AI+时代开启，算力模组成为推动AI应用落地的动力之源

█ AI+时代重塑生产力

AI模型可大致分为决策式（分析式）AI和生成式AI两类。决策式AI模型是根据已有数据进行分析、判断、预测，典型的应用为智能推荐内容、机器视觉等。而生成式AI更强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，其本质是对生产力的大幅度提升和创造。ChatGPT横空出世，催生AIGC在多个垂直场景落地开花，带来巨大的生产力提升。

技术每年都变得更加先进，AI大模型、生成式AI、通用型AI等新方向已经出现。企业的AI采用率快速增长，企业利用AI的方式也正在从简单的数据集成、分析式的“+AI”向自动化、深度学习式的“AI+”转变。

与“+AI阶段”AI针对传统应用去产生价值不同，AI+时代更强调以AI为核心，驱动产业变革。企业开始尝试利用生成式AI技术获得价值和转型的新方式，如：“AI+工业互联网”推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行的智能化生产模式转变，成为产业智能化的新范式；在服务机器人领域，3D人脸识别、AI视觉算法、机器人学习、导航技术、边端智能等AI技术赋予机器人更强的自主决策和学习推理能力，创造出全新的人机交互形式，单一功能的服务机器人正在逐渐被拥有多模态、多服务体验的智能服务机器人取代。

在宏观层面，人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。国家在“十四五”规划中明确提出要将数字经济核心产业增加值占GDP比重由2020年的7.8%提高到10%。人工智能作为数字经济的核心生产力，正充分发挥着新型信息基础设施的作用，有效拉动数字经济增长。

█ AIoT应用激发端侧算力需求

AIGC的诞生得益于算力、算法、数据等核心三要素的跨越式进步。算力方面，根据中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书（2022年）》，全球算力总规模从2016年的不到150EFlops增长到2021年的615EFlops，期间增长了三倍多，以智能算力的增长最为显著。

数据方面，IDC报告显示全球数据量从2010年的2ZB增长到2021年的近60ZB，十年时间翻了30倍，预计2025年将继续增长至175ZB，巨量的数据给人工智能提供了充足的养料。此外，以CNN与DNN为主的神经网络算法在过去几年高速迭代，极大缩短了算法训练的时间与成本。

ChatGPT是基于GPT3.5架构开发的对话AI模型，GPT作为知名的NLP模型，基于Transformer技术，随着模型不断迭代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大。近期，Open AI发布了ChatGPT的插件功能，加速ChatGPT接入支付平台、电商平台、智能家居平台、车联网平台、工业互联网平台等第三方应用。未来，以ChatGPT为代表的AI技术将与物联网应用形成融合，对算力的需求也会持续攀升，AI时代模型算力需求已超过摩尔定律增长。

AIoT是未来物联网发展的重要方向，随着“物超人”时代到来，物联网设备数量的增加带动物联网数据爆发式增长，物联网数据成为现代社会产生的数据主力。这些带有物理世界鲜明客观性的数据，可以为AIGC模型训练提供数据来源，驱动AIGC深入学习各行业知识，从而生成更加准确的信息。

其次，AIGC能够成为未来物联网向智能化发展的重要助力。物联网场景的管理、人与物的互动，都为AIGC大模型提供了用武之地。AIGC模型根据用户的需求来生成定制化的内容，创造物联场景里的个性化体验。

AIGC赋能物联网应用场景也会带来网络连接、算力消耗等挑战，这对智能模组的能力也提出了新的要求。一方面，万物智联的场景中存在对时延非常敏感的应用，这要求智能模组提供5G接入，完成现场毫秒级的低时延服务。

另一方面，以ChatGPT为代表的AI技术在端侧应用落地时需要智能模组提供动态高效的算法和超强的算力支持。因此，如何在AI算力上实现技术突破、降低成本、扩大规模，将成为智能模组技术创新的焦点。

█ 美格智能AI算力模组持续演进

算力模组是智能模组的一个子集，基于SoC芯片开发而成，集成和融合了多种计算单元（CPU、GPU、ASIC、FPGA等），既有通用计算单元，也有高性能的专用计算单元，在减小尺寸、降低成本、降低功耗、易于开发等方面有突出优势。

与系统复杂的智能模组相比，针对专用场景下的算力需求，算力模组拥有足够算力支撑运行商用的AI算法，同时可以根据不同场景配置不同的通信方式，实现产品更优性价比和更高契合度，精准匹配不同场景下特定的应用需求，在诸如智能座舱、元宇宙、VR、XR、机器视觉等与AI计算能力相关的物联场景中发挥出强大的赋能作用。因此，“无算力不智能”成为智能模组3.0时代的重要发展趋势。

美格智能AI算力模组预置Android智能操作系统，内置集成了CPU、GPU、NPU、Memory、Transceiver、PA等核心器件，还拥有丰富接口，可扩展复杂外设。产品开发定制化，能够有效帮助客户降低研发周期成本，缩短产品上市时间。目前，美格智能AI算力模组（SNM758、SNM920、SNM930、SNM950、SNM960、SNM970）已历经三代产品的演进，形成了从0.2Tops到近48Tops的矩阵式产品组合，实现入门级、中低端与中高端的全覆盖。

随着人工智能与物联网的结合向纵深发展，美格智能与时俱进，旗下AI算力模组演进呈现出两个特征：第一，模组产品多形态，可广泛应用于智能座舱、无人机、云计算服务器、运动相机、智能家居、智能音响、人脸支付、视频记录仪等领域。第二，模组算力逐步提升，充分满足AI视觉算法、3D人脸识别、高算力离线识别、图像语义分割、机器人学习的高算力要求。

面向全场景，美格智能以高算力AI模组赋能千行百业。在智慧工厂，在算力模组的赋能下，工业视觉机器人快速完成图像、数据的采集和分析，将大数据分析和人工智能技术相结合，通过对生产数据的分析预测，来优化和改进生产过程，极大提高生产效率和品质。针对高清视频监控与AI识别，算力模组支持多路摄像头接入，通过检测、识别、跟踪等视觉识别技术进行智能分析和判断；辅以AI神经网络，实现更专业的图像调优，并支持4K或8K超高清视频编码，完成更精细的画面细节获取。对于远程操作、车载视频监控、智慧安防等场景都有着重要意义。

从技术创新到产品落地是质变到量变的过程，美格智能多年来专注于高算力智能模组的研发和行业应用，公司研发团队在针对AI大算力平台的软硬件一体化开发方面有深厚积累，在AI应用场景开发、AI性能优化和AI低功耗程序研发等领域的设计研发能力处于行业领先水平，是产品升级迭代强大的技术后盾。美格智能还开发了一芯多屏、多摄像头接入、系统虚拟化等功能，降低AI技术部署的难度，助力行业客户快速进行AI技术应用。

大数据、大算力推动了人工智能发展走向大模型时代，大模型和AIGC为数字经济开创了无限的可能性。在AI+时代，美格智能以技术突破和应用拓展为主攻方向，推动智能模组不断向更高AI算力演进，筑牢AI产业化的算力基石，让AI做到普惠、创新发展。