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中国人工智能平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能平台行业定义 (3)第二章、中国人工智能平台行业综述 (4)第三章、中国人工智能平台行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能平台行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能平台行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能平台行业发展趋势分析 (10)第七章、中国人工智能平台行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能平台行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能平台行业分析结论 (14)第一章、人工智能平台行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）平台是指能够提供一系列工具和服务，帮助企业开发、部署和管理AI应用的技术框架。
随着大数据处理能力的增强及算法模型的不断优化，AI平台已成为推动数字化转型的关键力量之一。
本章将从市场规模、应用场景及发展趋势等方面全面解析该行业的现状与前景。
一、市场规模概览截至2022年底，全球人工智能平台市场规模已达到约450亿美元，同比增长超过30%。
预计到2027这一数字有望突破1500亿美元大关，复合年增长率接近28%。
北美地区占据市场份额的主导地位，占比约为45%，亚太地区，占28%左右；欧洲市场紧随其后，约占19%。
二、主要应用场景1. 智能客服：通过自然语言处理技术实现自动化客户服务，有效降低企业运营成本。
已有超过60%的大型企业采用AI客服系统，预计未来三年内这一比例将提升至80%以上。
2. 医疗健康：AI在疾病诊断、药物研发等领域展现出巨大潜力。
2021年全球医疗AI市场规模为40亿美元，预计到2026年将达到200亿美元，复合年增长率达到38%。
3. 零售电商：个性化推荐算法帮助电商平台提高转化率，使用AI技术进行商品推荐的企业销售额平均提升了15%。
2016年2月出版正文目录1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4)1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4)1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5)2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6)2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6)2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7)2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8)2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8)2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9)2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10)2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10)2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11)2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13)3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14)3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14)3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15)3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17)4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19)4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