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人工智能:中国在全球市场独树一帜
发布者:lipeishan    时间:2017/9/30    点击:968

 本文内容来自网络。

 近几年,中国人工智能年复合增长率超过26%,2016年的市场规模超过230亿元。随着存储、云计算、虚拟现实、大数据、人工智能等技术交叉融合以及人工智能在各个领域的广泛渗透,其对中国经济转型、消费升级的影响越来越深远。中国人工智能在学术、产业、应用、生态等方面取得了令全球瞩目的成就,成为全球人工智能版图上非常有影响力的一股力量。

 政策环境持续优化

 近年,中国相继推出一系列相关政策推动人工智能产业的发展。

 2016年5月,国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》(简称《方案》)。2017年3月,“人工智能”首次被写入中国政府报告。2017年7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》从国家层面对人工智能发展进行了统筹规划和顶层设计,提出建设世界主要人工智能创新中心发展目标,并在人工智能科技创新体系、智能经济、智能社会、军民融合、智能化基础设施、重大科技项目等方面做出了系统部署,发展人工智能成为国家战略。

 事实上,不仅仅是上面提及的相关政策,这些年政府还出台了一系列推动物联网、云计算、移动互联网、大数据以及宽带基础设施建设等相关政策,使得人工智能与这些技术交相融合,加速了人工智能技术发展。与此同时,政府还出台了一系列促进互联网+行动计划、推动制造业与互联网深度融合、推动信息消费升级、促进大众创业万众创新的举措,让人工智能快速渗透到各个需求领域,技术与应用相互反哺,让中国的人工智能发展在全球市场,独树一帜。 赛迪顾问数据显示,2015年全球人工智能市场规模为1683.9亿元,预计2018年将逼近2700亿元,年复合增长率达到17%。而中国的人工智能复合增长率超过26%,中国人工智能企业总数占全球人工智能企业总量近25%,占亚洲总数的68.67%。

 AI芯片有望弯道超车

 这几年,中国在人工智能核心技术成就上同样取得了非常突出的成就。AI芯片是一个代表例子。

 作为信息产业发展的核心基石,中国一直希望在芯片领域摆脱跟随和受制于人的状态,这个中国梦有望在人工智能芯片领域获得了实现。目前全球的IT巨头包括英特尔、英伟达等都在加紧人工智能芯片的布局,中国的人工智能芯片可以说与全球站在了同一起跑线上,某些方面实现了领先。

 2015年由浙江大学计算机学院牵头,浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料(CMOS)的支持脉冲神经网络(SNN)的类脑芯片——“达尔文”芯片。2017年5月,由中国科学技术大学承建的全国首个类脑智能技术及应用国家工程实验室在合肥成立,这个实验室的目标是将通过研究脑认知与神经计算、类脑多模态感知与信息处理,实现类脑神经芯片与系统、类脑计算系统和量子人工智能的三大突破,最终形成类脑智能产业。此外,还有深鉴科技和地平线机器人两家初创公司。他们分别在FPGA芯片和专用芯片领域深度整合算法和硬件设计来对深度学习和其它人工智能算法进行加速。

 目前中国在人工智能芯片领域成绩最突出、也是最被关注的是中科院寒武纪科技公司。寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU、GPU有两个数量级的提升,目前“AlphaGo”需要数万瓦功耗、巨大体积的云服务器来进行智能处理。而寒武纪的目标是要让1瓦以内功耗的摄像头、手机,甚至手表都能和“AlphaGo”一样“聪明”。目前寒武纪的深度学习处理器已经进入产业化阶段,据透露寒武纪的优势集中在人脸识别、声音识别等人工智能方面。比如,摄像头、手机或个人电脑、高性能服务器嵌入寒武纪IP核或芯片后,将极大提高处理速度。最近寒武纪公司刚刚获得了1亿美元的A轮融资,作为人工智能芯片领域的独角兽公司,其发展备受全球关注。

 另外一个对于中国人工智能具有重要标志性意义的事件是北京时间9月2日,华为在德国IFA展上发布了手机芯片“麒麟970”,作为目前为数不多自研手机芯片的手机厂商,华为此次发布的麒麟970芯片备受瞩目,因为它不仅是国产最高端的手机芯片,而且还是全球第一款集成了NPU神经网络单元具备人工智能(AI)能力的手机芯片,抢在了高通和苹果之前。麒麟970处理器为8核设计、10nm台积电工艺,集成55亿颗晶体管。对比之下,高通最新产品骁龙835是31亿颗,苹果A10是33亿颗。相对于麒麟960,麒麟970能效提高20%,功耗减少50%。因为集成了NPU,在执行AI运算时性能是CPU的25倍、GPU的6.25倍,图像识别速度可达到约2000张/分钟。而华为的“麒麟970”集成的NPU来自寒武纪的IP授权。

 华为目前是全球第三大的手机厂商,而在今年6、7月华为手机连续两个月出货量第一,华为与寒武纪的联手,进一步加速了中国人工智能芯片产业化和市场化,中国的芯片产业的弯道超车有望在人工智能芯片上率先实现。


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