国内AI芯片需下沉终端芯片 百度、阿里、华为共同制造“中国芯”
在人工智能芯片领域，国外芯片巨头占据了绝大部分市场份额，不论是在人才聚集还是公司合并等方面，都具有领先优势。但是国内人工智能公司不甘落后，也呈现出百家争鸣的局面。
在今年七月，百度在2018年百度ai开发者大会上宣布推出云端全功能ai芯片“昆仑”。今年九月，阿里在杭州云栖大会中也同样宣布发展芯片产业，并且成立了“平头哥”半导体公司。10月10日，华为紧跟其后，在2018华为全联接大会上，发布了“盛传已久”的ai芯片昇腾910和昇腾310。
中美贸易战之下，我国在技术硬实力上的落后显露无疑。受到中兴事件的影响，国内互联网巨头又都把目光投向了芯片。芯片制造一直以来是我国的短板，在ai芯片领域，国外又一直占据主导地位，而且芯片属于高风险、高投入产业，一般公司不敢入局，但是大公司的入局却有巨大历史性意义。
输在起跑线上的国内ai芯片
即使国产企业奋起直追，但与国外的芯片产业差距依然显著。技术竞争激烈，高投资、低回报，摩尔定律，还面临没有市场占有，缺乏产业支撑。这些棘手的问题纷至沓来。
一方面与顶尖同行差距大，难以追平。芯片是一个技术高度集中的产业，国内起步迟，技术相对落后，对基础核心技术的掌控也远远不够。加上很多技术专利被国外巨头垄断，国内芯片行业发展很艰难。
就连创业两年，估值10亿美元的国内ai芯片初创公司深鉴科技，也宣布将被全球芯片巨头赛灵思（xilinx）收购。他的机器人学习解决方案也一直是基于赛灵思的技术平台来开发，同时还要面对行业巨头英特尔和英伟达的压制，一旦其脱离赛灵思的fpga平台，深鉴科技将会垮掉。
我国在fpga、gpu领域缺乏竞争力，国外在这方面又处于垄断地位，再加上我国缺乏自主研发的核心技术，所以只能在fpga和gpu的基础上做进一步开发。ai芯片产业的高壁垒，芯片技术的高门槛也凸显了中国与顶尖同行的差距，这一根本性的问题是关键。
另一方面产业支撑不够，缺乏市场和认可度，难逃摩尔定律。国产芯片受限于市场生态，没有升级迭代的机会。芯片采购都是产业界层面的合作，很多人会选择性的忽视国产。在半导体方面，中国仅占据全世界4％的份额，而美国却占据了全球50％的份额，国内芯片缺乏市场，不够成熟，市场认可度低。
英特尔、英伟达、arm这些国外大公司，几乎垄断cpu、gpu和fpga市场，而且背后有产业支撑，有足够的资金和技术不断去升级自己的芯片，资金得到回笼将一直占据市场主导的地位。国内很多ai芯片创业公司，他们资金不充沛，也没有自己的场景，无法做到自产自销。而大的ai 芯片公司也因为自主研发的芯片有用到对手的芯片，所以也无法做到大规模对外推出。
纵观内外，即使有能力生产，但是无法出售，只出不进，无底洞永远填不满。所以只有拥有场景的公司才有实力研发。
百度，阿里，华为，“共同”制造“中国芯”
虽然很多初创公司行进道路艰难，但是国内像百度，阿里，华为这些公司都有属于自己的场景，能让自主研发的芯片得到应用，至少是自产自销。他们也为国内ai芯片的发展做出努力。
百度：百度在ai运算实践中研发出一款用于ai大规模运算的芯片“昆仑”。早在2011年，百度就在fpga和gpu进行了大规模部署，也开始在fpga的基础上研发ai加速器来满足于深度学习运算的需要。百度在ai领域积累的技术优势，使得他做ai芯片成为必然。
百度形成了技术、平台和生态的ai全栈技术布局，百度的芯片可以在自己的ai平台及其应用上得到应用，今年百度公布了芯片在dueros、apollo等场景的落地进展，未来百度也将在智能汽车、智能设备，语音图像等更多场景展开芯片布局。
