导读：很多朋友问到关于人工智能芯片在哪里看到的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能和人工智能芯片是什么，为什么这么火？
最近只要能和人工智能芯片研发技术相关的突破都会令人异常兴奋。任何企业只要打上了人工智能芯片研发成功的标签都会成为万众瞩目的焦点。
人工智能可以说是目前最火爆的行业之一，人工智能英文为Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它是对人类意识和思维方式的模拟甚至可以超越。是将人类思维方式应用到现实产品系统领域而形成的实用性业务。如今已经不止停留在理论与幻想上，随着大数据和云计算的发展，新型产业科技即将和人工智结合形成一股新的产业风暴。
看看这几年智能手机的发展，再试想以后智能机器人的应用，脑海中随时可以呈现出科幻大片中未来的景象。智能机器人、图像识别，语音识别，智能传感，无人驾驶等等只要你能想象的智能产业几乎都可以关联到人工智能技术上。所以人工智能将是未来技术发展的趋势，也是一门新的科学技术。
当然人工智能的未来不是一蹴而就，也需要脚踏实地的发展，它也需要相关产业应用发展和带动，比如在应用里面用于专门处理人工智能中的大量计算任务的模块也就是AI芯片，它是人工智能的基础细胞。AI芯片的发展是人工智能产业链发展的基石，AI芯片起步早意味着在人工智能市场中起点就就比别人高。更能推进整个行业的发展。
根据联合国贸易统计数据显示，中国在2017年进口了2600美元的集成电路芯片，这个进口金额已经超过了长期雄霸中国进口榜首的原油进口，严重影响中国的经济安全和贸易平衡。这只是传统芯片的市场，未来如果进入人工智能时代，AI芯片需求会不会成井喷，答案可想而知。
AI芯片也被称为人工智能加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由传统芯片CPU负责），主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC 。比如苹果公司研发的A11神经仿生芯片，其中就内置了神经网络引擎，其实就是AI芯片，来实现AI计算在终端中运行。
AI芯片相比较传统芯片因为计算架构不同，数据处理速度更快，能效更高，功耗更低。其次AI芯片的强大计算使得大数据计算在终端中就能运行。比如对传感图片的识别，传统芯片可能需要几分钟，那么现在用AI芯片几秒钟处理就可以。再比如自动驾驶需要识别大量的图像数据，需要在最短的时间内计算出结果并作出相应的判断，那么时延将是一个绕不开的致命瓶颈，这时传统芯片就无能为力，必须依靠AI芯片。
针对如此重要的领域，如此庞大的市场，国外传统芯片厂家高通、英特尔已占据先发优势，我们国内也有知名企业取得了阶段性的成果，在一些算法和参数方面也有实质性的进展，当然我们国家也在人工智能产业方面投入巨大力量，相信用不了多久我们也可以看到我们国家在人工智能产业及芯片上世界领先。
970人工智能芯片跟其他手机芯片有什么不同？
近日，ICT 巨头华为在2017年度 IFA 国际消费电子产品展上公布了麒麟970 AI 芯片。
时下看，我当时在《ICT巨头华为不务正业制造手机的缘由何在？》一文中对华为“不仅仅想赚取卖手机那几个小钱”的判断是正确的，但技术驱动下的“数据王国”的判断显然还不足以表明华为创新的雄心。
从时下数据作为人工智能发展养料角度看，华为的雄心在全球数字基础设施设备供应商、维护保养商、智能产品生产制造商等网络构建起来的“联接服务商”基础上，其实早已超越了“数据王国”的概念向着“智能王国”快速发展。
如果把苹果公司比作开启人类移动智能互联网时代的开创者，华为麒麟970芯片的发布无疑是继乔布斯之后手机界的一次具有标杆意义的重大进展。
如果考虑到主权国家竞争、产业竞争，麒麟970芯片无疑是国内 IT 业发展以来一次具有革命性意义的重大转折。摩尔定律下，这个芯片在同等体积下的晶体管集成度远远超越了之前的领先者高通晓龙835和苹果 A10。赢家通吃的高技术时代，华为就手机而言已迈过了模仿创新、引进消化吸收再创新阶段，开始步入更高级的创新领域，成为世界级的行业领跑者。
显然，华为自创立以来每年科技研发投入不低于营业收入10%的做法，在手机领域开始步入收获期了。
自此后，
——国人，购买真正国际大牌的高端手机有了国货可选，熬夜排长队、卖肾购买苹果手机的时代一去不复返了。
——国产手机在手机移动互联传输速度和智能化方面首次拥有了国际话语权。基于准5G 国际标准制定者的身份，搭载麒麟970芯片的华为手机配备4.5G（准5G）基带移动芯片，在移动网络传输领域远超过目前高通芯片的表现。国内智能手机高通芯片成本占20%的时代成为过去。芯片知识产权的国有自主会引发智能手机价格下降、性能提升。
——我在《小手机大未来》、《致手机制造商的一封信:其实我想要这么一款“无屏”手机》两文中所想像的“手机成为人类 AI 外脑”、“用意念、语音沟通使用无屏手机”的时代正在加速来临。华为内置于麒麟芯片的 NPU （神经网络单元），会把手机上的软硬件统筹起来，成为手机的 AI 服务平台，降能提效，为使用者提供智慧服务。把手机作为人类 AI 外脑的时代来临了。而，如果考虑到智能芯片对已经成熟的智能语音平台软件等的整合与智能技术的整体进步，用语音甚至意念应用手机的时代只是需求与时间问题了。
我们正步入一个由国产手机引领的、体验更快更智能的移动互联新时代。
（完结）
封面图片来自网络。
如何看英特尔与脸谱合作开发人工智能芯片？
IBM的超级计算机脚步从没有停止，其超级计算机也一直在全球超级计算机前列，具有超强的实力，比如蓝色基因、红杉、沃森等，都曾经入围top10之列。而IBM的人工智能的应用领域也一直在前进，比如沃森的人机大战。北京时间2011年2月17日，人机大战最终成绩出炉：电脑沃森狂胜人类。
由IBM和美国德克萨斯大学联合研制的超级电脑“沃森”(Watson)在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中击败该节目历史上两位最成功的选手肯-詹宁斯和布拉德-鲁特，成为《危险边缘》节目新的王者。还有将人工智能应用在无人汽车上，北京时间2016年6月17日上午消息，IBM与亚利桑那州汽车制造商LocalMotors合作开发了首款使用沃森(Watson)认知计算平台的无人驾驶汽车Olli。
