各大科技巨头都在布局AI，跟所有技术一样，越到后面就越需要深耕细作，从百度大脑日前发布多项AI硬件新品这一动作来看，硬件将是AI落地的下一个重要场景，让硬件拥有本地化AI能力将是未来的发展趋势，百度也正在端上AI发力。
1月16日，在“硬件之都”深圳，百度大脑发布13项全新硬件产品与服务，包括AI能力开放与模型生产、端计算加速及软硬一体套件、硬件产品评测与接入、以及AI市场售卖产品赋能与商业闭环，基于百度AI硬件平台，百度大脑与合作伙伴一起发布了端计算工具与计算卡、多款视觉模组、视觉开发套件、语音开发套件以及硬件评测与认证服务，基于百度大脑AI硬件平台的多款硬件产品已经落地。
罗超频道（欢迎关注个人微信luochaozhuli）专程从广州去深圳参加其发布会，正是想去看一看现在AI在硬件上落地的情况——深圳被称作“硬件硅谷”，要看这个自然要去深圳，我想这也是百度在深圳发布AI硬件新品的原因。从发布会现场情况来看，在云端沉淀多年后，AI正在通过硬件向“端侧”下沉，率先抓住这一趋势的百度通过做生态的方式进行布局，抓住了终端设备的痛点。
IoT时代端上AI将爆发
端上AI的“端”，指的是终端，或者终端侧，端上AI的意思是让终端自己或者终端侧负责AI计算，与云端AI协同。
曾几何时，AI 学习需要大量的数据和计算，一定需要大规模计算机集群才能实现，正是因为此，AI计算基本都是在云端完成。
然而2017年iPhone X发布搭载的A11处理器给了行业一个新的思路：A11处理器自带神经网络单元，可以实现部分AI计算，iPhone X杀手锏功能FaceID正是基于A11处理器实现，同一年华为发布了麒麟970，主打AI芯片概念，荣耀手机则宣称自己是AI Phone。不过，需要AI能力的终端不只是手机，日前华为董事长任正非难得一见地接受了记者专访，他的一个说法呈现出未来AI世界的面貌：
“世界会变成一个智能社会，智能社会怎么感知呢？必须要靠终端，终端的感知要靠传感器、显示器。所以未来终端的路很宽广，包括物联网……手机只是终端的一个领域。”
正是因为此，行业内开始越来越多地尝试，将部分AI计算放在终端侧，华为、百度、谷歌和阿里等巨头都进行全栈AI布局。
预计到2020年，将有500亿个设备将连接到网络，IDC数据显示，2020年将有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储，传统云计算架构不能满足如此庞大的计算需求，短时间内扩容并不现实。数据在终端与云端见来回传递有物理延迟，不能满足实时语音翻译、无人车、智能闸机，还有一些场景根本不让连接外网，比如百度大脑在深圳发布会上展示的政务警务系统，智能安防设备，AI只能在终端实现，可见“端上AI”将会更加重要。
与此同时，AI芯片成为芯片的新品类，摩尔定律再次生效，AI芯片计算性能呈现指数级增长，这意味着终端侧的AI能力越来越强，可以实现越来越多的AI计算，甚至是离线计算，百度大脑现在强化对端上AI的布局，可以说是正当时。
百度正在端上AI发力
在AI成为基础设施级技术后，很多科技公司都在布局AI，甚至很多传统企业和创业者，也在尝试将AI用在业务中来提高效率、提升体验和创新业务。然而真正拥有底层AI技术的公司很少，这就形成了AI能力开放的商业模式，第一阶段主要是基于云服务的模式进行AI能力的开放，简单地说就是云平台集中进行数据的学习、处理和计算，再将结果返回给应用。
阿里在各行各业推出ET大脑，腾讯在产业互联网战略下推出各种智慧解决方案，百度是中国最早布局AI的科技巨头，在云端AI进行战略布局，百度大脑已成为AI行业基础计算平台，此外还有Apollo和DuerOS，去年底百度智能云事业部ACE升级为智能云事业群组ACG，表明百度加强云上AI建设的决心。
2019年百度大脑第一个大动作，就是在端上AI加快步伐，其在硬件落地的速度比外界预期的快得多，它不是发布一个一个的消费级硬件产品，而是与芯片商、模组商、方案商、集成商和品牌商一起，将百度AI能力内化到各种芯片、模组、设备和方案中，通过百度Inside的方式，进入到各种场景，从现场了解的情况来看，现在很多智慧零售设备、智能闸机、智能音箱、智能工厂、服务机器人、智能政务设备、ATM，可能用的不同厂商的方案，但底层很可能是Powered By百度大脑。
在IoT时代，这些硬件都有很好的市场前景，十分诱人。虽然有AI技术优势，百度却选择与硬件产业链伙伴一起做生态，核心原因在于两点：
一方面硬件产业链很长，对材料、芯片、模组、工艺等等要求都很高，不是任何一家公司可以做完的，只有不同玩家分工协作，各自发挥技术优势做好擅长的环节才行，百度大脑的优势就是AI技术，背后是百度多年来的AI布局、数据优势和成熟生态；
