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“智慧”未來——AI芯片

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2010年至今,大數據處理行業發展快速,人類對海量數據的運算需求也在逐步提高,但傳統的算法框架又無法支持深度學習的巨大并行計算需要,所以核心硬件——AI芯片以其充足的計算力替代了傳統芯片,逐漸成為人工智能領域的寵兒,而且發展勢頭很快,據估計2025年世界的人工智能芯片市場規模將超過726億美金。

“智慧”未來——AI芯片

 

2010年至今,大數據處理行業發展快速,人類對海量數據的運算需求也在逐步提高,但傳統的算法框架又無法支持深度學習的巨大并行計算需要,所以核心硬件——AI芯片以其充足的計算力替代了傳統芯片,逐漸成為人工智能領域的寵兒,而且發展勢頭很快,據估計2025年世界的人工智能芯片市場規模將超過726億美金。

 

一、歷史沿革

 

01、市場需求擴張加速AI芯片發展

 

AI芯片研發源于上世紀八十年代。美國加州理工學院的Carver Mead博士是現代大型嵌入式集成電路系統設計工作的主要開創者,他從上八十年代轉向研發用集成電路來仿真神經系統。上世紀九十年代初,英特爾公司又開始了神經網絡加速芯片的研發。歷經了30多年的發展,目前AI芯片的類型已經十分多樣,主要有大眾核處理器、DSP、FPGA、GPU、ASIC、Neuromorphic chip等。但在2014年以前,AI芯片還只是學術界的一個主要科研方向。

 

在2014年以后,由于基于深度學習的視覺識別算法和語音識別算法實力的明顯增強,使得在業界范圍內也發現了應用于AI科技的美好前景,因此AI芯片技術開始受到了產業界和學術界的共同重視。在2016年和2017年,Google公司的AI圍棋程序AlphaGo先后打敗了韓國的世界冠軍李世石和中國隊的世界錦標賽柯潔,讓世人發現了AI實力提高的巨大潛力。

 

02、各大巨頭入場AI芯片行業

 

作為新賽道,AI芯片的計算能力及其和大數據時代的超高結合率,將使人看到未來經濟發展的新星,世界各大產業巨頭以及諸多國際創新團隊也爭相參與到該領域的新產品開發當中。國內創業企業大多開始在15歲之后,而大量應用于大數據分析應用的AI運算芯片也開始逐漸研發生產,相應的落地場景也逐漸增多。傳統的半導體巨頭以及技術巨人也在布局AI芯片領域,除了自己的開發之外,還依托資本優勢進行海外融資并購,引入優質資本和創新團隊等手段促進了自己的AI芯片行業發展,經典代表企業如Intel,經過大手筆的并購了包含Altera、Nervana、Movidius和Mobileye等這樣的AI芯片公司,而阿里巴巴等也經過紛紛融資、并購布局了AI芯片的發展。Google、Facebook、微軟等互聯網公司以及寒武紀這樣的初創公司紛紛進入AI芯片市場。

 

 

二、現狀分析

 

01、政策引導與支持傾向明顯

 

早在2014年,我國多部門聯手為多家公司設立了“國家集成電路產業投資基金”,首期投入高達1387億,而如今大基金二期建成了2000億左右規模的募資,以后將著重投入于人工智能、5G、物聯網等行動終端應用行業,進而帶動中國的半導體工業蓬勃發展。而中關村科技園建設組委會、北平市第十五屆人民代表大會四次會議、常州市經濟發展和改造委員、國家教育部、廣東省政府、共產黨中央辦公廳國務院政府辦公廳、廣東省人民政府、北平人民政府、我國工信部等均提交了相關的我國新一代人工智能基礎配套建設計劃和人才培養規劃,期望以人工智能技術促進產業經濟進步、實現科技興國。西安、廣州、三亞、大連、浙江等許多大中城市都已在進行以人工智能技術為重點的產業園區建設,并吸納了互聯網公司、新技術企業和AI公司的落建。上海市將加強人工智能發展力度,推動復旦、上海交通大學、同濟等大學和科研機構與企業聯合投資建設十個國家重點聯合實驗室,打造一流AI芯片高地。