19)4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20)4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22)5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24)5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24)5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26)5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29)6、海外人工智能企业一览 (29)6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29)6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31)6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32)6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35)6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35)6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37)7、我国人工智能投资机遇 (38)7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38)7.2、主要公司分析 (39)7.2.1、科大讯飞 (39)7.2.2、东方网力 (40)7.2.3、佳都科技 (41)7.2.4、新松机器人 (42)图表目录图表 1：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4)图表 2：人脑中神经元的运作能够通过数字电路中的信号运作模拟 (5)图表 3：算法是决定数字电路运作、实现人工智能的核心方法 (6)图表 4：人工智能发展 (7)图表 5：美国大脑研究计划投资预算 (8)图表 6：牛津大学预测2040 年左右可能实现广义人工智能 (9)图表 7：人工智能技术下游应用需求迫切，上游技术基础成型 (10)图表 8：2010-2015 人工智能领域全球投资总额 (11)图表 9：2010-2014 人工智能领域全球风险投资总额 (11)图表 10：BBC 预测2020 年全球人工智能市场规模超过千亿 (12)图表 11：人工智能将完成人体自身、企业和产业的三层智能化重构 (13)图表 12：“人工智能+”将成为未来普遍的商业模式 (14)图表 13：2013 年全球人工智能领域公司一览 (14)图表 14：人工智能领域公司全球分布 (15)图表 15：人工智能领域公司类别及各类别技术成熟度分布（只选取了主要的类别）16 图表 16：各类别公司获得的投资关注度和融资额度 (16)图表 17：科技巨头加速投资研发人工智能 (17)图表 18：人工智能领域巨头收购如火如荼 (18)图表 19：中国人工智能发展环境：较多利好因素，基础条件已经具备 (19)图表 20：我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加 (21)图表 21：预计 2020 年中国人工智能市场规模将达到 91 亿元人民币 (21)图表 22：人工智能发展的三个阶段 (22)图表 23：人工智能各个应用普及阶段的特点 (23)图表 24：2015 年 Gartner AI 相关技术成熟度曲线 (23)图表 25：国内人工智能企业一览 (24)图表 26：巨头企业和初创企业的感知智能切入方式比较 (25)图表 27：目前典型应用场景之智能硬件及机器人 (27)图表 28：目前典型应用场景之安防 (27)图表 29：目前典型应用场景之虚拟服务 (28)图表 30：未来人工智能将改造各行业的生产方式 (28)图表 31：2011-2015 年人工智能领域获得投资企业所属细分领域分布 (29)图表 32：全球主要的人工智能基础平台 (29)图表 33：通过兼并收购，Watson 在人工智能驱动的医疗领域拥有明显的竞争优势 . 