世界职业围棋排名网（Goratings），刚刚公布的世界围棋等级分排名，中国棋手柯洁九段以3647分高居等级分世界第一，但在柯洁这位顶尖的围棋高手之前，还有个棋力近乎完美、人类短期内难以战胜的对手，那就是在不断升级的谷歌AlphaGo。

AlphaGo接连战胜人类顶尖棋手，掀起了新一轮的人工智能发展高潮，而像谷歌、百度、阿里、腾讯、脸书等诸多互联网巨头，j2直播，都纷纷在人工智能（AI）领域投入重注，尤其是AI、云计算、大数据，三者在产业逻辑上形成了铁三角支撑关系，全世界似乎都在尝试把AI全面云化，用云化AI作为助燃数字经济、推动数字化转型的重要动力。

但在MWC 2017上海站，我们却看到了中科创达诸多嵌入式AI的解决方案，为何中科创达选择了嵌入式AI的发展路径？嵌入式AI与云端AI在技术原理和应用场合有何不同？嵌入式AI的产业价值何在？带着这些问题，《老尚看科技》专访了中科创达副总裁杨宇欣先生。

大多数人都在做云端AI，为何中科创达为何选择嵌入式AI？

现在AI资源化、社会化、服务化的趋势越发清晰，无论是在近期阿里巴巴举办的云栖大会上海站所说的ET，还是2017腾讯云+未来峰会所谓的智慧云，其本质都是要把AI变为像自来水、电力、天然气一样的社会公共服务资源，用户拧开阀门或者打开开关，就可以轻易地使用云端AI了。现在无论是谷歌、亚马逊，还是中国的BAT，他们所选择的AI实现方式主要还是云端AI，用户的AI需求需要通过网络连接到数据中心来获得响应。而所谓的嵌入式AI，其最大的特征就是AI本地化，可以摆脱网络的束缚。

“其实云端AI和嵌入式AI，并不是对立关系，它们更多的是互补关系。”杨宇欣在接受采访时如此定义了嵌入式AI和云端AI的关系。杨宇欣表示，云端AI有数据中心强大的算力支撑，所以在前期的机器学习算法探索，用云端AI显然更合适，而在后期机器学习算法逐渐成型、成熟，那么就可以把这些算法放入嵌入式AI系统，在本地就可以获得AI服务。

杨宇欣对不同实现路径的AI做了一个生动的类比：云端AI就如同是通过输水管道而建的自来水供水系统，它可以给生产生活提供数量庞大、随开随用的AI服务；但自来水供水网络并不是覆盖每一个角落，比如说在野外或者在路上，我们如果有用水的需求，其实一瓶矿泉水就能解决问题，而嵌入式AI，则像是瓶装矿泉水一样，它解决的是用户开瓶即用、随时随地的AI服务需求。

在谈及中科创达选择嵌入式AI的初衷时，杨宇欣表示：“中科创达以往的主业就是做嵌入式智能操作系统，在智能操作系统技术方面有多年的研发投入和经验积累，在人工智能算法上有深厚积累，与上游芯片厂商也有紧密合作关系，中科创达的嵌入式人工智能平台提供了从芯片层、驱动层、操作系统层到算法层的一整套解决方案，就是为了提升智能终端设备在本地实时环境感知、人机互动和决策控制能力，而不是离开了网络支持，智能设备就得立马趴窝。”

在万物互联时代，嵌入式AI如何体现其独有价值？

5G商用，或许在未来三四年就可以实现，那么在万物互联的时代，嵌入式AI的价值，主要在哪些应用场景中才能够充分体现出来?

杨宇欣表示，万物互联如果真正实现以后，有一个衍生的问题，就是会产生数据大爆炸，据调研机构IDC预测，未来几年全球数据量年均增长率有望达到50%，到2020年全球的数据总量有可能达到40ZB，2020年中国的数据量预计为8.6ZB，有数据统计显示，中国2015年的移动数据量约为400TB，现有的网络基础架构虽然还会继续升级，但在万物互联带来的数据大爆炸面前，网络带宽依然会是一个很现实的瓶颈，所以把所有的数据汇集到云端，然后在云端处理之后在分发到智能设备，或许并不是一个最优的选择。

比如监控摄像头会产生大量的视频数据，但很多画面在很长时间内都是毫无变化的，如果把摄像头加入嵌入式AI，那么就以在源头上去重，根据算法只保留有价值的影像资料，atv，在本地就实现了一次数据清洗和去重处理，这可以大大节约存储和传输成本，像这个场景就可以充分地体现嵌入式AI的商业价值。

图注：智能驾驶模拟体验