如果你是智能芯片行业的创业者，你肯定希望你的创业公司选择一个最有“钱”前景的行业。
行业竞争难道不是红海吗？如果你是智能芯片行业的从业者，你一定也希望公司的产品真的能卖得好到需要饥饿营销，“钱”前途一片光明？而王博士作为风险投资家，希望了解智能芯片行业的现状如何。
什么样的智能芯片行业公司最有“钱”前景？带着这些问题，王博士通过对智慧医疗、智能汽车、大数据、VR/AR、智慧新零售、智慧金融、智能家居、智能穿戴、智能制造、智慧安防等行业的分析，继续进行研究和探讨。
分析智能芯片产业。
上一篇文章博士。
王总提到，最有“钱”前景的智能芯片产业方向包括ASIC和FPGA解决方案。
除此之外，智能芯片还有其他的技术路径和方向吗？智能芯片产业发展的关键是什么？你会遇到什么样的困难和障碍？ --- ① --- 第三个最“钱”的方向。
为了解决CPU在大量数据运算时效率低、能耗高的问题，目前有两种发展路线：一是继续使用传统的冯·诺依曼架构。
主要以GPU、ASIC、FPGA三类芯片为代表；二是利用人脑的神经元结构来设计芯片，提高计算能力，以完全拟人化为目标，追求在芯片架构上不断逼近人脑。
这类芯片被称为类脑芯片。
因此，第三个最有“钱”潜力的智能芯片产业方向是：智能芯片类脑解决方案。
人脑具有计算机无法比拟的三大特点：一是能耗低，人脑的功率约为20瓦，而目前的计算机功耗需要几百万瓦；第二，容错能力，人脑一直在失去神经元。
，并且计算机中失去一个晶体管将毁掉整个处理器；第三，不需要编程，大脑在与外界的交互过程中自发地学习和改变，而不是遵循预先设计的算法。
类脑芯片架构模拟人脑的突触传递结构。
许多处理器类似于神经元，通信系统类似于神经纤维。
每个神经元的计算都是在本地执行的。
整体上，神经元以分布式方式工作，这意味着整体任务是划分的。
，每个神经元只负责部分计算。
类脑芯片在处理海量数据方面具有明显优势，并且比传统芯片功耗更低。
例如，IBM的TrueNorth类脑芯片每平方厘米的功耗仅为20毫瓦。
为了保持技术优势，美国率先启动了类脑计算芯片的相关研究。
通过模仿人脑的工作原理，用神经元和突触取代传统的冯·诺依曼架构系统，使芯片能够进行异步、并行、低速处理。
对信息数据进行分布式处理，并具有自主感知、识别和学习的能力。
因此，市面上第一款类脑芯片TrueNorth来自美国IBM。
今年9月，英特尔推出了一款新型芯片。
这款名为“Intel Loihi Test Chip”的处理器是一款类脑神经形态芯片。
换句话说，该芯片旨在从其环境中学习并用于一系列“人工智能密集型”应用。
英特尔指出，这款芯片在工业自动化和个人机器人方面具有巨大潜力。
从目前各大公司的研究成果来看，像IBM TrueNorth这样的类脑芯片的效率不如在传统架构上使用神经网络的芯片。
然而，冯·诺依曼瓶颈是客观事实。
随着计算数据量的增加，这个缺点会越来越明显。
中国也高度重视类脑研究，将类脑计算作为国家战略发展的制高点。
2016年，我国不仅将脑计划列为国家“十三五”重大科技专项，还发布了脑计划“一体两翼”总体战略：一体即理解大脑：重点阐明人类认知的神经基础和核心；两个翅膀分别是保护大脑：预防、诊断和治疗重大脑部疾病，以及模拟大脑：类脑计算。
我国学术界也开展了类脑智能的研究。
2017年，中国科学院、清华大学、北京大学先后成立“脑科学与类脑智能研究中心”。
5月，类脑智能技术及应用国家工程实验室在合肥成立。
。
这些实验室将借鉴人脑机制研究人工智能技术，推动类脑神经芯片、类脑智能机器人等新兴产业发展。
这些脑启发的学术研究成果也正在转化为企业界。
例如，清华大学类脑研究中心成果转化为北京灵犀科技有限公司，专注于类脑芯片的商业化。
与依赖冯·诺依曼结构的GPU、FPGA、ASIC相比，类脑芯片属于集成电路的相对早期阶段。
目前可用的类脑芯片并不多，我们期待在大规模商用方面取得进一步进展。
---②---发展的关键是智能芯片。
无论是智能芯片初创公司还是投资者，我们都需要知道智能芯片行业发展的关键点是什么？首先，智能芯片企业争夺的不仅仅是芯片设计和生产，更是生态。
关于芯片的讨论，其实涉及到整个底层技术体系：芯片是最底层的，还包括系统、中间件、基础研究等，包括片上解决方案、集成、应用场景、设置等，这是一个生态。
智能芯片的玩法与传统半导体行业有很大不同。
对于AI来说，核心竞争力不仅是智能芯片真正的性价比，更是生态系统中软件环境的核心要素。
纯粹从芯片性价比的角度来看，GPU不一定有优势，只是上面的软件生态环境特别不同。
各种库和工具让新手非常容易使用。
无论您想开发什么样的新研究项目，您都可以在网上找到很多支持。
行业的竞争壁垒意味着大家都习惯了这个软件之后，很难用别人的芯片来取代你，除非是完全颠覆性的东西。
这就是为什么2019年3月19日，在香港Linaro开发者大会上，华为发布了全新的人工智能开发平台HiKey。
该平台基于麒麟，可以提供强大的AI算力，支持硬件加速，以及强大的开源开发板，拓展AI生态系统。
HiKey是华为第三代开发板，具有更强的计算能力、更丰富的硬件接口，支持主流操作系统和人工智能堆栈。
其次，智能芯片的盈利模式依赖于销量，需要在最流行的商业应用场景中落地。