31 图表 34：机器学习的方式是模仿人类学习过程，是人工智能的核心技术 (31)图表 35：Wise 的测试错误率（左）和训练时间（右）远低于其他机器学习模型 (32)图表 36：Siri 懂你所说、知你所谓，能够帮你打理日常生活的点点滴滴 (33)图表 37：Microsoft 基于WP8.1 平台推出的虚拟语音助理Cortana (33)图表 38：Face Book 试图以“真人”模式颠覆现有的语音及自然语义处理服务 (34)图表 39：Clarifai 可以理解视频中的图像并为其智能匹配广告 (35)图表 40：Google 预测API 可以实现的功能 (36)图表 41：目前来看较有爆发潜力的人工智能方向 (37)图表 42：2006-2015 年科大讯飞营业收入、净利润增长情况 (39)图表 43：东方网力提供面向行业的视频应用解决方案 (40)图表 44：佳都科技在人脸识别最关键的三大方面均处于领先地位 (41)图表 45：新松智能服务机器人产品线丰富涵盖了智能服务机器人的各个领域 (42)图表 46：2006-2015 年新松机器人营业收入、归母净利润增长情况 (43)1、人工智能是利用人工计算实现人类智能曾经以5:0 完胜欧洲围棋冠军Fan Hui，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手的谷歌人工智能机器人DeepMind，将在3 月9 日-15 日征战韩国，对决韩国九段、世界冠军李世石。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能芯片的发展论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界科技创新的前沿领域之一。
人工智能芯片作为推动AI技术进步的关键硬件，其发展受到了全球范围内的广泛关注。
本文旨在探讨人工智能芯片的发展历程、当前技术状态以及未来发展趋势。
引言人工智能芯片，通常指的是专门为执行人工智能算法而设计的处理器。
与传统的通用处理器相比，AI芯片在设计时就考虑到了机器学习、深度学习等AI应用的特定需求，以实现更高的计算效率和更低的能耗。
随着AI技术的不断进步，AI芯片在智能手机、自动驾驶汽车、智能家居等多个领域发挥着越来越重要的作用。
人工智能芯片的发展历程人工智能芯片的发展可以追溯到20世纪末，当时的研究主要集中在算法的优化和硬件的适配上。
随着时间的推移，AI芯片经历了从专用集成电路（ASIC）到通用图形处理器（GPU）再到特定领域架构（DSA）的演变。
早期的AI芯片早期的AI芯片主要是基于FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）技术。
这些芯片在设计时就针对特定的算法进行了优化，但灵活性较低，难以适应算法的快速迭代。
GPU的崛起随着深度学习算法的兴起，GPU因其并行处理能力强大而成为AI研究和应用的首选平台。
GPU的多核设计使其在处理大量数据时具有优势，极大地推动了AI技术的发展。
特定领域架构的兴起近年来，随着AI应用的多样化和专业化，特定领域架构（DSA）的AI芯片开始受到重视。
这些芯片针对特定的AI任务进行了优化，如谷歌的TPU（张量处理单元）和华为的Ascend系列芯片，它们在特定任务上的性能远超传统的GPU。
当前技术状态当前，AI芯片技术已经取得了显著的进展，主要体现在以下几个方面：性能的提升随着制程技术的进步，AI芯片的性能得到了显著提升。
例如，7纳米甚至5纳米的工艺技术使得芯片在单位面积上集成了更多的晶体管，从而提高了计算能力。
能效的优化AI芯片的设计越来越注重能效比，通过优化算法和硬件架构，实现了在相同能耗下更高的性能，这对于移动设备和边缘计算设备尤为重要。
AI硬件产业的发展现状与未来趋势分析随着人工智能技术的迅猛发展，AI硬件产业也逐渐成为科技行业的焦点之一。
AI硬件是支持人工智能算法运行的基础设备，其发展与AI技术的成熟密切相关。
本文将分析AI硬件产业的现状和未来趋势，展望其发展前景。
一、AI硬件产业的现状AI硬件产业近年来得到了快速发展，主要体现在以下几个方面。
首先，AI芯片的研发取得突破。
在人工智能应用中，GPU（图形处理单元）发挥着重要作用，但其对于AI计算的支持相对较弱。
为此，许多公司开始研发适用于AI领域的专用芯片，如英伟达的Volta和谷歌的Tensor Processing Unit （TPU）。
这些AI芯片的研发成果为AI算法的高效执行提供了强大支持。
其次，AI硬件产业链日益完善。
由于AI技术的发展需要大量的数据处理能力和存储能力，因此在AI硬件产业链中，除了AI芯片外，还包括了存储设备、服务器、网络设备等多个环节。
这些环节的互相配合，形成了一个完善的AI硬件产业生态系统。
再次，AI硬件产业得到政府的重视。
许多国家纷纷将人工智能作为国家战略发展方向，加大对AI硬件产业的投入和支持。
例如，中国制定了“新一代人工智能发展规划”，明确提出要推动AI芯片和硬件设备的研发与应用。
二、AI硬件产业的未来趋势AI硬件产业在未来将面临以下几个发展趋势。
首先，AI芯片将更趋多样化。
目前，AI芯片主要分为GPU、FPGA（可编程逻辑门阵列）和ASIC（专用集成电路）三类。
