不做云计算都不好意思说做的是AI，这句话不能完全成立，但也从某一个角度说明了云对于AI是何等的重要。这一波的AI风口中，云计算成为各家竞争和布局的关键。一方面是AI的计算、存储和机器训练大都需要在云端完成，另一方面，大平台也需要通过云去给创业者和产业赋能，完成在B端的布局。
然而，在这样的背景下，近几年把AI芯片当做布局关键的Google却布了一个另类的局。
近日，Google推出了Edge TPU芯片，该芯片能让传感器和其他设备高效处理数据。以LG为代表的消费电子类产品制造商们开始尝试使用这一芯片进行测试。据介绍，Edge TPU尽管计算强度没那么大，而且是独立运算，但效率和能耗是其关键优势。
Google早在2015年就推出了TPU，用来加速自家数据中心的工作负载。将AI芯片作为关键目标后，开始投入大量的研发精力去建造数据训练模型。当大型运算芯片成为竞争的焦点时，Google在继续TPU战略的同时，向另一个新的领域布局，发布了Edge TPU芯片。
在业界看来，Google推出的Edge TPU很可能会在未来引发一系列的"颠覆云计算竞争"，因为将一部分的数据运算从云端下放到终端设备上后，成本和效率优势就会显现的非常明显。 以工业检测为例，由于监测终端的设备采用了Edge TPU，处理效率将提升到每秒200张图像，准确率也从50%提升到99.9%。
Edge TPU的推出，让业内不仅仅关注大型的云端计算，边缘计算再次成为关注点。AI与物联网的结合，再一次被看好。
早在去年高通公司的刘学微就提醒创业者，AI刚刚兴起，很多公司在关注自动驾驶，或到ImageNet ILSVRC比赛上去显示实力，或进行下棋。但更值得关注的是AI能为人们带来什么，例如手机、物联网终端等市场机会更值得去关注。刘学微拿最普遍的手机举例，他指出，现在中国市场每年约卖出有6亿部手机，如果有十分之一的手机用上AI算法实现某些功能，这个领域的市场规模对创业者来说是非常可观的。围绕手机的输入和输出，以及主动推荐等应用，每个市场都有巨大的潜力。
相比云计算，手机这一终端的AI市场更大，对企业来说更容易参与进来。另外，除手机之外，智能家居、车载设备等终端的AI需求更是一个数倍于手机的市场。在高大上的云端之外，传感器终端为代表的边缘计算市场机会更多，对于企业来说也更加务实，因为在成熟设备的基础上加入AI算法，借助现有的销售渠道和消费者已有的认知进行产品推广，就避开了从零到一的过程，对于非BAT的企业来说，这是更加务实靠谱的市场机会。
在Google发布边缘计算的芯片前，已经有很多企业开始在这一领域布局。表现最为明显的是家居、家电企业，除了海尔、长虹这类为消费者提供整体AI家居系统的企业之外，很多互联网企业也加入了这场AI硬件入口之争。"AI+物联网"的模式正在变为现实。
据智研咨询发布的《2017-2022年中国物联网市场现状分析及投资策略研究报告》显示，全球物联网市场规模在2018年有望达到1036亿美元，全球所使用的物联网设备数量到2020年将增长至208亿个。这一背景下，到2020年，中国物联网整体规模将有望达到18300亿元。
Google推出Edge TPU，并不意味着要ALL IN终端芯片，而是在TPU之外，实现云端和终端传感器之间的全面布局。因为未来的AI是云端和传感器之间的平衡。传感器端的边缘计算将承担更多高频且与交互业务关系不大的计算，这样不仅能够提高整体的效率，降低能耗；还可以使与核心交互业务有关的计算依然在云端进行。随着AI应用的逐渐普及，云计算和边缘计算的平衡，也将成为考验产品经理和研发团队的一个重要指标。
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