大家都知道，如今的人工智能正在大踏步地走進我們生活的各個領域，從智慧金融、智能家居到智能教育、智能醫(yī)療，人工智能正在各個垂直領域全面開花，而在這大繁華的背后絕對離不開基礎層的軟硬件支撐和技術層的成熟。AI芯片無疑是近年來最火熱的話題之一，不僅英偉達、谷歌等國際巨頭相繼推出新產(chǎn)品，國內百度、阿里等也紛紛布局這一領域，誕生了寒武紀等AI芯片創(chuàng)業(yè)公司。

AI芯片遍地開花

從2017年下半年到今年上半年，國內不少AI初創(chuàng)企業(yè)紛紛推出了自己的芯片。去年12月，地平線推出首款嵌入式人工智能視覺芯片——面向自動駕駛的征程處理器和面向智能攝像頭的旭日處理器；2018年5月云知聲在北京召開發(fā)布會，推出其第一代UniOne物聯(lián)網(wǎng)AI芯片及解決方案。僅僅在這兩個月內，就有多家公司發(fā)布AI芯片或模組。出門問問正式發(fā)布了AI語音芯片模組“問芯”；Rokid發(fā)布KAMINO18AI語音專用芯片；思必馳也宣布將在下半年推出AI芯片……

按使用場景劃分，AI芯片主要分為云端和終端芯片。而目前主流的深度學習人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括訓練和推斷兩個環(huán)節(jié)。由于訓練側需要大量數(shù)據(jù)去訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡，因此訓練主要在云端進行。云端追求高性能，開發(fā)成本更大，終端更側重低成本和低功耗，目前中國AI初創(chuàng)企業(yè)主要布局在此。

AI芯片之路到底還要走多久？ 芯片行業(yè)是一個高投入、高風險、慢回報的行業(yè)。與軟件可以修正和快速迭代不同，芯片的迭代周期會很長。從云知聲、出門問問發(fā)布的時間表看，芯片從設計到量產(chǎn)都只有3年多時間，這與“一個芯片產(chǎn)業(yè)需要幾十年技術沉淀”的普遍印象相差甚遠。

物極必反，當一個產(chǎn)業(yè)以迅雷不及掩耳之勢發(fā)展，行業(yè)資深人士也會對其產(chǎn)生懷疑。不少案例表示許多產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟是來的快去的也快，比如之前火熱的共享經(jīng)濟也走向了衰退，那么對于AI的高速發(fā)展，也同樣值得憂慮。

目前國內AI型企業(yè)已經(jīng)多達500余家，隨著其火熱程度的加深，業(yè)內越來越多人開始擔憂其是否為“泡沫產(chǎn)業(yè)”。對此，清華大學微電子研究所所長魏少軍教授曾表示，這是資本助推的結果，一旦錢燒完，就很有可能出現(xiàn)問題；而且在資本的逐利本性下，也是難以為繼的。他認為雖然 AI 很熱，但是并沒有真正落地。實際上，并不是所有的技術都一定需要 AI，很多情況下 AI 起到的是增強的作用；當前人們擁抱 AI，但未來可能會失望。

據(jù)億歐智庫《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司獲得的累計融資超過500億元，但2017年中國AI商業(yè)落地100強創(chuàng)業(yè)公司累計產(chǎn)生的收入?yún)s不足100億元?？梢娦袠I(yè)投融資的熱情不減，主要是看中人工智能與各行業(yè)結合的前景廣闊。

來源：朗銳智科