“当到了IoT时代，我们看到随着AI对IoT的加持，以及现在最热的5G所带来的对IoT的加持，获得数据以及信息沟通交互更加方便。在IoT时代，算法会越来越应用到IoT的边缘和端的场景上。同时，IoT的海量应用场景为算法也提供了海量数据，特别是针对场景的数据，这些数据会反过来推动人工智能算法不断地加速迭代，实现更智能化的目的。”

李爱军表示，在这样一个有机的循环和推动下，一个全新的时代——“5G+AIoT”的时代到来了。人类将进入一个以AI为典型特征的第四次工业革命，在这样的工业革命下，很多AI的创业公司不断涌现，同时资本也在不断推动这次工业革命加速的往前发展。“对于芯片来说，到2025年预计总量会比现在增长7倍，特别是在边缘和端侧的芯片，容量会大幅度提升，比云端会有更大的成长空间，同时占的比例也会更大，这就给我们带来很大的机会。”

在2018年，全球传输的数据规模大概是33ZB，1个ZB是1万亿字节，33万亿字节的数据是什么概念？如果把这些数据刻在光盘上面，把光盘叠加起来，厚度可以绕地球222圈。如果把这个长度跟地球和月球的距离相比，是地球到月球距离的23倍，所以这是个巨量的数据。

“我们看到的趋势是数据还会加速增加，到2025年数据总量会增加到175ZB，而且在这些数据里面同时可以看到实时数据的增长幅度大于非实时，也就是实时数据会更多的增长起来，到2025年，预计有30%的数据是实时数据。实时数据需要的是边缘、端侧的实时处理，这也是我们现在在边缘和端侧人工智能不断往前推进和加速发展的一个动力。”

对于5AIoT场景，李爱军的理解是场景更复杂，对算法的需求也是多模态、多维的算法。一个边缘和端未来是全新的运算平台，不能只跑某一种算法，需要在AIoT场景下应对用户各种各样的需求，包括多场景、多复杂度的需求，同时要满足实时数据的处理要求，需要有本地的时延满足实时性要求。同时，由于受到边缘和端侧设备体积的限制，需要有很高的效能。

另外是安全性，安全是人工智能发展不可逾越或者说不可回避的一个关键问题，如何让用户享受到人工智能带来便利的同时，又让个人隐私得到有效保护，这是一个很大的话题。在5AIoT时代做的芯片要满足高安全的需求，保证本地的数据既要有安全性同时又保证隐私。

李爱军强调，在上面这些诉求的推动下，传统的CPU、GPU将很难满足，在性能、功耗、成本方面无法推动5AIoT时代对芯片广泛应用的需求，需要更高效的神经网络处理器的架构设计。