摘要：智能硬件的核心在于“大脑”而并非处理器。
我们处在一个科技发展的速度比之前任何时候都要更快，同时科技发展的成果结晶比之前任何时候都更容易被普通人享受到的时代里。每个人都可以轻松购买到价格不一智能手环，帮助自己记录运动和生活的轨迹；或者用比玩具稍贵一点的价格购买到一台无人机——这可比孩童时代折纸飞机玩，做飞行员的梦想来的现实多了。
摩尔定律对此有极大贡献。它归纳了以附着了数以亿计晶体管的硅晶圆为原料的处理器，其计算能力和价格的发展方向随着时间推移的定律：计算能力越来越强，尺寸越来越小，价格越来越低。
一款79元人民币的廉价手环能够在一次充电之后运行长达1个月的时间，记录佩戴者的运动，同时在手机向其发出信号时还可以控制内置的震动器震动；一台巴掌大小的手机，却可以比20年甚至10年前的超级计算机处理性能都要强得多。处理器（在本文中大部分时候指代SoC，包括处理器、板载通讯和其他模块的“芯片组”）的存在，和其功能进化/尺寸减小/价格跳水，使得世界上越来越多的设备具有了基础的“智能”，并被互联网连接了起来。
人们正式进入了智能的时代，然而可穿戴硬件的智能性却没有想象中那么“智能”
芯片技术厂商，如英特尔、ARM、高通等公司，是绝大部分智能设备处理器的制造者，分别属于 PC 和移动时代。但是，在万物智能的时代里，他们也并未落下。
为全世界超过 85% 的 PC 机提供处理器的英特尔在今年开始针对硬件创客（maker）力推基于 Atom 处理核心的 Edison 计算平台，该计算平台尺寸细小，计算性能强大，功耗极低，可被设计成机器人的处理核心，已经有中国公司在基于 Edison 设计机器人大脑；另外，英特尔还开始推广了 Quark 超小型处理器，希望能驱动更多的可穿戴设备。
高通最近也宣布推出了一款为无人机专门开发的芯片组“Snapdragon Flight”，基于2年前的移动芯片组旗舰产品骁龙801进行了定制：四核2.26GHz 处理核心、支持Wi-Fi 和蓝牙传输，内置全球卫星导航系统，支持录制的视频分辨率增加到了4K，以及高通近两年旗舰芯片标配的快速充电功能。根据高通的产品管理副总裁拉吉·塔鲁里透露，产品从构思到推出一共只经历了一年的时间，“很多客户都来问我们有没有无人机芯片，我们也认为这里有市场”。
高通推出的 Snapdragon Flight 设计指导平台
ARM 最近也在推广可应用于更广泛的物联网行业的芯片设计。基于其研发的 Cortex-M 系列芯片，能够让更多的小型物品（比如运动手环、小型机器人、身份识别证件等）具备足够强大的运算和通讯功能。Cortex-M 系列的最大优势是功耗低，根据 ARM 在台北电脑展上的演示，部分型号芯片驱动的设备，可以单纯依靠小型纽扣电池就可以运行数月甚至数年之久。
你可以看出，在英特尔、ARM 和高通这一类相对更传统的芯片厂商的理解里，新硬件的计算核心主要追求的是尺寸小、低功耗和性价比。
但还有另一类厂商，他们的研发思路和传统芯片厂商有所不同。在他们看来，以无人机、可穿戴硬件和机器人为代表的新硬件设备，不应该被单纯理解为新形态的计算设备，它们与人类的关系更亲密，因此应该具有更聪明，更接近人脑的处理和运算方式，而不是单纯的计算力（processing power）。
前百度深度学习实验室（IDL）主任余凯在离职之后创立了地平线机器人科技（以下简称地平线），致力于基于人工智能技术研发具有上述新处理方式的芯片。他认为，应用于机器人、无人机和可穿戴硬件的芯片应该具有感知、分析和决策的能力，这需要一种全新的处理器。
在他看来，简单地将芯片厂商提供的桌面型或者移动型缩小放到机器人、无人机或者手环里，并不是一劳永逸的解决办法。现在，地平线正在和一家位于中国，具有 ARM 背景的硬件加速器合作，从 ARM 提供的硬件和帮助开始研发，但余凯确认，地平线最终生产出来的芯片不会采用现有的主流架构，不会是一个在架构在 x86 和 ARM，或者性能和调优方向在 PC 和移动中间夹着的处理器，“将会具有我们自主的全新架构。”他对 PingWest品玩记者说。
余凯
随着科技世界步入“后摩尔定律时代”，狂飙的计算力逐渐遇到了瓶颈，在性能、续航和尺寸之外，人们开始对电子设备有了新的期待。
怎样才算先进的无人机？基于机器视觉、红外或对光的探测，它们可以在设定路点（waypoint） 的基础之上根据实境里的障碍状况微调自己的飞行姿态和轨迹，并且这一切都不需要飞行员在手柄上控制；先进的手环是什么样？暂时想不到，但至少不应该把吃快餐时候的手部运动计算到步数当中；先进的机器人？或许，有一天他们真的能够具有意识，意识到自己的存在，并且能够帮助人类做出正确的决定——除了毁灭人类自己之外。
这都需要一种适用于新硬件产品的大脑芯片的出现。现有的芯片技术已经很不错，运算能力强大到可以不依赖云计算，完全在本地运行类人工智能，多接口能力也可以处理多种感知类硬件提供的数据，并辅助做出一些基础的决策。这也是为什么我们也看到，针对于完全崭新形态的机器人大脑研究，依然需要从现有的 x86、ARM 架构开始。所幸，FPGA（一种不同于现有主流芯片的可编程芯片），以及专门面向机器视觉计算调优的芯片技术（比如 Movidius），已经为机器人大脑研究提供了可借鉴的先例。
不谈技术细节而做出纯粹预测的行为更像是科技巫学，但我们还是可以期待，有一天人类能研究明白人脑的处理方式，按照感知、分析和决策为主要功能设计出机器人大脑，让机器人、无人机和可穿戴设备变成真正的智能硬件。
（from：光谱，PingWest中文网）
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