中国人工智能的瓶颈 智能终端芯片

在当下科技飞速发展的时代，人工智能融入我们日常生活的程度不断加深如今越来越多的智能终端，例如智能家居系统、智能安防设备，与用户主要通过语音交互等途径实现使用，在让人们享受到了一定的便利的同时，也提高了对智能终端的期待：希望终端可以反应更敏捷、。

语音识别更准确、降低对网络的依赖、用电续航时间更长、体积更轻便等等，这些也正是目前市面上部分智能终端急需解决的痛点 而以上几乎所有问题，基本都与一个核心部件的技术水平息息相关，即智能终端的AI芯片 AI芯片的出现，与

深度学习技术的成熟及应用密不可分无芯片不AI，作为人工智能大潮中的底层核心部件，当前绝大多数的AI芯片都基于计算机经典体系结构——冯诺依曼架构，以指令或计算为中心进行优化设计，通过优化计算部分的资源来提升效能的。

CPU架构 但在实际使用中，因为存储数据到计算单元之间的搬运过程中，会产生数据资源和计算速度的损耗，致使计算能力与计算资源都大为降低所以，目前深度学习算法在芯片中最大的瓶颈，即来自存储墙问题与过去的大部分算法相比，过去的算法的计算复杂度较高，而深度学习的计算复杂度和存储复杂度的关系是倒置的，存储部分带来的性能瓶颈和功耗瓶颈远大于计算部分。

而芯片作为智能终端的核心器件，其功能和效率对于整体系统的性能影响极大；以上技术瓶颈的存在，也就必然导致了市面上现有的大部分智能终端，出现了使用功能上的各种局限：需要连接互联网、语音识别精度不够等等 智能终端的突破又主要归功

硬件处理能力和操作系统显然，硬件处理能力的提升仍然是依靠芯片芯片具有更高的数据处理效率与性能，才能使智能终端最终提供给用户更完整的功能和更便捷的使用体验 为切实解决这些用户体验痛点，探境科技另辟蹊径，提出了一个具有行业颠覆性的架构方案：以存储为中心来带动计算，重新设计整个AI芯片的系统架构——即SFA架构。

整个SFA架构由数据层、计算层和控制层组成它是一个以存储调度为核心的计算架构，数据在存储之间的搬移过程之中就完成了计算，计算对于数据来说只是一种“演变”，但这样做可以让能效比提升10倍甚至100倍，计算资源利用率可以从常见的30~40%提高到80%，。

DDR带宽占用率更是大幅度下降 探境AI芯片采用全新SFA架构，具备响应迅速、功耗低、识别精准、工艺先进、不依赖于网络、安全性高的特点，能有效提高用户体验，满足未来智能终端的发展需求 配备了性能更为优越的探境AI芯片作为硬件的数据与操作系统的核心。

处理器，智能终端也必将呈现出令用户更为满意的体验，让智能终端在使用中现存的如上文描述的种种问题，得到有效解决，变成真正更符合用户期待的、真正智能的终端！ 探境科技所发布的具有行业颠覆性的SFA架构，从本质上刷新了AI芯片的发展方向；同时也使老一辈专家提到过的观点得到了印证的：摩尔定律开始不断减缓，相对架构创新才会对计算力增长起到更大作用的观点。

做好真正意义上的“边缘计算”，突破“内存墙”的障碍、推动新的架构方案，只是探境科技现阶段的技术目标 未来，探境科技将在AI技术提升、应用实践落地、服务模式创新等方面，做出更多探索与努力，成长为一家具有扎实技术功底、核心专利。

产品、切实为用户提供有效解决方案的AI技术型公司 众所周知，未来的世界是人工智能与人类生活高度融合的世界，人机交互将长期共存并加深协作，人们对于人工智能的应用普及与水平提高，将会提出更高要求探境愿以不懈努力和卓越追求，在飞速发展的人工智能大浪潮中，乘风破浪，扬帆远航，争当AI浪潮时代的弄潮儿。

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