目前，人工智能芯片架構(gòu)百花齊放，云側(cè)雖仍以 GPU 為主，芯片市場(chǎng)仍以英偉達(dá)為主導(dǎo)，但邊緣側(cè)和端側(cè)智能芯片的發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)更為擴(kuò)散，尤其是在端側(cè)涌現(xiàn)出面向不同場(chǎng)景的芯片架構(gòu)。

端側(cè)多元化應(yīng)用催生大量創(chuàng)新探索，傳統(tǒng)芯片企業(yè)和終端企業(yè)相對(duì)領(lǐng)先。

端側(cè)智能芯片熱點(diǎn)：汽車電子和嵌入式消費(fèi)電子

汽車電子和嵌入式消費(fèi)電子是這一時(shí)期端側(cè)智能芯片創(chuàng)新熱點(diǎn)。

其中，2020 年英偉達(dá)和英特爾在汽車智能芯片方面持續(xù)位于領(lǐng)先位置，英偉達(dá)圍繞自動(dòng)駕駛 SoC Orin 芯片，與理想汽車、奔馳等多家車廠展開合作；吉利概念車則將搭載英特爾 EyeQ5 芯片；恩智浦、瑞薩和東芝等成熟汽車電子供應(yīng)商，黑芝麻、地平線機(jī)器人等初創(chuàng)企業(yè)，以及特斯拉等汽車制造商積極研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車芯片，試圖與英偉達(dá)和英特爾雙巨頭爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額。

相比之下，端側(cè)嵌入式消費(fèi)電子類市場(chǎng)軟硬件成本以及供應(yīng)鏈準(zhǔn)入門檻較低，大量初創(chuàng)企業(yè)以不同的細(xì)分賽道加入市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

智能手機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片市場(chǎng)，仍以高通等傳統(tǒng)移動(dòng)芯片企業(yè)為主，初創(chuàng)企業(yè)主要集中在視覺和語(yǔ)音處理領(lǐng)域，包括異構(gòu)智能NovuMind、 Syntiant 等。

軟件工具：從基礎(chǔ)計(jì)算向場(chǎng)景計(jì)算轉(zhuǎn)變

圍繞智能計(jì)算芯片的軟件工具開始從基礎(chǔ)計(jì)算向場(chǎng)景計(jì)算轉(zhuǎn)變。

早期， 以英偉達(dá)為代表的芯片企業(yè)不斷構(gòu)建以 CUDA 編程模型為核心的高性能算子庫(kù)、通信算法、推理加速引擎等多層次基礎(chǔ)軟件工具生態(tài)。

當(dāng)前，隨著智能技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)中滲透的不斷深入， 頭部智能芯片企業(yè)開始構(gòu)建面向差異化場(chǎng)景的軟硬一體平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)底層芯片、編程框架、行業(yè)算法庫(kù)、細(xì)分場(chǎng)景研發(fā)平臺(tái)等全棧高效整合，試圖培育多樣化行業(yè)場(chǎng)景的計(jì)算生態(tài)、搶占細(xì)分市場(chǎng)。

例如， 2020 年，英偉達(dá)圍繞機(jī)器人和自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，打造 Jarvis 對(duì)話系統(tǒng)、 ISAAC 機(jī)器人等軟硬一體計(jì)算平臺(tái)，寶馬公司使用英偉達(dá) ISSAC 機(jī)器人平臺(tái)、Jetson AGX Xavier 芯片平臺(tái)以及 EGX 邊緣計(jì)算機(jī)，開發(fā)包括導(dǎo)航、操控等五款機(jī)器人，依托深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)感知環(huán)境、檢測(cè)物體、自動(dòng)導(dǎo)航等功能以改進(jìn)物流工作流程。

云、邊、端成為算力供給的主要形態(tài)

多樣化算力供給模式開始顯現(xiàn)。目前，云、邊、端成為算力供給的主要形態(tài)。

云側(cè)算力主要以云智能服務(wù)、公共智能超算中心和自建數(shù)據(jù)中心三類供給模式為主：

亞馬遜、阿里云等云計(jì)算企業(yè)以云智能服務(wù)模式向中小型企業(yè)及個(gè)人售賣 AI 算力資源和技術(shù)服務(wù)，是目前最為主流的供給模式；

公共智能超算中心逐步興起，上海、深圳、重慶等多地開始投建公共智能超算中心，這類中心目前主要以政府主導(dǎo)建設(shè)為主，支撐本地企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和高校的人工智能技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新，緩解地方企業(yè)及機(jī)構(gòu)算力資源不足、成本較高等問題，推動(dòng)區(qū)域人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；

谷歌、臉書等頭部企業(yè)通過(guò)自建專有智能計(jì)算集群的形式提升自身業(yè)務(wù)運(yùn)行性能，部分企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)研發(fā)人工智能專用芯片，試圖大幅度降低算力成本。

與此同時(shí)，邊緣與端側(cè)計(jì)算模式成為熱點(diǎn)：

英特爾、英偉達(dá)等硬件芯片企業(yè)加大邊緣智能專用加速產(chǎn)品的布局力度，面向工業(yè)、交通等云邊協(xié)同場(chǎng)景提供解決方案；

寒武紀(jì)、地平線、云知聲等企業(yè)聚焦面向視覺、語(yǔ)音等智能任務(wù)的端側(cè)芯片研發(fā)，在無(wú)人機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能攝像頭等智能終端中已顯現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用態(tài)勢(shì)。
本文綜合整理自EDN綜合報(bào)道 智東西
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