日前亿欧智库发布的《2022中国人工智能芯片行业研究报告》预测，到2025年，中国AI核心产业市场规模将达到4000亿元人民币，其中基础层芯片及有关技术的市场规模约1740亿元。GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片等四类主要的人工智能芯片及系统级智能芯片在国内进展程度各有不同，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无人驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。
此前亿欧智库提出，人工智能芯片的发展分为三个阶段，第一阶段由于芯片算力不足，神经网络算法未能落地；第二阶段芯片算力提升，但仍不足以满足神经网络算法需求；第三阶段，GPU和新架构的AI芯片促进了人工智能的落地。目前，随着第三代神经网络的出现，弥合了神经科学与机器学习之间的壁垒，AI芯片正在向更接近人脑的方向发展。
我国近几年在政府政策引导下，人工智能芯片市场持续加快速度进行发展，同时，各行业数字化转型加速，产生了更多样化的AI产业应用数据和更复杂的深度学习算法需求，推动边缘/终端芯片市场持续增长。亿欧智库预测，随着人工智能整体市场从疫情中恢复，伴随着技术成熟及数智化转变发展方式与经济转型，内在需求增加，中国AI核心产业市场规模将持续平稳增长，预计2025年将达到约4000亿元。同时，随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地，中国AI芯片需求也持续上涨，类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产，2024年及2025年或将开始有较大幅度增长，届时市场规模预计将达到1740亿元。
在技术趋势方面，亿欧智库指出，AI芯片将向着更低功耗、更接近人脑、更靠近边缘的方向发展。随着AI硬件加速技术逐渐走向成熟，未来可能更多创新会来自电路和器件级技术的结合，比如存内计算、类脑计算，或是针对特殊的计算模式或模型，比如稀疏化计算和近似计算。同时，如果算法不发生大的变化，按照当前AI加速的主要方法与半导体技术发展的趋势，或将在不远的将来达到数字电路的极限（约1到10TFlops/W），往后则要靠近似计算、模拟计算，甚至是材料或基础研究上的创新。
在应用层面，随技术成熟，AI芯片的应用场景除了在云端及大数据中心，也会随着算力逐渐向边缘端移动，逐渐专注于特殊场景的优化，同时还将随只能产品品种类型日渐丰富，部署于智能手机、安防摄像头、无人驾驶汽车等智能终端，智能产品品种类型也日趋丰富，这催生了大量的智能芯片需求。但是当前，云端仍是AI的中心，在对隐私、网络安全和低延迟的需求推动下，更高性能的计算芯片和学习架构将是处理问题的关键。
在投资方面，相比2020年，去年AI领域投资数量有所降低，但单笔投资规模呈上涨的趋势，AI芯片产业也持续有资本进入，单笔融资均超亿元，全年人工智能芯片相关领域投资事件共有92起，总金额约300亿元。其中在披露融资金额中最高的是地平线月，地平线亿美金的C轮融资，此后陆续获得了1.5亿美元C1轮融资、4亿美元C2轮融资、3.5亿美元C3轮融资，地平线C轮融资额也超出预定目标）。
在人才方面，国内AI企业在人才招聘中遇到不少阻碍，人才缺乏、成本高是主要的问题，不同技术方向岗位的人才供需比普遍低于0.4，其中智能语音岗位的人才供需比仅0.08。
首先，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。在算法上，除了创新计算范式的研发，数据问题也将在政策的指导下得到解决，更大的发挥中国庞大数据集的价值，为AI算法提供更大量、更准确的数据集进行学习与训练。
其次，随着中国数字化变革驱动底层技术的逐渐提升，在AI领域的国际影响力逐年上涨，在大数据、芯片设计和应用落地等方面逐步建立起优势地位，吸引了更多海外人才回国创业、就业。 国家也开始重视人工智能相关人才的培养，中央及各地方政府出台了多个人才教育培训与引进有关政策；在2018-2021年，超过300所高校开设了人工智能专业；部分企业也开始与高校进行合作，以产学研合作教学模式共同培养综合能力突出的优质人才，逐步推动人工智能及芯片的发展。
最后，完整流畅的生态监管系统将助力技术与丰富场景的贴合，加快AI落地。未来，产业链结构或将重构，更多的企业、高校、组织或将形成合力，形成完整的技术及商业生态，一同推动人工智能及芯片的可持续发展。
需要注意的是，在相关芯片设计制造领域，中国仍缺乏设计软件，先进制程及设备与世界领先水平仍有差距，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有差距，十分依赖进口。
关键字：AI芯片编辑：北极风 引用地址：2025年中国AI芯片市场规或达1740亿元，芯片制造环节瓶颈突出
