我們處在一個科技發展的速度比之前任何時候都要更快，同時科技發展的成果結晶比之前任何時候都更容易被普通人享受到的時代里。每個人都可以輕松購買到價格不一智能手環，幫助自己記錄運動和生活的軌跡；或者用比玩具稍貴一點的價格購買到一臺無人機——這可比孩童時代折紙飛機玩，做飛行員的夢想來的現實多了。
摩爾定律對此有極大貢獻。它歸納了以附著了數以億計晶體管的硅晶圓為原料的處理器，其計算能力和價格的發展方向隨著時間推移的定律：計算能力越來越強，尺寸越來越小，價格越來越低。
一款79元人民幣的廉價手環能夠在一次充電之后運行長達1個月的時間，記錄佩戴者的運動，同時在手機向其發出信號時還可以控制內置的震動器震動；一臺巴掌大小的手機，卻可以比20年甚至10年前的超級計算機處理性能都要強得多。處理器（在本文中大部分時候指代SoC，包括處理器、板載通訊和其他模塊的“芯片組”）的存在，和其功能進化/尺寸減小/價格跳水，使得世界上越來越多的設備具有了基礎的“智能”，并被互聯網連接了起來。
（人們正式進入了智能的時代，然而可穿戴硬件的智能性卻沒有想象中那么“智能”）
芯片技術廠商，如英特爾、ARM、高通等公司，是絕大部分智能設備處理器的制造者，分別屬于 PC 和移動時代。但是，在萬物智能的時代里，他們也并未落下。
為全世界超過 85% 的 PC 機提供處理器的英特爾在今年開始針對硬件創客（maker）力推基于 Atom 處理核心的 Edison 計算平臺，該計算平臺尺寸細小，計算性能強大，功耗極低，可被設計成機器人的處理核心，已經有中國公司在基于 Edison 設計機器人大腦；另外，英特爾還開始推廣了 Quark 超小型處理器，希望能驅動更多的可穿戴設備。
高通最近也宣布推出了一款為無人機專門開發的芯片組“Snapdragon Flight”，基于2年前的移動芯片組旗艦產品驍龍801進行了定制：四核2.26GHz 處理核心、支持Wi-Fi 和藍牙傳輸，內置全球衛星導航系統，支持錄制的視頻分辨率增加到了4K，以及高通近兩年旗艦芯片標配的快速充電功能。根據高通的產品管理副總裁拉吉·塔魯里透露，產品從構思到推出一共只經歷了一年的時間，“很多客戶都來問我們有沒有無人機芯片，我們也認為這里有市場”。
（高通推出的 Snapdragon Flight 設計指導平臺）
ARM 最近也在推廣可應用于更廣泛的物聯網行業的芯片設計?；谄溲邪l的 Cortex-M 系列芯片，能夠讓更多的小型物品（比如運動手環、小型機器人、身份識別證件等）具備足夠強大的運算和通訊功能。Cortex-M 系列的最大優勢是功耗低，根據 ARM 在臺北電腦展上的演示，部分型號芯片驅動的設備，可以單純依靠小型紐扣電池就可以運行數月甚至數年之久。
你可以看出，在英特爾、ARM 和高通這一類相對更傳統的芯片廠商的理解里，新硬件的計算核心主要追求的是尺寸小、低功耗和性價比。
但還有另一類廠商，他們的研發思路和傳統芯片廠商有所不同。在他們看來，以無人機、可穿戴硬件和機器人為代表的新硬件設備，不應該被單純理解為新形態的計算設備，它們與人類的關系更親密，因此應該具有更聰明，更接近人腦的處理和運算方式，而不是單純的計算力（processing power）。
前百度深度學習實驗室（IDL）主任余凱在離職之后創立了地平線機器人科技（以下簡稱地平線），致力于基于人工智能技術研發具有上述新處理方式的芯片。他認為，應用于機器人、無人機和可穿戴硬件的芯片應該具有感知、分析和決策的能力，這需要一種全新的處理器。
在他看來，簡單地將芯片廠商提供的桌面型或者移動型縮小放到機器人、無人機或者手環里，并不是一勞永逸的解決辦法?，F在，地平線正在和一家位于中國，具有 ARM 背景的硬件加速器合作，從 ARM 提供的硬件和幫助開始研發，但余凱確認，地平線最終生產出來的芯片不會采用現有的主流架構，不會是一個在架構在 x86 和 ARM，或者性能和調優方向在 PC 和移動中間夾著的處理器，“將會具有我們自主的全新架構。”
隨著科技世界步入“后摩爾定律時代”，狂飆的計算力逐漸遇到了瓶頸，在性能、續航和尺寸之外，人們開始對電子設備有了新的期待。
怎樣才算先進的無人機？基于機器視覺、紅外或對光的探測，它們可以在設定路點（waypoint） 的基礎之上根據實境里的障礙狀況微調自己的飛行姿態和軌跡，并且這一切都不需要飛行員在手柄上控制；先進的手環是什么樣？暫時想不到，但至少不應該把吃快餐時候的手部運動計算到步數當中；先進的機器人？或許，有一天他們真的能夠具有意識，意識到自己的存在，并且能夠幫助人類做出正確的決定——除了毀滅人類自己之外。
這都需要一種適用于新硬件產品的大腦芯片的出現。現有的芯片技術已經很不錯，運算能力強大到可以不依賴云計算，完全在本地運行類人工智能，多接口能力也可以處理多種感知類硬件提供的數據，并輔助做出一些基礎的決策。這也是為什么我們也看到，針對于完全嶄新形態的機器人大腦研究，依然需要從現有的 x86、ARM 架構開始。所幸，FPGA（一種不同于現有主流芯片的可編程芯片），以及專門面向機器視覺計算調優的芯片技術（比如 Movidius），已經為機器人大腦研究提供了可借鑒的先例。
不談技術細節而做出純粹預測的行為更像是科技巫學，但我們還是可以期待，有一天人類能研究明白人腦的處理方式，按照感知、分析和決策為主要功能設計出機器人大腦，讓機器人、無人機和可穿戴設備變成真正的智能硬件。
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