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(1)基本介紹
人工智能是一種通過(guò)模擬人的智能而達(dá)到能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)效果的新技術(shù),屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支領(lǐng)域。在人工智能技術(shù)的加持下,機(jī)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(duì)獲取信息的分析能力等),從而拓展了產(chǎn)品能力的邊界,能夠處理和分析大量更加復(fù)雜的異構(gòu)數(shù)據(jù),輔助人們提高在日常生活或工作等場(chǎng)景中的效率。
當(dāng)前,人工智能已覆蓋社會(huì)各層級(jí)的多方面需求,如安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別、圖像檢測(cè)等分析需求,車載領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛、駕駛輔助等需求、工作領(lǐng)域的語(yǔ)音輸入、自動(dòng)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(gè)技術(shù)階段分別為“訓(xùn)練”和“推理”。其中,訓(xùn)練階段主要是為了培養(yǎng)人工智能在復(fù)雜環(huán)境中處理問題的準(zhǔn)確度(如圖像識(shí)別、語(yǔ)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(shù)據(jù)或素材對(duì)其參數(shù)進(jìn)行配置及調(diào)整,最終在結(jié)果統(tǒng)計(jì)中獲取各方較為均衡、識(shí)別率較高的一組參數(shù)值,形成最優(yōu)的結(jié)果,從而完成整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程。
推理階段為訓(xùn)練階段完成后的下一階段,此時(shí)人工智能模型已經(jīng)建立完畢,需要產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的輸出內(nèi)容(如輸出圖像識(shí)別的結(jié)果),這一輸入數(shù)據(jù)后的對(duì)應(yīng)輸出過(guò)程即為推理。雖然推理階段的單個(gè)任務(wù)計(jì)算所需的算力不大,但一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需要多次運(yùn)行訓(xùn)練完善后的模型進(jìn)行結(jié)果輸出,因此推理階段的總計(jì)算量同樣十分龐大。
當(dāng)前,以“深度學(xué)習(xí)”為代表的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法因其具有高效處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力而快速崛起,可對(duì)于文本、視頻、圖像、語(yǔ)音等進(jìn)行深度分析。因此,對(duì)芯片等承載了算法的硬件設(shè)施也提出了更高的要求。
傳統(tǒng)的芯片(如 CPU、GPU、DSP、FPGA 等)可通過(guò)靈活通用的指令集或可重構(gòu)的硬件單元覆蓋人工智能程序底層所需的基本運(yùn)算操作,但因其設(shè)計(jì)初衷并非為應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,故在芯片架構(gòu)、性能、能效等方面不能適應(yīng)人工智能技術(shù)與應(yīng)用的快速發(fā)展。為滿足智能運(yùn)算的需求,人工智能芯片應(yīng)運(yùn)而生。
目前,除了 ASIC 等專用的芯片外,還會(huì)在 CPU 等傳統(tǒng)芯片的基礎(chǔ)上增加運(yùn)算協(xié)處理器專門用于處理AI應(yīng)用所需要的大并行矩陣計(jì)算,而CPU作為核心邏輯處理器,將會(huì)統(tǒng)一進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。
人工智能芯片主要應(yīng)用于智能安防、汽車電子、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,具有視頻分析、語(yǔ)義理解、場(chǎng)景檢測(cè)等功能。人工智能芯片本身處于整個(gè)鏈條的中部,需同時(shí)為算法和應(yīng)用提供高效的支持,針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景,人工智能芯片還應(yīng)具備對(duì)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(jià)符合產(chǎn)品需求等適配能力。
(2)發(fā)展情況
人工智能芯片已在邊緣側(cè)和終端廣泛應(yīng)用,主要承載了本地實(shí)時(shí)響應(yīng)的推理任務(wù),需要獨(dú)立完成任務(wù)涵蓋、數(shù)據(jù)收集、環(huán)境感知、人機(jī)交互以及部分推理決策控制等功能。在終端設(shè)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(jìn) SoC系統(tǒng)級(jí)芯片,主要實(shí)現(xiàn)終端對(duì)計(jì)算力要求不高的 AI推斷任務(wù)。
在邊緣計(jì)算場(chǎng)景,人工智能芯片主要承擔(dān)推斷任務(wù),通過(guò)將終端設(shè)備上的傳感器(麥克風(fēng)陣列、攝像頭等)收集的數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練好的模型推理得出推斷結(jié)果。由于邊緣側(cè)場(chǎng)景多種多樣、各不相同,對(duì)于計(jì)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(wù)器,對(duì)于算力和能耗等性能需求也有大有小。因此應(yīng)用于邊緣側(cè)的計(jì)算芯片需要針對(duì)特殊場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的解決方案。
邊緣側(cè)人工智能芯片業(yè)已應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域,可以通過(guò)算法在 SoC 上運(yùn)行或者在局部元器件上運(yùn)用協(xié)處理器運(yùn)行。目前安防是邊緣側(cè)人工智能首先落地的應(yīng)用領(lǐng)域,也是當(dāng)前最主要的應(yīng)用領(lǐng)域。未來(lái)人工智能芯片基于其在視頻內(nèi)容特征提取、內(nèi)容理解方面的天然優(yōu)勢(shì),視頻分析、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等功能將隨著行業(yè)內(nèi)技術(shù)的逐步深入變得更為強(qiáng)大,下游應(yīng)用圍繞音視頻處理的泛應(yīng)用場(chǎng)景將依次落地,為行業(yè)帶來(lái)變革并進(jìn)一步促進(jìn)市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)。
(3)市場(chǎng)規(guī)模
人工智能一直是行業(yè)內(nèi)大力發(fā)展的核心技術(shù)之一,越來(lái)越多的公司將人工智能應(yīng)用于其終端產(chǎn)品中以提升產(chǎn)品性能或拓展應(yīng)用領(lǐng)域,這一趨勢(shì)帶動(dòng)了人工智能芯片行業(yè)的快速增長(zhǎng)。同時(shí),深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、摩爾定律迭代算力等驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的主要因素都在近年來(lái)快速崛起,人工智能芯片將迎來(lái)長(zhǎng)時(shí)間的高需求期。根據(jù)Frost&Sullivan數(shù)據(jù),2021年全球人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模為255億美元。預(yù)計(jì)2021-2026年,全球人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將以 29.3%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng),2026 年達(dá)到 920 億美元。
中國(guó)在經(jīng)歷了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后,正在成為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)大國(guó),有利于推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。此外,中國(guó)政府正通過(guò)《中國(guó)制造 2025》、“數(shù)字中國(guó)”等政策推動(dòng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)的信息化和智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型,這將為人工智能芯片的發(fā)展提供更多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。根據(jù) Frost&Sullivan數(shù)據(jù),2021年中國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模為 251億元。預(yù)計(jì)2021-2026年,中國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將以42.4%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng),2026年達(dá)到 1,470 億元。
思瀚發(fā)布《2023-2028年中國(guó)人工智能芯片行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀及投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告》