得益于软硬件的飞速发展，问世数十年的 人工智能 终于在最近几年迎来了大爆发。尤其是在端侧，多种应用的推动下的 人工智能 成长速度惊人。

根据HIS数据测算，端侧 人工智能 市场需求在2018年开始爆发，市场规模也从2017年的4亿美元增长至2018年的19亿，预计2019年的增长率将超过400%，其中更多 人工智能 应用和产品将部署于网络“边缘侧”，实现更低延迟性、更低能耗、更小体积和更低成本的 人工智能 技术应用路径。

但我们应该看到，在这些厂商争先恐后涌入这个市场背后，还有很多的问题亟待开发者去解决。

以开发一款应用于停车场的自动识别进出车辆号牌的智能监控摄像头为例，开发者不但要关心系统开发成本，还需要关注软硬件成本以及后期维护的成本以及数据安全问题。此外，还需要考虑芯片、内存、网络、带宽和各种设备规格在内的开发问题。其他诸如数据预处理、模型训练、有效地管理和维护海量设备、个人隐私及安全问题的有效处理等等都会成为开发者落地端侧AI产品的“拦路虎”。那就意味着一个能够一站式解决所有问题的方案就成为开发者的迫切需求。

中科创达副总裁杨宇欣在接受半导体行业观察采访的时候也指出，现在的AI开发者面临两个问题：第一，如何找到场景；第二， 人工智能 未来是面向云和端的解决方案，尤其是端侧的 人工智能 ，在未来将会成为主流，但现在的开发者很难找到性能又好，平台又成熟的嵌入式端或者终端侧的 人工智能 开发平台。

为此，中科创达基于 高通 骁龙845移动平台开发出了全球首款AI开发套件Thundercomm TurboX AI Kit，帮助开发者解决解决端侧AI开发的难题。“ 高通 产品的成熟度、系统稳定性、功能完整性和AI能力都很出色，这与我们软件与系统实力结合开发的产品，能够给开发者带来更好的体验”，杨宇欣补充说

资料显示， 高通 骁龙845 平台是其第三代 人工智能 (AI) 平台。依赖于其Hexagon 685 DSP 、Adreno 630 GPU 、Kryo 385 CPU、骁龙 Neural Processing Engine (NPE) SDK、Android Neural Network (NN) 和 Hexagon NN等软硬件。骁龙845能够开发者在终端实现更佳的整体 AI 性能，而与网络连接无关。

而中科创达自2008年成立以来，就一直在Android、Linux、Windows和RTOS等 操作系统 技术的研发与创新。多年的发展让公司形成了从硬件驱动、 操作系统 内核、中间件到上层应用全面的技术体系。并积累了丰富的研发经验和众多自有知识产权，具备强有力的技术开发和服务能力。核心技术涵盖了通信协议栈、 深度学习 、图形图像算法、 操作系统 优化和安全技术等多个方面。 在此基础上，公司将目光投向了 人工智能 技术，助力并加速智能手机、智能 物联网 、智能汽车等领域的产品化与技术创新。  

从杨宇欣的介绍我们得知，从硬件上看，中科创达推出的这个AI Kit拥有包括microSD、微型 HDMI 、以太网接口、1个USB Type C和三个 USB 端口在内的丰富接口，还内置了Ultra HD camera，可扩展USB camera、IP camera、麦克风和扬声器等，可以让开发者及制造商灵活选择自己需要的视觉方案。

在软件方面，运行在Android O上的TurboX AI Kit集成了专为端上运行 神经元 网络的 高通 骁龙 神经元 处理引擎(SNPE)；预装了基于 高通 人工智能 引擎优化的，包括 人脸识别 及 物体识别 SDK 在内的AI算法软件开发套件(SDK)；同时他可以使用如谷歌 TensorFlow 和Facebook Inc.的Caffe/Caffe2 以及 Android NN API等开源 人工智能 服务；加上还支持包括 AWS video kinesis streaming、 微软 Azure在内的多种 云计算 服务平台和AI Studio和API Cloud开发。

这样一个性能强劲、生态丰富的AI开发平台能够给开发者评估、开发、优化和验证端侧 人工智能 提供充足的支持。对于那些在算法领域有深入的开发者来说，AI Kit能把其算法迅速落地，轻易地对接到安卓生态，拓宽其应用；对于模组厂来说，AI Kit也能为他们提供快速搭建产品原型的机会。

杨宇欣也强调，对中科创达来说，新的平台能够帮助他们积累更多的应用和算法，展现中科创达在AI软硬件方面的实力，能为开发者提供广泛的支持。这也势必能给中科创达的“智能软件系统、智能汽车和智能 物联网 ”三大主营业务提供充足的支持。

他进一步指出，中科创达未来将持续从软件和硬件两方面升级AI Kit，为其带来更多的功能个，一如既往地给开发者带来更好的体验，为他们开拓新产品体系，验证新原型提供足够的动力和支持。这也是中科创达一直以来所追求的。

而在笔者看来，将开发门槛降到最低，也是应用爆发的前提，让我们一起静候 人工智能 应用的黄金时代的到来。