一、人工智能芯片的市场定位？

人工智能加速器芯片被大肆炒作，但这个市场究竟有多大，如今有哪些公司是真的在卖人工智能芯片的？

来自ABI Research的两份新报告详细分析了当今人工智能芯片组市场的发展状况。其中，ABI Research首席分析师Lian Jye Su谈到了正在进入这个潜在利润丰厚市场的公司和技术。

云端的人工智能

第一份题为“云AI芯片组：市场格局和厂商定位”的报告，突出了云AI推理和训练服务的快速增长情况。ABI Research由此预计，AI芯片组市场规模预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。目前这一领域的领导者Nvidia和英特尔正受到来自Cambricon Technologies、Graphcore、Habana Labs和Qualcomm等公司的挑战。

据Su介绍，Nvidia仍然是这个市场明显的领导者，这主要取决于Nvidia具有成熟的开发者生态系统及先发优势。

“随着人工智能模型、库和工具包的不断变化和更新，Nvidia成为了一个很好的选择，因为它能提供通用AI芯片组。当然，随着市场的不断成熟，这些优势将逐渐弱化，但至少在可预见的未来，Nvidia仍将处于强势地位。”

今天的云AI芯片组市场可以分为三个部分：首先是托管公有云的云服务提供商，包括AWS、微软、谷歌、阿里巴巴、百度和腾讯等；其次是企业数据中心，也就是私有云；此外，还有混合云，也就是公有云和私有云（VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell）的结合体。

该报告还确定了另一个新兴的细分市场——电信云，指的是电信公司为其核心网络、IT和边缘计算工作负载部署的云基础设施。

Su表示，这个新的细分市场为AI芯片组制造商带来了巨大的机遇。

“我们已经看到了像华为这样的网络基础设施厂商，还有诺基亚这样的厂商，推出了针对电信网络功能进行优化的ASIC。这是一个巨大的市场，Nvidia最近也一直在努力进入这个市场。”

2017年至2024年人工智能芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）

虽然Su认为短时间内其他厂商无法取代Nvidia在云端AI训练领域的主导地位，但具体在AI推理领域却并非由一家厂商主导，这在一定程度上是由推理工作负载在垂直方向各有不同的性质决定的。他说，预计ASIC将从2020年开始在该细分领域实现强劲增长。

眼下，将AI推理转移到边缘设备这一趋势意味着智能手机、自动驾驶汽车和机器人等设备对云的依赖减少了，但这并不意味着推理工作负载——一些云服务提供商认为推理工作负载要比训练工作负载大——就会减少，Su这样表示。

“一些人工智能永远不会走向边缘，例如聊天机器人和会话AI、欺诈监控和网络安全系统。这些系统将从基于规则的系统发展为基于深度学习的人工智能系统，这实际上会增加推理的工作量，使其足以取代那些转向边缘的推理工作负载。”

此外，谷歌的TPU可以解决在云端进行训练和推理问题，被视为CPU和GPU技术（分别由英特尔和Nvidia主导）的强大挑战者。正如报告所述，谷歌在TPU上取得的成功为其他自主开发AI加速器ASIC的云服务提供商（CSP）提供了蓝图，例如已经行动起来的华为、AWS和百度。

如果云服务提供商都在使用他们自己的芯片组，那么对于其他芯片组提供商来说，这个细分领域还有市场空间吗？

“这对于刚开始使用自己芯片组的CSP来说是极具挑战的，我们甚至预测，到2024年CSP这个市场将下降15％至18％。而机会更多地来自于私有数据中心领域。银行机构、医疗机构、研发实验室和学术界仍然需要运行人工智能，他们会考虑使用那些针对AI工作负载进行了更多优化的芯片组，这就给Cerebras、Graphcore、Habana Labs和Wave Computing等新手提供了一些优势。

