ai软件技巧AI芯片抢占人工智能产业发展制高点，应用效果并不会太好

前言：从当前的行业格局看来，不少应用场景诸如智慧社区、智慧楼宇、智能安防、智慧商业等，用传统的通用型芯片来做AI运算，尤其在端侧。但是，这种AI芯片现有的性价比和性能比能够支撑起大体量的并行运算，如果没有对于实际的落地场景进行改进，光靠一颗AI芯片，应用效果并不会太好。

AI芯片抢占人工智能产业发展制高点

随着第三波人工智能浪潮的来临ai软件技巧，AI芯片在近十年的时间里也受到了空前的演进，并展现出爆发式下降的姿态。尽管业界对于AI芯片的爆发性下降有所担心，但必须肯定的是，AI芯片的爆发应该被觉得是一个必定的过程。

人工智能算法特性带来了新的计算模式架构和生态平台的转型，而在科技演进的过程中，数据的计算方法随科技的演变呈现不同阶段的特点。在互联网时代，数据越来越向云端集中，形成中央计算；而从联通互联网时代ai软件技巧，再到目前物联网时代，更多的计算从中央往边缘迁移，它带给的益处是无法拥有更好的即时性、可靠性，更低的云端综合费用，并且设施在离线的状况下还可以正常运作。这一切都为AI芯片带来了发展机遇。

万物智能互联时代即将来袭，接入的智能化终端将数以万亿计，带动的人工智能芯片行业规模将远超互联网时代，因此人工智能芯片也被觉得是将来占据人工智能科技和行业发展的制高点。而AI芯片的爆发，其实更需要是一个顺势而为且是意料之中的事情。

另外，在数据爆发的画面里，如智能驾驶、智慧城市等，计算将是智能化的核心，而算力将是第一生产力。由于实时性，可靠性，数据安全性等要求，越来越多的计算下沉到边缘终端将是时代必然趋势。这也意味着，AI芯片将会与当前大热的边缘计算紧密联系在一起，共谋发展。

AI芯片下一步如何走？“从软件中来，到软件中去”

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的长期计算任务的模块。也就是说，AI芯片的根本目的在于加快人工智能计算，拥有跟高强度、更低性能和更低延迟三大特点。

而在这整个过程中，AI芯片需要遵循八个字——“从软件中来，到软件中去”。

所谓“从软件中来”，就是要按照人工智能算法的特性设计软件构架，因此规定对硬件本身有深刻的理解；而“到软件中去”则指人工智能芯片要在各个应用场景落地，是指硬件最后要为工具服务，同时用硬件去支持用户的研发应用。因为在将来，软硬结合一定是人工智能竞争的态势，AI芯片亦然。

AI应用场景比手机画面丰富得多，且无论在B端市场而是C端市场，人们将应对多个智能终端，而在这次以及可预见的今后，AI芯片将被长期应用在智能终端之上。也就是说，随着AI终端产品的日益增大，未来AI芯片行业将会更加异常庞大。

另外，与手机芯片厂商“独占鳌头”的局面不同，未来的AI芯片行业将会出现多家AI芯片厂商共存的窘境，因为不同的芯片厂商所聚焦的画面不同，而一个完整的生态是由多种场景组成，市场的应该驱动AI芯片厂商共同演进，甚至合作签署共赢。但现阶段市场上多数的AI芯片更像是一个“裸片”

从设计、研发、生产、封装、测试验证到最后规模应用，芯片的产出是一个特别复杂的平台项目。鉴于周期长、投入大、风险高三大特点，AI芯片更应该大量的科技检验积累，一蹴而就并不现实。

不过，从AI芯片的实际运作状况来看，目前市场上所谓的AI芯片公司，大多数公司提供的抑或一个“裸片”，仅仅在底层提供一些加快器，与AI硬件的结合能力并不强，所以这种AI芯片的计算力和强度还没能超过最佳。

现在看来，任何企业在开发、产出AI芯片之时，绝不能将认知固化，只做一颗芯片或是计算系统，而应提供一个应用场景的系统缓解方案。如此一来，用户能够借助AI芯片做更多的市场应用，与客户造成更强的粘性。以AI应用场景为例，传统安防行业所面临的人口流动量大无法监控、视频资源运用率低、数据检索慢，信息孤立不对称等痛点，当下的AI科技都都能一一解决，但任何科技都服务于真实的顾客意愿。表面上或许是AI赋能了安防，甚至改造了安防，但实际上更我们必须理解为“安防场景的用户对AI的意愿促使了AI科技的画面化落地”。

也就是说，决定AI芯片将来成败的关键点在于AI芯片有没有超强的硬件能力和服务素质，这恰恰是当前大多数AI芯片公司所缺乏的地方。

其实，比较庆幸的是，靠画面数据、算法驱动的AI芯片必须算法和软件设计协同优化，而在这条跑道上，国内外基本进入同一起跑线上，市场和竞争才刚刚开始！