作為一項(xiàng)計(jì)算密集型的新技術(shù)，人工智能早期可以依靠通用芯片的性能來迅速發(fā)展，而后期則必須依靠專用芯片的出現(xiàn)才能統(tǒng)治市場(chǎng)。定制的硬件才能實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的功耗效率，滿足不同算法、結(jié)構(gòu)、終端和消費(fèi)者的需求，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；氖找?。

 

　　當(dāng)然，通用芯片與專用芯片永遠(yuǎn)都不是互相替代的關(guān)系，二者必須協(xié)同工作才能發(fā)揮出最大的價(jià)值。

 

 

 

　　芯片行業(yè)主管部門為國家工業(yè)和信息化部，其主要職責(zé)為工業(yè)行業(yè)和信息化產(chǎn)業(yè)的監(jiān)督管理，針對(duì)芯片產(chǎn)業(yè)負(fù)責(zé)制訂行業(yè)的產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，組織制訂行業(yè)的技術(shù)政策、技術(shù)體制和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)行業(yè)的發(fā)展方向進(jìn)行宏觀調(diào)控。

 

 

 

　　2016年，我國固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶29721萬戶，比上年增加3774萬戶，其中固定互聯(lián)網(wǎng)光纖寬帶接入用戶22766萬戶，比上年增加7941萬戶；移動(dòng)寬帶用戶94075萬戶，增加23464萬戶。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入流量93.6億G，比上年增長123.7%?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)7.31億人，增加4299萬人，其中手機(jī)上網(wǎng)人數(shù)6.95億人，增加7550萬人?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率達(dá)到53.2%，其中農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到33.1%。軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)完成軟件業(yè)務(wù)收入48511億元，比上年增長14.9%。

 

 

　　隨著消費(fèi)方式的升級(jí)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，越來越多的消費(fèi)電子產(chǎn)品已經(jīng)加上了智能的標(biāo)簽，并逐步進(jìn)入消費(fèi)者的日常生活，成為潮流生活的必備裝備。

 

　　可穿戴設(shè)備、AR/VR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)）、智能家居和兒童智能是智能產(chǎn)品的代表產(chǎn)物，已經(jīng)在近年，尤其是2016年，在中國市場(chǎng)取得了令人矚目的發(fā)展。

 

 

　　“十二五”期間，全國R&D研究人員保持高速增長趨勢(shì)，2015年全國R&D研究人員總量為161.9萬人年，較2010年增加了40.8萬人年，年均增長6.0%，科技人力資源數(shù)量和質(zhì)量大幅提升。

 

 

　　外部環(huán)境分析的目的在于確認(rèn)出可以使行業(yè)內(nèi)企業(yè)受益的機(jī)會(huì)和企業(yè)應(yīng)當(dāng)回避的威脅。根據(jù)上面中國芯片行業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策環(huán)境、社會(huì)環(huán)境和技術(shù)環(huán)境的分析，我們總結(jié)現(xiàn)階段中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展的機(jī)遇和威脅如下表所示：

 

 

 

 

　　2016年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到6億美金，預(yù)計(jì)到2021年將達(dá)到52億美金，年復(fù)合增長率達(dá)到53%，增長迅猛，發(fā)展空間巨大。

 

 

　　從云端芯片來看，目前GPU占據(jù)云端人工智能主導(dǎo)市場(chǎng)，占人工智能芯片市場(chǎng)份額的35%。以TPU為代表的ASIC目前只運(yùn)用在巨頭的閉環(huán)生態(tài)，F(xiàn)PGA在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中發(fā)展較快。

 

　　放眼未來，GPU、TPU等適合并行運(yùn)算的處理器成為支撐人工智能運(yùn)算的主力器件，既存在競爭又長期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)承擔(dān)較多角色，在云端主要作為有效補(bǔ)充存在。

 

 

　　從目前主要的幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)芯片平臺(tái)來看，首先是GPU，GPU的計(jì)算能力要比CPU高很多倍。從全部GPU市場(chǎng)來看，英特爾目前占了71%，英偉達(dá)占了16%，AMD占了13%。但從分立式GPU市場(chǎng)來看，英偉達(dá)占了71%，AMD占了29%。因此英偉達(dá)在分立式GPU市場(chǎng)產(chǎn)品中占有占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的人工智能訓(xùn)練。

 

 

 

