《2023中国人工智能芯片行业研究报告》
随着人工智能新兴产业的高速发展，传统的芯片已不能满足人工智能产业对芯片性能及算力等方面的要求。
因此，如何构建出高效的人工智能芯片，将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。
亿欧认为，人工智能芯片作为人工智能及相关应用的基础与核心，必将迎来光明的未来。
本报告对AI芯片主流类型进行拆解分析，展现中国人工智能芯片的发展现况，探究其发展的困境和机遇，希望能为广大从业者和各方关注人士提供有益的帮助。
中国人工智能芯片行业发展现状
AI芯片的发展历程：模仿人脑建立的模型和算法与半导体芯片发展交替进行
人工智能算法需要在计算机设备上实现，而芯片又是计算机设备运作的核心零件，因此AI芯片的发展主要依赖两个领域：第一个是模仿人脑建立的数学模型与算法，第二个是半导体集成电路即芯片。优质的算法需要足够的运算能力也就是高性能芯片的支持。
亿欧智库2019年发布AI芯片行业研究报告认为，人工智能于芯片的发展分为三个阶段：第一阶段由于芯片算力不足，神经网络算法未能落地；第二阶段芯片算力提升，但仍无法满足神经网络算法需求；第三阶段，GPU和新架构的AI芯片促进了人工智能的落地。
目前，随着第三代神经网络的出现，弥合了神经科学与机器学习之间的壁垒，AI芯片正在向更接近人脑的方向发展。
中国政策环境：在政策的引导支持下，中国人工智能芯片市场持续快速发展
芯片产业是信息产业的核心部件与基石。当前，我国芯片高度依赖进口非常不利于国家安全与行业发展。因此，近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。
2021年，《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。
各地方也根据各自的背景与条件，发布促进和扶持人工智能产业发展的方案方针。截止2021年9月，包括北京、天津、上海、江苏、福建等20余省、市、地区发布人工智能相关政策，进一步支持引导人工智能及芯片产业发展。
中国市场环境：需求是主要驱动力，边缘/终端芯片市场将持续增长。
2018年12月，中央经济会议把人工智能与5G、工业互联网、物联网等定义为新型基础设施建设，各行业数字化转型加速，产生了更多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法需求。目前，中国人工智能产业链中，应用层企业比例超过80%，结合场景的应用落地是人工智能产业的主要驱动力。
根据亿欧智库数据，中国人工智能企业的十大应用技术领域中，计算机视觉、机器人、自然语言处理、机器学习、生物识别占比居前五；企业服务、机器人和通用方案以及安防、汽车是AI应用的主要方向，边缘/终端芯片需求将持续增长。
市场规模测算：市场规模平稳增长，产业融合加速
人工智能整体市场已从2020年的疫情影响中恢复，同时，随着技术的成熟以及数智化转型升级，内在需求增加，中国人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长，预计2025年将达到约4000亿元。
随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地，中国AI芯片需求也持续上涨。2021年疫情缓解，市场回暖，产生较大增幅；类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产，因此2024及2025年或有较大增长，预计市场规模将于2025年达到1740亿元。
人工智能芯片解读
基于技术架构、部署位置及实践目标的AI芯片分类
AI芯片一般泛指所有用来加速AI应用，尤其是用在基于神经网络的深度学习中的硬件。
AI芯片根据其技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU可执行通用AI计算，其中类脑芯片还处于探索阶段。
AI芯片根据其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片；根据其在实践中的目标，可分为训练（training）芯片和推理（inference）芯片。
云端主要部署训练芯片和推理芯片，承担训练和推理任务，具体指智能数据分析、模型训练任务和部分对传输带宽要求比高的推理任务；边缘和终端主要部署推理芯片，承担推理任务，需要独立完成数据收集、环境感知、人机交互及部分推理决策控制任务。
GPU：从图形处理器到通用数据并行处理器
GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器最初是一种专门用于图像处理的微处理器，随着图像处理需求的不断提升，其图像处理能力也得到迅速提升。目前，GPU主要采用数据并行计算模式完成顶点渲染、像素渲染、几何渲染、物理计算和通用计算等任务。因其超过CPU数十倍的计算能力，已成为通用计算机和超级计算机的主要处理器。其中通用图形处理器GPGPU(GeneralProposeComputingonGPU)常用于数据密集的科学与工程计算中。
英伟达与AMD仍占据GPU霸主地位，2018年至今，国产GPU也积极发展中，已有部分产品落地。
以下是报告节选正文内容：
计算机与人工智能学院
报告时间： 2023年6月28日（星期三）9：00到12：00
报告地点： 犀浦校区3号教学楼31524会议室
专家组成员：
李天瑞 教授/博导 计算机与人工智能学院
杨 燕 教授/博导 计算机与人工智能学院
陈红梅 教授/博导 计算机与人工智能学院
博士研究生开题报告名单
学号
姓名
专业
题目
导师
2021300281
殷腾宇
计算机科学与技术
面向多标记数据的稳健模糊粗糙计算模型及特征选择方法研究
陈红梅
2021310266
谢朱洋
计算机科学与技术
面向多模态视频数据的学习方法及应用研究
杨燕
2021340309
彭莉兰
交通运输
数据与知识联合增强的交通流预测模型构建与研究
李天瑞
2021340299
陈丁
交通运输
面向安全隐私与鲁棒高效的联邦学习模型研究
李天瑞
2021340298
郭原甫
交通运输
基于深度学习的高速公路重大事件短时交通流预测研究
杨燕
2020340290
庞荣
交通运输
公路基础设施表观病害检测深度学习模型研究与应用
杨燕
报告时间： 2023年6月29日（星期四）9：00到11：30
报告地点： 犀浦校区3号教学楼31524会议室
专家组成员：
李天瑞 教授/博导 计算机与人工智能学院
滕 飞 副教授/博导 计算机与人工智能学院
杜圣东 副教授/博导 计算机与人工智能学院
博士研究生开题报告名单
学号
姓名
专业
题目
导师
2021310271
杨力
计算机科学与技术
开放环境下的城市时空持续学习方法研究
刘兵、李天瑞
2021300282
张世铭
计算机科学与技术
面向城市时空轨迹数据的挖掘方法及应用研究
李天瑞
2021310267
熊琪
计算机科学与技术
数据与知识联合增强的时空序列预测关键技术研究
徐洁、李天瑞
2020300238
李恩平
计算机科学与技术
面向社交平台的多模态数据智能分析
李天瑞
2021310272
麻志鹏
计算机科学与技术
面向城市的智能感知系统关键技术研究
郑宇
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