ai芯片研究现状（ai芯片发展现状及前景分析）

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本文目录一览：

• 1、人工智能边缘计算的国内外现状
• 2、中国芯、AI芯片发展缺的究竟是什么?
• 3、人工智能芯片目前处于什么阶段

人工智能边缘计算的国内外现状

市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势，人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长百分之11。

全球边缘计算市场现状 ——市场规模超110亿美元 目前，全球边缘市场正处于起步阶段，在5G、物联网等技术飞速发展背景下，移动应用和数据量激增，网络带宽与计算吞吐量均成为计算的性能瓶颈，边缘计算成为数据时代技术落地的重要计算平台，全球边缘计算产业蓬勃兴起。

然而，我国人工智能在基础技术方面仍有不足，能创造商业价值的产品尚在少数。 传统行业与人工智能的融合尚面临较高门槛，投融资热度也有所下降。 我国在人工智能应用领域具有广泛和深入的特点，产业化方面具有独特优势，但同时面临挑战。

目前国内外关于人工智能的应用现状是各个国家对人工智能的重视程度不断提升。美国、中国、英国、加拿大、印度、俄罗斯在人工智能领域都展现出较强的发展实力。中国人工智能产业近年来发展迅速，市场规模从2018年开始出现稳步增长。经预测，2022年人工智能核心产业规模将超越1500亿元。

我国在人工智能领域已取得显著成就，论文发表量和专利授权量居世界前列，部分核心技术实现突破。 语音和视觉识别技术世界领先，自适应学习、直觉感知等领域取得进展，相关技术逐步投入应用。 人工智能创业活跃，出现了一批有影响力的企业，受到国际关注。

中国芯、AI芯片发展缺的究竟是什么?

1、问题的核心在于产业结构失衡，国内芯片设计严重依赖海外资源，缺乏迭代发展的机会和市场支持。设计能力受限：缺乏迭代环境和生态支持国内芯片设计主要依赖国外，由于缺乏市场对国产芯片迭代的耐心和机会，设计能力受限。专家表示，像英特尔和ARM这样的大公司，通过不断迭代优化，才能打造出性能强大的芯片。

2、中国芯片技术的“瓶颈”是中国在芯片技术领域没有核心技术和自主研发能力，没有主导芯片从材料、设计到生产制备的全套技术中任何一个环节。

3、资金的投资困难当然不管做什么行业，我们都需要大量的资金投入，芯片制造行业也不例外，但是这个行业却需要更多的资金投入，因为我们在这方面欠缺的太多，但是如果这个投资是一定有回报的，那或许根本没有人犹豫，但相反这个投资反而是让人摸不着头脑的。

4、国内专家认为，中国并非不能设计高性能芯片，而是缺乏迭代成长的环境。大公司如英特尔通过迭代改进才达到现今的水平，而国内芯片由于缺乏市场支持和耐心，难以迭代提升。研发投入不足，尤其是非国家科技重大专项的投入，也制约了高端通用芯片的研发。

人工智能芯片目前处于什么阶段

目前人类在人工智能领域的发展主要处于初级阶段，但已经取得了显著的进步。人工智能的发展可以被划分为以下几个阶段：第一阶段是萌芽期（20世纪50年代至70年代）：这一时期的AI主要用于研究和开发一些初步的技术和理论，包括计算机程序的符号智能和自动定理生成等概念。

年，NVIDIA发布TESLAGPU计算卡，正式将用于计算的GPU产品线独立出来，标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。

现阶段的人工智能发展处于弱人工智能阶段，即通过机器学习和深度学习等技术，使机器可以模拟人类的某些智能行为，但并不能真正实现人类的智能。弱人工智能可以完成一些简单的任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等，但无法完成复杂的推理和决策任务，也无法独立思考和解决问题。

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