Ambiq 的 “专家问答 “博客系列提供来自 Ambiq 最优秀专业人士的行业见解和技术专业知识。
在本文中，Ambiq 人工智能副总裁卡洛斯-莫拉莱斯（Carlos Morales）在回答 “您为什么加入 Ambiq“这一问题时，阐述了他的知识、追求卓越的决心以及对人工智能的热爱。
我的第一份工作是在一次愉快的误会中找到的。我的简历中列出了 “微码 “经验，大多数公司都会认为这是我在大学项目中使用过的一种深奥的编码方式。但 IBM 不这么认为："microcode “是他们对 “固件 “的称呼。在经历了一次非常混乱的面试之后，我搬到了硅谷，加入了 IBM。
九家公司、四家初创企业和数不清的项目之后，我在寻找工作时变得更加用心。
当我第一次听说Ambiq® 时，我几乎断然拒绝了他们关于利用亚阈值硅设计方法的说法：许多其他公司都曾试图让亚阈值发挥作用，但都失败了，有时甚至失败得一塌糊涂。亚阈值不实用是 “常识"：当然，你可以制造一个测试芯片，也许还能在 CES 上做一个演示，但复杂性、设计和制造方面的挑战使其不切实际。当我意识到 Ambiq 不仅解决了亚阈值难题，还将该解决方案推向市场，每月销售数百万台设备时，我的惊讶和��奋可想而知。
我惊呆了。
我的下一个担忧是，将人工智能部署到 Ambiq 设备通常针对的边缘设备上是否现实–这些设备由电池供电，其计算和内存资源比人工智能通常处理的要小数倍。在人工智能领域，尤其是在深度学习领域，内存从 32GB 开始，计算资源从每秒数百万亿次运算开始，并在此基础上不断飙升，通常会占用数英亩的数据中心空间。
在这里，我又一次惊喜地发现，有几种强大的趋势都汇聚到了这些微小的硅片上，从而实现了复杂的人工智能：
- 首先，一批人工智能研究人员把目光转向了让人工智能变得更小，从而在量化、剪枝和提炼技术方面取得了重大的算法进步。
- 其次，软件栈已经成熟，人工智能开发者的生态系统充满活力，产生了创新和有趣的人工智能应用。
- 第三，这两种趋势催生了人工智能民主化工具的诞生，利用 AutoML 和低代码/无代码开发等技术，将人工智能带给每个拥有数据和想法的人。
现在缺少的只是一种将这些创新以实用的方式推向大众市场的方法。例如，考虑一下智能手表：它们的许多功能在很大程度上都依赖于人工智能（这是它们知道你是否在跑步或聆听你的指令的方式），但高强度的计算要求意味着它们要么一天就没电了，要么必须依赖数据中心来执行计算，使用电池来回传输所有这些东西，减慢交互速度，并在此过程中暴露你的个人数据。理想情况下，所有的人工智能都应该在你的手腕上运行。
这就是 Ambiq 的超强耗电能力所在：
超高效计算是实现随处可见的复杂人工智能所需的最终趋势
SPOT®意味着我可以用通常计算一次所需的相同功率计算十次（或更多次）。心理上需要一段时间才能适应比以往高出一个数量级的能力–就像跳楼时突然发现自己在屋顶上一样。不过，第二次跳跃就会让人兴奋不已。一旦你调整好心理状态，并开始意识到你可以利用这些额外的能力做些什么，事情就会变得令人兴奋起来。
技术是一个充满困难和挑战的领域，尤其是当你选择像我在整个职业生涯中一样站在最前沿的时候。当一切都还是 “零版本"，一切都要从零开始时，胜利是罕见的，也是来之不易的。这总是令人满意的，但并不总是有趣的。
这也是 Ambiq 提醒我的一点：取悦客户很有趣。吹嘘自己的人工智能能力很有趣。获胜是一种乐趣。
在接下来的几个月里，我将就下面的一些主题进行写作：
- 受限人工智能研究趋势与技术
- 省电技巧与权衡
- 人工智能驱动的新功能将很快出现在各处的边缘设备上
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