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人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器模擬、延申和拓展類人的智能的能力，本質(zhì)上是對(duì)人類思維過程的模擬。AI概念Z早始于 1956 年 的達(dá)特茅斯會(huì)議，受限于算法和算力的不成熟，未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用和推廣。近年來，在大數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算機(jī)能力三大要素的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段。據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)，2022全球人工智能市場(chǎng)將達(dá)到1630億元，2018-2022年CAGR達(dá)31%。
人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時(shí)，人工智能具有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)輻射效益，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測(cè)，2035 年，人工智能將推動(dòng)中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟(jì)總增加值提升7.1 萬億美元。
多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較
目前，全球人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)正逐步成型。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系，可以將人工智能劃分為基礎(chǔ)支持層、中間技術(shù)層和下游應(yīng)用層?；A(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要提供硬件（芯片和傳感器）及軟件（算法模型）等基礎(chǔ)能力；技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心， 以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn)，將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等應(yīng)用算法研發(fā)。其中，技術(shù)層能力可以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域；應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，將技術(shù)應(yīng)用到具體行業(yè)，涵蓋制造、交通、金融、醫(yī)療等 18 個(gè)領(lǐng)域，其中醫(yī)療、交通、制造等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用開發(fā)受到廣泛關(guān)注。
全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能梯隊(duì)，日本、英國(guó)、以色列和法國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家乘勝追擊，構(gòu)成第二梯隊(duì)。同時(shí)，在頂層設(shè)計(jì)上，多數(shù)國(guó)家強(qiáng)化人工智能戰(zhàn)略布局，并將人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護(hù)。后起之秀的中國(guó)，局部領(lǐng)域有所突破。中國(guó)人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自2015年以來，政府密集出臺(tái)系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢(shì)頭迅猛。由于初期我國(guó)政策側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，資金投向偏向終端市場(chǎng)。因此，相比美國(guó)產(chǎn)業(yè)布局，中國(guó)技術(shù)層（計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別）和應(yīng)用層走在世界前端，但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域（算法和硬件算力）比較薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢(shì)。當(dāng)前我國(guó)人工智能在國(guó)家戰(zhàn)略層面上強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。
美國(guó)引領(lǐng)人工智能前沿研究，布局慢熱而強(qiáng)勢(shì)。美國(guó)政府稍顯遲緩，2019 年人工智能戰(zhàn)略（《美國(guó)人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國(guó)具有天時(shí)（5G時(shí)代）地利（硅谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢(shì)，其在人工智能的競(jìng)爭(zhēng)中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài)?？傮w來看， 美國(guó)重點(diǎn)領(lǐng)域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等領(lǐng)域布局超前。此外，美國(guó)聚焦人工智能對(duì)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定的影響和變革，并對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全十分重視。
倫理價(jià)值觀引領(lǐng)，歐洲國(guó)家搶占規(guī)范制定的制高點(diǎn)。2018 年，歐洲 28 個(gè)成員國(guó)(含英國(guó)) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領(lǐng)域形成合力。從國(guó)家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但歐洲國(guó)家在全球 AI倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機(jī)”。歐盟注重探討人工智能的社會(huì)倫理和標(biāo)準(zhǔn)，在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。
日本尋求人工智能解決社會(huì)問題。日本以人工智能構(gòu)建“超智能社會(huì)”為引領(lǐng)，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機(jī)器人、醫(yī)療健康和自動(dòng)駕駛?cè)缶哂邢鄬?duì)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域重點(diǎn)布局，并著力解決本國(guó)在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國(guó)家難題。
基礎(chǔ)層面：技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠(yuǎn)
基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大、技術(shù)和資金壁壘高等特點(diǎn)，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場(chǎng)主要被歐美日韓等少數(shù)國(guó)際巨頭壟斷。受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相對(duì)薄弱。具體而言，在 AI 芯片領(lǐng)域，國(guó)際科技巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國(guó)尚未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計(jì)算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SDN）、 開發(fā)語音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國(guó)外科技巨頭手中。雖國(guó)內(nèi)阿里、華為等科技公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國(guó)（霍尼韋爾）等國(guó)家或地區(qū)全面布局傳感器多種產(chǎn)品類型，而在中國(guó)也涌現(xiàn)了諸如匯頂科技的指紋傳感器等產(chǎn)品，但整體產(chǎn)業(yè)布局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，中國(guó)具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量?jī)?yōu)勢(shì)，海量數(shù)據(jù)助推算法算力升級(jí)和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，中國(guó)在數(shù)據(jù)公開力度、國(guó)際數(shù)據(jù)交換、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長(zhǎng)的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計(jì)算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，我們將對(duì)AI芯片作詳細(xì)剖析，以期對(duì)中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層的競(jìng)爭(zhēng)力更細(xì)致、準(zhǔn)確的把握。
依據(jù)部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務(wù)器端）和終端（應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋手機(jī)、汽車、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片；依據(jù)承擔(dān)的功能，AI 芯片可劃分為訓(xùn)練和推斷芯片。訓(xùn)練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計(jì)算，對(duì)算法、精度、處理能力要求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全 定制化）成為 AI 芯片行業(yè)的主流技術(shù)路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢(shì)，在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)多技術(shù)路徑并行發(fā)展態(tài)勢(shì)。我們將從三種技術(shù)路線分別剖析中國(guó) AI 芯片在全球的競(jìng)爭(zhēng)力。