　　就目前人工智能主要發(fā)展方向來看，可投資的垂直細(xì)分領(lǐng)域主要包括，機(jī)器人芯片研發(fā)、智能視覺、自然語言理解和開放知識(shí)圖譜、人工智能教育、圍棋AI、機(jī)器視覺、機(jī)器人系統(tǒng)方案、體感人機(jī)交互、智能投顧、智能視覺等。而所有細(xì)分領(lǐng)域中，核心專用芯片是人工智能時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

 

 

　　人們?cè)絹碓娇春萌斯ぶ悄艿那熬凹捌錆撛诘谋l(fā)力，而能否發(fā)展出具有超高運(yùn)算能力且符合市場(chǎng)的芯片成為人工智能平臺(tái)的關(guān)鍵一役。由此，2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們?cè)谛酒I(lǐng)域全面展開部署的一年。而在這其中，英偉達(dá)保持著絕對(duì)的領(lǐng)先地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn)，人工智能領(lǐng)域未來的格局如何，仍然待解。

 

 

　　人工智能芯片行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模分析：隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，計(jì)算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。芯片約占人工智能比重的15%，結(jié)合我國人工智能市場(chǎng)規(guī)模，推算出2016年我國人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模約為15億元。

 

　　人工智能芯片行業(yè)競爭格局分析：全球十大人工智能芯片廠商中，中國有3家上榜（地平線機(jī)器人、中科寒武紀(jì)、中星微電子）。

 

 

　　由中國人創(chuàng)立于2015年的初創(chuàng)企業(yè)Horizon Robotics（地平線機(jī)器人）致力于打造基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能“大腦”平臺(tái)-包括軟件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解決環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等問題。

 

 

　　寒武紀(jì)科技由創(chuàng)始人陳天石教授帶領(lǐng)中科院團(tuán)隊(duì)成立于2016 年，致力于打造各類智能云服務(wù)器、智能終端以及智能機(jī)器人的核心處理器芯片。

 

 

　　2016年6月20日，率先推出中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片中星微，這是全球首顆具備深度學(xué)習(xí)人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統(tǒng)級(jí)芯片，并取名“星光智能一號(hào)”。這款基于深度學(xué)習(xí)的芯片運(yùn)用在人臉識(shí)別上，最高能達(dá)到98%的準(zhǔn)確率，超過人眼的識(shí)別率。

 

　　人工智能芯片行業(yè)區(qū)域發(fā)展分析：據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)，中國北上深三座城市的人工智能相關(guān)企業(yè)總數(shù)達(dá)447家，攀升速度迅猛。

 

　　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)分析：在人工智能創(chuàng)造價(jià)值四個(gè)關(guān)鍵因素——人才、數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)建設(shè)、運(yùn)算能力上，人才居首位。中國AI人才儲(chǔ)備與美國還有較大差距，有百萬年薪難求一才的情況。

 

 

 

 

　　FPGA（FIELD-PROGRAMMABLE GATE ARRAY），即現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。用戶可以通過燒入FPGA配置文件來定義這些門電路以及存儲(chǔ)器之間的連線。

 

　　FPGA內(nèi)部包含大量重復(fù)的IOB、CLB和布線信道等基本單元。FPGA在出廠時(shí)是“萬能芯片”，用戶可根據(jù)自身需求，用硬件描述語言（HDL）對(duì)FPGA的硬件電路進(jìn)行設(shè)計(jì)；每完成一次燒錄，F(xiàn)PGA內(nèi)部的硬件電路就有了確定的連接方式，具有了一定的功能；輸入的數(shù)據(jù)只需要依次經(jīng)過各個(gè)門電路，就可以得到輸出結(jié)果。

 

 

　　由于FPGA的靈活性，很多使用通用處理器或ASIC難以實(shí)現(xiàn)的下層硬件控制操作技術(shù)利用FPGA可以很方便的實(shí)現(xiàn)，從而為算法的功能實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化留出了更大空間。同時(shí)FPGA一次性成本（光刻掩模制作成本）遠(yuǎn)低于ASIC，在芯片需求還未成規(guī)模、深度學(xué)習(xí)算法暫未穩(wěn)定需要不斷迭代改進(jìn)的情況下，利用具備可重構(gòu)特性的FPGA芯片來實(shí)現(xiàn)半定制的人工智能芯片是最佳選擇。

