计算机的世界是由 0 和 1 组成的数字世界，而真实的大自然是模拟（Analog）世界。人类生活的这个模拟世界中，声音、光照、压力、温度等都是连续变量，如果要用 AI 系统对此进行分析，需要使用大量的传感器。在一些科学家的未来愿景中，人类居住的房间里可能会放置大量传感器，以便由 AI 来控制房间的清洁度、温度、光照、湿度、空气质量等指标，甚至每一个人的身体上都会安装大量传感器，以便控制和量化人体的各项健康指标。
传统的模拟架构将模拟信号转换成信噪比尽可能高的数字表示形式（见图 6.1），以便使用计算机进行计算和处理。传统的模拟系统设计都是按这个思路展开的，无论是温度、湿度、亮度等从自然界所感知的模拟信号，还是麦克风、图像传感器或用于无线通信的天线接收到的模拟信号，都经过低噪声放大器（Low Noise Amplifier，LNA）的处理和放大，再通过模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）转换成数字信号，然后进入数字信号处理，如进行 DNN 运算。
图 6.1 传统的模拟架构及数字转换
模数转换器和数模转换器（Digital-to-Analog Converter，DAC）的加入，带来了信息损耗、功率消耗及时延问题（见图 6.2）。不管是物联网还是大数据分析应用中，都会出现这些问题。
图 6.2 模拟世界与数字世界之间的转换
智能时代需要能够快速处理大量传感器数据的 AI 处理系统：它的速度将远远超
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