早在去年百度和华为就达成了战略合作，百度通过华为来弥补了自己在硬件方面的缺失。因为百度只有云芯片，缺乏端芯片。百度在硬件方面没有优势，缺乏终端意味着它的芯片布局不能全面，可落地应用场景存在局限，全栈ai将也会出现商业问题。
阿里：在2018年云栖大会上，阿里将之前收购的芯片公司中天微和达摩院自研芯片业务整合在一起，形成一家芯片公司——平头哥半导体有限公司，以此来推进阿里云端一体化的芯片布局。
“平头哥”旨在开发人工智能芯片和嵌入式处理器，以支持阿里巴巴庞大的云计算和物联网业务。阿里的芯片将应用在阿里云各种业务，新制造场景，智慧城市场景等云端数据场景中。未来将通过阿里云对外开放使用，使得语音识别、图像识别等ai能力可以在云端使用。
以智慧城市为例，阿里城市大脑在杭州部署时，在运用阿里芯片的模拟验证测试中，得益于阿里芯片提供的强大算力，铺设城市大脑的硬件成本可以节约35％。
阿里也同样面临和百度一样的问题，没有终端。因为没有硬件作支撑，将会限制他的ai应用场景，制约整个ai战略发展。缺终端硬件也会使他无法推进新制造，经济转型也将会失去助力。
华为：在2018华为全连接大会上，发布了全球首个覆盖全场景人工智能的ai芯片昇腾910和昇腾310。华为过去在路由器芯片和多年各种芯片设计中使他已经具备和积累了一定的能力，加上有云端边多种it产品的布局优势，使他能够打通ai的任督二脉。
华为打造了从芯片到框架，再到边缘、终端的全栈ai架构。ai芯片将在云计算，端计算，边缘计算，各种工业场景，智慧城市实现全栈全场景应用。
与百度和阿里相比，华为在通信、智能终端等方面占据优势，可以将芯片应用于自家手机上，ai芯片昇腾310针对的就是低功耗的场景如智能手机、安防设备、智能手表等。同时，华为的服务器上也可以搭载华为昇腾910系列芯片，为自家ai芯片的商业化和技术升级演进。
对于阿里、百度等互联网巨头来说，华为的布局相对要全面。华为却云端，终端都有，可以自给自足。随着ai发展的火热，华为及早制定ai战略，推出全栈ai架构，可以帮他抓住未来庞大的业务需求，抵御未来风险，进一步促成市场增长。
国内ai芯片需下沉终端芯片，寻求政策支持
因为自身起步晚，输在了起跑线上，国内ai芯片还需再接再厉。如果能够更快的落地终端设备，加速发展终端芯片，得到政府政策的扶持，或许国内ai产业真的能实现弯道超车。
一来向终端芯片发展。云端芯片现在是ai芯片的主战场，市场也已经完善，难以突破，所以百度，阿里除了发展云端芯片，也要向终端芯片发展。专用芯片的研发尚处于早期，加上我国有巨大的应用市场和海量数据，这些都将意味着有机会实现弯道超车。而且终端芯片可以推动更多终端硬件落地，形成更多场景，再反哺芯片，形成一个循环。
二来落地更多终端iot设备，工业物联网。为了终端发展，要寻求更多支撑性场景，可以布局ai底层硬件以此来扩大ai应用场景。现在ai＋物联网非常火热，为了弥补在整个应用场景上的欠缺，就应该落地更多终端iot设备。以工业物联网为例，将工业智能化，开拓端芯片的市场空间，在万物互联上取得成效，以此来帮助终端发展。
三来需求更多政策支持。诸多互联网公司通过ai纷纷投入智慧城市的建设中，但首先得得到政府数据和资源上的支持。以智慧交通为例，政府手中掌握了交通安全，路障，城市建设等一系列的数据资源，如果得到政府的支持，互联网公司便能顺利的通过ai接入城市交通系统，未来的智慧城市建设也将变成可能，同时也能带来更多支撑场景，来促进ai产业的发展，国家也将进入一个快速增长的阶段。
