科技进步是历次工业革命的推动力，随着人工智能技术的进步，人类社会正在进入智能社会，即所谓的“第三次工业革命”.作为人工智能的核心技术之一，人工智能芯片的发展现状和未来方向是本文希望共同探讨的话题。人工智能发展的历史与驱动因素DonellaH.Meadows在她的著作《系统之美》中指出，“面对一个问题，善于系统思考的人首先要做的就是查找数据，了解历史系统及其行为随时间变化的趋势图。”因此，对于当下火热的人工智能发展，也有必要回顾一下它的前身和背后的驱动因素。笔者将人工智能的发展历程及其未来发展趋势总结如下。人工智能的发展与趋势纵观人工智能发展史，以下因素对人工智能的“三跌两跌”起到了关键作用：算法（A-Algorithm）：当前人工智能的兴起有一个很大的原因是深度学习算法的兴起，尤其是在图像和语音方面。算法是人工智能发展的引擎。大数据（B-BigData）：目前的人工智能浪潮更多的是使用统计分析的方法。因此，谁掌握了数据，谁就可能站在这波人工智能的风口浪尖。数据将成为未来企业的核心资产和生产资料之一，是人工智能发展的新能源。计算能力（C-ComputingPower）：基于大数据统计分析的算法和基于并行计算的深度学习需要强大的计算能力，而摩尔定律几十年的发展使得计算能力有了长足的进步，有效支撑了这一波人工智能发展.应用场景（S-Scenarios）：人工智能的长期发展必须能够反哺行业，带来实际的经济价值。随着物联网的发展和物理世界的数字化浪潮，为人工智能提供了许多切实可行的应用。应用场景，这将进一步加速人工智能的发展。因此，ABCs因素的组合正在推动人工智能这波浪潮的第三次崛起，相信这波浪潮持续时间会更长，社会经济影响也会更加深远。“人工智能终将像电一样渗透到社会各行各业。”中国人工智能市场分析我们可以将上述ABCs模型映射到对中国人工智能市场的分析上。在赶上互联网和移动互联网之后，中国正在成为一个重要的数据强国。预计到2020年，中国将拥有全球20%-25%的数据量。而推动这一波人工智能发展的最重要因素之一就是数据。此外，中国政府正在通过《中国制造2025》、神州数码等政策推动中国产业的信息化、智能化升级转型，为人工智能的发展提供了诸多实际应用场景。因此，在这波人工智能浪潮中，中国站在了非常有利的位置。中国人工智能市场细分和AI芯片走向的重要来源之一就是市场的精准细分。中国人工智能市场大致可分为数据中心/云训练与推理、边缘（雾）计算推理（与训练）、端端推理三大类和四个子类。数据中心/云训练和推理的市场机会已被业界广泛接受，并将随着人工智能的实际应用进一步迎来爆发式增长。由于云端，尤其是训练部分，需要更大的灵活性来迎合不可预知的应用和数据增长，预计IntelCPU+AI加速卡的计算平台将进一步发展，推理部分的计算平台，尤其是在应用场景在更清晰的情况下，将CPU和低功耗AI加速芯片组合成多芯片封装的MCP（Multiple-chipPackage）将是未来的一种选择。在设备端推理部分，由于更好的功耗控制、尺寸和性价比的要求，预计集成AI加速IP的SoC最终会成为一种趋势。在市场层面，一些龙头企业如苹果和华为正在开发类似的解决方案并将其应用到他们最新的智能手机产品中。由于市场趋势较为明朗，但应用模式仍需时间创新和推广，该细分市场仍处于成长期。对于边缘（雾）计算，随着物联网的发展，尤其是自动驾驶、智能制造等实时性要求高的应用场景，正在成长为一个新兴的市场机会，但仍处于市场的开始。初期。该细分市场应用场景相对复杂，其对应的人工智能计算平台也将呈现多样化的解决方案。中国人工智能芯片的发展与趋势在政府和市场资本的双重推动下，中国人工智能芯片产业正掀起一股高潮，参与者主要来自以下几个方面：新创企业：龙头企业这类公司一般都具有深厚的人工智能背景，并且在商业意识和技术研发之间有很好的平衡，比如地平线、上海ThinkForce、IntEngine。目前，这些参与者的数量正在迅速增长。大型市场领导者/互联网公司：以TAB（腾讯、阿里巴巴、百度）+华为等为主。由于他们有自己的数据集、算法和应用场景，他们计划开发更合适的人工智能芯片来优化他们的算法和业务.凭借雄厚的财力、研发能力和数据/应用场景，这些企业有望成为中国乃至全球人工智能芯片市场的重要参与者。老牌芯片企业：以华为海思、瑞芯微为代表。他们有很好的SoC设计经验和客户，正在开发集成人工智能加速IP的SoC芯片。大学/研究所背景的创业公司：由于大学在过去几十年一直坚持人工智能芯片设计的基础研究，积累了可观的技术，目前正在结合产业资本推动其产业转型技术。寒武纪、DeepHi、清华大学微电子研究所等中国国产人工智能芯片的现状和趋势结合本文提出的市场模型，并根据相关公开信息，对中国国产人工智能芯片进行分析。从图中可以看出，中国目前本土芯片企业的产品分布在人工智能的整个细分市场。在数据中心/云训练和推理芯片方面，以百度、阿里巴巴、华为、寒武纪、比特大陆、ThinkForce为代表，但除比特大陆的推理芯片外，其他芯片仍在研发中。考虑到TAB+华为强大的研发能力和全球资源配置，相信他们最终会在数据中心/云推理芯片领域获得一定的地位。在设备端的推理芯片部分，创业芯片公司相对集中，性能和功耗可以与国外同类产品相媲美。不过，预计未来该细分市场的竞争将更加激烈，并最终取得领先。总结与建议当前人工智能处于产业化初期，各国站在同一起跑线上。中国政府自上而下对人工智能高度重视，在政策层面完成了一系列顶层设计。海量数据的占有、数据主权的管理和应用场景的本土化，也将进一步助力中国本土芯片企业的崛起。作为扎根中国的外资企业，也应积极投身到中国人工智能发展的大潮中，与本土企业在技术、市场、人才等方面开展合作共赢，共同助力发展。以及中国人工智能产业的发展。
