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人工智能芯片行业布局和投资前景分析

近年来,随着大数据的发展和计算能力的提升,人工智能迎来了新一轮的爆发,而人工智能芯片作为其产业的最上游,是人工智能时代的开路先锋,也是人工智能产业发展初期率先启动且弹性最大的行业。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划强调了人工智能芯片的关键作用:围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以数据和硬件为基础,重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术,研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络构架和硬件系统,实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。

一、人工智能芯片概述

‍从功能来看,人工智能芯片可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节;

从应用场景来看,可以分成“Cloud/DataCenter(云端)” 和“Device/Embedded(设备端)”两大类;

从技术路线来看,目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种技术路线。

人工智能芯片行业布局和投资前景分析

二、中国人工智能芯片行业投资前景

(一)中国人工智能行业发展现状

我国人工智能芯片行业发展阶段。华为在2017年德国柏林国际消费类电子产品展览会发布华为首款人工智能(AI)移动计算平台——麒麟970,是业界首颗带有独立NPU(神经网络单元)的手机芯片,是华为人工智能的重要里程碑,也是中国芯片设计行业的重要里程碑。‍然而,从大趋势来看,我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段,无论科研还是产业应用都有巨大的创新空间。

人工智能芯片行业市场规模。截止2018年5月,全球至少有60家初创公司在研发语音交互和自动驾驶人工智能芯片、至少有5家企业已经获得超过1亿美元的融资。未来,人工智能将成为引领行业变革的重要力量,人工智能芯片将从中获得广阔的应用市场。Gartner预计,到2022年,人工智能将为半导体供应商带来158亿美元的新增收入。

(二)我国人工智能芯片行业投资机遇

执行人工智能算法的专用芯片和集成了人工智能神经网络处理功能的通用芯片将是人工智能芯片领域热点。发展应用于设备端推断的人工智能芯片将成为我国芯片设计企业重要的发展机遇。由于云端推断具有网络带宽有限、网络延时过长等问题,云端推断无法满足高清摄像头、自动驾驶汽车等终端设备的应用需求,基于设备端推断应用场景的低功耗异构芯片将在消费电子领域获得巨大市场空间。当下,我国消费电子领域制造业整机企业快速发展,潜在的整机企业同芯片企业合作机会增加,将为低功耗异构芯片设计业企业带来芯片应用市场,有利于摊薄芯片设计成本,推动形成适合于芯片设计企业发展的生态环境,保障芯片设计企业实现长期发展。

“边缘侧智能”发力,人工智能芯片与物联网的紧密结合成为亮点。2018年12月,Gartner发布的《预测2019:人工智能与未来工作》报告重点提及“边缘计算”的潜力与应用价值。MarketsandMarkets数据显示,到2022年,边缘计算市场的价值将达到67.2亿美元,年复合增长率35.4%,关键驱动因素是物联网和5G网络的出现,“智能”芯片性能提升、“智能”应用程序数量的增加以及云基础架构负载的增加。随着人工智能应用的不断扩展,定位于“云端”的人工智能应用普遍存在功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输过程安全性较低等问题。预计,未来会有更多人工智能芯片部署于网络“边缘侧”。“边缘侧智能”专指靠近智能终端以及数据源头的网络边缘侧,融合了网络、计算、存储、应用的开放计算平台,已经成为人工智能芯片的重要发展趋势。

人工智能芯片行业布局和投资前景分析

‍各大芯片制造商在人工智能垂直领域实践深化。各大芯片制造商除了在单纯的研发层面需要更有针对性地进行技术攻坚之外,在整个芯片领域、产业应用和行业化纵深发展等配套层面也积极快速进行探索和发展,推进应用加快“落地”,推动人工智能芯片产品更加实用化。2018年,人工智能芯片领域的重大进展之一体现在各大人工智能芯片制造商立足于解决实际问题,在人工智能领域的实践正在不断深化。在2018年11月举行的2018英特尔人工智能大会上,英特尔发布了英特尔神经计算棒二代(英特尔NCS 2),利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的人工智能算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS 2基于英特尔Movidius Myriad X的VPU,并得到英特尔OpenVINO工具包的支持,与上一代神经计算棒相比性能更优,能够以可负担的成本加快深度神经网络推理应用的开发。英特尔NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作,可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。2018年11月,英特尔牵头的联合研发团队开发的野外智能相机搭载了Movidius人工智能视觉处理芯片,可完成东北虎及有蹄类动物识别,以及人类识别(用于反盗猎)等多重识别任务。

三、人工智能芯片行业融资情况和企业布局

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