2020中国人工智能芯片企业TOP50 人工智能芯片和传统芯片的区

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人工智能芯片和传统芯片的区别
AI芯片，一般指的是针对AI算法的ASIC芯片，对人工智能算法做了特殊加速设计，一般是以深度学习算法为主。
“深度学习”的实现以神经网络技术为主， “深度”就体现在多层神经网络的链接。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的链接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，其中，最著名的就是卷积神经网络。
与传统芯片相比较，人工智能芯片在架构设计之初就专门结合视觉、自然语言处理的运算特征进行优化，在处理同样的计算任务时， AI芯片在执行AI算法时速率更快、能耗更低。与传统芯片不同，人工智能芯片模拟大脑的神经元和突触，一条指令就能完成一组神经元的处理，这种计算模式在做一些图像处理等智能处理时，效率要比传统芯片高几百倍。
当前人工智能芯片的发展
当前，人工智能技术的发展主要集中在两个方向，一个是人工智能算法的研究和神经网络的训练，另外一个方向是实现人工智能算法的加速计算。
卷积神经网络所需的卷积运算量非常庞大，而满足AI芯片高速计算量的当前行业解决方案主要是GPU加速、FPGA加速、专用ASIC加速。 GPU加速解决方案在AI芯片算法上是使用最广泛也是发展最成熟的解决方案，但其体积大、功耗大的缺点，让GPU加速平台只能部署在服务器端，无法使用到个人电脑以及智能手机等终端使用设备上。 FPGA加速解决方案多数使用在数据中心的AI加速和边缘计算的AI加速，例如人工智能识别技术等领域。专用ASIC加速解决方案采用了最先进的半导体制造工艺，是为了不同领域机器学习而定制的芯片，在有很高的加速频率的同时能耗也可以降到很低。
人工智能技术本身的发展在进步，但与之配套的相关软硬件，例如材料科学等领域的技术也要不断发展从而适应人工智能的需求。现阶段的人工智能技术虽然还未达到科幻电影中的强人工智能阶段，但也达到了为人类日常生活“赋能”的水平。随着AI芯片的深度学习和计算能力的加深， AI的感知能力已经可以为某些特定场景的实现提供超强驱动力，例如无人驾驶汽车。
挑战与机遇并存
人工智能芯片企业百花齐放，相互竞争，在不同领域都发展出了极具特点和创新力的产品。 AI芯片研发企业时刻都在准备着，在研发和落地市场上加强探索，中国AI芯片企业在迅速发展的同时，也逐渐影响着全球AI芯片市场的风向标。
现阶段我国的AI芯片技术发展越来越具有自主性，产业趋势向好，随着不同领域对AI专用芯片的需求增大，尤其以云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域为代表， AI芯片的应用场景也将会越来越丰富。
2015年是AI芯片创业小高潮时期，在这一年里诞生了地平线、启英泰伦、天数智芯等一批现今很有创新和发展潜力的企业。经过几年的发展后，当前AI芯片在AI应用场景的落地成为最大难题，对人工智能芯片的设计要求大多集中在应用场景的特定需求和算法的软硬件一体化设计上。
过硬的技术实力和正确的价值观方向是一家AI芯片企业不可缺失的内核，在未来市场的考验下， AI芯片企业在不断的较量和比拼下，真正能够持续发展和创新的企业必是将技术与人文两者融会贯通的企业。
科技向善
从榜单中可以看到，有很多企业的主要核心技术以及发展方向上是人工智能视觉、语音。以人脸识别技术为例，前段时间在全世界都大火的换脸软件，它在娱乐大众的同时也给很多人的隐私安全造成了隐患。在人脸识别技术发展之初，就有很多不同的甚至是反对的声音出现，但是这项的技术的初衷是好的，是为了让人们的生活更加方便，但在技术发展使用过程中出现了偏差。这种偏差就需要正确的价值导向去纠正，科技向善或是答案。
AI芯片作为AI时代的基础设施，除了是当前最热门的领域之外，也已经广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域，云端智能芯片的问世也为更高强度的大数据计算等复杂的云端智能处理需求提供了技术支撑。
未来以AI芯片为基础的人工智能技术将涵盖我们日常生活的方方面面，提供生活便利的同时也肯定会带来安全方面的隐患。一种新的科学技术的出现，其目的都是为了人类生活的更美好，技术取决于使用它的人的意识，科技更多的只是一种工具，人工智能的发展在一定程度上受到道德和法律的约束，人工智能相关法律法规也在其技术发展的同时不断地完善。