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中美贸易战之下，我国在技术硬实力上的落后显露无疑。受到中兴事件的影响，国内互联网巨头又都把目光投向了芯片。芯片制造一直以来是我国的短板，在ai芯片领域，国外又一直占据主导地位，而且芯片属于高风险、高投入产业，一般公司不敢入局，但是大公司的入局却有巨大历史性意义。
输在起跑线上的国内ai芯片
即使国产企业奋起直追，但与国外的芯片产业差距依然显著。技术竞争激烈，高投资、低回报，摩尔定律，还面临没有市场占有，缺乏产业支撑。这些棘手的问题纷至沓来。
一方面与顶尖同行差距大，难以追平。芯片是一个技术高度集中的产业，国内起步迟，技术相对落后，对基础核心技术的掌控也远远不够。加上很多技术专利被国外巨头垄断，国内芯片行业发展很艰难。
就连创业两年，估值10亿美元的国内ai芯片初创公司深鉴科技，也宣布将被全球芯片巨头赛灵思（xilinx）收购。他的机器人学习解决方案也一直是基于赛灵思的技术平台来开发，同时还要面对行业巨头英特尔和英伟达的压制，一旦其脱离赛灵思的fpga平台，深鉴科技将会垮掉。
我国在fpga、gpu领域缺乏竞争力，国外在这方面又处于垄断地位，再加上我国缺乏自主研发的核心技术，所以只能在fpga和gpu的基础上做进一步开发。ai芯片产业的高壁垒，芯片技术的高门槛也凸显了中国与顶尖同行的差距，这一根本性的问题是关键。
另一方面产业支撑不够，缺乏市场和认可度，难逃摩尔定律。国产芯片受限于市场生态，没有升级迭代的机会。芯片采购都是产业界层面的合作，很多人会选择性的忽视国产。在半导体方面，中国仅占据全世界4％的份额，而美国却占据了全球50％的份额，国内芯片缺乏市场，不够成熟，市场认可度低。
英特尔、英伟达、arm这些国外大公司，几乎垄断cpu、gpu和fpga市场，而且背后有产业支撑，有足够的资金和技术不断去升级自己的芯片，资金得到回笼将一直占据市场主导的地位。国内很多ai芯片创业公司，他们资金不充沛，也没有自己的场景，无法做到自产自销。而大的ai 芯片公司也因为自主研发的芯片有用到对手的芯片，所以也无法做到大规模对外推出。
纵观内外，即使有能力生产，但是无法出售，只出不进，无底洞永远填不满。所以只有拥有场景的公司才有实力研发。
百度，阿里，华为，“共同”制造“中国芯”
虽然很多初创公司行进道路艰难，但是国内像百度，阿里，华为这些公司都有属于自己的场景，能让自主研发的芯片得到应用，至少是自产自销。他们也为国内ai芯片的发展做出努力。
百度：百度在ai运算实践中研发出一款用于ai大规模运算的芯片“昆仑”。早在2011年，百度就在fpga和gpu进行了大规模部署，也开始在fpga的基础上研发ai加速器来满足于深度学习运算的需要。百度在ai领域积累的技术优势，使得他做ai芯片成为必然。
百度形成了技术、平台和生态的ai全栈技术布局，百度的芯片可以在自己的ai平台及其应用上得到应用，今年百度公布了芯片在dueros、apollo等场景的落地进展，未来百度也将在智能汽车、智能设备，语音图像等更多场景展开芯片布局。
早在去年百度和华为就达成了战略合作，百度通过华为来弥补了自己在硬件方面的缺失。因为百度只有云芯片，缺乏端芯片。百度在硬件方面没有优势，缺乏终端意味着它的芯片布局不能全面，可落地应用场景存在局限，全栈ai将也会出现商业问题。
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