未来，随着开发者需求的不断增长，不同场景下的AI芯片需求也将多样化。
例如，在边缘计算领域，对功耗和尺寸的要求较高，将诞生更多定制化的AI芯片。
其次，AI硬件将更加智能化。
目前，AI硬件通常是辅助AI算法实现智能任务的，但未来，随着AI技术的进一步发展，硬件将与算法更加紧密地结合，实现更智能化的任务处理。
例如，人脸识别技术的智能硬件，将能够自主学习、优化算法，并自适应不同的环境。
再次，AI硬件产业将趋向开放合作。
芯片行业的未来发展趋势随着科技的飞速进步，人们对于芯片行业的需求不断增加。
作为现代科技的核心组成部分，芯片的发展趋势对于整个科技产业都具有重要意义。
本文将探讨芯片行业的未来发展趋势。
一、人工智能与机器学习应用的兴起在未来，人工智能与机器学习将逐渐渗透到各个行业，对芯片的需求呈现出爆发式增长。
以云计算为例，云端数据处理的需求不断增加，芯片需要具备更高的计算能力和能效比。
因此，在未来芯片行业的发展中，针对人工智能与机器学习应用的芯片设计与制造将成为重要的发展方向。
二、物联网的快速发展随着物联网的兴起，各类智能设备的数量快速增加，对芯片的需求也呈现出井喷式增长。
未来的芯片设计与制造需要满足物联网设备的低功耗、小尺寸和高可靠性等特点。
同时，为了推动物联网应用的发展，芯片行业将更加注重网络安全和数据隐私保护，加强芯片的安全性设计方面的研究。
三、5G通信技术的进步随着5G通信技术的快速推广和应用，对芯片的需求也在迅速增加。
在5G时代，芯片需要具备高速传输和低延迟等特点，以适应大规模的物联网设备连接和数据传输需求。
未来的芯片行业将加大对于射频芯片和通信协议等关键技术的研发和创新，以满足5G通信时代的需求。
四、可穿戴设备与可扩展性的需求随着可穿戴设备的普及和应用越来越广泛，对于芯片的需求也在不断增加。
未来的芯片行业需要设计和生产出更小尺寸、更低功耗的芯片，以满足人们对于可穿戴设备的个性化需求。
同时，芯片行业还需要关注可扩展性的设计，让各种不同类型的可穿戴设备能够无缝连接并实现互操作性。
五、绿色环保与可持续发展未来芯片行业的发展趋势还将更加注重绿色环保和可持续发展。
在芯片制造过程中，将更多应用低能耗和环境友好的材料，减少对于环境的污染和资源的浪费。
同时，芯片行业还将积极推动回收和再利用技术的发展，减少废弃芯片产生的环境负荷。
六、国际合作与开放创新芯片行业的发展需要各国之间的合作与共享，以促进技术研发和创新。
未来，芯片行业将更加注重国际间的技术交流与合作，推动全球芯片产业的协同发展。
芯片技术的发展现状与未来趋势分析引言：如今，芯片技术在科技发展中起到了至关重要的作用，它是现代电子设备和信息技术的基石。
从过去五十年的发展来看，芯片技术取得了巨大的进步，并在各个领域发挥着越来越重要的作用。
然而，随着人工智能、物联网、5G等新兴领域的崛起，芯片技术亟待进一步的发展与创新。
本文将分析当前芯片技术的发展现状，并展望未来的趋势。
一、芯片技术的发展现状1.1 现有芯片技术的应用领域目前，芯片技术已经广泛应用于各个领域，包括通讯、计算机、医疗、汽车等。
在通讯领域，芯片技术的应用使得网络通信更加高效和稳定；在计算机领域，芯片技术的进步使得计算速度更快，存储容量更大；在医疗领域，芯片技术的应用使得医疗设备更加智能和精确；在汽车领域，芯片技术的进步推动了自动驾驶技术的快速发展。
可以说，芯片技术已经深刻改变了人们的生活和工作方式。
1.2 现有芯片技术的局限性尽管芯片技术在各个领域取得了巨大的进展，但也存在一些局限性。
首先，传统硅基芯片面临着功耗过高、体积过大、散热困难等问题，无法满足新兴应用对于低功耗、小型化的要求。
其次，随着人工智能和大数据的兴起，对计算能力的需求越来越高，而传统芯片的计算能力面临瓶颈。
另外，传统芯片在面对复杂的环境和任务时，往往无法提供足够的处理能力和适应性。
二、芯片技术的未来趋势2.1 新一代芯片技术的发展为了克服传统芯片的局限性，新一代芯片技术正在迅速发展。
其中一个重要的趋势是采用新材料制造芯片，如石墨烯、二维材料等。
这些新材料具有优异的电学、热学性质，能够提供更好的性能和稳定性。
另外，新一代芯片技术也越来越注重集成度和功耗控制，致力于实现更小型化、低功耗的芯片设计。
同时，在新一代芯片技术中，量子计算、光子计算等新模式和新理念被广泛研究，有望突破传统计算的限制。
2.2 人工智能对芯片技术的推动人工智能的快速发展对于芯片技术提出了更高的要求，同时也为芯片技术的发展提供了巨大的机遇。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
芯片技术发展的现状和未来展望近年来，芯片技术的发展日新月异，给人们的工作和生活带来了翻天覆地的变化。
在计算机、通信、人工智能等领域，芯片技术的应用正不断拓展和深化。
本文将探讨芯片技术的现状以及未来发展的展望。
