AI芯片尚无英特尔式霸主，华为、阿里还有机会追赶英伟达

1956年，时任达特茅斯学院助理教授的约翰·麦卡锡组织了一次达特茅斯讨论会。正是在这次会议上，“人工智能”的定义首次被正式提出。在接下来的60年里，尽管人工智能经历了两次发展低谷，但这并不影响人工智能成为当前科技圈最受追捧的技术：仅去年一年，全球与人工智能相关的并购金额就达到240亿美元，VC投资达到140亿美元。人工智能初创企业在世界各地不断涌现，互联网科技巨头也不时发表“all in AI”的言论。就连一向强调业务“边界”的华为，最近也高调宣布进军人工智能芯片市场，期待成为架构师和生态领导者。双重身份驱动着自身和行业的发展。在上海举行的华为全互联互通大会第二天，华为董事兼战略营销总裁徐文伟在致辞中提到，未来十年，人工智能的主场将在行业，到2025年，全球人工智能市场空间将达到3800亿美元，其中90%将来自企业市场。换句话说，人工智能医疗、人工智能交通和人工智能金融正在通过技术手段落地。

“随着数字化和智能化浪潮席卷各行各业，汽车和医疗行业都将引入更多芯片。”吉邦咨询拓拓产业研究院分析师姚家洋告诉第一财经记者，国际芯片公司的产品布局已经开启。以自动驾驶为例，无论是英伟达、英特尔还是高通，在法律法规允许的条件下，都希望在这一领域有所作为。然而，如果人工智能 当时，算法被视为Windows的标准，GPU可以简单地与英特尔的中央处理器相提并论，但在人工智能领域，没有一家公司能像英特尔那样获得地位 领域，以及人工智能 混战才刚刚开始。11日上午，华为与德国汽车制造商奥迪正式宣布了他们在智能网联汽车领域的下一步合作计划，并通过最新的奥迪Q7展示了他们的领先技术。记者从现场了解到，华为MDC移动数据中心已集成到奥迪Q7原型车中，用于城市自动驾驶环境的运营。

此前，奥迪还与另一家芯片制造商英伟达-达达进行了合作。基于英伟达的DRIVE计算平台，它使用计算机科学建模和决策来模拟人脑的工作模式。手机和PC领域的芯片霸主高通和英特尔也非常重视自动驾驶。收购Mobileye后，英特尔的自动驾驶部门（ADG）与Mobileye合并，建立了一支由100辆汽车组成的测试车队。在中国，英特尔已经与一汽、北汽和长城建立了合作关系。今年年初，高通宣布与捷豹路虎、本田和比亚迪合作，并利用枭龙820A平台为车内信息处理、电子仪表和后座娱乐提供支持。“许多国际一线芯片制造商都在投资汽车或自动驾驶市场。”姚家洋告诉记者，与其他人工智能场景不同，汽车市场的场景需求已经非常具体，短期内不会有任何变化和调整，这将有助于相应芯片和算法的开发。行业发展的关键在于提供应用程序服务的参与者。还有具有同样市场潜力的医疗市场。与仍在苦苦寻找下一个可以取代手机的“爆品”的消费市场相比，医疗领域对人工智能的需求已经逐渐明朗。“事实证明，当一名医生每天看50部电影时，准确度可能无法完全保证，但通过人工智能技术识别，准确度约为90%-95%。”汇医汇影联合创始人兼首席运营官郭娜告诉第一财经记者，医疗行业对人工智能充满了很大的期望。此前，慧仪慧影与英特尔开发了一套“人工智能乳房全周期健康管理系统”，其中涉及人工智能……

