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导读: 近年来,随着人工智能的快速发展,AI芯片迅速爆发,给中国芯片产业带来了巨大的市场和商机,同时对传统芯片产生较大的冲击。

4月16日,美国商务部bet36体育在线投注立即重启对中兴通讯的制裁禁令,中兴通讯将被禁止以任何形式从美国进口商品,并对中兴征收高达 10 亿美元的罚款。被美全面封杀后,对于严重依赖从美国进口芯片等元器件的中兴通讯来说,无疑是一场灾难。

近年来,随着人工智能的快速发展,AI芯片迅速爆发,给中国芯片产业带来了巨大的市场和商机,同时对传统芯片产生较大的冲击。中兴此次事件,揭开中国产业核心技术缺乏的伤疤,那么此事件给我们带来哪些新思考、新机遇?中国AI芯片又能否实现弯道超车呢?

国内芯片新思考、新机遇

中国芯片市场是全球最大、增长最快的市场,2017年中国集成电路进口量高达3770亿块,同比增长10.1%;进口额为2601亿美元(约合17561亿元),同比增长14.6%。业内人士预计,随着芯片的快速发展以及市场需求量的增加,2018年将会有大幅度提升。

从数据上来看,一方面体现出我国芯片需求量极大,令一方面则反映出我国极大依赖进口芯片。我国作为全球最大的芯片消费国,由于中国芯片起步较晚,制造水平与国际巨头还有很大差距,只能长期依赖进口,这对我国芯片未来的发展极其不利。

目前,国内的一些生产工艺水平与国外水平相比差距悬殊,制约因素可以从设计、生产、封装和测试各个环节进行思考。我国芯片发展的制约因素不只是设备和装备的问题,还要从芯片设计方面进行考虑,在芯片的研发过程中,随着芯片复杂性的提升,对设计技术的要求也在提高,不仅需要先进的设计方法与电子自动化工具,对于复杂芯片还需要一些计算平台资源,难度系数在不断加强。这是“中兴事件”给我们带来的新思考。

“中兴事件”给我们带来新思考的同时,也带来了机遇。现在有更多人开始关注芯片,这对想要入局的创业者来说是个机遇。同时,人工智能的发展给芯片产业带来了巨大机会,以前创业公司做芯片极其少,而现在越来越多,这就是人工智能带来的热潮。在人工智能热潮里加上中国本来的技术储备、人才投入、以及续存量的增加基础,这些都是芯片产业升级的明显征兆。

国家政策扶持和企业自身发展

近年来,国家对人工智能和人工智能芯片产业给予了战略层面的关注,从2014年发布《国家集成电路产业发展推进纲要》将IC产业视为国家战略性、基础性、先导性行业发展,包括《中国制造2025》、《“互联网+”指导意见》、《“十三五”规划》等多份国家级战略文件中都特别提出了人工智能芯片、类脑计算的发展方向。其中,《中国制造2025》提出2020年中国芯片自给率要达到20%,2025年要达到50%;2017年7月发布的《新一代人工智能发展规划》更要求人工智能核心产业到2030年达到一万亿,带动相关产业规模超过10万亿。政策对IC产业提出高要求的同时也表明了国家的重视度,AI芯片产业有望引领中国“芯”大步向前。

从企业自身上来讲,科研技术投入、资金投入、人才培养三者相结合,是发展AI芯片的必要条件,势必铸就AI芯片走上新台阶。如今,企业不断提高自身的科技力量,在发展中谋突破、求创新,为产品注入更先进的技术,让产品变得越来越智能,使其更具时代性、市场性、以及实用性,这对人们、社会、乃至国家都起到了极其重要的作用。同时,这也是全民共同的意愿。

国家对人工智能的重视度,确实加速了AI芯片的快速发展。但是目前,中国AI芯片研究人员需要解决如怎么样才能将其芯片设计商业化、如何扩大生产规模、以及如何在被人工智能所改变的计算领域中寻得正轨等诸多问题。随之引发的也是人们所关心的一个问题就是:中国AI芯片真的能够实现弯道超车么?

中国AI芯片有可能实现弯道超车

人工智能的兴起,正在引发各行各业的变革。旧型芯片不能完全满足机器学习的需求,而是与国内创业公司站在同一个起跑线上,为机器学习研发专门的新型芯片。

随着新兴产业、技术和产品不断涌现,大数据、云计算、5G通信、人工智能等技术也为芯片提供了巨大的市场。前瞻产业研究院曾公布这样一组预测数据,2021年全球人工智能芯片市场规模将达到111亿美元,与2016年的36亿美元相比,年复合增长率达25%。

从目前来看,国内能真正研发AI芯片的就只有几家公司,比如寒武纪、深鉴科技、地平线等。就拿寒武纪来说,寒武纪侧重于通用芯片,既做训练又做应用,布局是在智能终端上。而深鉴科技主要是DPU,一个深度学习处理器。

一般来说,一款芯片的生命周期大约为三年,而真正产生利润的时间仅为12个-18个月。芯片企业要在这短短的时间内完成利润积累,进行下一代产品的成功开发与研制,进入新一轮的迭代周期。在以应用为主体的开发概念下,每一个应用都需有各自对应的数据集来训练神经网络,有效数据的采集速度会是影响开发周期长短的最关键的因素之一。海量高质量的训练数据集可以帮助bet36体育在线网人员快速有效地训练神经网络,加速模型的定型,缩短人工智能芯片的设计周期。

经过多年的高速发展,中国已经初步具备了一定规模的微电子人才储备和巨大的市场,芯片技术和产业已经发展成为体系化网络,正符合发展人工智能芯片的两项基本条件,实现弯道超车还是有可能的。

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