作为数字世界的基础，芯片被称为物质世界与数字世界之间信息流动的接口。而随着人工智能技术在消费及工业生产领域的应用落地日趋细分化、垂直化，传统芯片已不能满足AI对芯片性能及算力的要求，因此AI芯片应运而生。

日前，亿欧智库发布《2022中国人工智能芯片行业研究报告》(以下简称《报告》)，详细分析了AI芯片的应用、技术发展趋势以及未来机遇等。以下，enjoy~

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AI芯片的应用

什么是AI芯片?

从广义上来说，AI芯片是指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，即面向人工智能领域的芯片均被称为AI芯片。从狭义上来讲，AI芯片则是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。

2018年12月，中央经济工作会议把人工智能与5G、工业互联网、物联网等定义为新型基础设施建设，并带动各行各业加速数字化转型，也催生出更为多样化的人工智能产业应用数据及更复杂的深度学习算法需求。

据亿欧智库统计，目前我国人工智能产业链中，应用层企业比例超过80%，结合场景的应用落地是人工智能产业的主要驱动力。其中，计算机视觉、机器人、自然语言处理、机器学习、生物识别、企业服务、机器人和通用方案以及安防、汽车是国内AI企业的前十大应用技术领域，也是AI芯片的主要应用方向。

从具体应用来看，当前多数AI芯片的训练和推理工作负载均发生在公共云和私有云中，意味着云仍是AI芯片的中心。随着技术的成熟化，AI芯片的应用场景正逐渐向边缘端移动，部署于智能家居、智能制造、智慧金融等领域;同时还随着智能产品种类的日渐丰富，部署于智能手机、安防摄像头及自动驾驶汽车等智能终端。

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技术发展趋势

日益丰富的应用场景也推动着AI芯片技术不断迭代更新，并细化为不同的产品类别。根据其技术架构，AI芯片可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片：

GPU主要采用数据并行计算模式完成顶点渲染、像素渲染、几何渲染、物理计算和通用计算等任务。因其超过CPU数十倍的计算能力，GPU已成为通用计算机和超级计算机的主要处理器。其中通用图形处理器GPGPU(General Propose Computing on GPU)常用于数据密集的科学与工程计算中;

FPGA具有开发周期短、上市速度快、可配置性等特点，目前被大量的应用在大型企业的线上数据处理中心和军工单位;

ASIC一次性成本远远高于FPGA，但由于其量产成本低，应用上偏向于消费电子，如移动终端等领域。

而目前备受关注的类脑芯片目前仍处于探索阶段。

为了实现深度学习的庞大乘积累加运算和并行计算的高性能，现阶段用于深度学习的AI芯片面积越做越大，技术进步的同时也带来了成本和散热等问题。因此，改进和完善此类AI芯片仍是当前主要的研究方向。未来，Al芯片将向更低耗、更接近人脑、更靠近边缘的方向发展。

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政策下的发展机遇

在芯片设计制造领域，我国目前仍缺乏设计软件，先进制程及设备与世界领先水平之间仍有差距，且高度依赖进口的现状非常不利于国家安全与行业发展。为此，我国颁布一系列产业支持政策，为人工智能芯片产业建立了优良的政策环境，促进产业的发展。

• 2016年，发改委发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，对人工智能芯片发展方向提出多项要求，并促进智能终端可穿戴设备的推广落地。

• 2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，强调重点突破高效能、可重构类脑计算芯片和具有计算机成像功能的类脑视觉传感器技术，研发具有学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统，实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、尝试推理能力的类脑智能系统。

• 2019年，国务院发布《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，提出把握新一代人工智能的发展特点，结合不同行业，不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态。

• 2021年，《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。

在政策的引导下，诸多业内企业纷纷加大研发投入，致力于助力解决我国AI芯片领域的“卡脖子”难题。

其中，君联资本所投企业地平线是中国最先推出车规级AI芯片并实现量产的科技公司，已经迈过百万芯片前装出货的大关，其第三代车规级产品征程5芯片已获得全球公认的汽车功能安全标准——TÜV ISO 26262 ASIL-B功能安全认证，成为国内首颗基于ISO 26262功能安全流程开发的车规级AI芯片。目前，地平线征程5芯片已经斩获多家车企的车型定点合作。

而联想创投所投企业寒武纪作为AI芯片先行者，长期秉承“云边端一体、训推一体、软硬件协同”的技术理念。寒武纪于2021年底发布的思元370是国内第一颗支持LPDDR5内存的云端AI芯片，内存带宽是上一代产品的3倍，访存能效达GDDR6的1.5倍。同时，寒武纪全新升级了Cambricon Neuware软件栈，新增推理加速引擎MagicMind，实现训推一体，显著提升了开发部署的效率，降低用户的学习成本、开发成本和运营成本。

未来，政策扶持和市场需求仍是人工智能芯片发展的主要驱动力。据亿欧智库测算，2025年，我国人工智能核心产业市场规模将达到4000亿元，其中基础层芯片及相关技术的市场规模约1740亿元。