图片来源图虫：已授站长之家使用

来源：雷锋网(ID：leiphone-sz)

作者：大壮旅

雷锋网按： 9 月 18 日， 2018 世界人工智能大会·边缘智能主题论坛在上海召开，论坛以“边缘计算，智能未来”为主题，是 2018 世界人工智能大会的重要主题论坛之一。

地平线创始人兼CEO余凯在当天的演讲中强调：人类正从大数据时代走向大计算时代，边缘计算的趋势是全球互联网科技趋势“分久必合  合久必分”的结果。

“在PC时代，所有的计算都是在电脑上，是本地计算。随着互联网发展，数据越来越往云端、中央上转，计算慢慢从边缘集中到了云端。而从移动互联网开始到现在物联网时代到来，我们逐渐看到另外一个趋势——更多的计算又从中央往边缘迁移。”

同时他还预测，到 2025 年，每一千美金能够买到的算力相当于 1000 个T，足以支撑五级无人驾驶所需要的计算需求。如果基于此继续开发与之匹配的软件系统，预计到 2030 年，真正的五级的无人驾驶将成为可能。而技术趋势有趣的地方在于—— 1000 个T的算力正好和人类大脑的算力相当，这也是摩尔定律一个值得玩味的发展结果。

以下是余凯演讲全文，分享地平线在边缘计算方面的工作和思考，本文由雷锋网编辑(有删减)：

今天我们在这里一起探讨边缘智能，边缘计算——这个现在看起来已经越来越广受关注的行业共识。

城市是人工智能非常重要的场景，在这个场景中有交通、有驾驶、有大量的人机交互，计算一定是发生在数据爆发的场景里，而现在数据大量产生和爆发的地方就是在城市。

边缘计算之所以这么重要，是因为它确实会让城市的生活变得更加安全，更加美好。

AI未来的发展，必然会促进智慧城市的建设。边缘计算，会覆盖生活的每一天——从家里出发，在路上，在工作的场景里。毫无疑问，这里会产生大量场景和数据。

分享一个报告数据，预计到 2025 年，全球数据量将以 10 倍速剧增至163ZB，这个数据量远超过任何互联网公司现在所储备的数据量。

分久必合，合久必分，这在计算上也在发生。

在PC时代，所有的计算都是在电脑上，是本地边缘计算。后来随着互联网发展，数据越来越往云端、中央上转，计算慢慢转移到了云端，转移到了云端计算。而从移动互联网开始到现在物联网，我们看到另外一个趋势，更多的计算从中央往边缘迁移。这带来的好处就是实时性、可靠性，设备在离线的情况下还可以正常运作。

比如，自动驾驶汽车在路上跑的时候，过隧道的时候没有信号，车如何自动驾驶?一定要靠不依赖网络和云端的边缘计算。很多安防类的企业，他们有一些现在是靠WIFI联网处理，但是受信号和带宽影响很大，也需要边缘计算。   

这里核心的一点，大量的计算要在边缘，并不在数据中心。数据中心需要强大的供电系统，经常建在例如内蒙古等一些用电需求比较少的地方。而边缘计算一定要求低能耗，这就对边缘计算的处理器要求非常高。

边缘计算的AI处理器，可以说是今天我们整个智慧城市，自动驾驶的核心的技术基石。

我们强调边缘计算，是不是意味着我们的算力要打折扣?其实不是。

拿自动驾驶来说，自动驾驶分为 Level 到 Level 5 共 5 级，5 级就是全天全路况，全工况的无人驾驶。在这里有一个很有趣的趋势，自动驾驶每往上升一级，它的计算量就增加了一个数量级。

比如，产业界当前所处的阶段是三级自动驾驶，匹配的产业化的人工智能处理器处于差不多10T的算力阶段，而四级的自动驾驶到百T量级，再到五级的完全的无人驾驶的话，要到1000T。

这是什么概念?我们稍微回顾一下摩尔定律，过去一百年，平均来讲每一千美金大概能买到的算力是这样的增长的曲线(如上图)。

今天一千美金相当于一个iPhone可以买到的算力。从 2017 年开始，实际上摩尔定律也发生了新的变化，因为我们的物理制程已经开始变化，最近行业在攻克五纳米这样的制程。但是继续往上的话，会越来越难，因为原子是0. 1 纳米，人类在芯片制造工艺上已经逼近原子的极限，物理制程就不能继续推进摩尔定律往前发展。

今天，我们可以说是进入了“新摩尔定律”时代，要通过场景驱动，场景与任务、软件算法去驱动，这种架构模型使得摩尔定律能够继续往前奔跑。