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中商情報網(wǎng)訊：智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計的芯片，其架構(gòu)和指令集針對人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。采用專門為人工智能領(lǐng)域設(shè)計的處理器支撐人工智能應(yīng)用是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

人工智能的各類應(yīng)用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到終端，都離不開智能芯片對于“訓(xùn)練”與“推理”任務(wù)的高效支撐。企業(yè)的多樣化布局與競爭將促使整個人工智能芯片行業(yè)在未來幾年實現(xiàn)高速發(fā)展。根據(jù)Tractica的研究報告顯示，2019年全球人工智能芯片的市場規(guī)模為110億美元。中商產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測，2025年全球人工智能芯片市場規(guī)模達(dá)724億美元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院

在消費(fèi)電子行業(yè)中，智能手機(jī)、AR/VR、智能音箱、無人機(jī)、機(jī)器人等領(lǐng)域都是各廠商關(guān)注的重點(diǎn)，此類硬件終端均可與人工智能應(yīng)用相結(jié)合，人工智能芯片的應(yīng)用將加速推動下游消費(fèi)電子行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)品體驗優(yōu)化。根據(jù)Gartner的預(yù)測，2020年人工智能芯片在消費(fèi)電子終端市場的銷售規(guī)模將超過25億美元。

數(shù)據(jù)來源：Gartner、IHS、中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

人工智能芯片發(fā)展趨勢

1、新興技術(shù)驅(qū)動，需求持續(xù)增長

云計算分為IaaS、PaaS和SaaS三層。IaaS企業(yè)提供場外服務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)硬件，IoT提供了更多的數(shù)據(jù)收集端口，大大提升了數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)為人工智能提供了信息來源，云計算為人工智能提供了物理載體，5G降低了數(shù)據(jù)傳輸和處理的延時性。人工智能關(guān)鍵技術(shù)未來將在5G、IoT、云計算和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)日益成熟的背景下取得突破性進(jìn)展。

2、5G時代，邊緣智能芯片需求將迅速增長

在5G時代，無線網(wǎng)絡(luò)具備高帶寬、低延時以及支持海量設(shè)備接入等特點(diǎn)，大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理和快速輸出結(jié)果的能力，數(shù)據(jù)處理將進(jìn)入分布式計算的新時代。同時，隨著5G時代和人工智能的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)處理需求必須在邊緣側(cè)完成。這些場景往往需要很強(qiáng)的實時性，對延時敏感，并且有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私性要求，相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個需求，通過在產(chǎn)線等邊緣處直接部署智能計算設(shè)備，在無需將數(shù)據(jù)傳出工廠的同時，實時地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并對產(chǎn)線進(jìn)行決策和控制。

3、消費(fèi)類電子和智能汽車是未來終端智能計算能力的重要載體

除了云端和邊緣端外，終端也有大量的智能計算能力需求。這些計算能力需求主要分為兩類，一類是單芯片計算能力需求較小的，主要是一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如智能家居等；另外一類是移動計算平臺，這些計算平臺的特點(diǎn)是其設(shè)備往往處于移動中，無法用固定的邊緣設(shè)備來支撐。這些設(shè)備未來主要有兩類，一類是以手機(jī)、平板為代表的消費(fèi)類電子產(chǎn)品，另外一類是以自動駕駛為代表的車載計算平臺。

4、智能芯片會形成云邊端一體化的生態(tài)

在通用處理器領(lǐng)域，服務(wù)器、桌面和終端的生態(tài)是相互分離的不同生態(tài)環(huán)境。在服務(wù)器和桌面一側(cè)，x86是目前主流的生態(tài)體系；而在終端等設(shè)備一側(cè)，則是由ARM來主導(dǎo)。服務(wù)器及桌面系統(tǒng)和終端系統(tǒng)分別按照兩條不同的技術(shù)路線在發(fā)展。

5、人工智能算法將持續(xù)演進(jìn)

當(dāng)前人工智能發(fā)展正處于第三波浪潮上，這波浪潮最大的特點(diǎn)就是與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合的人工智能應(yīng)用場景逐漸落地，擁有先進(jìn)算法和強(qiáng)大計算能力的企業(yè)成為了最主要的推動者。當(dāng)前人工智能的主流技術(shù)路徑是深度學(xué)習(xí)，但無論是產(chǎn)業(yè)界或?qū)W術(shù)界，都認(rèn)為深度學(xué)習(xí)尚存在一些局限性，在機(jī)器感知類場景表現(xiàn)優(yōu)異，但在機(jī)器認(rèn)知類場景表現(xiàn)還有待提高。未來針對不同的人工智能應(yīng)用類型和場景，將會有深度學(xué)習(xí)之外的新型算法脫穎而出，這就要求智能芯片的架構(gòu)不能僅僅針對深度學(xué)習(xí)設(shè)計，也要適應(yīng)不同類型的算法，同時兼顧能效和靈活性。

更多資料請參考中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2020-2025年中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)市場前景及投資機(jī)會研究報告》，同時中商產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃策劃、產(chǎn)業(yè)園策劃規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商引資等解決方案。