2022中国人工智能芯片行业研究报告
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人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。四大类人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片〉及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。
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随着人工智能新兴产业的高速发展，传统的芯片已不能满足人工智能产业对芯片性能及算力等方面的要求。因此，如何构建出高效的人工智能芯片，将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。四大类人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片〉及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。用于云端的训练、推断等大算力通用芯片发展较为落后，适用于更多垂直行业的终端应用芯片如自动驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。超过80%中国人工智能产业链企业也集中在应用层。未来，中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存。技术上，由于基础理论、关键设备等仍落后与国际一流水平，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有所差距，但垂直行业应用的芯片设计及相关企业的数量上，中国仍占据较为优势的地位;在算法上，除了创新计算范式的研发，“数据孤岛”问题也将在政策的指导下得到解决，为Al算法提供更大量、更准确的数据集进行学习与训练;应用上，消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人等仍是较为主流的应用方向，政策指导使产业获得更好的联动性，同时，人工智能逐步横向往媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。总体来看，人工智能芯片的发展仍需基础科学积累和沉淀，因此，产学研融合不失为一种有效的途径。充分利用企业、高校、科研机构等多种不同的教育环境与教育资源，将理论知识传授与产业工程实践、科研实践相结合，培养并积累人工智能领域优质人才，维持中国人工智能及芯片行业的可持续发展。
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