 

圖源:2019年世界人工智能大會

 

02、自動駕駛業務進展較為迅速

 

英特爾的內部機構預計自主駕駛的市場規模將會超過7萬億美元,到2025年將會售出1億輛車。自動司機將大大減少交通事故的出現,替代貨運駕駛員,促進物流產業蓬勃發展。伴隨著無人值守技術的持續開發以及相關算法的逐漸完善,多數廠家制造的無人值守汽車都能夠滿足第三級別,少數公司能夠制造第四級別的無人駕駛汽車。目前,各大廠商都在尋求技術突破。自主駕駛行業的硬件芯片開發商地平線和斑馬智行公司將合作AI開放網絡平臺,共同促進智慧行車的完整方案實施。一汽汽車與黑芝麻智能簽約建設自主駕駛網絡平臺。

 

 

03、資本活躍度逐步升溫

 

資本對細分賽道領域的關注一直維持在較高位,其中,對工業視覺的投資相對活躍;而云端、圖像處理、以及邊緣側領域的芯片玩家也都獲得了投資,但所獲投入卻相對均衡分散;隨著行業技術的完善和對資本的關注度增加,智能城市的細分玩家也逐步露出了鋒芒;在自主駕駛方面,億伽通這類新入者已完成上億元的投資,并在逐步布局國際化戰略。新晉玩家的入局與加碼也給業務發展帶來了競爭活力,而老牌玩家們也在不斷加入新資本以適應科技發展與行業規模擴張的需要。

 

04、AI智能手機正在普及

 

在AI等移動手機的重要功能應用領域,人工智能的算法與應用都比較成熟,比如語音識別、人臉識別等功能。同時,世界各大企業也在積極探索在行為預測、用戶認知等方面的應用。伴隨著人工智能的興起,一些潛在的威脅也在悄然而至。人工智能安全問題可大致劃分為算法、數據、模型和生物識別四個維度。算法面臨的主要威脅是算法在實現過程中缺乏對安全性的考慮。練習模式方面,包括在深度教學架構中應對機器學習的惡意樣本產生、培訓數據的污染等。數據資源開發利用中的隱私保護和針對生物識別系統進行的攻擊,也在逐步成為人工智能領域的潛在風險。

 

 

三、未來趨勢

 

01、未來我國人工智能芯片市場規模將快速上升

 

盡管當前的摩爾定律發展逐漸放緩,卻成為了促進人工智能科技不斷進步的重要硬件基石,人工智能芯片(AI芯片)發展尚未到達頂峰,經有關機構預測,到2025年,我國的人工智能芯片產值預計將達到65億美元。面向越來越復雜的市場需求,在未來還將催生人工智能領域的創新設計理念與架構創新。

 

02、AI應用的未來還有很長的一段路要走

 

作為新興領域,AI芯片的基礎架構存在著較大爭議。傳統智能芯片的基本邏輯結構是從感覺、傳輸到管理,再到傳輸、執行。但智能系統反應機制的基本結構是什么?卻難以人能講得清楚,但學者們可以參照軟件操作系統、信息處理器等去模擬。短期利用由各種組合方法所促成的異構計算,來促進各種技術應用計算的成功落地(看重能效比、性價比、可信度)是相對合理的;而中期則要進一步快速發展自重構、自學習、自適應的智慧硬件芯片,來支撐計算的快速健康發展以及類人的自然智能;而長遠則將向著通用AI智慧硬件芯片的技術方面進一步快速發展。

 

四、結語

 

過去的兩輪AI熱潮都由于沒有真實應用而前景告終,給投資人留下的都是失望與泡沫。但當前,這一輪的AI技術爆發主要來自于大數據分析時代的推動,更多的落地場景一步步得到滿足。但正像“深度學習就是深度調參”這個觀點所闡述的,作為現代AI芯片科技基石的深度學習究竟還能走多遠,還是需要警惕的問題。

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