 

 

　　目前，F(xiàn)PGA市場(chǎng)基本上全部被國外XILINX、ALTERA（現(xiàn)并入INTEL）、LATTICE、MICROSEMI四家占據(jù)。其中XILINX和ALTERA兩大公司對(duì)FPGA的技術(shù)與市場(chǎng)占據(jù)絕對(duì)壟斷地位。在ALTERA尚未被INTEL收購的2014年，XILINX和ALTERA分別實(shí)現(xiàn)23.8億美元和19.3億美元的營收，分別占有48%和41%的市場(chǎng)份額，而同年LATTICE和MICROSEMI（僅FPGA業(yè)務(wù)部分）兩公司營收為3.66億美元和2.75億美元，前兩大廠商占據(jù)了近90%的市場(chǎng)份額。

 

 

　　由于FPGA靈活快速的特點(diǎn)，在眾多領(lǐng)域都有替代ASIC的趨勢(shì)，據(jù)市場(chǎng)機(jī)構(gòu)GRANDVIEW RESEARCH的數(shù)據(jù)，F(xiàn)PGA市場(chǎng)將從2015年的63.6億美元增長到2022年的約96億美元，年均增長率在6%。

 

 

 

　　在針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的全定制階段，芯片是完全采用ASIC設(shè)計(jì)方法全定制，性能、功耗和面積等指標(biāo)面向深度學(xué)習(xí)算法都做到了最優(yōu)。

 

　　ASIC（Application Specific Integrated Circuits，專用集成電路），是指應(yīng)特定用戶要求或特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造的集成電路。嚴(yán)格意義上來講，ASIC是一種專用芯片，與傳統(tǒng)的通用芯片有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定制的芯片。

 

 

　　ASIC在人工智能深度學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用還不多，但是可以拿比特幣礦機(jī)芯片的發(fā)展做類似的推理。比特幣挖礦和人工智能深度學(xué)習(xí)有類似之處，都是依賴于底層的芯片進(jìn)行大規(guī)模的并行計(jì)算。而ASIC在比特幣挖礦領(lǐng)域，展現(xiàn)出了得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

 

　　目前ASIC芯片已成為主流的礦機(jī)芯片，挖礦速度基本都達(dá)到了GH/S的級(jí)別，比如BITMAIN的第四代芯片BM1385，單顆芯片算力可達(dá)32.5GH/S，在0.66V的核心電壓下功耗僅為0.216W/GH/S。ASIC芯片隨著硅片加工精度的提升，其性能更好，功耗更低。目前硅片加工精度已經(jīng)130nm提升至14nm，基本接近現(xiàn)有半導(dǎo)體技術(shù)的極限。

 

 

　　ASIC易學(xué)難練，要想大成，靡費(fèi)巨資。因此玩ASIC的不乏豪門貴族。例如，谷歌于2016年推出可編程AI加速器TPU，英特爾也將于2017年推出專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的芯片Knights Mill。微軟打造Project Catapult支持微軟Bing。

 

　　從初創(chuàng)公司來看，美國的Wave Computing公司專注于深度學(xué)習(xí)芯片架構(gòu)，推出DPU（Dataflow Processing Unit）；英國的Graphcore公司將推出開源軟件框架Poplar和智能處理單元IPU。

 

　　相比于科技巨頭，初創(chuàng)企業(yè)更有可能結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)芯片，如地平線機(jī)器人設(shè)計(jì)的第一代BPU（Brain Processing Unit），被用于開發(fā)ADAS系統(tǒng)。

 

 

　　國內(nèi)的比特幣芯片生產(chǎn)廠商，都有可能在人工智能時(shí)代華麗轉(zhuǎn)身，成為擁抱深度學(xué)習(xí)的定制芯片供應(yīng)商。在這塊領(lǐng)域有所深耕建樹的公司有，國內(nèi)的深圳烤貓、迦南耘智、比特大陸和龍礦科技。擁有自產(chǎn)芯片的礦機(jī)生產(chǎn)商的盈利能力強(qiáng)，普遍的毛利率達(dá)到50%以上。

 

　　隨著人工智能算法和應(yīng)用技術(shù)的日益發(fā)展，以及人工智能專用芯片ASIC產(chǎn)業(yè)環(huán)境的逐漸成熟，人工智能ASIC將成為人工智能計(jì)算芯片發(fā)展的必然趨勢(shì)。

