ARM作為移動互聯(lián)芯片霸主企業(yè)，當年日本軟銀以243億英鎊收購，轟動一時，結(jié)合當時在籌建一支千億美元投資基金投向未來科技創(chuàng)新企業(yè)，不僅全資收購ARM，且通過市場不斷增持英偉達股票，最后成為第四大股東，這一些列舉措被視為孫正義對未來的一場豪賭，因為在他看來，物聯(lián)網(wǎng)將會引領(lǐng)下一輪技術(shù)爆炸。

ARM積極迎接物聯(lián)網(wǎng)時代

ARM積極向物聯(lián)網(wǎng)延伸，這符合日本人孫正義巨額收購初衷，盡管ARM幾乎壟斷了移動互聯(lián)芯片，但孫正義野心希望他能成為物聯(lián)網(wǎng)市場的領(lǐng)導者，同時，也是孫正義豪賭物聯(lián)網(wǎng)拉開序幕，他表示，20年內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將超過1萬億臺，而在筆者看來，這意味芯片廠商則直接受益。

早在去年，ARM取消了兩款核心物聯(lián)網(wǎng)處理器授權(quán)費，分別是Cortex-M3和Cortex-M0，無需任何預付授權(quán)費用，即可設(shè)計、制造基于Cortex-M0和Cortex-M3處理器的SoC，產(chǎn)品成功量產(chǎn)出貨后，ARM才收取版稅，降低了開發(fā)者開發(fā)風險。

另外，Network World 最近發(fā)布的網(wǎng)絡(luò)報告稱，邊緣計算越來越重要。伴隨有線、無線、云和物聯(lián)網(wǎng)等分布式資源的增長，如今對智能網(wǎng)絡(luò)邊緣的需求也隨之增長。ARM為了提高邊緣設(shè)備機器學習能力，推出了Arm機器學習處理器，能夠有效運行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該芯片主要特點：大幅提升 CPU、GPU、DSP 和加速器效率；與現(xiàn)有軟件框架緊密集成，包括TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Caffe 2；同時，經(jīng)優(yōu)化后，適用于 Arm Cortex CPU 和 Arm Mali GPU。

與此同時，對于物聯(lián)網(wǎng)或嵌入式應(yīng)用，該架構(gòu)的性能可降低至約每秒 2 GOP，而對于 ADAS、5G 或服務(wù)器型應(yīng)用，性能可提高至每秒 150 TOP，滿足不同的性能需求，從物聯(lián)網(wǎng)的每秒幾 GOP 到服務(wù)器的每秒數(shù)十 TOP，滿足每種用例的選擇和靈活性需求，開發(fā)出邊緣智能系統(tǒng)。

ARM持續(xù)加碼物聯(lián)網(wǎng)

ARM為了進一步增強在物聯(lián)網(wǎng)連接和設(shè)備管理的技術(shù)實力，以及提升數(shù)據(jù)處理能力，就在今年，先后收購了專注于物聯(lián)網(wǎng)連接管理技術(shù)公司Stream Technologies和企業(yè)數(shù)據(jù)管理廠商Treasure Data。

ARM通過收購Stream，該公司的技術(shù)與Arm Mbed物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺的結(jié)合，將為企業(yè)提供強大的端到端物聯(lián)網(wǎng)平臺，用于管理、連接、供應(yīng)和更新那些能夠靈活擴展的設(shè)備。同時，該團隊的加入，有助于Arm加速實現(xiàn)對“從芯片到云”的物聯(lián)網(wǎng)復雜性的安全管理。

而收購企業(yè)數(shù)據(jù)管理廠商Treasure Data，結(jié)合早前收購的Steam，以及Arm Mbed Cloud平臺，打造出全新的Pelion物聯(lián)網(wǎng)平臺，讓企業(yè)能夠無縫且安全地連接和管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，開拓物聯(lián)網(wǎng)價值，這也是視為ARM邁向物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型新階段。