其他将从这些趋势中受益的是IP核心授权厂商，例如ARM、Cadence和VeriSilicon，他们将负责帮助那些甚至是开始自主研发的企业进行芯片组设计。

边缘的人工智能

ABI第二份题为“边缘AI芯片组：技术展望和使用案例”的报告称，2018年边缘人工智能推理芯片组市场规模为19亿美元，边缘训练市场规模为140万美元。

今天有哪些应用是在边缘位置进行训练的？Su解释说，这些数据中包括网关（历史数据库或设备Hub）和内部部署服务器（在私有云中，但物理位置是靠近AI数据生成的地方）。专为内部部署服务器的训练任务设计的芯片组包括Nvidia的DGX，华为的网关和服务器，其中包括Ascend 910芯片组，以及针对来自Cerebras System、Graphcore和Habana Labs等内部部署数据中心的系统级产品。

“‘边缘训练’市场仍然很小，因为云仍然是人工智能训练的首选，”Su说。

2017年至2024年，针对推理和培训的AI芯片组年销售总收入（来源：ABI Research）

边缘AI推理是2019年至2024年期间边缘人工智能市场实现31％复合年增长率的主要推动力。Su提到了三个主要市场（智能手机/可穿戴设备、汽车、智能家居/白色家电）以及三个利基市场。

第一个利基市场是机器人，因为依赖多种类型的神经网络，机器人通常需要异构的计算架构，例如用于导航的SLAM（同时定位和映射），用于人机界面的会话AI，用于对象检测的机器视觉，所有这些都会在不同程度上使用CPU、GPU和ASIC。目前，Nvidia、英特尔和高通正在这个领域进行激烈的竞争。

第二个利基市场是智能工业应用，涉及制造业、智能建筑、石油和天然气领域。我们看到，FPGA厂商因为遗留设备的原因在这一领域表现突出，但同时也要归功于FPGA架构的灵活性和适应性。

最后一个利基市场是“非常边缘”，即将超低功耗AI芯片组嵌入WAN网中的传感器和其他小端节点中。由于重点是超低功耗，因此这个领域主要由FPGA厂商、RISC-V设计和ASIC厂商主导。

那么到目前为止，谁在边缘人工智能推理领域领跑？

“意料外——或者意料内的——的是，智能手机AI ASIC厂商在这个领域占据领先，因为智能手机的出货量是很大的，例如苹果、海思半导体、高通、三星以及联发科等，如果说的是初创公司的话，我认为Hailo、Horizon Robotics和Rockchip似乎相对终端设备制造商来说发展势头相当快。”

Su还表示，软件对于边缘AI芯片组的商业实施和部署来说至关重要，Nvidia正在升级编译工具和构建开发人员社区，相比之下，英特尔和Xilinx的策略是初创公司合作，或者收购拥有基于软件的加速解决方案。

“芯片组厂商应该考虑向开发者社区提供工具包和库，通过开发者训练计划、竞赛、论坛和大会等方式进行，因为这能吸引开发者与芯片组厂商展开合作以开发相关应用，所有这些都不是初创公司可以轻易实现的。”

该报告给出的结论是，除了为开发者社区提供合适的软件和支持外，厂商还应该提供良好的开发路线图，以及其他技术价值链的支持，此外还需要让他们的芯片有大规模的使用案例，以及具有竞争力的定价。

二、内存芯片占芯片市场多少？

2020年，内存芯片占芯片市场30%左右。

三、智能卫浴语音芯片选型方案？

比如智能卫浴——智能马桶也进入了很多家庭中，智能马桶拥有许多特别的功能：如臀部清净、下身清净、移动清净、坐圈保温、暖风烘干、自动除臭、静音落座等等。最方便的是，除了可以通过按钮面板来进行操作，还专门设有遥控装置以实现这些功能，消费者在使用的时候，只要手握遥控器轻轻一按，所有功能都可轻松实现。

然而，物联网时代下，化繁为简的智慧生态圈模式才是物联网时代的发展趋势。马桶早已成为高科技的改造对象，内置语音识别芯片，可自动识别用户声音，当你走近马桶的时候，你可以命令他来打开马桶盖，或者是冲厕所，全程不弯腰、非接触式语音控制功能，让你享受智能的如厕体验。

