随着低功耗广域网无线技术日益发展，它解决了物联网大规模部署需求，为各种智能设备提供低功耗、远程连接等，从而推动信息科技向万物互联延伸，而IoT＋AI等技术广泛应用，促使万物互联向万物智能转变。
在万物智能时代中，适用于各种智能设备的芯片成为关键所在，高性能AI芯片、用于数据采集的物联网芯片相继面世，包括高通预测，今年物联网芯片将能为公司带来10亿美元收入，AI芯片被广泛部署数据中心、无人机和机器人等行业，为英特尔带来超过10亿美元收入。
（一）
英特尔推出全新Movidius VPU视觉处理单元，这是全球第一个配备专用神经网络计算引擎的系统芯片，可用于加速端的 学习推理，比如无人机、机器人、智能摄像头和虚拟现实等智能设备。
计算机视觉和 学习正在成为我们日常生活中的数十亿设备的标配，与此同时，VPU芯片和微软人工智能平台Windows ML结合，开发人员利用VPU可以在Windows客户端上构建和部署下一代 神经网络应用，让客户端的应用程序和核心操作系统更加智能化。
针对人工智能领域的创新，英特尔不断延伸技术布局，投资和收购无人驾驶方案提供商Mobileye、 学习和神经网络芯片与软件领域的领导厂商 Nervana、以及计算机视觉公司 Movidius等，以此开发定制的芯片来满足人工智能特殊需求，提升了在AI芯片的竞争力。
例如Mobileye作为自动驾驶领域核心玩家，EyeQ4无人驾驶芯片，可以实现每秒钟25亿运算，能够支持L4－L5级自动驾驶。特别英特尔车载计算产品与Mobileye系统芯片相结合，使得英特尔处在自动驾驶技术变革最前端。
还有英特尔 Movidius神经计算棒，基于USB模式的 学习推理工具和独立的人工智能加速器，为广泛的边缘主机设备提供专用 神经网络处理功能。外形小巧的Movidius神经计算棒专为产品开发者、研究人员和创客设计，提供专用高性能 神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。
同时，英特尔Nervana神经网络处理器（NNP），这是业内第一个面向神经网络处理的芯片。利用Nervana技术，企业将能够开发全新的人工智能应用，以处理海量数据并让客户获得更好的洞察，实现业务变革。
（二）
不仅半导体厂商在加推出适用于物联网和人工智能芯片，与此同时，结合行业需求，科技巨头纷纷向芯片领域挺进，呈现巨头争雄局面，他们向不同应用方向渗透，从而提升企业自身竞争力。
在科技巨头当中，谷歌推出TPU芯片走在行业前列，物联网资深专家杨剑勇指出，TPU专为机器学习而定制的芯片，它的高效能以提高AI技术 学习方面的训练能力，如今谷歌TPU芯片已经在今年升级到第三代，相比第二代，TPU3．0性能提升了八倍，作为专为谷歌TensorFlow而设计的专用芯片，并不直接对外销售该款AI芯片，而是采用TPU（芯片）＋Cloud（云）＋TensorFlow（AI系统）组合方式向开发者开放，以云服务模式把AI能力分享给市场。
TensorFlow 是一种机器学习工具，主要用于构建 神经网络模型，作为开源 学习系统，在语音识别、自然语言理解、计算机视觉等AI领域得到广泛应用，并通过Cloud TPU上训练，开发者按需购买，早前有指出云端TPU以6．50美元／TPU ／小时计费。也有许多TPU免费开放给顶级研究学者使用，共同来推动开放的机器学习研究。不过，这种方式，或许将改变芯片销售模式。
另外，谷歌为提高本地AI处理能力，谷歌在这个基础上推出了Edge TPU芯片，这是谷歌面向智能终端首款AI芯片，核心用于边缘计算，也可以理解为Cloud TPU简化版，将谷歌强大的AI能力扩展到各种物联网智能设备上，让本地就具有AI处理能力。
（三）
华为同样也在积极拥抱人工智能，其AI发展战略，以持续投资基础研究和AI人才培养，打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础，面向内部，持续探索支持内部管理优化和效率提升，面向消费者，让终端从智能走向智慧。
华为要以全栈的能力、全场景的产品／服务，提供经济且充裕的算力，实现普惠AI。AI解决方案从技术功能视角，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。基于统一、可扩展架构的系列化AIIP 和 芯片，并发布昇腾910芯片，是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片，还有一款昇腾310，是目前面向边缘计算场景最强算力的AI SoC。
该芯片具备横跨云、边缘、端全场景的最优能效比，无论在极致低功耗的场景，还是极致算力的数据中心场景，昇腾系列都将提供出色的性能和能效比。同时，昇腾基于统一架构的全场景覆盖能力，将大大便利AI应用在不同场景的部署、迁移、协同。
华为打造无所不及的智能，构建万物互联的智能世界，并不直接售卖AI芯片，包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境，让AI无所不在。
华为对此做出预测，到2025年全球智能终端将达到400亿，智能助理普及率将达到90％，企业数据使用率将达到86％，智能将像空气一样无处不在。AI作为一种新的通用目的技术，人工智能将改变每个行业和每个组织。
最后
以 学习为核心的人工智能技术为机器学习带来革命性变革，不仅仅能够解决图像识别问题，且拥有非常强大的学习能力，随着计算能力的不断提升，无人驾驶变成现实，跨语言交流也将迈向无障碍，机器翻译和语音识别日益完善，让人们不用担忧出国语言沟通问题。在医疗领域，造福人类。
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