 

 

 

 

　　目前，人工智能芯片在手機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩大功能，分別是語言識(shí)別和圖像分析。未來人工智能芯片在手機(jī)上的應(yīng)用將使智能手機(jī)實(shí)現(xiàn)真正意義上的“智能”。隨著人工智能芯片技術(shù)研發(fā)和商業(yè)化發(fā)展，未來手機(jī)處理器將能夠利用名為“深度學(xué)習(xí)”的人工智能方式。

 

 

　　近十年來，順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)移動(dòng)化的特點(diǎn)，更多巨頭把智能化領(lǐng)域聚焦到了手機(jī)顯示屏，開始將人工智能看做手機(jī)行業(yè)競相爭奪的一大“賣點(diǎn)”。從蘋果的Siri到微軟的Cortana，從谷歌的Google Assistant到亞馬遜的Alexa，科技界大佬們深入布局，角逐著這片對(duì)未來極具顛覆意義的AI領(lǐng)域。

 

　　但這些人工智能助手都存在于云端。在手機(jī)上，它們和其他的APP一樣平等，是一個(gè)獨(dú)立的APP，目前能做到的僅僅是在用戶使用時(shí)，被動(dòng)喚醒響應(yīng)。而人工智能芯片一旦裝進(jìn)手機(jī)，人機(jī)交流的實(shí)時(shí)性與交互性將會(huì)提高到一個(gè)前所未有的程度。比如，現(xiàn)在手機(jī)加密使用的是密碼和指紋鎖，需要用戶先輸入指令，而人工智能則可以依靠人臉識(shí)別，在手機(jī)看到人的時(shí)候就能提前完成解鎖。

 

　　總而言之，人工智能芯片在手機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用將為智能手機(jī)帶來更多的可能，未來的智能手機(jī)將是真正意義上智能手機(jī)。

 

 

　　人工智能時(shí)代的來臨，意味著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入到智慧互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶入口將有由從傳統(tǒng)的APP，向智慧助理+API入口發(fā)展。未來的智能手機(jī)將成為真正的智慧手機(jī)，到2025年超過90%的智能終端用戶將從個(gè)性化、智慧化的智能個(gè)人助理服務(wù)中獲益。人工智能不僅能讓手機(jī)聽懂、看懂、對(duì)話，甚至將以人類的思考方式來理解人類訴求，讓用戶快速、精準(zhǔn)的獲取信息和服務(wù)。人工智能芯片在手機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大。

 

 

　　人工智能芯片在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用特征分析

 

　　人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用領(lǐng)域包括虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學(xué)、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設(shè)備、風(fēng)險(xiǎn)管理和病理學(xué)。

 

　　可從以下幾個(gè)方面來說明人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用：

 

　?。?）分析患者行為，制定個(gè)性化腫瘤治療方案；（2）虛擬醫(yī)療助手，改善藥物依從性；（3）跟蹤狀態(tài)，自動(dòng)匯報(bào)支持智能看護(hù)；（4）智能化藥物研發(fā)

 

　　人工智能芯片在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

 

　　近年來，科學(xué)家們紛紛投入人工智能開發(fā)，并且利用人工智能用于預(yù)測(cè)和檢測(cè)兒童哮喘前兆、阿爾茨海默病、癌癥、心臟病、病人死亡、血型、化學(xué)分子氣味等。

 

　　人工智能芯片在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用潛力分析

 

　　目前人工智能芯片在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在藥物研發(fā)，而從目前的投融資情況來看，人工智能+醫(yī)療健康各細(xì)分領(lǐng)域中，醫(yī)學(xué)影像項(xiàng)目數(shù)量最多。而從前面的分析可知，人工智能在醫(yī)療健康的應(yīng)用較為廣泛，目前仍有待深化發(fā)展，結(jié)合我國的國情，人工智能芯片在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大。

 

 

　　隨著汽車產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，當(dāng)今社會(huì)對(duì)汽車產(chǎn)品的需求也進(jìn)一步多樣化，人工智能技術(shù)的發(fā)展，使得汽車公司在車輛設(shè)計(jì)層面開始就加入了相關(guān)人性化設(shè)計(jì)，使得產(chǎn)品更加具有競爭力。從人車交互技術(shù)、車車交互技術(shù)、車網(wǎng)交互技術(shù)、智能通信系統(tǒng)、智能剎車系統(tǒng)以及人工智能技術(shù)在汽車舒適度方面的個(gè)性化配置等方面的發(fā)展，賦予了汽車這個(gè)行業(yè)更豐富的意義。

