在當下科技飛速發展的時代，人工智能融入我們日常生活的程度不斷加深。如今越來越多的智能終端，例如智能家居系統、智能安防設備，與用戶主要通過語音交互等途徑實現使用，在讓人們享受到了一定的便利的同時，也提高了對智能終端的期待：希望終端可以反應更敏捷、語音識別更準確、降低對網絡的依賴、用電續航時間更長、體積更輕便等等，這些也正是目前市面上部分智能終端急需解決的痛點。

而以上幾乎所有問題，基本都與一個核心部件的技術水平息息相關，即智能終端的AI芯片。

AI芯片的出現，與深度學習技術的成熟及應用密不可分。無芯片不AI，作為人工智能大潮中的底層核心部件，當前絕大多數的AI芯片都基于計算機經典體系結構——馮諾依曼架構，以指令或計算為中心進行優化設計，通過優化計算部分的資源來提升效能的CPU架構。

但在實際使用中，因為存儲數據到計算單元之間的搬運過程中，會產生數據資源和計算速度的損耗，致使計算能力與計算資源都大為降低。所以，目前深度學習算法在芯片中最大的瓶頸，即來自存儲墻問題。與過去的大部分算法相比，過去的算法的計算復雜度較高，而深度學習的計算復雜度和存儲復雜度的關系是倒置的，存儲部分帶來的性能瓶頸和功耗瓶頸遠大于計算部分。

而芯片作為智能終端的核心器件，其功能和效率對于整體系統的性能影響極大；以上技術瓶頸的存在，也就必然導致了市面上現有的大部分智能終端，出現了使用功能上的各種局限：需要連接互聯網、語音識別精度不夠等等。

智能終端的突破又主要歸功硬件處理能力和操作系統。顯然，硬件處理能力的提升仍然是依靠芯片。芯片具有更高的數據處理效率與性能，才能使智能終端最終提供給用戶更完整的功能和更便捷的使用體驗。

為切實解決這些用戶體驗痛點，探境科技另辟蹊徑，提出了一個具有行業顛覆性的架構方案：以存儲為中心來帶動計算，重新設計整個AI芯片的系統架構——即SFA架構。

整個SFA架構由數據層、計算層和控制層組成。它是一個以存儲調度為核心的計算架構，數據在存儲之間的搬移過程之中就完成了計算，計算對于數據來說只是一種“演變”，但這樣做可以讓能效比提升10倍甚至100倍，計算資源利用率可以從常見的30~40%提高到80%，DDR帶寬占用率更是大幅度下降。

探境AI芯片采用全新SFA架構，具備響應迅速、功耗低、識別精準、工藝先進、不依賴于網絡、安全性高的特點，能有效提高用戶體驗，滿足未來智能終端的發展需求。

配備了性能更為優越的探境AI芯片作為硬件的數據與操作系統的核心處理器，智能終端也必將呈現出令用戶更為滿意的體驗，讓智能終端在使用中現存的如上文描述的種種問題，得到有效解決，變成真正更符合用戶期待的、真正智能的終端！

探境科技所發布的具有行業顛覆性的SFA架構，從本質上刷新了AI芯片的發展方向；同時也使老一輩專家提到過的觀點得到了印證的：摩爾定律開始不斷減緩，相對架構創新才會對計算力增長起到更大作用的觀點。

做好真正意義上的“邊緣計算”，突破“內存墻”的障礙、推動新的架構方案，只是探境科技現階段的技術目標。

未來，探境科技將在AI技術提升、應用實踐落地、服務模式創新等方面，做出更多探索與努力，成長為一家具有扎實技術功底、核心專利產品、切實為用戶提供有效解決方案的AI技術型公司。

眾所周知，未來的世界是人工智能與人類生活高度融合的世界，人機交互將長期共存并加深協作，人們對于人工智能的應用普及與水平提高，將會提出更高要求。探境愿以不懈努力和卓越追求，在飛速發展的人工智能大浪潮中，乘風破浪，揚帆遠航，爭當AI浪潮時代的弄潮兒。