英特爾以三大戰(zhàn)略布局物聯(lián)網(wǎng)，驅(qū)動萬物智能互聯(lián)

面對數(shù)據(jù)洪流帶來的挑戰(zhàn)，以及邊緣計算的興起和人工智能趨勢，作為芯片巨頭的英特爾，其對物聯(lián)網(wǎng)的布局有著清晰的戰(zhàn)略：圍繞邊緣計算中負載整合及計算視覺去構(gòu)建針對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的芯片平臺，從而在垂直市場推行端到端邊云分布式計算架構(gòu)以支持行業(yè)運用。這其中，三大重點包括適合物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的芯片、引領(lǐng)邊緣負載整合、實現(xiàn)在邊緣的人工智能-計算機視覺。

首先，英特爾會根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用負載需求去匹配適合的芯片。例如在安防、工業(yè)、零售等重點領(lǐng)域，英特爾會推出更多定制化的芯片以及通過與軟硬件加速技術(shù)的結(jié)合，去適應(yīng)特定應(yīng)用環(huán)境下的特殊需求。這里需要說明的是，英特爾為物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用負載去定制的芯片會專注需要高性能計算的多負載及視覺應(yīng)用的領(lǐng)域。

其次，引領(lǐng)邊緣負載整合。在邊緣側(cè)趨向負載整合是物聯(lián)網(wǎng)演進的一個必然趨勢。原本在不同設(shè)備上分立的負載，會越來越多地通過虛擬化等技術(shù)，整合到單一的高性能的計算平臺上，來實現(xiàn)綜合的、復雜的功能。各個功能子系統(tǒng)既能分享設(shè)備提供的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源，同時，還能具有一定的獨立性，避免彼此之間的相互影響，從而簡化系統(tǒng)架構(gòu)，降低系統(tǒng)總體擁有成本。因此，研發(fā)、引領(lǐng)邊緣負載整合芯片的軟硬件技術(shù)，就成為英特爾物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)布局的第二個戰(zhàn)略。

第三，將更專注于視覺計算技術(shù)，并實現(xiàn)邊緣側(cè)的人工智能。面對膨脹式的數(shù)據(jù)增長和視覺領(lǐng)域的特有需求，不久前，英特爾物聯(lián)網(wǎng)團隊推出了OpenVINO?工具包，它旨在快速跟蹤高性能計算機視覺和在邊緣側(cè)實現(xiàn)深度學習的推理應(yīng)用。隨著OpenVINO?工具包加入英特爾?視覺系列產(chǎn)品，英特爾提供了目前唯一能在各種產(chǎn)品之間，將AI解決方案從邊緣部署到網(wǎng)絡(luò)和云端的視覺解決方案。

正是由于英特爾物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)聚焦物聯(lián)網(wǎng)芯片、邊緣計算和視覺計算技術(shù)三大重點，2017年，英特爾全球的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)增長超過了20%，2018年第一季度繼續(xù)保持強勁增長，中國的業(yè)務(wù)更是增長迅猛。未來，以創(chuàng)新的芯片為出發(fā)點，并融入互聯(lián)的負載整合功能，以及在邊緣側(cè)實現(xiàn)人工智能的視覺計算技術(shù)，英特爾將與整個生態(tài)合作伙伴展開深度合作，不斷驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)的智能變革發(fā)展。

最后

物聯(lián)網(wǎng)作為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢，也是整個人類夢想之一，全球巨頭都已瞄準，在物聯(lián)網(wǎng)資深專家楊劍勇表示，ARM從一開始就做足了功課，并積極迎接萬物互聯(lián)時代，并加速向物聯(lián)網(wǎng)方向轉(zhuǎn)型，而在ARM希望到2035年實現(xiàn)1萬億設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所創(chuàng)造的數(shù)據(jù)將給我們的工作和生活帶來一場全新的信息革命，同樣，企業(yè)也有機會從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲得真正的業(yè)務(wù)價值，企業(yè)能實現(xiàn)快速創(chuàng)新，驅(qū)動社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型和變革。