 

　　人工智能芯片在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用使得無人駕駛技術(shù)成為可能，同時(shí)有利于提高服務(wù)體驗(yàn)，使汽車真正意義上的智能化成為可能。

 

　　當(dāng)前，人工智能正逐漸成為推動(dòng)無人駕駛發(fā)展的重要力量，跨國巨頭為此積極開展戰(zhàn)略布局，資本運(yùn)作與跨界合作將成為爭奪市場(chǎng)話語權(quán)的重要手段。無人駕駛是傳統(tǒng)汽車技術(shù)與人工智能、車聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的高度結(jié)合，涉及整車制造商、零部件生產(chǎn)商、半導(dǎo)體芯片廠商、軟件開發(fā)商、互聯(lián)網(wǎng)公司等眾多領(lǐng)域企業(yè)，資本運(yùn)作與跨界合作將成為彌補(bǔ)技術(shù)短板、整合行業(yè)資源的重要手段。

 

　　人工智能在汽車領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，能夠突破當(dāng)前無人駕駛面臨的技術(shù)瓶頸，解決交通出行服務(wù)領(lǐng)域的市場(chǎng)需求。無人駕駛面臨的技術(shù)瓶頸和市場(chǎng)需求將是人工智能芯片在汽車領(lǐng)域應(yīng)用的強(qiáng)大動(dòng)力。

 

 

 

 

 

　　國產(chǎn)芯片已經(jīng)取得突破，將會(huì)進(jìn)一步發(fā)展：芯片行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查分析報(bào)告顯示，中國是全球最大的存儲(chǔ)器芯片市場(chǎng)，2015年采購DRAM（動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器）為120億美元，NAND Flash（閃存）為66.7億美元，分別占全球供貨量的21.6%和29.1%。除了內(nèi)生發(fā)展，中國芯片未來兩年可能會(huì)參與更多的海內(nèi)外產(chǎn)業(yè)整合。

 

 

　　芯片產(chǎn)品從本質(zhì)上來說可以分為生物芯片和人腦芯片，我們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)常接觸到的是人腦芯片。

 

　　生物芯片：截止到目前為止，生物芯片的應(yīng)用主要是檢測(cè)基因表達(dá)方面，該行業(yè)的應(yīng)用相對(duì)廣度有所限制，主要應(yīng)用在生物醫(yī)藥方向，該類生物芯片的整體發(fā)展要稍弱于人腦芯片的發(fā)展，但是整體發(fā)展速度也非?？欤饕?qū)動(dòng)來自于全新的智能醫(yī)療以及生物醫(yī)療的發(fā)展。

 

　　人腦芯片：人腦芯片就是我們常規(guī)意義上理解的芯片，包括電腦芯片、手機(jī)芯片、智能設(shè)備芯片、汽車芯片、軍用芯片、無人機(jī)等各個(gè)細(xì)分產(chǎn)業(yè)在內(nèi)的芯片。隨著世界范圍內(nèi)智能化趨勢(shì)的不斷加快，必然會(huì)帶來該類芯片產(chǎn)品的飛速發(fā)展，其中具有突出發(fā)展規(guī)模的有智能手機(jī)、汽車電子、無人機(jī)等。

 

 

　　目前，受制于資金和技術(shù)上的缺陷，本土的芯片制造企業(yè)仍然數(shù)量少、規(guī)模小、產(chǎn)品落后，與國際領(lǐng)先企業(yè)英特爾、SK海力士、臺(tái)積電相比，仍存在巨大差距。但在芯片設(shè)計(jì)和封裝測(cè)試上，國內(nèi)已有眾多優(yōu)秀企業(yè)涌現(xiàn)出來。這些企業(yè)在競爭中所積累的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)能力，將形成滾雪球效應(yīng)，使他們不斷發(fā)展壯大。尤其在移動(dòng)通訊、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域，本土企業(yè)正在或已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了彎道超車。

 

 

