2018年中国人工智能生态图谱：云端训练差距与AI芯片竞争

中国人工智能产业生态图谱是一份详细描绘了2018年中国人工智能市场格局和发展趋势的报告。该报告强调了数据分析在推动行业变革中的关键作用，特别是在计算机视觉、机器人、自动驾驶、无人机等领域的应用。 在通用芯片市场，国际巨头如英伟达（NVIDIA）、英特尔（Intel）和AMD等主导着市场，国内企业则主要在AI专用芯片和嵌入式技术方面寻求突破。国内企业在云端训练上相对落后，竞争主要集中在设备端推理层的AI专用芯片，这反映了国内企业在硬件开发上的挑战，虽然软件算法技术较强，但在硬件方面仍有较大发展空间，需要积累经验和增强自主研发能力。 AI芯片根据功能被分为训练和推理两个部分，其中训练通常在云端进行，因为其对数据和计算资源的需求极高，而推理则可以在云端或设备端执行。云端训练和云端推理支持大规模模型的创建，设备端推理则推动了物联网（IoT）、移动设备（如智能手机）、自动驾驶（ADAS）、计算机视觉（CV）以及语音和自然语言处理（NLP）等场景的发展。 在硬件层面，计算机视觉技术结合传感器（如激光雷达、毫米波雷达、监控摄像头等）为无人驾驶、服务机器人和智能家居提供了智能支持。国内企业在毫米波雷达技术上虽起步较晚，但24GHz产品已实现量产，并有企业聚焦于77GHz产品的研发。激光雷达市场同样面临技术追赶，尤其是在自动驾驶领域，国内企业正在加快技术研发，争取市场份额。 AI通用技术公司不仅提供技术，还开始向产业链上下游延伸，构建整套解决方案，针对线上和线下场景进行深入垂直领域的布局。线上场景中的自然语言理解和机器学习技术公司依赖于行业数据积累和优化技术，形成行业壁垒；线下场景中的公司则成为软硬件整合的提供商，整合硬件资源与软件解决方案，以深化在特定行业的应用。 此外，计算机视觉和智能语音语义技术在硬件上改变人机交互方式，而在软件层面上则驱动着行业创新，进一步推动了人工智能技术的广泛应用和生态系统的繁荣。整体来看，这份报告展示了中国人工智能产业面临的机遇与挑战，以及未来可能的发展方向。