ai芯片落地战（ai芯片巨头要来a股）

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本文目录一览：

• 1、余凯离开百度2年半造出两颗AI芯片落地三大场景是真的吗?
• 2、AI芯片的应用推广遇到了哪些挑战
• 3、人工智能芯片发展前景分析

余凯离开百度2年半造出两颗AI芯片落地三大场景是真的吗?

地平线做AI芯片这件事可以追溯到2015年5月，当余凯从百度离开时，就谈到创业要做“AI芯片”，主要面向智能驾驶和智能家居领域。

但一手打造了百度自动驾驶项目的余凯，却选择了去做更底层的智能芯片硬件。 2012年余凯创建IDL的时候，大家都还不知道深度学习为何物；2015年，余凯成为离开百度自动驾驶团队的第一人，转做芯片的时候，别人都还“看不懂”。

余凯（地平线创始人兼CEO）：特斯拉，尤其是Model 3的横空出世，其实可以对标当年苹果在2007年推出第一代iPhone对整个产业的影响。

地平线余凯：十年以后L3级自动驾驶都不会真正实现 地平线创始人兼CEO余凯 图片来源：中国电动汽车百人会论坛 众所周知，去年是高速NOA的量产元年。

AI芯片的应用推广遇到了哪些挑战

自动化攻击：AI技术可以使攻击者自动化地执行恶意行为，例如通过机器学习算法进行密码破解或网络钓鱼攻击。这将导致攻击速度更快、规模更大和更难以检测。

挑战： 数据安全和隐私保护：随着AI技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为越来越重要的问题，需要引起足够的重视。

增强攻击能力：恶意使用AI技术可能增强了攻击者的能力。他们可以使用AI来进行更有效的网络攻击、破解密码、发送钓鱼邮件等。通过智能化的恶意软件和攻击技术，攻击者可以更好地伪装和潜入目标系统。

高效的计算和存储技术在人工智能领域，强大的计算和存储能力是必要的。未来的AI芯片需要具有更高的计算速度和更大的存储容量，以应对日益复杂的人工智能任务。因此，高效的计算和存储技术是实现AI芯片的关键技术之一。

综上所述，从更难的观点来看，AI 技术的应用无疑给网络安全带来了更大的挑战。面对这种情况，我们应当认识到 AI 技术的双刃剑特性，既要充分利用 AI 技术带来的便利，也要防范其带来的安全隐患。

智能化生产：***用AI技术可以提高企业生产效率和质量，降低企业成本，提升市场竞争力。用swot法分析ai给企业带来的挑战如下：技术成本高：研发AI技术需要大量的投资，对企业的资金和技术要求很高，对创新能力的要求也极高。

人工智能芯片发展前景分析

人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习的普及和应用，对于高性能芯片需求的增加。芯片技术的发展将支持更多智能设备和系统，提供强大的计算和运算能力，进一步推动人工智能和机器学习技术的发展。

人工智能的发展前景如下：人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。基础层方面：包括AI芯片市场、大数据服务市场提高。以自主为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交流共享，大数据产业信息安全。

人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

仅观察基础层和技术层人工智能企业核心技术分布情况，大数据和云计算依然是分布最多的领域，占比达227%；智能芯片占比略有提高，达90%。

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。

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