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2020中国人工智能芯片企业TOP50

  人工智能芯片与传统芯片的区别。

  AI芯片一般指用于AI算法的ASIC芯片,专门加速了人工智能算法的设计,一般以深度学习算法为主。

  “深度学习”的实现主要基于神经网络技术,“深度”体现在多层神经网络的链接上。神经网络通过模拟脑生物神经网络的链接,理解多层数字神经网络来实现深度学习,其中最著名的是卷积神经网络。

  与传统芯片相比,人工智能芯片在架构设计之初就进行了优化,结合了视觉和自然语言处理的操作特性。在处理相同的计算任务时,AI芯片在执行AI算法时速度更快,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,一组神经元可以用一条指令进行处理。这种计算模式在做图像处理等一些智能处理时,效率是传统芯片的几百倍。

  人工智能芯片的发展现状。

  目前,人工智能技术的发展主要集中在两个方向,一是人工智能算法的研究和神经网络的训练,二是加速人工智能算法的计算。

  卷积神经网络需要大量的卷积计算,目前满足AI芯片高速计算的行业解决方案有GPU加速、FPGA加速、ASIC加速。GPU加速解决方案是AI芯片算法中应用最广泛、发展最迅速的解决方案。但GPU加速平台由于体积大、功耗高,只能部署在服务器端,不能用于个人电脑、智能手机等终端设备。FPGA加速解决方案多用于数据中心和边缘计算的AI加速,如人工智能识别技术。专用集成电路加速解决方案采用最先进的半导体制造技术,是为不同领域的机器学习定制的芯片。它具有高加速频率,还可以将能耗降低到非常低的水平。

  人工智能技术本身的发展也在不断进步,但相关的软硬件,如材料科学等领域,都要不断发展以满足人工智能的需求。虽然目前的人工智能技术还没有达到科幻电影中强人工智能的阶段,但也达到了“赋能”人类日常生活的水平。随着AI芯片的深入学习和计算能力的深化,AI的感知能力已经可以为某些场景的实现提供超强的驱动力,比如无人驾驶汽车。

  挑战和机遇并存。

  人工智能芯片企业百花齐放,相互竞争,在不同领域开发出了极具特色和创新力的产品。AIchipR&D企业时刻准备加强在R&D和登陆市场的开拓。中国的AI芯片企业发展迅速,同时也在逐渐影响着全球AI芯片市场的风向标。

  目前,我国AI芯片技术的发展越来越独立,行业趋势正在改善。随着不同领域对AI芯片的需求越来越大,尤其是云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域,AI芯片的应用场景会越来越丰富。

  2015年是AI芯片创业的小高潮。这一年,诞生了一批具有巨大创新和发展潜力的企业,如地平线、凯英泰伦、天智信等。经过几年的发展,AI芯片在AI应用场景中的落地已经成为最大的问题,对AI芯片的设计要求大多集中在应用场景的具体要求和算法的软硬件集成设计上。

  优秀的技术实力和正确的价值取向是一个AI芯片企业不可或缺的核心。在未来市场的考验下,AI芯片企业在不断的竞争和角逐,真正能不断发展和创新的企业,一定是技术和人文融合的企业。

  科技好。

  从列表中可以看出,很多企业的主要核心技术和发展方向是人工智能视觉和语音。以人脸识别技术为例。变脸软件前段时间风靡全球。它不仅娱乐公众,而且对许多人的隐私和安全构成隐患。在人脸识别技术发展之初,有很多不同甚至对立的声音,但这项技术的初衷是好的,为了让人们的生活更加方便,但在技术开发和使用过程中存在偏差。这种偏差需要正确的价值取向来纠正,科技好还是答案好。

  作为人工智能时代的基础设施,人工智能芯片不仅是目前最热门的领域,而且广泛应用于图像识别、智能安全、智能驾驶、语音识别、消费电子等领域。云智能芯片的出现也为更高强度的大数据计算等复杂云智能处理需求提供了技术支持。

  未来,基于AI芯片的人工智能技术将覆盖我们日常生活的方方面面,为生活提供便利,但也必然带来安全隐患。新科技的出现旨在改善人类生活。技术取决于使用它的人的意识。技术更多的是一种工具。人工智能的发展在一定程度上受到道德和法律的约束,与人工智能相关的法律法规在其技术发展的同时也在不断完善。

  结论。

  灵魂高尚不高尚。有这样那样的初心。思想深刻不深刻。道德观念和梦想的栖息地是创造性灵感和有益思想的来源。不断挖掘和了解自己的使命,对一个企业来说是最重要的,对于一个真正优秀的企业来说也是如此。

  他的硅树脂,或者类似的东西。

  各行各业,未来中国会有很多优秀的企业,或者说就是这样。

  (文本/于超)

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