离线语音控制方案实现了高可靠的唤醒识别率、更远距离的唤醒、更低的唤醒率、更丰富的语音控制指令条数、更强的抗噪音能力、更快地响应识别时间，空调、热水器、冰箱、油烟机、洗衣机、风扇甚至插座、开关等，完全可以通过离线语音技术实现语音控制。完全摆脱了网络的限制，可随时随地进行唤醒和控制。

NRK10语音识别芯片识别语音的特征：

• 固定词条，非特定人识别
• 可识别20个词条( 每个词条建议三字或以上)，总字数在50-60字之间。
• 识别环境:安静无回声。
• 识别效果:安静无回声环境，2米内识别率可达95%及以上，最远距离可以达到5米。
• 识别语种:可识别32种语种，如英语，中文，日语，粤语等等(不可同时识别多种语种，即一个模块无法同时识别中文，英文，日语)。

NRK10语音识别芯片工作电源管理：

• 工作电压: 3.3V~5.5V， 一般为4.2V；
• 休眠电流: <7uA
• 未休眠待机电流: 25~ 50mA
• 唤醒方式:休眠后可以从任何GPI0、RTC、或WDT中断来唤醒，使其进入待机状态;待机状态下通过唤醒词或者词条来进入工作状态。

四、307芯片和智能芯片那个好？

307芯片好。

307芯片的外围处理能力要强于6740,而6740芯片的数据处理能力要强于307,所以,如果要求外围处理能力更强,则应选用307芯片;如果要求数据处理能力更强,则应选用6740芯片。

五、仿生芯片和智能芯片的区别？

仿生芯片（Biomimetic Chip）和智能芯片（Intelligent Chip）是两种不同类型的芯片，它们在设计、功能和应用上存在一些区别。以下是它们的主要区别：

1. 设计原理：仿生芯片的设计灵感来自于生物系统，试图模拟和复制生物神经系统的特性和功能。它们通常采用神经元模型和神经网络结构，具有更类似于生物的工作方式。

智能芯片则是为了实现人工智能（AI）和机器学习（ML）等智能应用而设计的。它们通常采用专门的处理器和算法，以优化计算和推理能力，加快数据处理速度。

2. 功能和应用：仿生芯片旨在模拟生物神经系统的特性，用于构建类似于人脑的智能系统。它们广泛应用于神经科学研究、机器视觉、机器人技术和类脑计算等领域。

智能芯片是为了实现人工智能和机器学习任务而设计的。它们用于数据分析、图像识别、语音处理、自动驾驶、物联网和智能设备等领域。

3. 硬件结构：仿生芯片通常使用类似于神经元和突触的基本单元，结合大规模并行处理方式来模拟生物神经网络。它们具有较高的能效和较小的功耗。

智能芯片则采用不同的硬件结构，如图像处理器、神经网络处理器、多核处理器等，以满足特定的智能计算需求。智能芯片通常具有较强的计算能力和数据处理能力。

需要注意的是，仿生芯片和智能芯片并不是互相排斥的概念，有些芯片可以具备两种特性。此外，随着技术的发展，一些新型芯片也可能具备更多的复合功能。在选择芯片时，应根据具体应用需求和目标来进行评估和选择。

六、智能芯片怎么用？

智能芯片是一种集成电路，具有处理和控制信息的能力。它可用于各种电子设备和应用，如智能手机、智能家居、机器人、无人驾驶车辆等。使用智能芯片需要以下步骤：

1. 设计和开发：首先，需要进行智能芯片的设计和开发。这通常由专业的芯片设计工程师或芯片制造公司完成。设计过程包括确定功能需求、电路设计、电气布局等。

2. 制造和集成：一旦芯片设计完成，智能芯片需要通过制造工艺进行生产。这需要专业的芯片制造设备和技术。芯片制造完成后，还需要进行测试和验证，确保芯片的质量和功能的正常运行。

