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(wǎng) 798 48
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人工智能是一種通過模擬人的智能而達(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

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(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景中的效率。當(dāng)前，人工智能已覆蓋社會各層級的多方面需求，如安防領(lǐng)域的人臉識別、圖像檢測等分析需求，車載領(lǐng)域的自動駕駛、駕駛輔助等需求、工作領(lǐng)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(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(shù)據(jù)或素材對其參數(shù)進(jìn)行配置及調(diào)整，最終在結(jié)果統(tǒng)計中獲取各方較為均衡、識別率較高的一組參數(shù)值，形成最優(yōu)的結(jié)果，從而完成整個訓(xùn)練過程。推理階段為訓(xùn)練階段完成后的下一階段，此時人工智能模型已經(jīng)建立完畢，需要產(chǎn)生對應(yīng)的輸出內(nèi)容（如輸出圖像識別的結(jié)果），這一輸入數(shù)據(jù)后的對應(yīng)輸出過程即為推理。雖然推理階段的單個任務(wù)計算所需的算力不大，但一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需要多次運行訓(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，可對于文本、視頻、圖像、語音等進(jìn)行深度分析。因此，對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算操作，但因其設(shè)計初衷并非為應(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。為滿足智能運算的需求，人工智能芯片應(yīng)運而生。目前，除了ASIC等專用的芯片外，還會在CPU等傳統(tǒng)芯片的基礎(chǔ)上增加運算協(xié)處理器專門用于處理AI應(yīng)用所需要的大并行矩陣計算，而CPU作為核心邏輯處理器，將會統(tǒng)一進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。

人工智能協(xié)處理器的應(yīng)用

人工智能芯片主要應(yīng)用于智能安防、汽車電子、移動互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)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(yīng)用提供高效的支持，針對不同應(yīng)用場景，人工智能芯片還應(yīng)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(chǎn)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(cè)和終端廣泛應(yīng)用，主要承載了本地實時響應(yīng)的推理任務(wù)，需要獨立完成任務(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)級芯片，主要實現(xiàn)終端對計算力要求不高的AI推斷任務(wù)。在邊緣計算場景，人工智能芯片主要承擔(dān)推斷任務(wù)，通過將終端設(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(wù)器，對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)的計算芯片需要針對特殊場景進(jìn)行針對性設(shè)計以實現(xiàn)最優(yōu)的解決方案。

邊緣側(cè)人工智能芯片業(yè)已應(yīng)用到多個領(lǐng)域，可以通過算法在SoC上運行或者在局部元器件上運用協(xié)處理器運行。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，視頻分析、語音識別、語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)用場景將依次落地，為行業(yè)帶來變革并進(jìn)一步促進(jìn)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(nèi)大力發(fā)展的核心技術(shù)之一，越來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，這一趨勢帶動了人工智能芯片行業(yè)的快速增長。同時，深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、摩爾定律迭代算力等驅(qū)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(jù)Frost&Sullivan數(shù)據(jù)，2021年全球人工智能芯片市場規(guī)模為255億美元。預(yù)計2021-2026年，全球人工智能芯片市場規(guī)模將以29.3%的復(fù)合增長率增長，2026年達(dá)到920億美元。

圖表：全球人工智能芯片市場規(guī)模

中國在經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，正在成為一個重要的數(shù)據(jù)大國，有利于推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。此外，中國政府正通過《中國制造2025》、“數(shù)字中國”等政策推動中國產(chǎn)業(yè)的信息化和智能化升級轉(zhuǎn)型，這將為人工智能芯片的發(fā)展提供更多實際應(yīng)用場景。根據(jù)Frost&Sullivan數(shù)據(jù)，2021年中國人工智能芯片市場規(guī)模為251億元。預(yù)計2021-2026年，中國人工智能芯片市場規(guī)模將以42.4%的復(fù)合增長率增長，2026年達(dá)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(guān)注中研網(wǎng)《2023-2028年中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》。

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