从产业结构的角度来看芯片问题，这实际上是一种市场驱动的行为。
芯片本身就是一个壁垒较高的行业。
对先发优势要求比较高。
大规模量产后，价格优势更加明显。
错过了窗口期，想重新出发肯定会很困难。
我国此前的芯片发展很大程度上是由于缺乏产业基础和上下游，市场机会非常有限。
智能芯片拥有最热门的四个商业应用场景：云计算、家庭/消费电子、安防监控和自动驾驶汽车。
目前，首款云计算云AI芯片的市场已经相对成熟。
全球各大科技巨头已经根深蒂固，格局难以撼动。
相比之下，后三种商业应用场景，包括种类繁多、数量庞大的终端AI芯片市场，还有待拓展，为众多AI芯片初创企业提供了机会。
智动智针对AI芯片行业给出了一系列重磅报告。
通过对AI芯片最热门的四大应用行业及行业主要参与者的拆解，全景式解构了AI芯片产业链。
未来，每颗芯片都将提升其AI计算能力，范围从耳机、扬声器到工业机器人、自动驾驶汽车。
这些终端的AI将会渗透到各行各业，除了上面提到的四大应用场景行业之外，未来工业、制造、医疗、教育等行业也将逐步渗透和应用。
被AI芯片入侵；随着AI计算逐渐渗透到各行各业，我们的世界将逐渐被AI重塑。
我们也将进入人工智能社会。
志东西指出，我们即将进入“没有人工智能就没有芯片、没有人工智能就没有终端、没有人工智能就没有产业”的时代。
--- ③ --- 智能芯片的困境与隐忧 然而，智能芯片行业集体狂欢的背后，却始终有平静的声音。
智东西报道称，不少业内人士向智东西表达了对智能芯片行业的几点担忧：第一，芯片竞争非常激烈，是一个“优胜劣汰”的行业。
芯片的优势在于规模。
普通芯片的销量需要达到100万颗才能实现盈亏平衡。
一旦市场开始成熟，巨头们能够以十倍、百倍的产量收割市场，这些大量涌现的AI芯片初创公司最终可能只剩下一两家公司。
其次，人工智能技术宣传多，行业落地少。
几乎所有AI芯片初创公司都把主要目标定在了安全和自动驾驶两个市场。
对于安全而言，虽然人工智能的市场需求已经存在多年，但人工智能在大规模远距离场景中的应用仍然存在许多工程问题需要解决；至于自动驾驶，首先这项技术距离大规模商业化还有一段时间，其次各大汽车厂商都将安全属性视为重中之重，对目前人工智能的“黑匣子”并不熟悉。
“这种情况很难让人接受。
现在除了手机，还没有一款销量过万元的AI芯片。
第三，人工智能算法仍处于快速发展过程中，计算模型每六个月就发生一次变化芯片的设计开发周期普遍较长，只有非常成熟的算法才适合固化在芯片上。
今年3月，专家也表达了类似的说法。
清华大学微电子研究所所长、中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军给智能芯片这个炙手可热的行业泼了一盆冷水，他表示，人工智能应该成为半导体的主要驱动力。
但仍然面临两个问题：一是新算法层出不穷；二是目前还没有统一的算法。
他呼吁人工智能领域的芯片被过度炒作。
由于人工智能还没有通用的算法芯片，人工智能杀手级应用尚未出现，人工智能芯片的未来发展还有很长的路要走。
推广AI芯片需要软件和硬件两轮驱动的发展，其中软件起着核心和关键的作用。
魏少军认为，如果未来没有通用的AI芯片，那么现在的部分甚至大部分创业者可能会成为这场技术变革中最令人敬佩??的烈士，因为他们只是针对现有的特定垂直应用开发IP核。
最终，很多都会被大公司吸收，最终集成到各种SoC中。
未来2~3年，行业可能进入技术变革低谷期。
--- ④ --- 智能芯片政策及发展趋势 国家对人工智能和AI智能芯片的高度重视达到了前所未有的程度。
2020年7月、12月，国务院、工业和信息化部先后印发《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，提出了我国年度新一代人工智能“三步走”战略，还提到神经网络芯片（AI芯片）是三大核心技术之一的高度。
《行动计划》指出，到2020年，国产AI芯片技术需要取得突破性进展，包括云端神经网络芯片和终端神经网络芯片。
同时，AI芯片需要在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等关键领域实现大规模商用。
今年5月，工业和信息化部总工程师张峰表示，人工智能是信息化发展的新阶段，是新一轮科技革命和产业变革的前沿，是信息化发展的重要方向。
培育新动能。
张峰指出，未来应加强感知计算、机器学习、类脑计算等前沿领域的研发。
支持核心技术突破，聚焦具有全球影响力、带动力强的关键环节，重点突破智能芯片、传感器、核心算法等，提高软硬件技术水平。
中金公司研究报告称，目前中国对AI芯片投资热情高涨。
国内从事AI芯片研发的公司有20多家，重点关注边缘推理芯片。
预计，全球部署在消费电子、自动驾驶汽车、安全设备、物联网设备等边缘设备上的推理芯片市场规模将以平均每年3%的速度增长，到2020年达到1亿美元。
工业物联网也可能是下一个蓝海市场。
未来的智能芯片一定是多元化的，不同类型的产品满足不同功耗、尺寸和价格的要求。
人工智能是一场马拉松，比赛才刚刚开始。
本系列下一篇文章将探讨下一个AI落地行业。
PS：背诵一句名言放松一下：“学而不思则罔，思而不学则殆”。