一、芯片技术的现状目前，芯片技术的应用范围广泛。
首先，计算机领域的进展离不开芯片技术的支持。
新型的处理器芯片，如英特尔的i9、AMD的锐龙等，不仅提升了计算机的运算速度，还大大减少了功耗和发热量。
这些先进的芯片使得计算机在处理大量数据和复杂算法时更加高效、稳定。
此外，人们对于性能更高、功耗更低的芯片需求也在不断增加，这促使芯片技术的不断创新和进步。
其次，在通信领域，芯片技术也扮演着重要的角色。
随着5G网络的全球推广，芯片技术被广泛应用于各种移动设备。
5G芯片的革新性带宽，使得手机用户可以更快地浏览互联网、观看高清视频等。
此外，人们对于更快、更可靠、更安全的通信需求也越来越高，这将进一步推动芯片技术的发展。
另外，人工智能领域也是芯片技术的重要应用领域。
芯片的处理能力对于机器学习和深度学习至关重要。
近些年来，图形处理器(GPU)芯片在机器学习方面的应用广泛，但是GPU在功耗上存在一定的缺陷。
因此，公司和研究机构开始关注于AI芯片的研发。
这些芯片不仅具备强大的处理能力，而且功耗更低，适合在移动设备和云计算中广泛应用。
随着深度学习技术的不断发展和应用，芯片技术在人工智能领域的作用将变得越来越重要。
二、芯片技术的未来展望尽管芯片技术在各个领域都取得了重要进展，但仍然存在一些挑战和问题。
芯片的功耗和热管理一直是亟待解决的难题。
随着芯片性能的提升，功耗也在相应地增加，导致设备发热量过高，对于散热和电池寿命都提出了更高的要求。
因此，未来的芯片技术发展需要注重降低功耗，提高热管理效果。
此外，芯片技术的可靠性也是一个重要的课题。
传统的硅基芯片会受到电磁干扰、辐射故障等因素的影响，容易出现故障和失效。
因此，研究人员正致力于开发更可靠的芯片材料和结构，以应对各种环境和工况下的需求。
2016计算机行业分析2016年是计算机行业发展迅猛的一年。
随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，计算机行业在2016年取得了长足的进步和突破。
首先，2016年是移动互联网的爆发年。
智能手机的普及率不断提高，移动应用的数量和下载量也大幅增长。
这极大地推动了移动互联网服务和应用的快速发展。
在移动支付方面，2016年是支付宝和微信支付争夺市场份额的一年。
移动支付逐渐取代传统支付方式，成为人们生活中必不可少的一部分。
其次，大数据和云计算成为热门话题。
大数据分析技术的快速发展使企业能够从庞大的数据中获取有价值的信息。
云计算将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户，使用户可以随时随地访问自己的数据和应用。
这两个领域的发展推动了许多计算机企业的快速成长，同时也带来了更多的就业机会。
此外，人工智能也成为焦点。
在2016年，人工智能技术的应用进一步扩大，如语音识别、图像识别等。
人工智能技术在机器学习和深度学习的支持下，逐渐融入到各行各业。
例如，智能家居、智能交通系统等都是人工智能技术的应用领域。
人工智能的快速发展为计算机行业带来了新的发展方向和机会。
然而，2016年计算机行业也面临了一些挑战。
网络安全问题成为了重要的议题。
随着互联网的普及，网络犯罪的案件也在不断增加。
黑客攻击、数据泄露等事件频频发生，给个人隐私和企业安全带来了威胁。
因此，加强网络安全成为计算机行业亟待解决的问题。
综上所述，2016年计算机行业发展迅猛，移动互联网、大数据和云计算等领域取得了重大突破。
人工智能技术的应用也得到了大规模推广。
然而，网络安全问题也引起了广泛的关注。
面对新的机遇和挑战，计算机行业需要不断创新和发展，以满足不断变化的市场需求。
(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2016年10月正文目录1. 人工智能——风起于青萍之末 (4)1.1. 人工智能——下一个千亿级市场 (4)1.2. 深度学习 (6)1.3. 算力 (8)2. GPU——厚积薄发正当时 (8)2.1. GPU简介 (8)2.2. 王者归来的NVIDIA (10)2.3. GPU国内行业现状及公司 (13)3. FPGA——“万能芯片”在人工智能时代复苏 (15)3.1. FPGA——高性能、低功耗的可编程芯片 (15)3.2. Intel收购Altera分析 (18)3.3. FPGA国内行业与公司 (19)4. ASIC——后起之秀，不可估量 (21)4.1. 性能与功耗完美结合的ASIC (21)4.2. 从“比特币挖矿机ASIC发展”推导“ASIC在人工智能领域大有可为” (23)4.3. ASIC国内行业与公司 (25)5. 