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前段时间的时候华为余承东就确认将会在秋季的时候推出人工智能芯片，更好的提升处理器的智能调度能力。目前这一条消息正式得到了确认，在今天早上的时候华为终端官微确认将于9月2号的时候在德国柏林的IFA2017上发布HUAWEIMobileAI芯片，从名称和宣传视频来看其将会首先出现在移动端处理器上，而麒麟970处理器或将率先搭载。 现在手机在硬件参差不齐的情况下，更多的是靠软件优化能力来实现区别，而AI的加入或将成为则一个分水岭。虽然目前也有些手机声称搭载了人工智能服务，例如去年魅族已经发布的Flyme 6系统就搭载了“One Mind”的智能系统服务，通过记录用户日常使用习惯更好的判断用户后面选择，在长时间的磨合后，更好的提
据悉，此次沟通的主题为“智汇”，源于“笃学笃行，智汇于芯”，体现 华为 海思不断研发实践，将智慧融于芯片的精神。下面就随手机便携小编vyqlljyx相关联的内容吧。 按照惯例， 华为 会在沟通会上分享更多 麒麟970 的研发内幕、功能特点以及消费者最为关心的技术细节。IFA上未能了解全面的花粉，此次沟通会不容错过。 麒麟970 是全球首款移动AI计算平台，首次内置NPU，使用10nm工艺，晶体管数量达到了恐怖的55亿颗，是骁龙835(31亿颗)的1.77倍、是A11(43亿颗)的1.28倍，代表了国产SOC芯片设计的最高水准。所以， 麒麟970 的核心面积要明显超出麒麟960。
五感帮助人们认知世界，AI也致力于模仿这些本领。随着人工智能技术的进步，模拟视觉和听觉的技术发展迅速，但嗅觉、味觉、触觉方面则呈现缺失的现状。 AI触觉的及其重要的作用 设备要具有知觉，有感知才能了解环境场景，同时还需要出示高分辨率信息，包括接触位置和力量交换，而光靠计算机视觉并不足以了解环境场景。 加入AI算法的触觉感知技术，与机器人结合，通过大数据收集信息，让模拟现实的感受更真实。 这种技术理论上非常有前景，有望开发出虚拟智能触摸系统，实现从手势到压触的全智能感应，让AI拥有触觉、滑觉、压觉、湿觉、力矩觉等功能；同时还能研发出多种触觉功能，让AI能感知物体的温度和重量等。 只有通过复杂的算法叠加与AI赋予的深度学习能力，才能让机
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随着人类对AI研究的不断深入， AI 已然成为当下智能产品研发的主要流行趋势。但是手机行业出现了一个怪现象，即三类“跟风式” AI ：即算力无本质提升的包装式 AI 、功能无实质落地的炒作式AI、缺乏生态建设的封闭式AI。下面就随嵌入式小编共同来了解一下相关联的内容吧。 未来真正的AI手机应该能够在所有的领域缩短我们跟专家的差距。而AI荣耀手机核心战略就是人脑协处理器，缩短普通人与专家距离。 华为荣耀赵明在今天的“2018GMIC主题峰会”上说：“AI不是一个功能、一个模块或一项技术，而是由 芯片 算法、系统等共同组成的完整系统。一个公司若是想构建真正的AI能力体系，硬件、智慧系统和应用这三个层面必不可少，这是AI的‘
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欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji 文/雷刚 来源：量子位（QbitAI） 一场新的军备竞赛已经打响，不在地面，不在空中，它将是虚拟网络世界新一代基石，也是AI时代连接虚拟和现实的核心。 没错，AI芯片，正在引发一场无形但声势浩大的军备竞赛。 而且美国and中国，仍然是这场竞赛里的国家主角。 到底都有哪些“种马”？AI芯片又为何在当前风生水起？这样的竞合会把世界带往何方？ 两大类玩家 要宏观了解AI芯片，可以粗略分为两大类玩家。 第一类，老霸主。 比如IBM已经在去年发布了一款AI处理器，用以PK英伟达的GPU；
，为何现在成为新军备竞赛？ /
本帖最后由paulhyde于2014-9-1504:03编辑最近我在做简易电压表，有没有哪位大虾做过的，给我提供点资料，谢啦。。 谁有做过简易电压表的
全书共16章，结构层次分明。第1～7章介绍了电力电子器件热管理涉及的基础理论。阐述了高温导致电力电子器件失效的原因和类型，能量传递及热传递的机理及方式，微电子封装的结构类型以及常用散热器的热分析方法。第8～13章分别介绍了导热、对流换热（强制对流和自然对流换热）、热辐射的控制方程以及边界条件的设定方法。第14～16章分别介绍了计算机热仿真的基础理论和仿真方法、实验测试方法和先进的冷却技术。本书的目标读者为进行电力电子装置设计的电气、机械工程师，无论是不是具有工程热物理和传热学知识背景，都能从本
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