目前人工智能还没有发展到特别通用、易用的程度，到特定应用领域都需要专家做很多工作才能发挥作用，这阻碍了人工智能的广泛利用。
装上人工智能芯片 摄像头指哪看哪，视力远超5.0
一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶 汽车 主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。
人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。
可根据AI需求成像
纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。
中国科学院院士张钹指出，传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。
“所谓视觉芯片，实际上是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。”中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员吴南健介绍说，在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上，吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片(Vision Chip)科研成果很是引人注目。
据介绍，这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。
吴南健解释说，人工视觉的架构分两部分，类似于人的眼睛和大脑。人的眼睛是一个典型的图像传感器，能够摄取图像并且进行一些噪音去除等初级图像处理；人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统，具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。
比人类视觉更具优势
在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动地感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉。
“人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能看清楚。比起人眼来，嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势，因为可以传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角，其视力远不止5.0，在夜间也可以看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样，在某些应用场景，其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。
吴南健介绍说，目前，国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域，国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取和初级(图像滤波)、中级(特征提取)、高级(特征识别和不规则处理)3个图像处理步骤。
“视觉芯片关键要解决运行效率和处理3D影像这两个问题。以往视觉芯片处理信号面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速度低，以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像，在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间形状、空间位置等，而人眼可把这个还原。”谭茗洲表示。
谭茗洲指出：“目前，中科院设计的新型视觉系统芯片理念非常先进，仿照人类视网膜神经元机制设计，感光对信号的处理方式，拣取有用的信号进行处理，极大地减少了运算的体量。”
未来市场空间巨大
“以我个人的观点，视觉系统芯片会成为必然的趋势，就像手机和相机结合成就智能手机一样，目前在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题，将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题。”吴南健表示。
那么，视觉系统芯片如果在未来实现产业化，其市场空间有多大？据推算，2018年，图像传感器的市场规模在150亿美元左右，虽然其中120亿美元发生在智能手机领域，但未来发展比较快的4个领域是安防、国防、 汽车 、医疗，到2021年将会迎来40亿美元的市场空间，年增长率约10%—20%。
“视觉处理器的需求增长会更快，目前该市场的整体规模(包括硬件、软件、服务)在170亿美元至180亿美元，单从硬件来看也占到约30亿美元。如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模，企业在这中间拿到1%的话，其盈利空间就已经很大了。”吴南健指出。
近年来，国内外一批新型人工智能企业，依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透，加强人工智能芯片基础层研发。从市场格局来看，已经发展成为一个相对独立又相互依存的产业生态。在前端，索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者，紧随其后的三星和豪威 科技 也保持着不错的竞争力；在后端，Mobileye和英伟达(NVIDIA)是提供视觉处理芯片的主要厂商，在国内该领域的公司有地平线等。
然而，截至目前，尚未有企业实现“图像传感器 视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。不管是现在的创业企业，还是已经在市场上占有一定份额的大企业，不是做图像传感器，就是做后端的视觉处理器。正如吴南健所言，这将给初创企业带来机会。
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