正文
相比传统终端的数据采集和传输，智能终端对于特征数据的抓取和数据预处理能力大大提高。随着智能芯片和算法的升级，其自身具备更多提取特征值和压缩的功能，为数据查找和传输降低门槛。现在各行各业都看到了未来人工智能化的趋势，尤其是安防、无人驾驶、可穿戴设备、智能家居、智能机器人等。这一趋势将减少云计算通用处理器和网络传输带宽的压力。
1.1 智能终端是趋势
众多领域对终端智能化的需求逐渐凸显出来。无人驾驶近年来受到越来越多的关注，
但其安全性问题一直未能得到很好的保障。自动驾驶的实现需要汽车增强自身对信息的计算和处理能力，从而最快和最精准地判断行驶情况，避免出现安全事故，并且高效地执行指令，在道路上平稳驾驶。过度依赖车和云端之间信息的传输会受到带宽速度的限制，风险也会更大。如今VR 技术广泛应用于医学、娱乐、军事航天、室内设计等多个领域。增强VR 设备的计算能力和存储能力有利于更好和更真实地实现虚拟现实效果。这些都需要有强大计算能力的智能化硬件支持。
1.2
智能终端发展现状
1.2.1 各行各业推进智能终端化
现在各行各业都看到了未来人工智能化的趋势，尤其是安防、无人驾驶、可穿戴设备、智能家居、智能机器人等。我们认为随着国内“智慧城市”、“平安城市”的不断建设，安防领域将会走在人工智能的前列。而海量的视频传输以及存储成本巨大，摄像机能够离线进行一定的计算将会大大减轻数据中心的压力。智能手表、智能眼镜等智能化的可穿戴设备逐步走进我们的日常生活。在可穿戴设备领域，一些日常用品都具有了一定的计算能力，随着技术发展更加成熟，未来这些产品甚至可以在万物互联的时代代替手机实现一些交互，比如显示智能烤箱的菜单和食谱等。
1.2.2 GPU/FPGA/ASIC 和闪存器件将更多地应用于终端芯片
现在的智能终端已经在芯片和存储的发展推动下具有了强大的算力。可穿戴设备领
域一个亟需解决就是能耗问题，为了降低功耗，延长待机时间，在这些设备中就可以嵌入低功耗且计算能力强大的GPU。比如Imagination Technologies 发布的PowerVR 图形处理器IP 内核就是一个可以兼容Android 系统的 GPU 解决方案。智能摄像头、智能音箱、智能手机大多数的嵌入式设备都能看到闪存的身影，闪存的存储单元是场效应晶体管，是一种受电压控制的三端器件，相比于传统机械运动的磁盘有着速度快，带宽高，体积小和能耗低的特点，非常适合应用于嵌入式智能系统。从存储介质来看，性能的提升是必然的趋势，我们预测未来发展的3D Xpoint 和相变存储技术将在耐用性和速度上有一个1000 倍的提升。
GPU 是相对更加通用化的计算平台，FPGA 是可编程重新配置的用于专用计算的平台，而ASIC 是为了专用计算而产生，一旦生产出来，电路就固化无法改变。这三类硬件系统各有优劣，而且使用场景不同。GPU 从图形处理领域逐渐进军智能驾驶、图像识别等AI 领域，市场上以英伟达的芯片占比最多。FPGA 一次性成本低廉，目标市场是企业军工市场。ASIC 一次性成本很高但在量产的情况下可大大降低成本，适合于消费电子市场。
NVIDIA GPU 彻底改变了计算领域。NVIDIA 于1999 年发明了GPU，不仅极大推动了PC 游戏市场的发展，而且重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。如今GPU 深度学习为推动现代 AI 这一新的计算时代不断发展提供了保障。2006年，NVIDIA 开发出 CUDA 编程模型和Tesla GPU 平台，将GPU 的并行处理功能开放给通用型计算使用。一种很有效的新型计算方法自此诞生。如今，高性能计算 (HPC) 和数据中心纷纷选择极其普遍、方便且节能的 GPU 计算作为发展道路。
2.
从2018 年CES 展看云和端的再平衡
2.1 技术和产品走向体现终端智能化趋势
2018 年CES 国际消费电子展于2018 年1 月9 日至12 日在拉斯维加斯举办。此次
展会吸引3900 余家企业参展，向大众展示了各行各业的先进产品、技术和服务，展厅净面积超过250 万平方英尺。CES 作为消费电子行业和科技的风向标，将会引领未来一年甚至几年的技术和产品走向。今年CES 展发布的技术和产品也体现了对端的计算能力的重视。
2.2 强化端的计算能力
2.2.1 无人驾驶领域
