AIoT是指人工智能技术与物联网技术相结合,形成的新学科

近年来，人工智能技术逐渐进入各种场景，特别是物联网设备之间的数据交互。随着数据集成的加快，人们的生活变得越来越方便和智能化。AIOT即人工智能+物联网，是指人工智能技术与物联网技术相结合，形成新的集成学科，也是从万物互联网向万物智能联网过渡最关键的技术。

人工智能技术BA4564WFV-E2带来的巨大市场价值也是有目共睹的。作者查询艾瑞咨询数据，发现2019年国内人工智能市场规模达到3808亿元，预计2022年国内人工智能市场规模将超过7500亿元。综合统计，2018-2022年复合增长率为30.49%。

技术的发展与市场需求密切相关。人们对设备智能的要求越高，他们就越需要使用更高效的计算来获得更快的响应。在这种背景下，比传统通用芯片在计算能力和功耗方面更具优势的AIOT芯片应运而生，就像AIOT设备的大脑中心一样，在很大程度上决定了整个设备系统的质量。

AIOT芯片尚未跨设备形式存在。

与传统芯片相比，人工智能芯片缺乏通用性，但在特殊性方面更好。一般来说，芯片的计算能力要求在不同场景下也有所不同。例如，物联网对计算能力的需求较少；智能驾驶。自动驾驶对计算能力的要求较高；数据中心和云计算需要POPS甚至EOPS。

目前还没有开发出可以跨设备形式存在的通用AIOT芯片。只有从物联网场景出发，设计定制的芯片架构，才能大大提高性能，降低功耗和成本，满足AI计算能力和跨设备形式的需求。这种特殊的芯片被称为AIOT芯片。

从工艺制造的角度来看，人工智能芯片需要更专业的硬件设计。现在大多数人工智能芯片都不是一个独立的芯片个体最早开发的人工智能芯片几乎与CPU、GPU、FPGA和DSP等核心部件相结合。人工智能芯片可以突破内存墙的计算瓶颈，实现成本、功耗、计算能力等多元化需求之间的完美平衡。

如何发力国产巨头？

为什么大型科技制造商已经进入了人工智能芯片轨道？首先是市场的迫切需求，随着人工智能技术的不断改进，许多上游芯片制造商意识到用户对产品的要求不仅是网络，如智能家居产品，从满足网络需求之前，人们也希望产品更聪明，更独立了解用户对行动的理解，提前预测，让用户担心，这实际上需要产品可以有人工智能，人工智能芯片可以满足这些要求。

二是该行业的增长和多样化。无论是人工智能还是物联网行业，其市场规模至少为1000亿元，即使是手机也难以达到。人工智能产业是未来硬件技术领域增长最快的领域。作为附加值最高的环节之一，空间最大的轨道芯片也可以充分挖掘未来的增长潜力，突出投资价值。

从多样化的角度来看，人工智能芯片绝不是面向单一类别的市场，包括智能能源、智能停车、智能消防、智能城市、智能安全、公共事业、车联网、智能房地产、智能产业、智能物流、智能零售、智能农业、智能旅游、智能医疗、智能家庭、智能穿戴

目前，国内各大龙头厂商纷纷为人工智能/物联网等领域发起冲击。

百度

百度在2018年7月人工智能开发者会议上发布了中国第一款云全功能人工智能芯片昆仑，包括培训芯片昆仑818-300。推理芯片昆仑818-100，主要针对人工智能的大规模计算需求。一年后，百度推出了天鹅芯片，面向智能语音应用程序，并采用了汽车规格标准设计。它在智能硬件和未来的汽车智能语音应用方面都有很大的想象空间。

阿里

阿里平头哥发布的第一款AIOT芯片玄铁910是业内性能最强的RISC-V处理器之一，计算能力居世界第一，Coremark跑分超过第二名40%。据悉，单核性能达到7.1coremark/mHz，主频达到2.5gHz，性能极强，可应用于5g.人工智能、自动驾驶等领域。

腾讯

2018年，腾讯开始投资芯片产业链企业。2020年，腾讯还成立了蓬莱实验室，专注于芯片研发。在2021年腾讯数字生态大会上，腾讯首次披露了人工智能推理芯片紫霄、视频转码芯片沧海、智能网卡芯片玄灵三款自主研发的芯片。其中，紫霄已成功流入试生产环节。

华为

华为的代表作自然是麒麟芯片系列。此外，盛腾/昆鹏系列芯片也进入了人工智能芯片领域。盛腾芯片包括盛腾910和盛腾310处理器，采用自己的达芬奇架构。前者支持全场景人工智能应用，后者主要用于边缘计算等低功耗领域。昆鹏系列芯片的目的是满足数据中心的多样性计算和绿色计算需求。它具有四个特点：高性能、高带宽、高集成度和高效率。

紫光展锐

2018年，紫光展锐正式推出春藤产品线品牌，代表连接、趋势、生态和活力，意味着紫光展锐面向泛连接领域的春藤产品线，如春藤，互联万物，创造一个无限想象的美好世界。具体来说，紫光展锐凭借最全面的连接技术积累优势，形成了多层次、多形式的泛连接物联网解决方案。

警惕行业野蛮成长

到目前为止，人工智能芯片仍面临着技术、生态、商业、政策甚至法规等方面的挑战。从技术角度来看，人工智能产业的发展仅限于核心技术的突破。主要体现在：如何结合低成本和高可靠性；如何更完整地收集和利用数据资源；系统安全建设。

从市场的角度来看，人工智能技术的难以实施和应用场景需求的碎片化是两个行业中最突出的痛点，也已成为人工智能产业在当前和未来几年迫切需要克服的方向。此外，人工智能产业不仅需要建立生态，还需要建立标准。野蛮增长的市场形势是不可行的，必须有统一的行业标准进行有针对性的标准指导。