人工智能芯片算力

㈠ 人工智能的加速芯片属于产业上游对吗

对的。核心芯片是人工智能时代的战略制高点。芯片作为人工智能的上游产业将走在行业发展前沿。

㈡ AI2021和AI2022的区别

AI2021和AI2022的区别如下：

自2018年以来连续第四年发布。

报告从宏观经济、技术成熟度、AI劳动供给、行业和地域四大方面进行综合考量，评估中国人工智能发展现状，为推动产业AI化发展提供参考和行动指南。

算力基础设施建设体现一个地区对人工智能的综合投入程度，首次被作为地域评估的考虑因素。

报告指出，AI芯片呈现多元化发展趋势，AI芯片算力持续提升满足模型规模增长态势；中国AI服务器市场快速增长，中国厂商领跑全球，2020年全球AI服务器厂商浪潮、DELL、HPE市场份额位列前三，未来AI服务器将朝着多元开放、绿色节能的方向发展。AI与云的融合是必然趋势，预计到2025年，中国人工智能服务器公有云的占比将超过50%，私有云、政务云、行业云等也在蓬勃发展，混合IT是企业首选。算法模型发展愈加复杂，巨量模型将是规模化创新的基础，“源1.0”等巨量模型的出现，让构建大模型、提升AI处理性能成为发展趋势；应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化，从单点应用场景转换为多元化的应用场景。相比2020年，人工智能在金融、制造、能源 、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著；以智算中心为代表的算力基础设施，通过提供公共的算力、数据及算法服务，让算力服务易用，解决算力服务的供给问题。

㈢ 人工智能包括哪些方面

1.从发展程度角度，人工智能可划分为弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。
目前，人工智能处于弱人工智能阶段，AI并不具备类似人类思考与联想的能力。未来，人工智能可能发展到强人工智能与超强人工智能阶段，这个阶段的AI将具备类似人类思考与联想的能力，可以在更多领域代替人类完成工作。
2.从产业角度，人工智能可划分为基础层、技术层与应用层。
基础层可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
技术层根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容;语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容;自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。
应用层主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

㈣ 你如何看待人工智能未来的市场前景

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的网络云、金山云、世纪互联等，数据服务的网络数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头网络IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的网络、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。

㈤ 华为不造汽车，但自动驾驶汽车人工智能芯片这片阵地必须拿下

[汽车之家新鲜技术解读]华为成立于1987年，是一家制造通讯设备起家的中国企业。经过30多年的积累，华为已经发展成为全球最大的5G设备供应商。随着人工智能芯片市场的快速增长，华为借助中科寒武纪的芯片IP，成功在2017年推出了全球首款搭载人工智能加速单元的手机处理器芯片——麒麟970。该芯片的成功让华为进一步坚信人工智能技术的发展潜力，加速了其自研人工智能处理器的步伐。而自动驾驶系统的域控制器正是人工智能芯片大派用场的地方。究竟华为的人工智能芯片性能有多强？它又是如何赋能自动驾驶汽车的呢？今天我们一起来看一看。

●编辑总结：

华为在行业中的影响力毋容置疑，从技术到产品都走在世界的前列。树大招风，华为近年来就一直受到美国的制裁。如果现状长期持续的话，对于本文聚焦的华为人工智能芯片影响不小。如何解困是摆在华为面前的一道难题，从目前的一些信息来看，华为在英国建设芯片工厂、开发RISC-V架构处理器、培育HMS云服务生态等举措都是其突围关键，我们也将持续关注事态的进一步发展情况。（图/文/汽车之家常庆林）

㈥ 人工智能技术是什么啊

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。

什么是人工智能技术什么是人工智能技术

1、基础层

可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。

2、技术层

根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容；语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容；自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。

3、应用层

主要包括AI在各个领域的具体应用场景，比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。

人工智能包含了以下7个关键技术。

1、机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

2、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

3、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

4、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

5、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

6、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

7、VR/AR

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

㈦ 人工智能未来的发展前景怎么样

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

㈧ 人工智能使用率数据2021

摘要 报告显示，2021年人工智能行业应用渗透度排名TOP5的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造，相比2020年，金融行业人工智能应用速度加快并超过政府行业，位列第二，制造、交通和能源行业在人工智能的应用也更加深入，分列第五、第七和第九位。相比去年，人工智能在各个行业的渗透度都在增加。

㈨ 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

㈩ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(10)人工智能芯片算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。