总结 (25)图表目录图1：人工智能实现三要素 (4)图2：人工智能应用广泛 (5)图3：人工智能应用领域 (5)图4：人工智能市场规模 (6)图5：单一神经元VS简单神经网络VS深层神经网络 (7)图6：人工智能新驱动 (7)图7：GPU VS CPU (9)图8：GPU性能展示 (10)图9：NVIDIA2015主营构成 (11)图10：NVIDIA股价表现强势 (11)图21：NVIDIA2011-2015年营收VS净利润 (12)图22：NVIDIA2011-2015毛利率 (13)图23：景嘉微2015年主营构成 (14)图24：景嘉微2012-2015年营收VS净利润 (15)图25：FPGA内部架构 (16)图26：CPU,FPGA算法性能对比 (17)图27：CPU，FPGA算法能耗对比 (18)图28：全球FPGA市场规模 (19)图29：Altera FPGA VS CPU (19)图30：同方国芯2015年业务占比 (20)图31：同方国芯特种集成电路（FPGA等）业务营收 (20)图32：同方国芯特种集成电路（FPGA等）毛利率 (21)图33：工艺VS性能VS功耗 (22)图34：ASIC芯片专为矿机量身定做，执行速度快于FPGA (23)图35：比特币矿机芯片经历了从CPU、GPU、FPGA和ASIC四个阶段 . 24表格目录表1：CPU VS GPU (9)表2：M9 VS JM5400 (14)表3：GK210指标VS ASIC指标 (22)表4：各种挖矿芯片的性能比较 (24)1. 人工智能——风起于青萍之末从3月份智能机器人AlphaGo战胜李世石，到近期谷歌的最新用于人工智能深度学习的芯片TPU曝光，一个千亿级的市场应用逐渐从水底浮向了水面。
我们将深度剖析，在人工智能领域，有可能爆发的芯片——GPU、FPGA、ASIC及相关的市场和公司。
1.1. 人工智能——下一个千亿级市场人工智能会成为未来的趋势吗？答案是会。
人工智能，简单地说，就是用机器去实现目前必须借助人类智慧才能实现的任务。
人工智能包括三个要素：算法，计算和数据。
对人工智能的实现来说，算法是核心，计算、数据是基础。
在算法上来说，主要分为工程学法和模拟法。
工程学方法是采用传统的编程技术，利用大量数据处理经验改进提升算法性能；模拟法则是模仿人类或其他生物所用的方法或者技能，提升算法性能，例如遗传算法和神经网络。
而在计算能力来说，目前主要是使用GPU并行计算神经网络，同时，FPGA和ASIC也将是未来异军突起的力量。
图1：人工智能实现三要素随着百度，Google, Facebook ，Microsoft等企业开始切入人工智能，人工智能可应用的领域非常广泛。
2013年100多家组织开始研发深度学习与人工智能，到2015年，短短2年间，研发机构已经迅速激增到3409家。
可以看到，未来人工智能的应用将呈几何级数的倍增。
应用领域包括互联网，金融，娱乐，政府机关，制造业，汽车，游戏等。
从产业结构来讲，人工智能生态分为基础、技术、应用三层。
应用层包括人工智能+各行业（领域），技术层包括算法、模型及应用开发，基础层包括数据资源和计算能力。
图2：人工智能应用广泛人工智能将在很多领域得到广泛的应用。
目前重点部署的应用有：语音识别，人脸识别，无人机，机器人，无人驾驶等。
图3：人工智能应用领域人工智能市场将保持高速增长，根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币。
而未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场。
空间非常巨大。
其中在硬件市场方面，将会有30%的市场份额。
图4：人工智能市场规模1.2. 深度学习人工智能的核心是算法，深度学习是目前最主流的人工智能算法。
深度学习在1958年就被提出，但直到最近，才真正火起来，主要原因在于：数据量的激增和计算机能力/成本。
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。
在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。
而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种，这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。
深度学习的学名又叫深层神经网络（Deep Neural Networks ），是从很久以前的人工神经网络（Artificial NeuralNetworks）模型发展而来。
这种模型一般采用计算机科学中的图模型来直观的表达，而深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量，相对于之前的神经网络而言，有了很大程度的提升。
从单一的神经元,再到简单的神经网络,到一个用于语音识别的深层神经网络。
层次间的复杂度呈几何倍数的递增。
