技術的進步是歷次工業(yè)革命的驅動力，而人類社會正在人工智能技術的進步下進入智能化社會，即所謂的“第三次工業(yè)革命”。而作為人工智能核心技術之一的人工智能芯片，其發(fā)展狀況如何，未來的走向又是如何，這是本文希望共同探討的話題。

　　人工智能發(fā)展的歷史和驅動因素

　　Donella H. Meadows在她的《系統(tǒng)之美》一書中指出，“面對問題，善于系統(tǒng)思考的人要做的第一件事就是尋找數(shù)據(jù)，了解系統(tǒng)的歷史及其行為隨時間變化的趨勢圖?！币虼?，對于當前火熱的人工智能的發(fā)展，也很有必要先回顧下其今世前身以及背后的驅動因素。筆者總結了以下人工智能的發(fā)展歷史及其未來的發(fā)展趨勢。

　　人工智能的發(fā)展和趨勢

　　縱觀人工智能的發(fā)展歷史，以下因素在人工智能的“三次兩落”中起到了關鍵的作用：

　　算法(A-Algorithm)：當前這一波人工智能的崛起，很大的一個原因就是深度學習算法的崛起，尤其是在圖像和語音等方面的出色表現(xiàn)。算法是人工智能發(fā)展的引擎。大數(shù)據(jù)(B-Big Data)：當前這一波的人工智能，更多運用了統(tǒng)計分析的方法，因此，誰擁有了數(shù)據(jù)，誰就有可能站在這波人工智能的前沿。數(shù)據(jù)將成為未來企業(yè)的核心資產(chǎn)和生產(chǎn)資料之一，它是人工智能發(fā)展的新能源。計算能力(C-Computing Power)：基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的算法和基于并行計算的深度學習需要強大的計算能力，而摩爾定律的數(shù)十年發(fā)展讓計算能力有了長足的進步，有效支撐了這波人工智能的發(fā)展。應用場景(S-Scenarios)：人工智能的長期發(fā)展必須能反哺給行業(yè)并帶來實際的經(jīng)濟價值，而隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及物理世界的數(shù)字化浪潮，為人工智能的應用提供了許多實際可行的應用場景，這將進一步加速人工智能的發(fā)展。

　　因此， ABCs因素的組合正推動這波人工智能的第三次崛起，并相信會讓這一波持續(xù)的時間更長，帶來的社會和經(jīng)濟影響也將更為深遠，“人工智能最終會像電力一樣滲透到社會的各行各業(yè)”。

　　中國人工智能的市場分析

　　我們可以將以上的ABCs模型映射到中國人工智能市場的分析上去。在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據(jù)大國，預計到2020年中國將擁有全球數(shù)據(jù)量的20%-25%。而推動這一波人工智能發(fā)展的最重要的因素之一就是數(shù)據(jù)。另外，中國政府正通過《中國制造2025》、數(shù)字中國等政策推動中國產(chǎn)業(yè)的信息化智能化升級轉型，這為人工智能的發(fā)展提供了很多實際的應用場景。因此在這一波人工智能的大潮中，中國正站在一個非常有利的地位。

　　中國人工智能市場的分段及AI芯片的趨勢

　　創(chuàng)新的重要來源之一就是對市場的精準分段。而中國的人工智能市場，可以大致分成數(shù)據(jù)中心/云端訓練和推理、邊緣(霧)計算推理(和訓練)以及設備端的推理等三個大類四個小類。數(shù)據(jù)中心/云端訓練和推理的市場機會已被業(yè)界廣泛接受，并隨著人工智能的實際應用而進一步迎來爆發(fā)式增長。由于在云端，尤其是訓練部分需要更大的靈活度來迎合不可預期的應用和數(shù)據(jù)增長，預計英特爾CPU+AI加速卡的計算平臺將進一步發(fā)展，其中推理部分的計算平臺，尤其是在應用場景比較明確的情況下，將CPU和低功耗AI加速芯片的多芯片合封的MCP(Multiple-chip Package)將是未來的一個選擇。在設備端側推理部分，由于要求較好的功耗控制、尺寸大小以及性價比，預計集成AI加速IP的SoC將最終是一個趨勢。在市場層面，一些大的領導企業(yè)如蘋果、華為等正研發(fā)類似方案應用到他們最新的智能手機產(chǎn)品上。由于市場趨勢相對明確但應用模式仍需要時間去創(chuàng)新和推廣，該市場段仍處于成長階段。 對于邊緣(霧)計算，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，尤其是實時性要求高的應用場景，如自動駕駛、智能制造等，該市場正成長為一個正在興起的新市場機會，但還處于市場的起始階段。該市場段具有相對復雜的應用場景，其相應的人工智能計算平臺也將呈現(xiàn)多樣化方案。

　　中國人工智能芯片的發(fā)展和趨勢

　　在政府和市場資本的雙重推動下，中國的人工智能芯片行業(yè)正引來一個高潮，而其中的參與者，主要來源于以下幾個方面：

　　新型創(chuàng)業(yè)型公司：該類公司的領軍人物一般具有較強的人工智能背景，在商業(yè)意識和技術研發(fā)方面有較好的平衡，如地平線(Horizon)、上海熠知(ThinkForce)、探境科技(IntEngine)等。目前，這批參與者的數(shù)量正在快速成長。大型的市場領導者/互聯(lián)網(wǎng)公司：以TAB(Tencent、Alibaba、Baidu)+華為等為主導。由于擁有自己的數(shù)據(jù)集、算法和應用場景，他們計劃開發(fā)更適合的人工智能芯片來優(yōu)化他們的算法和業(yè)務。由于具有雄厚的財力、研發(fā)能力和數(shù)據(jù)/應用場景，預計該類參與者將成為中國甚至全球人工智能芯片市場的重要力量。老牌的芯片公司：這類公司以華為海思、瑞芯微等為代表。他們具有非常好的SoC設計經(jīng)驗和客戶，正研發(fā)集成了人工智能加速IP的SoC芯片。高校/研究院背景的創(chuàng)業(yè)型公司：由于高校在過去的數(shù)十年一直堅持人工智能的芯片設計的基礎研究，積累了相當?shù)募夹g，當前正和產(chǎn)業(yè)資本相結合推動其技術的產(chǎn)業(yè)轉化，如寒武紀(Cambricon)、深鑒科技(DeepHi)、清華大學微電子所等。

　　中國本土人工智能芯片狀況和趨勢

　　結合本文提出的市場模型，根據(jù)相關公開資料，在此對中國本土人工智能的芯片做了分析。從圖中可以看出，中國當前本土芯片公司的產(chǎn)品分布了人工智能的整個市場段。在數(shù)據(jù)中心/云端訓練和推理芯片部分，以Baidu、Alibaba、華為、Cambricon、BitMain和ThinkForce等為代表，但除了Bitmain的推理芯片，其他的芯片都還在研發(fā)中?？紤]到TAB+華為強大的研發(fā)能力和全球化的資源配置，相信他們最終將會在數(shù)據(jù)中心/云端推理芯片方面獲取一定的地位。而在設備端的推理芯片部分，創(chuàng)業(yè)芯片公司較為集中，其性能和功耗都和海外同類產(chǎn)品可以匹配，但預期該市場段未來競爭將較為激烈，并最終處于領先地位。

　　總結和建議

　　當前的人工智能正處于產(chǎn)業(yè)化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注，完成了一系列政策層面的頂層設計。而擁有大量的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)主權的管理以及應用場景的本土化，也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業(yè)們，也應積極投身中國的人工智能發(fā)展大潮之中，在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作，共同助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和壯大。