近年来，随着人工智能和大数据产业的发展，数据量呈现出爆炸性快速增长的态势。深度自学技术因其辨识精度高、适应性强劲、可灵活性部署等方面的优势，渐渐沦为人工智能的主流技术。

随着技术的大大发展和落地，我们可以看见：深度自学对数据量的拒绝较高，在数据量较较少或者无法获取数据的场景下不过于限于；传统的计算出来架构也慢慢无法承托深度自学的大规模并行计算市场需求。人工智能对于计算能力的拒绝大大提高，GPU性能功耗比不高的特点使其在工作限于场合受到多种容许。

因此，业界开始研发针对人工智能的专用芯片，以期通过更佳的硬件和芯片架构，在计算出来效率、能耗比等性能上获得更进一步提高。2018年12月，Gartner公布的《预测2019：人工智能与未来工作》报告中对人工智能科技未来七大发展趋势及其对工作的影响展开分析探究，人工智能芯片名列其中；《科创板企业上市引荐提示》中具体，荐举机构应该重点引荐七大领域的科技创新企业，集成电路企业排位第一。

人工智能芯片作为当前取决于一个国家软科技发展水平和实力的最重要参照标准，将受到更加大规模的注目。中星微人工智能董事长兼任CEO 张韵东中星微电子创办于1999年，在数字多媒体芯片领域有数十几年的累积。

2017年，中星微合并出有AI芯片部门，正式成立了北京中星微人工智能芯片技术有限公司。近日，亿欧探访了中星微人工智能董事长兼任CEO张韵东，就目前国内人工智能芯片发展现状与变革趋势展开了交流。摩尔定律落幕展开时，“智能摩尔”一声兴起1965年，英特尔的牵头创始人戈登·摩尔明确提出了以自己名字命名的“摩尔定律”，意指集成电路上可容纳的元器件数量间隔18-24个月就不会增加一倍，性能也将提高一倍。

在过去，摩尔定律按照“每5年快速增长10倍、每10年快速增长100倍”的规律发展。而如今，摩尔定律每年不能快速增长几个百分点，每10年有可能只快速增长2倍。“摩尔定律早已完结”一说道，已在过去几年大大被人提到。

有业内人士担忧，如果摩尔定律知道过热，半导体行业的发展也将上升，更进一步影响整个科技行业的变革。摩尔定律到底何去何从？学界明确提出两种方案：扩展摩尔（MoreMoore）和打破摩尔（MorethanMoore）。“扩展摩尔”做到的是想要办法沿着摩尔定律的道路之后向前前进，在器件结构、闸极材料、相连导线、架构系统、生产工艺等方面之后创意研发，做每24-36个月晶体管数目缩减到。“打破摩尔”则侧重于功能的多样化，由实际应用于市场需求驱动。

芯片系统性能的提高仍然非常简单依赖晶体管数目的快速增长，而是更好地靠电路设计以及系统算法的优化。芯片的集成度也不一定靠暴力地把更好模块放在同一块芯片上，而是依赖更加先进设备的PCB技术构建构建。在张韵东显然，“扩展摩尔”和“打破摩尔”都不存在自身的局限性。当前，物理层面和信号层面都已显著地受到物理规律的制约，摩尔定律正在南北无限大和走过，但信息层面的技术创新还没超过无限大，“下一次信息革命的关键是如何糅合人脑的智慧，研究出有新型的人工智能计算出来算法，由此顾及大数据及小数据应用于场景，以单芯片顾及抽象化的逻辑思维和抽象思维模式。

”“星光智能二号”NPU芯片基于此种考虑到，中星微人工智能明确提出“智能摩尔之路”（Intelligent Moore），并明确提出了通过多核异构的智能处理器构建多模式的智能算法。以后目前，中星微人工智能已顺利流片“星光智能一号”和“星光智能二号”两款NPU芯片，并著手研发“星光智能三号”XPU芯片，更进一步糅合人脑智慧机制，提高芯片信息处理的性能功耗价格比。

AI芯片落地市场需求显出，中星微人工智能排在安防市场2016年，第一代人工智能芯片开始愈演愈烈。传统芯片厂商、AI初创企业、互联网巨头争相涌进赛道。

经过三年时间，构建了第一次行业高潮。从当前行业发展来看，芯片的商业落地，或许比芯片研发设计极具挑战性。如何落地、落地到哪些场景、否能构建绿场景应用于，是放在芯片公司面前的众多难题。

中星微电子以数字多媒体芯片起家，在视频编解码算法领域具备创意优势。公安部与中星微合作制订的中国自律的视音频编解码标准SVAC国标，让中星微沦为安防芯片赛道的标准制定者。以“星光智能一号”芯片为事例，该NPU芯片攻下了“基于数据驱动并行计算架构的卷积神经网络处理器技术”“嵌入式深度自学机器视觉SoC技术”等核心技术，首度构建了SVAC国标技术成果的产业化，建构起了从芯片、软件、终端设备到系统平台的整体解决方案，打开了安防监控智能化的新时代。安防市场作为物联网产业发展的最重要分支，其背后还蕴含着更大的蓝海市场。

在5G的推展下，万物网络将沦为现实，更加多的智能设备将搜集到更加多的数据并上传遍边缘和数据中心的云端展开分析，推展“万物网络”向“万物智联”改变。同时，随着市场的细分，人工智能赋能行业应用于的属性更为具体，张韵东回应，物联网人工智能芯片将不会更为被市场注目。没有人想在新兴市场分给蛋糕。据张韵东讲解，经过了解的市场调研和场景研究，中星微人工智能将智能化硬件和专业级平台展开网络，将大数据耦合分析，获取面向工业、安全性生产和商业解决方案的芯片仅有生态的AIoT服务。

通过在安防市场的经验累积和先发优势，中星微人工智能未来将会在物联网市场排在。芯片市场渐趋耐心，AI行业落地消耗战已打响尽管在安防市场，AI芯片已先行落地。

但客观来讲，目前AI芯片玩家的商用步伐并没预期那么慢。一部分跑得快的AI芯片企业虽已公布产品或宣告流片，但距离大规模量产仍有些距离，且芯片稳定性尚待仔细观察。

从国内互联网及通讯巨头造芯逻辑来看，百度的“昆仑”、阿里的“含光800”以及华为的“昇腾910”更好的是用作公司自身业务的融合优化并为其节省成本，并会以商业芯片的形式分开出售。从另一层面谈，互联网巨头做到出来的芯片首度在自己的人工智能平台及云业务等应用于上实践中，将通过实际落地推展芯片的新一代升级，由此构成芯片产业的良性循环。不过，从人工智能的落地过程着眼芯片的商用发展，AI芯片的落地趋势并不却是惨绝人寰。

特别是在是云端芯片受限于算力成本、传输比特率渠道、时延问题以及数据敏感性问题时，终端AI芯片以其相连设备数量剧增、落地场景普遍、市场竞争压力更加小等优势，将步入更大的发展机会。终端AI芯片领域既有传统芯片巨头，又有跨界玩家。无论是从芯片设计紧贴还是由软件算法紧贴，AI芯片所包括的软件和硬件两个部分，一个讲究较慢递归，一个特别强调系统性的程序思维，只有协同发展，才能防止落地艰难、用户不买账的局面。

AI芯片产业落地，终将是个消耗战。芯片厂商无法具体产品价值及定位，就无法构建落地应用于，更加无法构建商业闭环和长年发展。

12月7日下午，中星微人工智能董事长张韵东将参加WIM2019智能软科技创新论坛并带给《人工智能芯片的趋势未来》的主题演说，更加多精彩敬请期待！。

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