另一方面则是IoT智能硬件涉及到不同行业、不同场景、不同需求，硬件背后往往是解决方案，不是任何一家公司可以完全搞定的，正是因为此，百度大脑提供AI基础能力，让联盟中的合作伙伴一起来做AI硬件的落地。
对于硬件产业链来说，百度将AI技术开放且针对硬件做很多布局，可以说是雪中送炭，因为大多数硬件产业链玩家都不具备AI能力。
四年前，就有一堆“智能硬件”涌现，比如可穿戴设备、智能家居、智能电灯、智能温度计等等，但它们的“智能”更多是可以通过App操控，很多被证明是伪需求，今天AI技术成熟，“智能硬件”的“智能”会名副其实，百度大脑“一揽子”AI硬件产品的发布，将会加速硬件行业AI化。
端上AI究竟应该如何做？
端上AI作为一个新兴概念，要如何才能加速落地呢？这不是百度一家能回答的问题，而是一个行业问题，需要从多个维度发力：
1、端上AI不是任何一家公司可以单独实现的。
相对于软件而言，硬件产业链长得多，特别是面向行业的解决方案中的硬件，比手机这样的要复杂得多，比如单单是一个智能闸机，就涉及到很多环节、很多厂商和很多技术。正是因为此，要在各种终端上实现AI计算，就不只是算法这样的单一问题，而是系统性问题，百度大脑发布AI硬件新品正是基于这一判断。
李彦宏很早就提出AI落地一定要软硬件结合，百度自身也在布局硬件，比如发布的小度系列硬件已经跻身智能音箱第一阵营。在AI生态构建上，百度同样十分重视硬件，百度大脑有100多家硬件合作伙伴，分布在智能机器人、智能音箱、智能门禁、智能售货机等行业，以及方案商、芯片商、开发套件商、集成商、模组商和品牌商等不同环节。
百度大脑针对硬件端AI发布了12项新产品和1项新服务，比如端计算工具与计算卡、多款视觉模组、视觉开发套件、语音开发套件、以及硬件评测与认证服务等，很多是百度大脑与合作伙伴一起实现，比如赛灵思、奥比中光、FireFly。在发布会上百度大脑还成立了硬件生态联盟，首批成员包括赛灵思、奥比中光、慧谷航天、睿识、天启、华正联等芯片、模组、开发套件、终端设备全链路厂商。
这表明AI落地一定是平台+方案的结合之路：科技巨头负责搭建基础平台，社会化力量基于这些基础平台结合自己的客户资源和行业理解，做出对应的落地方案，不只是在AI硬件上是这样，在AI+行业中也一定是这样，因为科技巨头不可能面面俱到，正是因为此，我此前就判断AI产业化中会存在大量的“中间人机会”。
百度大脑不仅自己做硬件，也在走开放路线，做平台做生态，通过“中间人”来给硬件产业链提供基础AI技术，作为幕后功臣加速AI在硬件上的落地，这样的策略可以发挥自己的专长，也可以避免和硬件产业链玩家形成任何竞争，可以加强对硬件产业链玩家的吸引力和粘性。
2、端上AI也好，云上AI也罢，底层都是 学习算法。
不论是云、边还是端侧AI，底层都是 学习技术，只不过处理的数据类型、规模和场景不同而已，正是因为此， 学习依然至关重要，这一点也是百度的硬实力。
百度是最早战略布局AI的中国科技巨头，有大量的数据积累，有不断进化的 学习算法，有中国唯一的 学习开源框架PaddlePaddle，有顶尖的AI人才，更重要的是百度很早就将AI能力开放出来建生态，2016年百度大脑就已开放，此外还有各种应用级AI平台，这些都帮助百度形成了独特的AI生态，让AI算法有更多场景锤炼，同时拿到更多数据反过来加速AI算法进化，形成正循环。
这一次百度大脑发布的基于Paddle Mobile打造的零代码生成高性能端计算模型平台EasyEdge、视觉计算模块X-eye计算卡、高性能端计算卡EdgeBoard、人脸离线识别SDK2.0版、远场语音开发套件，无一不是基于百度的 学习、机器视觉、语音交互等核心AI技术。
正是因为有领先的AI技术所以百度大脑可以吸引深圳硬件开发者，甚至成为他们的唯一选项，罗超频道（欢迎添加个人微信luochaozhuli交流）跟现场开发者交流，就有开发者表示，虽然机器视觉技术很多公司都在做都在开放，但百度不只是有人脸识别或者机器视觉技术，而是有整体AI技术能力和数据优势，因此可以提供更加完整丰富的AI能力。
多项硬件新品的发布是百度大脑基于对端上AI兴起的判断，基于在软硬件结合上的生态优势，但最底层的逻辑，还是因为百度积累的 学习、机器视觉、图像识别等基础AI技术，这些技术也被应用在云上AI平台和智能边缘计算等产品中，形成全栈全场景全产业的AI能力。
任何科技公司做AI，不论是做云上还是端上都离不开基础AI技术，这是关键的关键。
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