　　從云端芯片來看，目前GPU占據(jù)云端人工智能主導(dǎo)市場(chǎng)，以TPU為代表的ASIC目前只運(yùn)用在巨頭的閉環(huán)生態(tài)，F(xiàn)PGA在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中發(fā)展較快。放眼未來，GPU、TPU等適合并行運(yùn)算的處理器成為支撐人工智能運(yùn)算的主力器件，既存在競爭又長期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)承擔(dān)較多角色，在云端主要作為有效補(bǔ)充存在。

 

　　從終端來看，按需求逐步落地。云端受限于延時(shí)和安全性，催生AI的“推斷”部分向終端下沉。終端AI推斷需要芯片支持的需求場(chǎng)景需低延時(shí)、低功耗及高算力。按照需求落地先后，AI芯片落地的終端子行業(yè)分別是：智能安防、輔助駕駛以及手機(jī)、音箱、無人機(jī)、機(jī)器人等其他消費(fèi)終端。三大領(lǐng)域?qū)K端AI芯片的要求各有側(cè)重。

 

 

 

　　人工智能整體仍處市場(chǎng)早期，但是未來空間巨大。根據(jù)國外調(diào)查機(jī)構(gòu)Tractica的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)數(shù)字，2016年全球人工智能收入為6.4億美元，到2025年預(yù)計(jì)將增長至368億美元。從人工智能的主要構(gòu)成來看，規(guī)模最大的細(xì)分市場(chǎng)分別是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、虛擬個(gè)人助手和智能機(jī)器人等。在未來10年甚至更久的時(shí)間里，人工智能將是眾多智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的突破點(diǎn)，市場(chǎng)空間非常巨大。

 

 

　　目前人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法，芯片則是整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的硬件平臺(tái)。 一般來說人工智能系統(tǒng)對(duì)于搜集來的大量數(shù)據(jù)用某些特定的算法在硬件平臺(tái)上進(jìn)行處理、消化后，對(duì)用戶提供某些建議或根據(jù)設(shè)定的程序自動(dòng)進(jìn)行反饋，從而形成人工智能系統(tǒng)。

 

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，計(jì)算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。2016年谷歌AlphaGo贏得了圍棋大戰(zhàn)后，人工智能在產(chǎn)業(yè)界和資本圈引起了高度關(guān)注，成為新的風(fēng)口。

 

 

 

　　企業(yè)或個(gè)人投資人工智能行業(yè)必須要根據(jù)自身實(shí)際情況，在投資領(lǐng)域上有比較明確的方向和目標(biāo)。如果企業(yè)資金實(shí)力有限，投資主要集中在應(yīng)用層和技術(shù)層，投入相對(duì)較低，變現(xiàn)比較快，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。如果企業(yè)實(shí)力強(qiáng)勁，資金雄厚，則可以考慮投入基礎(chǔ)層和技術(shù)層，著眼于長遠(yuǎn)布局，以獲得較高的投資回報(bào)。

 

　　行業(yè)投資領(lǐng)域策略

 

　?。?）重點(diǎn)聚焦深度學(xué)習(xí)技術(shù)積累；（2）在生物識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)、安防等服務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行突破

 

 

　?。?）未來市場(chǎng)：半定制芯片F(xiàn)PGA

 

　?。?）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域：作為未來制造業(yè)發(fā)展的方向，工業(yè)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算平臺(tái)、MES系統(tǒng)等都是支持工業(yè)智能化的重要平臺(tái)，它們需要完成大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜處理，F(xiàn)PGA在其中可以發(fā)揮重要作用。

 

　?。?）工業(yè)機(jī)器人設(shè)備領(lǐng)域：在多軸向運(yùn)作的精密控制、實(shí)時(shí)同步的連接以及設(shè)備多功能整合等方面，兼具彈性和整合性的FPGA，更能展現(xiàn)設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)。

 

　　行業(yè)商業(yè)模式策略：商業(yè)模式的變遷——從賣芯片到賣服務(wù)

 

　　圍繞著技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新方向，是芯片制造企業(yè)的主要路線。Nvidia目前提供的是基于GPU的云服務(wù)，致力于讓客戶到自己的云上面發(fā)展，不再專推芯片產(chǎn)品。而英特爾，以前銷售芯片，收購Mobileye以后，進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)鏈越來越垂直整合，越來越封閉。通過人工智能實(shí)現(xiàn)讓芯片變成服務(wù)的途徑，是未來發(fā)展的趨勢(shì)。