以機器學習尤其是深度學習為代表的人工智能技術已經進入產業階段，IDC 26日發布報告預測，到2020年全球 AI 和認知系統的采用為企業帶來的收入將超過 470 億美元。ARM在移動通信市場之外，不斷推動于服務器市場的發展，近來對于人工智能領域也是青睞有佳。日前ARM執行副總裁兼大中華區總裁吳雄昂在接受《中國電子報》采訪時表示，在悄然發展多年之后，人工智能技術正不斷加快步伐，除了在“云端”不斷強化處理器的深度學習能力、情感能力之外，也開始走下云端，逐步進入設備端，以滿足人們在終端設備上對實時性AI處理的需求。隨著智能手機增長的減緩，人工智能將是半導體下一個重要的市場。

　　將人工智能推向終端設備還需5年

　　人工智能的力量才剛開始顯示，現在人工智能還不能解決想要解決的很多問題，依然處于商業化的早期階段。但是，一些創新仍然十分令人激動，隨著技術的發展，人工智能將得到更加普及的應用，比如自動駕駛、語音識別，進而產生更高的價值。

　　人工智能的發展領域一是在云端應用，另一個領域是在終端設備之中。在看好人工智能在云端運用的同時，也在看好其在終端領域的應用，預測人工智能在學習云端模型的成熟，大概還要兩年左右時間，如果將它推向終端設備之中，估計還需要五年左右的時間才能完成。人工智能的感知能力和決定能力需要大量的計算量，對于終端處理能力有著更高的要求，對于芯片功耗和尺寸也是一個挑戰。

　　人工智能的基礎技術主要依賴于云計算技術和大數據技術。在這方面，國內市場的規模十分巨大。產業界對待云計算技術和大數據技術已不同于早期單純地學習和模仿的業務模式，而是越來越務實地接納它，不斷挖掘其中蘊藏的巨大價值，并依據服務性質的不同，構建出人工智能的基礎平臺。人工智能聯網其實關乎于人類歷史，物聯網通過數字化以后人工智能才會真正有足夠的數據跟訓練或者足夠感知能力做這些事情。半導體對人類的貢獻非常大，把非常復雜的計算做到了平民化，大規模生產，這是人工智能發展的基礎，無論是云端運算，還是應用于終端，成本都是進一步發展的前題。

　　成本和靈活性是ARM開發服務器的優勢

　　ARM公司近年來不斷推進在服務器市場的發展，ARM的技術優勢是專注于低功耗的小核心，其通過授權方式構成生態圈，硬件開發成本低。雖然許多服務器廠商很看好ARM服務器的未來，但是由于此前沒有成熟的生態支持，缺少上下游的支持，這是許多服務器廠商對ARM服務器都持有觀望態度的原因。對此，吳雄昂認為，ARM產品在部分市場具有優勢，比如企業局域網市場等。同時在成本和靈活性上具有優勢，ARM服務器的生態建設近來也取得很大的進展。在嵌入式領域所積累的經驗與模式在服務器領域仍存在價值。

　　針對中國發展高端芯片，吳雄昂認為一個是可以從CPU或者GPU架構設計入手，另外還應注意工藝設計和生態配套。這三點決定了高端芯片的發展是否順利。