苹果A11仿生处理器是今年的秋季苹果发布会上的亮点。从技术上面来说，A11仿生处理器内含的“神经网络引擎(neuralengine)”是其AI功能实现的基础条件，此时官方还没有回应，但是根据网友爆料的信息来看“神经网络引擎(neuralengine)”就是能将基础的功能加速让其在手机端进行高效率的计算从而提升用户的体验，表现出更高级的功能。
那问题来了，决定人工智能等级的基本要素是什么呢?其实就是计算的能力。2006年，“深度学习”的出现，成为人工智能再度爆发式成长的关键，正因为“深度学习”的出现，人工智能技术终于有了实用价值，不再是简单的概念。
然而，“深度学习”之所以在2006年出现突破，与云计算、大数据的日趋成熟密不可分，这两项技术，前者解决了“深度学习”所需的“廉价”高效计算能力，后者解决了“深度学习”所需的大规模的学习模型。两者的出现，将原本不实用的人工智能技术成功落地，也就意味着，大数据与云计算成为了人工智能发展道路上不可或缺的角色。
云计算为大数据的“加工”提供了加工环境，而大数据的“加工”也成为“深度学习”的基础。云计算与大数据的融合与发展，为人工智能及相关技术的落地提供了更高的可行性解决方案。
既然，人工智能相关技术的运用当中，云计算等新兴的大数据计算方式成为了主流，那是不是意味着设备端的计算能力可以忽略不计呢?目前的科技发展进度来看，答案就仍然是否定的。
回到智能手机场景也如是一样。今年，以华为、苹果为代表的手机厂商，也都采用了各自独家研发的所谓“AI处理器”来为更多的人工智能相关技术在手机端的落地奠定基础。
未来我们难以想象，可以肯定的是将来所有的只能系统都将会有所提升。将信息化时代转变为智能时代需要有人工智能相关技术落地的体验能否达到最佳，人工智能时代全民等待你的到来!