参与乳腺图像解读和人工智能辅助临床决策。同时，根据术后复查数据，人工智能可以参与动态监测，患者可以自行参与治疗。华为的一位人工智能技术专家告诉记者，目前，中国合格的子宫颈癌症筛查专家不足5000人，全国各地的学龄女性筛查需要20年时间。在人工智能的帮助下，这种效率可以提高5到10倍。徐文伟认为，在人工智能落地的三大场景中，医疗行业属于专家体验场景，也存在海量重复场景（如图像处理）和多领域协同场景（如城市智能交通系统和现代制造业）。“红绿灯的控制与时间、天气、车道、路网和重大事件等多个维度的变量有关。人脑显然无法做出分析和判断。这对市场来说是一个机会。”徐文伟告诉记者。芯片制造商“华山论剑”在人工智能市场的地位不言而喻。底层芯片是人工智能硬件产业链中最基础的部分，人工智能芯片将广泛应用于人工智能的各个行业。从应用角度来看，人工智能芯片可以分为神经网络的训练层、云推理层和设备推理层。根据Gartner的估计，2017年人工智能芯片的市场规模为48亿美元，预计2020年将达到146亿美元，其中云应用预计将达到105亿美元。目前，人工智能服务器芯片领域的核心玩家包括英伟达、英特尔、谷歌、微软等，人工智能手机和物联网芯片的玩家也越来越多。根据华为提供的数据，除了大公司，目前全球人工智能领域还有1100多家初创公司。美国杜克大学终身副教授陈怡然在接受媒体采访时表示，所有主要目的是支持人工智能应用计算需求的芯片都被称为人工智能芯片，人工智能芯片无处不在，因为现在人工智能应用无处不在，只要有这些应用，就不可避免地会有计算需求。如果有这样的需求，无论是在云端还是边缘，都必须有芯片作为支撑。“如果人工智能 算法在当时被视为Windows的标准，GPU可以简单地比作英特尔的中央处理器。当然，现在不同的是，我们没有一家公司提供人工智能算法，许多公司都在这样做。在那些年里，没有一家公司能达到英特尔微处理器的地位。英伟达非常接近，但仍有其他公司参与其中。“陈怡然说。这也给了像华为这样的公司更多的迎头赶上的机会。”我们需要的产品未来可能在市场上买不到，或者其他人可能做不到，所以我们探索自己，提供全栈、全场景的人工智能解决方案。第一件事是解决我们自己的需求。”徐文伟告诉记者，华为目前的业务涵盖了“云、管理、，要想立于不败之地，大公司必须勇敢地站在最前沿。事实上，除了成立“平头哥””该公司还表示，阿里巴巴正在开发一款神经网络芯片Ali NPU，该芯片将用于图像和视频分析以及机器学习等人工智能推理计算。目前，阿里巴巴自主开发的人工智能芯片主要用于解决图像、视频识别和云计算等商业场景的人工智能推理操作问题，提高操作效率效率和降低成本。姚家洋告诉记者，单从芯片行业来看，英伟达的生态应该是最成熟的，因为他们长期投入资源，致力于函数库和SDK的优化，还提供了许多免费资源，吸引更多开发者使用。“然而，由于上层应用的加速迭代，在人工智能算法不成熟和上层应用快速进化的背景下，人工智能芯片行业将继续发生变化。”姚家洋说。1956年，时任达特茅斯学院助理教授的约翰·麦卡锡组织了一次达特茅斯讨论会。正是在这次会议上，“人工智能”的定义首次被正式提出。在接下来的60年里，尽管AI……

经历了两次发展低谷，这并不影响人工智能成为当前科技圈最受追捧的技术：仅去年一年，全球与人工智能相关的并购金额就达到240亿美元，风险投资达到140亿美元。人工智能初创企业在世界各地不断涌现，互联网科技巨头也不时发表“all in AI”的言论。就连一向强调业务“边界”的华为，最近也高调宣布进军人工智能芯片市场，期待成为架构师和生态领导者。双重身份驱动着自身和行业的发展。在上海举行的华为全互联互通大会第二天，华为董事兼战略营销总裁徐文伟在致辞中提到，未来十年，人工智能的主场将在行业，到2025年，全球人工智能市场空间将达到3800亿美元，其中90%将来自企业市场。换句话说，人工智能医疗、人工智能交通和人工智能金融正在通过技术手段落地。

“随着数字化和智能化浪潮席卷各行各业，汽车和医疗行业都将引入更多芯片。”吉邦咨询拓拓产业研究院分析师姚家洋告诉第一财经记者，国际芯片公司的产品布局已经开启。以自动驾驶为例，无论是英伟达、英特尔还是高通，在法律法规允许的条件下，都希望在这一领域有所作为。然而，如果人工智能 当时，算法被视为Windows的标准，GPU可以简单地与英特尔的中央处理器相提并论，但在人工智能领域，没有一家公司能像英特尔那样获得地位 领域，以及人工智能 混战才刚刚开始。11日上午，华为与德国汽车制造商奥迪正式宣布了他们在智能网联汽车领域的下一步合作计划，并通过最新的奥迪Q7展示了他们的领先技术。记者从现场了解到，华为MDC移动数据中心已集成到奥迪Q7原型车中，用于城市自动驾驶环境的运营。

