AI芯片組：

　　AI芯片組市場已準備好通過多種AI功能(例如深度機器學習，圖像檢測等)來改變整個嵌入式系統生態系統。 對于現有的關鍵業務功能(例如身份管理，身份驗證和網絡安全)而言，這也將是變革性的。 多處理器AI芯片組可從環境，用戶和機器中學習，以發現數據中的隱藏模式，預測可行的見解并根據特定情況執行操作。

　　AI芯片組將極大地改善各種功能的處理能力并提高整體計算性能，因此將成為AI軟件/系統不可或缺的組成部分，并成為任何數據密集型操作的關鍵支持。

　　邊緣網絡中的AI：

　　IT和通信網絡邊緣的計算將需要另一種智能。安全性(數據和基礎架構)以及以流數據的形式優化信息流，以及通過實時數據分析優化決策的能力都將需要AI。邊緣網絡將成為矛頭指向數據處理，這意味著流數據將可用于處理和決策。

　　雖然先進的數據分析軟件解決方案可以非常有效地實現此目的，但仍有機會通過利用AI來自動化決策，并利用機器學習來不斷提高效率和效果，從而增強實時數據分析能力。

　　AI和5G：

　　AI在5G中的作用和重要性從優化資源分配到數據安全以及網絡和企業資產保護。但是，在網絡中使用AI的概念是一個相對較新的領域，最終將需要更統一的方法來充分實現其巨大潛力。此外，人工智能將協助5G網絡切片，這代表了動態分配帶寬，執行相關服務水平協議以及針對每個客戶和每個應用的能力。

　　AI將自動分配網絡切片的過程，包括根據預期的網絡狀況，在企業客戶請求的切片不符合其最大利益時通知企業客戶。

　　人工智能和實時數據處理：

　　捕獲數據流，確定有價值的屬性并實時做出決策的能力將為服務邏輯添加一個全新的維度。

　　此外，人工智能將支持所有這些領域的數據管理。 從通訊、應用程序，內容和商業數據中以人為本和機器生成的數量不斷增長，將為AI支持非結構化數據分析解決方案提供大量機遇，支持ICT行業的AI前景十分廣闊。

　　5G+AI作為“新基建”的一個重要方面，人工智能可以運用到產業的很多領域，并且AI技術與應用已經在各個行業領域領頭起跑。

　　從人工智能的發展角度看：芯片、服務器、云計算等人工智能基礎設施已經初具規模;機器學習、計算機視覺、語音及自然語言處理等人工智能算法迭代優化正在不斷加快;人工智能的場景化應用，將成為下一階段發展的重點。

　　AI技術已在多行業如制造、教育、交通、金融、醫療、安防等多個領域實現了技術落地，應用場景也愈來愈豐富，并且正在實現全方位的商業化。

　　在新基建的風口之下，隨著人工智能、深度學習和計算機視覺等技術在行業領域的深化應用，以及5G時代的到來，面對碎片化的行業市場，落地能力將成為衡量一家AI公司競爭力的重要指標，而鈦靈AI市場正是解決了AI行業落地難的痛點和問題。不僅幫助企業通過一站式的AI需求及解決方案整合平臺，并且可以直接建立更加高效的連接，加速AI技術在各個領域的落地和應用。