人工智能芯片基本介紹及市場規(guī)模分析

• 楊興杰 2024年3月26日 來源：中研網 798 48
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人工智能是一種通過模擬人的智能而達到能以人類智能相似的方式做出反應效果的新技術，屬于計算機科學的分支領域。在人工智能技術的加持下，機器逐漸被賦予了類似人類的智慧（如視覺、聽覺等感知能力和對獲取信息的分析能力等），從而拓展了產品能力的邊界，能夠處理和分

一、人工智能芯片基本介紹

人工智能是一種通過模擬人的智能而達到能以人類智能相似的方式做出反應效果的新技術，屬于計算機科學的分支領域。在人工智能技術的加持下，機器逐漸被賦予了類似人類的智慧（如視覺、聽覺等感知能力和對獲取信息的分析能力等），從而拓展了產品能力的邊界，能夠處理和分析大量更加復雜的異構數據，輔助人們提高在日常生活或工作等場景中的效率。當前，人工智能已覆蓋社會各層級的多方面需求，如安防領域的人臉識別、圖像檢測等分析需求，車載領域的自動駕駛、駕駛輔助等需求、工作領域的語音輸入、自動翻譯等提升工作效率的需求，以及日常生活中的照片美顏、智能修音等娛樂需求，極大程度上便利了人們的生活。

人工智能算法主流的兩個技術階段分別為“訓練”和“推理”。其中，訓練階段主要是為了培養(yǎng)人工智能在復雜環(huán)境中處理問題的準確度（如圖像識別、語音合成等），具體做法通常為給予人工智能的基層模型以大量的數據或素材對其參數進行配置及調整，最終在結果統計中獲取各方較為均衡、識別率較高的一組參數值，形成最優(yōu)的結果，從而完成整個訓練過程。推理階段為訓練階段完成后的下一階段，此時人工智能模型已經建立完畢，需要產生對應的輸出內容（如輸出圖像識別的結果），這一輸入數據后的對應輸出過程即為推理。雖然推理階段的單個任務計算所需的算力不大，但一個復雜的數據處理需要多次運行訓練完善后的模型進行結果輸出，因此推理階段的總計算量同樣十分龐大。

當前，以“深度學習”為代表的人工智能神經網絡算法因其具有高效處理大量非結構化數據的能力而快速崛起，可對于文本、視頻、圖像、語音等進行深度分析。因此，對芯片等承載了算法的硬件設施也提出了更高的要求。傳統的芯片（如CPU、GPU、DSP、FPGA等）可通過靈活通用的指令集或可重構的硬件單元覆蓋人工智能程序底層所需的基本運算操作，但因其設計初衷并非為應用于人工智能領域，故在芯片架構、性能、能效等方面不能適應人工智能技術與應用的快速發(fā)展。為滿足智能運算的需求，人工智能芯片應運而生。目前，除了ASIC等專用的芯片外，還會在CPU等傳統芯片的基礎上增加運算協處理器專門用于處理AI應用所需要的大并行矩陣計算，而CPU作為核心邏輯處理器，將會統一進行任務調度。

人工智能協處理器的應用

人工智能芯片主要應用于智能安防、汽車電子、移動互聯網及物聯網等領域，具有視頻分析、語義理解、場景檢測等功能。人工智能芯片本身處于整個鏈條的中部，需同時為算法和應用提供高效的支持，針對不同應用場景，人工智能芯片還應具備對主流人工智能算法框架的兼容性、可編程性、可拓展性、低功耗性、體積及造價符合產品需求等適配能力。

二、人工智能芯片發(fā)展情況

人工智能芯片已在邊緣側和終端廣泛應用，主要承載了本地實時響應的推理任務，需要獨立完成任務涵蓋、數據收集、環(huán)境感知、人機交互以及部分推理決策控制等功能。在終端設備中，由于面積、功耗成本等條件限制，人工智能芯片需要以IP形式被整合進SoC系統級芯片，主要實現終端對計算力要求不高的AI推斷任務。在邊緣計算場景，人工智能芯片主要承擔推斷任務，通過將終端設備上的傳感器（麥克風陣列、攝像頭等）收集的數據代入訓練好的模型推理得出推斷結果。由于邊緣側場景多種多樣、各不相同，對于計算硬件的考量也不盡相同，芯片可以是IP in SoC，也可以是邊緣服務器，對于算力和能耗等性能需求也有大有小。因此應用于邊緣側的計算芯片需要針對特殊場景進行針對性設計以實現最優(yōu)的解決方案。

邊緣側人工智能芯片業(yè)已應用到多個領域，可以通過算法在SoC上運行或者在局部元器件上運用協處理器運行。目前安防是邊緣側人工智能首先落地的應用領域，也是當前最主要的應用領域。未來人工智能芯片基于其在視頻內容特征提取、內容理解方面的天然優(yōu)勢，視頻分析、語音識別、語義理解等功能將隨著行業(yè)內技術的逐步深入變得更為強大，下游應用圍繞音視頻處理的泛應用場景將依次落地，為行業(yè)帶來變革并進一步促進市場規(guī)模的增長。

三、人工智能芯片市場規(guī)模

人工智能一直是行業(yè)內大力發(fā)展的核心技術之一，越來越多的公司將人工智能應用于其終端產品中以提升產品性能或拓展應用領域，這一趨勢帶動了人工智能芯片行業(yè)的快速增長。同時，深度學習、大數據、摩爾定律迭代算力等驅動人工智能發(fā)展的主要因素都在近年來快速崛起，人工智能芯片將迎來長時間的高需求期。根據Frost&Sullivan數據，2021年全球人工智能芯片市場規(guī)模為255億美元。預計2021-2026年，全球人工智能芯片市場規(guī)模將以29.3%的復合增長率增長，2026年達到920億美元。

圖表：全球人工智能芯片市場規(guī)模

中國在經歷了移動互聯網的追趕之后，正在成為一個重要的數據大國，有利于推動人工智能技術的發(fā)展。此外，中國政府正通過《中國制造2025》、“數字中國”等政策推動中國產業(yè)的信息化和智能化升級轉型，這將為人工智能芯片的發(fā)展提供更多實際應用場景。根據Frost&Sullivan數據，2021年中國人工智能芯片市場規(guī)模為251億元。預計2021-2026年，中國人工智能芯片市場規(guī)模將以42.4%的復合增長率增長，2026年達到1,470 億元。

圖表：中國人工智能芯片市場規(guī)模

想了解更多人工智能芯片市場情況及未來發(fā)展趨勢，可關注中研網《2023-2028年中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風險預測報告》。

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