图5：单一神经元VS简单神经网络VS深层神经网络以图像识别为例，图像的原始输入是像素，相邻像素组成线条，多个线条组成纹理，进一步形成图案，图案构成了物体的局部，直至整个物体的样子。
不难发现，可以找到原始输入和浅层特征之间的联系，再通过中层特征，一步一步获得和高层特征的联系。
想要从原始输入直接跨越到高层特征，无疑是困难的。
而整个识别过程，所需要的数据量和运算量是十分巨大的。
2012年，由人工智能和机器学习顶级学者Andrew Ng和分布式系统顶级专家Jeff Dean，用包含16000个CPU 核的并行计算平台训练超过10亿个神经元的深度神经网络，在语音识别和图像识别等领域取得了突破性的进展。
该系统通过分析YouTube上选取的视频，采用无监督的方式训练深度神经网络，可将图像自动聚类。
在系统中输入“cat”后，结果在没有外界干涉的条件下，识别出了猫脸。
可以看到，深度学习之所以能够在今天得到重要的突破，原因在于：1海量的数据训练2 高性能的计算能力（CPU，GPU，FPGA，ASIC）。
两者缺一不可。
图6：人工智能新驱动1.3. 算力衡量芯片计算性能的重要指标称为算力。
通常而言，将每秒所执行的浮点运算次数（亦称每秒峰值速度）作为指标来衡量算力，简称为FLOPS。
现有的主流芯片运算能力达到了TFLOPS级别。
一个TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒万亿（=10^12）次的浮点运算。
增加深度学习算力需要多个维度的齐头并进的提升：1 系统并行程度 2 时钟的速度 3 内存的大小（包括register,cache,memory）; 4 内存带宽（memory bandwidth）5 计算芯片同CPU之间的带宽 6 还有各种微妙的硬件里的算法改进。
我们这篇报告将主要关注人工智能的芯片领域，着重讨论GPU,FPGA,ASIC等几种类型的芯片在人工智能领域的应用和未来的发展。
2. GPU——厚积薄发正当时2.1. GPU简介GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D 图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU 的性能。
GPU的特点是有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，最初被设计用于游戏，计算机图像处理等。
GPU主要擅长做类似图像处理的并行计算，所谓的“粗粒度并行（coarse-grain parallelism）”。
这个对于图像处理很适用，因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量的核，可以同时对很多像素进行并行处理。
但这并不能带来延迟的提升（而仅仅是处理吞吐量的提升）。
比如，当一个消息到达时，虽然GPU有很多的核，但只能有其中一个核被用来处理当前这个消息，而且GPU核通常被设计为支持与图像处理相关的运算，不如CPU通用。
GPU主要适用于在数据层呈现很高的并行特性（data-parallelism）的应用，比如GPU比较适合用于类似蒙特卡罗模拟这样的并行运算。
图7：GPU VS CPUCPU和GPU本身架构方式和运算目的不同导致了CPU和GPU之间的不同，主要不同点列举如下。
表1：CPU VS GPU正是因为GPU的特点特别适合于大规模并行运算，GPU在“深度学习”领域发挥着巨大的作用，因为GPU可以平行处理大量琐碎信息。
深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的，就是要在高速的状态下分析海量的数据。
例如，如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样，你就要给它提供无数多的猫的图片。
而这种工作，正是GPU芯片所擅长的事情。
而且相比于CPU，GPU的另一大优势，就是它对能源的需求远远低于CPU。
GPU擅长的是海量数据的快速处理。
工业与学术界的数据科学家已将GPU 用于机器学习以便在各种应用上实现开创性的改进，这些应用包括图像分类、视频分析、语音识别以及自然语言处理等等。
尤其是深度学习，人们在这一领域中一直进行大力投资和研究。
深度学习是利用复杂的多级「深度」神经网络来打造一些系统，这些系统能够从海量的未标记训练数据中进行特征检测。
虽然机器学习已经有数十年的历史，但是两个较为新近的趋势促进了机器学习的广泛应用: 海量训练数据的出现以及GPU 计算所提供的强大而高效的并行计算。
人们利用GPU 来训练这些深度神经网络，所使用的训练集大得多，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。
GPU 还被用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。