3. 嵌入到设备中：智能芯片通常会被嵌入到具体的电子设备中，例如智能手机或智能家居产品。在设备制造过程中，芯片会被焊接或连接到电路板上，并与其他组件进行整合。

4. 编程和软件开发：智能芯片需要通过编程和软件开发来实现特定的功能。这需要专业的软件工程师或开发人员来编写和调试芯片的软件代码。

5. 使用和维护：一旦设备完成，智能芯片就可以通过设备的用户界面或者其他交互方式来使用。用户可以根据设备的功能手册或说明书进行操作和配置。同时，设备的维护和升级也需要根据需要及时进行，以确保智能芯片的稳定和可靠运行。

总之，使用智能芯片涉及到芯片的设计、制造、嵌入、编程以及设备的使用和维护等多个环节，这需要专业的技术和知识来支持和完成。

七、智能芯片的原理？

根据智能芯片对不同车型的各项参数来重新优化原车数据，再次进行匹配后运算出新的最佳空燃比的混合气和最佳点火时间参数，通过智能芯片数据使这些引擎运转信息运算后,会由ECU对各个致动器 (Reactor) 重新发出控制讯号来控制致动器的作动，释放原车隐藏的动力。让原车输出的功率得到新参数，使低功率变成中功率或高功率，从而达到扭矩的提升。

八、智能芯片怎么使用？

智能芯片在不同的设备中具有不同的用途，一般需要根据其设计的功能和应用场景进行相应的配置和编程。

例如，智能手机中的芯片需要处理多任务、多媒体、传感器等复杂操作，可通过操作系统进行控制和应用；而物联网中的芯片则需要通过无线通信转发数据，实现智能家居、智能工厂等应用。使用智能芯片需要具备相应的技术和知识，可以通过专业培训或自主学习来掌握其开发和应用方法。

九、智能芯片怎么获得？

1. 智能芯片可以通过多种途径获得。2. 首先，智能芯片可以通过购买或者从供应商处获得。这些供应商通常是专门生产和销售芯片的公司，他们会提供各种类型和规格的智能芯片。此外，还可以通过与芯片设计公司合作，定制开发适合特定需求的智能芯片。3. 此外，还可以通过参与研究和开发项目来获得智能芯片。在大学或研究机构中，有许多团队致力于智能芯片的研究和开发，他们可能会提供机会让研究人员获得智能芯片进行实验和测试。4. 此外，还可以通过参加相关的学术会议和展览来获得智能芯片。这些会议和展览通常会有芯片制造商和供应商展示他们的最新产品，参会者可以通过与他们交流和洽谈来获得智能芯片。5. 总之，智能芯片的获得途径多种多样，可以通过购买、合作、参与研究项目以及参加学术会议等方式来获取。

十、智能驾驶芯片排名？

1.比亚迪半导体

比亚迪半导体是中国领先的自控IGBT制造商。其主要业务包括研发;d、生产和销售功率半导体、智能控制集成电路、智能传感器和光电半导体。它拥有包括芯片设计、晶圆制造、封装测试和下游应用在内的完整产业链。目前，比亚迪半导体已经积累了多年的研发经验;d、充足的技术储备和丰富的产品类型。

2.紫光国威

北京紫光智能汽车科技有限公司成立于2018年。目前其超稳晶体应时晶体振荡器、DRAM、FPGA/CPLD、车载控制器MCU、智能安全芯片均达到车规水平。

其中，自主研发的THD89系列产品于2019年顺利通过AEC-Q100车辆法规认证，成为国内最高水平的车载芯片之一。

3.黑芝麻智能技术

这是一家专注于自动驾驶人工智能芯片和视觉感知算法核心技术及应用自主研发的高科技企业。目前，汽车级智能驾驶芯片 华山二号A1000 这家企业推出的是唯一可以支持L3自动驾驶的国产芯片。

4.鑫驰科技

驰半导体致力于研发智能汽车核心芯片，是国内成功突破全球汽车行业核心芯片的创新型芯片企业。目前，该公司已经发布了9个系列的高性能SoC片上系统，用于智能驾驶舱、自动驾驶仪。