深度学习不仅在传统的语音识别、图像识别、搜索/推荐引擎、计算广告等领域证明了其划时代的价值，也引爆了整个人工智能生态向更大的领域延伸。由于深度学习的训练（training）和推断（inference）均需要大量的计算，人工智能界正在面临前所未有的算力挑战。
随着人工智能产业链的火速延伸，GPU并不能满足所有场景（如手机）上的深度学习计算任务，GPU并不是深度学习算力痛点的唯一解。算力的刚需，吸引了众多巨头和初创公司纷纷进入人工智能芯片领域，并形成了一个自下而上的生态体系。
人工智能芯片在手机领域的应用特征分析
目前，人工智能芯片在手机领域的应用主要体现在两大功能，分别是语言识别和图像分析。未来人工智能芯片在手机上的应用将使智能手机实现真正意义上的“智能”。随着人工智能芯片技术研发和商业化发展，未来手机处理器将能够利用名为“深度学习”的人工智能方式。
近十年来，顺应互联网移动化的特点，更多巨头把智能化领域聚焦到了手机显示屏，开始将人工智能看做手机行业竞相争夺的一大“卖点”。从苹果的Siri到微软的Cortana，从谷歌的Google Assistant到亚马逊的Alexa，科技界大佬们深入布局，角逐着这片对未来极具颠覆意义的AI领域。
但这些人工智能助手都存在于云端。在手机上，它们和其他的APP一样平等，是一个独立的APP，目前能做到的仅仅是在用户使用时，被动唤醒响应。而人工智能芯片一旦装进手机，人机交流的实时性与交互性将会提高到一个前所未有的程度。比如，现在手机加密使用的是密码和指纹锁，需要用户先输入指令，而人工智能则可以依靠人脸识别，在手机看到人的时候就能提前完成解锁。
总而言之，人工智能芯片在手机领域的应用将为智能手机带来更多的可能，未来的智能手机将是真正意义上智能手机。
人工智能时代的来临，意味着移动互联网进入到智慧互联网时代，用户入口将有由从传统的APP，向智慧助理＋API入口发展。未来的智能手机将成为真正的智慧手机，到2025年超过90%的智能终端用户将从个性化、智慧化的智能个人助理服务中获益。人工智能不仅能让手机听懂、看懂、对话，甚至将以人类的思考方式来理解人类诉求，让用户快速、精准的获取信息和服务。人工智能芯片在手机领域的应用潜力巨大。
人工智能芯片在医疗健康领域的应用潜力分析
人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。
可从以下几个方面来说明人工智能在医疗健康领域的应用：
1、分析患者行为，制定个性化肿瘤治疗方案
2、虚拟医疗助手，改善药物依从性
3、跟踪状态，自动汇报支持智能看护
4、智能化药物研发
近年来，科学家们纷纷投入人工智能开发，并且利用人工智能用于预测和检测儿童哮喘前兆、阿尔茨海默病、癌症、心脏病、病人死亡、血型、化学分子气味等。
目前人工智能芯片在医疗健康领域的应用主要集中在药物研发，而从目前的投融资情况来看，人工智能+医疗健康各细分领域中，医学影像项目数量最多。而从前面的分析可知，人工智能在医疗健康的应用较为广泛，目前仍有待深化发展，结合我国的国情，人工智能芯片在医疗健康领域的应用潜力巨大。
人工智能芯片在汽车领域的应用潜力分析
随着汽车产业的蓬勃发展，当今社会对汽车产品的需求也进一步多样化，人工智能技术的发展，使得汽车公司在车辆设计层面开始就加入了相关人性化设计，使得产品更加具有竞争力。从人车交互技术、车车交互技术、车网交互技术、智能通信系统、智能刹车系统以及人工智能技术在汽车舒适度方面的个性化配置等方面的发展，赋予了汽车这个行业更丰富的意义。
人工智能芯片在汽车领域的应用使得无人驾驶技术成为可能，同时有利于提高服务体验，使汽车真正意义上的智能化成为可能。
当前，人工智能正逐渐成为推动无人驾驶发展的重要力量，跨国巨头为此积极开展战略布局，资本运作与跨界合作将成为争夺市场话语权的重要手段。无人驾驶是传统汽车技术与人工智能、车联网等新一代信息技术的高度结合，涉及整车制造商、零部件生产商、半导体芯片厂商、软件开发商、互联网公司等众多领域企业，资本运作与跨界合作将成为弥补技术短板、整合行业资源的重要手段。
人工智能在汽车领域的创新应用，能够突破当前无人驾驶面临的技术瓶颈，解决交通出行服务领域的市场需求。无人驾驶面临的技术瓶颈和市场需求将是人工智能芯片在汽车领域应用的强大动力。
芯片产品发展趋势预测
芯片产品从本质上来说可以分为生物芯片和人脑芯片，我们日常生活中经常接触到的是人脑芯片。
生物芯片：截止到目前为止，生物芯片的应用主要是检测基因表达方面，该行业的应用相对广度有所限制，主要应用在生物医药方向，该类生物芯片的整体发展要稍弱于人脑芯片的发展，但是整体发展速度也非常快，主要驱动来自于全新的智能医疗以及生物医疗的发展。
人脑芯片：人脑芯片就是我们常规意义上理解的芯片，包括电脑芯片、手机芯片、智能设备芯片、汽车芯片、军用芯片、无人机等各个细分产业在内的芯片。随着世界范围内智能化趋势的不断加快，必然会带来该类芯片产品的飞速发展，其中具有突出发展规模的有智能手机、汽车电子、无人机等。
市场竞争格局预测
目前，受制于资金和技术上的缺陷，本土的芯片制造企业仍然数量少、规模小、产品落后，与国际领先企业英特尔、SK海力士、台积电相比，仍存在巨大差距。但在芯片设计和封装测试上，国内已有众多优秀企业涌现出来。这些企业在竞争中所积累的开发经验和技术能力，将形成滚雪球效应，使他们不断发展壮大。尤其在移动通讯、物联网等新兴领域，本土企业正在或已经实现了弯道超车。
从云端芯片来看，目前GPU占据云端人工智能主导市场，以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态，FPGA在数据中心业务中发展较快。放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。
从终端来看，按需求逐步落地。云端受限于延时和安全性，催生AI的“推断”部分向终端下沉。终端AI推断需要芯片支持的需求场景需低延时、低功耗及高算力。按照需求落地先后，AI芯片落地的终端子行业分别是：智能安防、辅助驾驶以及手机、音箱、无人机、机器人等其他消费终端。三大领域对终端AI芯片的要求各有侧重。
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