此前，奥迪还与另一家芯片制造商英伟达-达达进行了合作。基于英伟达的DRIVE计算平台，它使用计算机科学建模和决策来模拟人脑的工作模式。手机和PC领域的芯片霸主高通和英特尔也非常重视自动驾驶。收购Mobileye后，英特尔的自动驾驶部门（ADG）与Mobileye合并，建立了一支由100辆汽车组成的测试车队。在中国，英特尔已经与一汽、北汽和长城建立了合作关系。今年年初，高通宣布与捷豹路虎、本田和比亚迪合作，并利用枭龙820A平台为车内信息处理、电子仪表和后座娱乐提供支持。“许多国际一线芯片制造商都在投资汽车或自动驾驶市场。”姚家洋告诉记者，与其他人工智能场景不同，汽车市场的场景需求已经非常具体，短期内不会有任何变化和调整，这将有助于相应芯片和算法的开发。行业发展的关键在于提供应用程序服务的参与者。还有具有同样市场潜力的医疗市场。与仍在苦苦寻找下一个可以取代手机的“爆品”的消费市场相比，医疗领域对人工智能的需求已经逐渐明朗。“事实证明，当一名医生每天看50部电影时，准确度可能无法完全保证，但通过人工智能技术识别，准确度约为90%-95%。”汇医汇影联合创始人兼首席运营官郭娜告诉第一财经记者，医疗行业对人工智能充满了很大的期望。此前，惠医惠盈与英特尔开发了一套“人工智能乳房全周期健康管理系统”，该系统涉及人工智能参与乳房图像解读和人工智能辅助临床决策。同时，根据术后复查数据，人工智能可以参与动态监测，患者可以参与治疗……

ent本身。华为的一位人工智能技术专家告诉记者，目前，中国合格的子宫颈癌症筛查专家不足5000人，全国各地的学龄女性筛查需要20年时间。在人工智能的帮助下，这种效率可以提高5到10倍。徐文伟认为，在人工智能落地的三大场景中，医疗行业属于专家体验场景，也存在海量重复场景（如图像处理）和多领域协同场景（如城市智能交通系统和现代制造业）。“红绿灯的控制与时间、天气、车道、路网和重大事件等多个维度的变量有关。人脑显然无法做出分析和判断。这对市场来说是一个机会。”徐文伟告诉记者。芯片制造商“华山论剑”在人工智能市场的地位不言而喻。底层芯片是人工智能硬件产业链中最基础的部分，人工智能芯片将广泛应用于人工智能的各个行业。从应用角度来看，人工智能芯片可以分为神经网络的训练层、云推理层和设备推理层。根据Gartner的估计，2017年人工智能芯片的市场规模为48亿美元，预计2020年将达到146亿美元，其中云应用预计将达到105亿美元。目前，人工智能服务器芯片领域的核心玩家包括英伟达、英特尔、谷歌、微软等，人工智能手机和物联网芯片的玩家也越来越多。根据华为提供的数据，除了大公司，目前全球人工智能领域还有1100多家初创公司。美国杜克大学终身副教授陈怡然在接受媒体采访时表示，所有主要目的是支持人工智能应用计算需求的芯片都被称为人工智能芯片，人工智能芯片无处不在，因为现在人工智能应用无处不在，只要有这些应用，就不可避免地会有计算需求。如果有这样的需求，无论是在云端还是边缘，都必须有芯片作为支撑。“如果人工智能 算法在当时被视为Windows的标准，GPU可以简单地比作英特尔的中央处理器。当然，现在不同的是，我们没有一家公司提供人工智能算法，许多公司都在这样做。在那些年里，没有一家公司能达到英特尔微处理器的地位。英伟达非常接近，但仍有其他公司参与其中。“陈怡然说。这也给了像华为这样的公司更多的迎头赶上的机会。”我们需要的产品未来可能在市场上买不到，或者其他人可能做不到，所以我们探索自己，提供全栈、全场景的人工智能解决方案。第一件事是解决我们自己的需求。”徐文伟告诉记者，华为目前的业务涵盖了“云、管理、，要想立于不败之地，大公司必须勇敢地站在最前沿。事实上，除了成立“平头哥””该公司还表示，阿里巴巴正在开发一款神经网络芯片Ali NPU，该芯片将用于图像和视频分析以及机器学习等人工智能推理计算。目前，阿里巴巴自主开发的人工智能芯片主要用于解决图像、视频识别和云计算等商业场景的人工智能推理操作问题，提高操作效率效率和降低成本。姚家洋告诉记者，单从芯片行业来看，英伟达的生态应该是最成熟的，因为他们长期投入资源，致力于函数库和SDK的优化，还提供了许多免费资源，吸引更多开发者使用。“然而，由于上层应用的加速迭代，在人工智能算法不成熟和上层应用快速进化的背景下，人工智能芯片行业将继续发生变化。”姚家洋说。

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