硬件末端自律自学的类脑神经元芯片将获得发展，并投放实际的产业化应用于。明确可分成两类：一类是专用式的辅助处理器，它们的功能是在原先主机处理器的基础上加快深度自学算法，从而取得在某些领域的突出表现。这方面巨头公司早已出产还包括谷歌的TPU(Tensor Processing Unit)，英伟达的Nvidia Tesla P100芯片等，我国于今年公布的“星光智能”、“寒武纪”等亦均科此类。

“星光智能”是全球首颗不具备深度自学人工智能的嵌入式视频收集传输编码系统级芯片，这款基于深度自学的芯片运用在人脸识别上，最低能超过98%的准确率，多达人眼的识别率。“寒武纪”优势集中于在人脸识别、声音辨识等方面。

二者可普遍应用于人脸识别、语音辨识、无人机、智能驾驶辅助等方面。德勤预测，2017 年或将经常出现装有辅助式深度自学芯片的手机、摄像头、无人机等移动末端设备，以优化人工智能体验。

另一种类脑神经元芯片是可独立国家运营仍然必须CPU 辅助的处理器，如英特尔刚发售的Knights Mill芯片，能当作主处理器，可以必要终端RAM系统。我国也已先行经常出现一批独立国家的类脑神经元芯片，根据神经形态工程学原理，利用电路仿真人类“神经元”形态，从而仿真人脑运营，其特点是可在无网络情况下自律自学，且比起标准化处理器功耗更加较低、效率更高。

反对离线自学的芯片已在电脑上运营试验，但目前还并未映射更加小的移动设备如手机、无人机等。德勤预测，2017 年可以希望该类芯片的更进一步改良，并在未来装载于更加小型的移动末端。

末端上智能的技术构建方向是更加灵活的神经网络算法。针对特定移动末端优化的紧凑型神经网络算法将产生并活跃于2017 年，这也将沦为各大厂商的新战场，比如，优化出能反对在智能手机上离线运营语言翻译成、符号辨识、语音辨识等任务的小型神经网络算法。末端上智能的体验趋势是用户针对性优化。

德勤指出，通过移动末端自律自学的能力，我们可以希望产生极具针对性的优化体验，这一优化体验可伸延应用于手写符号辨识、自然语言解读、图像处理等领域。自律自学的手机将沦为人们工作、自学、娱乐上的助手。并且，移动端的离线机器学习在教育、医疗、智能家居、物联网等行业都可广泛应用。

结语：目前而言，我们现在所谈及的智能应用于，大多数都是再行云端上整理、计算出来来的模型，本地端的终端，比如说智能手机，在机器学习上扮演着的角色只不过并不是很最重要，计算出来性能较强，再加功耗支出受限，手机本身能超过的自学机制非常受限。但随着半导体技术的发展，以及手机应用于的智能化以及个人化拒绝的增强，手机上机器学习能力的增强，也变为未来无以回头的方向。由此而产生的对于移动设备软硬件等方面的拒绝，终将在本就是群雄逐鹿的移动末端市场上引发新一轮的白热化竞争。(公众号：)指出，可以意识到的是，如果厂商有充足的支出和人力，以及可见的市场空间，那么自己以定规格、建芯片不会是不俗的方式。

目前，intel、Google、苹果等巨头企业早已在此投放重本，力图先人一步。但是对于一般中小规模的终端从业者或方案设计业者，有可能就很难采行上述方式，此时就必需要用于标准架构，在市场上寻找最佳的现成方案，增大和那些资金充裕的厂商之间的差距。明确如何自由选择，则须要对应用于场景作出全盘考量了。

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