设备人工智能技术的公司,在边缘计算领域提供多种解决方案。
Xnor,一家名不见经传的初创公司,如何能让苹果公司以2亿美元的价格收购?解释这个问题之前,还是先来了解了解这家公司是做什么的。
据了解,Xnor致力于将高效的AI引入边缘设备,例如相机、汽车、无人机、可穿戴设备以及IoT设备。该公司推出的Xnor平台可以使产品开发人员在各种移动和低能耗设备上运行复杂的深度学习算法,之前这类运算只可以在云上进行,并且在此过程中,数据将会得到完全保密。
消息人士称:苹果未来可能会将Xnor.ai的技术整合到未来的iPhone机型中,改进Siri以及其他基于人工智能和机器学习的任务——与此同时,近期苹果因为手机设备的隐私安全问题与美国联邦调查局处在对立状态,Xnor的安全技术在未来或许能够派上大用场。
虽然目前收购的双方均对此事没有发布任何声明,但是Xnor的官网已经清空了所有内容,只留下了一条联系邮箱和公司的标语:
AI、边缘计算、数据安全、低功耗,当这几个关键词放在一起,苹果在边缘计算领域的野心也逐渐显现了出来。随着5G全球化进程越来越快,苹果作为手机厂商之一怎能放过这个好机会——当然,它的竞争对手也没有闲着。
边缘计算的重要性随着5G的普及而愈发突出,尤其在手机厂商的眼里,如何让复杂、高算力、高能耗的人工智能模型稳定地运行在手机端,是他们关注的重点。当然,边缘计算的能力远不止于此,也正因为这样,科技巨头们在边缘计算领域的布局进入了逐渐白热化的竞争阶段。
英特尔自2016年开始重组、转型,经过三年的努力,2019年的英特尔迎来了一些小规模的爆发,不仅发布了一系列新品,还在人工智能、量子计算等领域有了进展。
2019年,英特尔在AI与边缘计算领域重点发布的Nervana NNP-T(培训)和NNP-I(推理)和Movidius VPU(边缘)芯片展示了英特尔的决心。英特尔提供的数据显示,其在智能边缘领域未来的机会要比数据领域大3倍,此外,到2022年,AI芯片市场规模或将达到400亿美元,而其中边缘芯片将会占到75%,因此边缘芯片的重要性绝不能低估。
在软件方面,英特尔也推出了用于计算机视觉边缘推理的OpenVINO工具包。
此外,2019年英特尔收购了与IT基础设施和服务提供商Pivot Technology Solutions公司签署最终协议,将收购后者旗下的Smart Edge智能边缘平台业务。
作为加速计算芯片的领导者,英伟达一早就嗅到了边缘计算发展的苗头。
2019年,英伟达发布了面向终端以及边缘端的Jetson系列产品:机器人开发者工具箱Jetson Nano、号称“全球尺寸最小、功能最强”的边缘AI超级计算机Jetson Xavier NX等等;去年5月,英伟达还发布了用于边缘实时计算的服务器:EGX,将实时人工智能引入网络边缘,利用传感器收集数据,然后将数据发送到云连接的数据中心。
在年底的GTC China大会上,英伟达CEO黄仁勋曾表示:
英伟达的AI能力,从云端覆盖到边缘,涉及各行各业,有面向训练的DGX系列产品、面向云端的HGX系列产品、面向AI与端侧的EGX系列产品,以及面向自动驾驶的AGX系列产品。
在这样“全领域覆盖”能力的加持下,英伟达在边缘计算领域的发展也是有着不小的优势。
2018年的Google Next大会上,谷歌披露了两款全新硬件产品:一款开发单片,外加一款 USB 加速棒。2019年3月,两款产品以“Coral”的名号推出了“Beta 测试版”,分别是Coral USB加速棒与Coral开发单片。
作为这两款产品的核心,谷歌的Edge TPU扮演着关键角色——这款专用ASIC旨在将机器学习推理能力引入边缘设备。在今年的CES大会上,Coral又推出了多款产品,比如包括了Edge TPU ASIC的多芯片加速模组Accelerator Module。
虽然谷歌尚没有公布对边缘计算的详细规划,但是从这一系列产品上不难看出,谷歌已经在暗暗发力。
边缘计算的竞争中自然是少不了中国企业的身影,华为就是其中之一。
2018年,华为推出了基于达芬奇架构的Ascend(昇腾)系列芯片:昇腾310与昇腾910。Ascend 310更多用于端侧和边缘侧,也可以用在云端;Ascend 910则更多用在云上,提供更强大的数据算力;软件方面,华为推出了智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)、EC-IoT解决方案等;同时,一直致力于5G发展的华为拥有着得天独厚的优势,在边缘计算领域的发展也值得期待。
5G市场正在不断增长,边缘计算、IOT、自动驾驶等技术也乘着5G的东风,准备扬帆起航。除了上述企业外,高通、百度等企业也纷纷在边缘计算领域有所规划,并推出相应的芯片产品和软件解决方案,边缘计算的“战场”正在不断扩大,但谁能抢夺先机,占据领先地位,尚未可知。
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