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身份證正面＋卡板有串碼的一面
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人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數據分析方法賦予機器模擬、延申和拓展類人的智能的能力，本質上是對人類思維過程的模擬。AI概念Z早始于 1956 年 的達特茅斯會議，受限于算法和算力的不成熟，未能實現大規模的應用和推廣。近年來，在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下，人工智能進入高速發展階段。據中國電子學會預測，2022全球人工智能市場將達到1630億元，2018-2022年CAGR達31%。
人工智能賦能實體經濟，為生產和生活帶來革命性的轉變。人工智能作為新一輪產業變革的核心力量，將重塑生產、分配、交換和消費等經濟活動各環節，催生新業務、新模式和新產品。從衣食住行到醫療教育，人工智能技術在社會經濟各個領域深度融合和落地應用。同時，人工智能具有強大的經濟輻射效益，為經濟發展提供強勁的引擎。據埃森哲預測，2035 年，人工智能將推動中國勞動生產率提高 27%，經濟總增加值提升7.1 萬億美元。
多角度人工智能產業比較
目前，全球人工智能產業的生態系統正逐步成型。依據產業鏈上下游關系，可以將人工智能劃分為基礎支持層、中間技術層和下游應用層。基礎層是人工智能產業的基礎，主要提供硬件（芯片和傳感器）及軟件（算法模型）等基礎能力；技術層是人工智能產業的核心， 以模擬人的智能相關特征為出發點，將基礎能力轉化成人工智能技術，如計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應用算法研發。其中，技術層能力可以廣泛應用到多個不同的應用領域；應用層是人工智能產業的延伸，將技術應用到具體行業，涵蓋制造、交通、金融、醫療等 18 個領域，其中醫療、交通、制造等領域的人工智能應用開發受到廣泛關注。
全球范圍內，中美“雙雄并立”構成人工智能梯隊，日本、英國、以色列和法國等發達國家乘勝追擊，構成第二梯隊。同時，在頂層設計上，多數國家強化人工智能戰略布局，并將人工智能上升至國家戰略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國，局部領域有所突破。中國人工智能起步較晚，發展之路幾經沉浮。自2015年以來，政府密集出臺系列扶植政策，人工智能發展勢頭迅猛。由于初期我國政策側重互聯網領域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產業布局，中國技術層（計算機視覺和語音識別）和應用層走在世界前端，但基礎層核心領域（算法和硬件算力）比較薄弱，呈“頭重腳輕”的態勢。當前我國人工智能在國家戰略層面上強調系統、綜合布局。
美國引領人工智能前沿研究，布局慢熱而強勢。美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智能戰略（《美國人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國具有天時（5G時代）地利（硅谷）人和（人才）的天然優勢，其在人工智能的競爭中已處于全方位領先狀態。總體來看， 美國重點領域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學等領域布局超前。此外，美國聚焦人工智能對國家安全和社會穩定的影響和變革，并對數據、網絡和系統安全十分重視。
倫理價值觀引領，歐洲國家搶占規范制定的制高點。2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領域形成合力。從國家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數據集合的形成，歐洲各國在人工智能產業上不具備先發優勢，但歐洲國家在全球 AI倫理體系建設和規范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社會倫理和標準，在技術監管方面占據全球領先地位。
日本尋求人工智能解決社會問題。日本以人工智能構建“超智能社會”為引領，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數據、技術和商業需求較為分散，難以系統地發展人工智能技術和產業。因此，日本政府在機器人、醫療健康和自動駕駛三大具有相對優勢的領域重點布局，并著力解決本國在養老、教育和商業領域的國家難題。
基礎層面：技術薄弱，芯片之路任重道遠
基礎層由于創新難度大、技術和資金壁壘高等特點，底層基礎技術和高端產品市場主要被歐美日韓等少數國際巨頭壟斷。受限于技術積累與研發投入的不足，國內在基礎層領域相對薄弱。具體而言，在 AI 芯片領域，國際科技巨頭芯片已基本構建產業生態，而中國尚未掌握核心技術，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計算領域，服務器虛擬化、網絡技術（SDN）、 開發語音等核心技術被掌握在亞馬遜、微軟等少數國外科技巨頭手中。雖國內阿里、華為等科技公司也開始大力投入研發，但核心技術積累尚不足以主導產業鏈發展；在智能傳感器領域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國（霍尼韋爾）等國家或地區全面布局傳感器多種產品類型，而在中國也涌現了諸如匯頂科技的指紋傳感器等產品，但整體產業布局單一，呈現出明顯的短板。在數據領域，中國具有的得天獨厚的數據體量優勢，海量數據助推算法算力升級和產業落地，但我們也應當意識到，中國在數據公開力度、國際數據交換、統一標準的數據生態系統構建等方面還有很長的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計算力是人工智能發展水平的重要衡量標準，我們將對AI芯片作詳細剖析，以期對中國在人工智能基礎層的競爭力更細致、準確的把握。
依據部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數據中心等服務器端）和終端（應用場景涵蓋手機、汽車、安防攝像頭等電子終端產品）芯片；依據承擔的功能，AI 芯片可劃分為訓練和推斷芯片。訓練端參數的形成涉及到海量數據和大規模計算，對算法、精度、處理能力要求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全 定制化）成為 AI 芯片行業的主流技術路線。不同類型芯片各具優勢，在不同領域呈現多技術路徑并行發展態勢。我們將從三種技術路線分別剖析中國 AI 芯片在全球的競爭力。
