人工智能AI语音芯片的象限维度分析与解读

人工智能AI语音芯片的象限维度分析与解读

人工智能芯片（简称AI芯片）是指含有专门处理人工智能应用中大量计算任务模块的芯片，属于集成电路和人工智能的交叉领域。自2016年以来，谷歌、百度、阿里、腾讯等互联网巨头以及多家知名的风险投资基金疯狂涌入人工智能行业，大力推动各初创算法（方案）公司在多个应用领域商业化落地。随着人工智能在视觉识别、语音识别等领域明确的商业化应用不断涌现，人工智能算法及方案芯片化、硬件化的趋势日益明显，具有深度学习算法加速功能的芯片需求快速提升。

当前AI语音芯片企业可以大概划分为四类：一是互联网、通信类巨头的芯片设计团队；二是存在多年的成熟的芯片设计公司；三是新创立的AI芯片创业团队/公司；四是延伸做AI芯片的算法及方案公司。

人工智能AI语音芯片的象限维度分析与解读

人工智能领域的高速发展，取决于对前沿算法的研究、落地应用场景的积极探索及通过先进的芯片设计、制造技术来满足日益明确的商业需求三个关键因素。商汤科技、旷视科技、科大讯飞、思必驰、华为、寒武纪等多家中国公司对于前沿算法的研究已经走在全球前列，与美国齐头并进。中国对于落地应用的探索更是全球领先，已经出现包括人脸识别、智能安防、智能音箱、智能家居等多个落地的商业场景。新一代的AI芯片创业公司结合应用特点，采用了合理的先进芯片设计、制造技术，与美国同类公司相比位于同一起跑线上。业界普遍认为，AI芯片之争是中美两国公司间的竞争，中国目前暂时落后。但由于在应用探索上更加积极，未来中国AI芯片有可能超越竞争对手，成为全球领军力量。

AI芯片按照应用场景可以分为云端芯片和终端芯片，按照功能可以分为训练芯片和推理芯片。云端指服务器端，终端指包括手机、电脑、监控摄像头、家电、消费电子等在内的电子终端产品。训练指通过大量的数据输入，运用增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂深度神经网络模型的过程，其对芯片运算和存储的综合性能要求很高。推理指利用训练好的模型，使用新的数据去得出各种结论、完成各种任务的过程，其对芯片的速度、能耗、安全和硬件成本要求较高。

人工智能AI语音芯片的象限维度分析与解读

按照以上两个维度，可以将AI芯片划分至四个象限。其中，终端/嵌入式设备以推断应用为主，训练的需求尚不是很明确，但是，未来的终端设备将逐步具备训练和学习的能力。

AI芯片的设计、制造流程与其他芯片类似，由设计、制造、封装测试等环节组成。AI芯片设计公司下游为应用方案公司，方案公司将其整体解决方案（包括运行于云端和终端的各类软硬件）最终用于具体应用场景。目前处于AI领域发展初期，中国的算法公司投入大量资金及精力探索落地应用，算法公司与应用方案公司实际上已经合为一体。

综合来看，算法与AI芯片设计互相影响。作为AI芯片公司，需要充分了解和掌握算法规律，设计出符合发展需求的AI芯片；作为算法公司，需要在各类AI芯片，尤其是专用芯片的基础上，实现算法的演进。