【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

　　中國十大人工智能企業排名

　　谷歌信息技術(中國)有限公司

　　全球AI領域領導者，谷歌母公司Alphabet旗下，其推出的圍棋人工智能程序AlphaGo轟動全球，Google X實驗室開發谷歌大腦。

　　微軟(中國)有限公司

　　旗下擁有領先的跨平臺人工智能機器人Cortana及微軟小冰，在深度神經網路技、認知服務等方面居于全球領先地位。

　　國際商業機器(中國)有限公司

　　IBM旗下針對商業的人工智能平臺，全球認知計算系統的杰出代表,在醫療應用領域取得較好的發展,，全球領先的信息技術和業務解決方案公司。

　　百度網絡技術有限公司

　　國內人工智能技術領先者,較早布局人工智能的公司，于2013年成立全球首家深度學習研究院,代表項目百度大腦及人工智能助手度秘。

　　英特爾(中國)有限公司)

　　全球芯片巨頭英特爾旗下，2016年收購深度學習創業公司Nervana System，推出面向人工智能的英特爾Nervana平臺。

　　科大訊飛股份有限公司

　　國內知名AI企業，擁有領先的感知智能及認知智能技術，大型智能語音和人工智能上市公司。

　　阿里巴巴集團控股有限公司

　　2015年推出國內首個人工智能平臺DT PAI，旗下擁有人工智能購物助理機器人阿里小蜜/人工智能程序小Ai/ET機器人等人工智能產品/服務。

　　深圳市騰訊計算機系統有限公司

　　騰訊公司級AI戰略布局，致力于機器學習/計算機視覺/語音識別/自然語言處理等人工智能領域研究。

　　聯想集團有限公司

　　全球領先的PC電腦制造商，專注于為全球用戶提供創新的消費、商用和企業級技術產品，在信息產業內多元化發展的大型企業集團。

　　中國的人工智能芯片企業

　　為什么人工智能芯片有市場?

　　所謂人工智能芯片，一般是指針對人工智能算法設計的ASIC(專用芯片)。雖然傳統的CPU、GPU也都可以拿來執行人工智能算法，但是這些芯片要么計算速度慢，要么功耗大，這么多缺點使得它們在很多場合是不能用的。

　　比如自動駕駛的汽車需要人工智能芯片，因為汽車在行駛過程中需要識別道路行人以及紅綠燈的變化狀況，這些情況有時候是突發的，如果我們利用傳統的CPU去做這個突發路況計算，因為CPU不是專職干人工智能計算的，所以它的計算速度慢，很可能綠燈已經變成紅燈了，我們的自動駕駛汽車還沒有剎車。如果換成用GPU，計算速度確實要快很多，但這個時候的計算功耗非常大，電動汽車的車載電池無法長時間支撐這個功能，而且大功率芯片會導致車體發熱，容易引發油箱自燃。而且GPU一般價格昂貴，普通消費者也很少能買得起這種使用大量GPU芯片的自動駕駛汽車。

　　再比如我們用的手機，如果手機芯片功率很大，手機電池壓根就無法支持比較大的功率。大功率的芯片將導致手機待機時間變短，無法正常應用。

　　所以，在人工智能領域，開發專用芯片成了必然趨勢。

　　人工智能芯片的分類

　　目前市場上可以買到的人工智能芯片按照處理任務的不同可以分為兩類。

　　一類是面向訓練和推斷(Inference)的，這個工作GPU可以干，CPU也可以干，FPGA也可以干。但如果開發人工智能的芯片，則干得更好。因為人工智能芯片是專業干這個的，相當于是“專家”。

　　另一類是推斷加速芯片。這類芯片就是把神經網絡訓練好的模型放在芯片上跑。比如寒武紀的神經網絡芯片，深鑒科技的DPU，地平線機器人的BPU都是這類產品。

　　如果按使用場景劃分，人工智能芯片主要分為云端和終端芯片。

　　目前主流的深度學習人工神經網絡算法包括訓練和推斷兩個環節。由于訓練需要大量數據去訓練人工神經網絡，因此訓練主要在云端進行。比如百度在2018年的AI開發者大會上推出的昆侖芯片——這是中國首款云端全功能AI芯片。

　　而終端芯片更側重低成本和低功耗，目前中國的人工智能芯片初創企業主要布局在這個領域。

　　那么，人工智能芯片是如何工作的呢?以手機為例，日常的拍照美顏手機如果是帶有移動端的人工智能芯片，那么手機可以根據用戶平時的喜好，在照片拍攝完成后同步完成照片美化。

　　當然，一片在指甲蓋大小的面積上集成了超過 55 億個晶體管的 AI 芯片不可能只用來拍拍照這么簡單。目前手機上已經有語音服務、機器視覺識別、圖像處理等智能應用，未來還會增加包含醫療、AR、游戲AI 等更多元化的應用類型。