2017年人工智能AI芯片行业现状及发展趋势调研展望分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能芯片的发展论文
人工智能芯片的发展论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界科技创新的前沿领域之一。
人工智能芯片作为推动AI技术进步的关键硬件，其发展受到了全球范围内的广泛关注。
本文旨在探讨人工智能芯片的发展历程、当前技术状态以及未来发展趋势。
引言人工智能芯片，通常指的是专门为执行人工智能算法而设计的处理器。
与传统的通用处理器相比，AI芯片在设计时就考虑到了机器学习、深度学习等AI应用的特定需求，以实现更高的计算效率和更低的能耗。
随着AI技术的不断进步，AI芯片在智能手机、自动驾驶汽车、智能家居等多个领域发挥着越来越重要的作用。
人工智能芯片的发展历程人工智能芯片的发展可以追溯到20世纪末，当时的研究主要集中在算法的优化和硬件的适配上。
随着时间的推移，AI芯片经历了从专用集成电路（ASIC）到通用图形处理器（GPU）再到特定领域架构（DSA）的演变。
早期的AI芯片早期的AI芯片主要是基于FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）技术。
这些芯片在设计时就针对特定的算法进行了优化，但灵活性较低，难以适应算法的快速迭代。
GPU的崛起随着深度学习算法的兴起，GPU因其并行处理能力强大而成为AI研究和应用的首选平台。
GPU的多核设计使其在处理大量数据时具有优势，极大地推动了AI技术的发展。
特定领域架构的兴起近年来，随着AI应用的多样化和专业化，特定领域架构（DSA）的AI芯片开始受到重视。
这些芯片针对特定的AI任务进行了优化，如谷歌的TPU（张量处理单元）和华为的Ascend系列芯片，它们在特定任务上的性能远超传统的GPU。
当前技术状态当前，AI芯片技术已经取得了显著的进展，主要体现在以下几个方面：性能的提升随着制程技术的进步，AI芯片的性能得到了显著提升。
例如，7纳米甚至5纳米的工艺技术使得芯片在单位面积上集成了更多的晶体管，从而提高了计算能力。
能效的优化AI芯片的设计越来越注重能效比，通过优化算法和硬件架构，实现了在相同能耗下更高的性能，这对于移动设备和边缘计算设备尤为重要。
AI芯片的研究现状及未来发展趋势
AI芯片的研究现状及未来发展趋势近年来，人工智能（AI）的兴起引发了对于AI芯片技术的高度关注。
AI芯片作为实现AI技术的基础设施，正在不断创新和进化。
本文旨在探讨AI芯片的研究现状以及未来发展趋势。
一、AI芯片的背景及发展历程AI芯片是指专门用于处理机器学习、深度学习等AI任务的芯片。
这种芯片是普通CPU或GPU难以胜任的。
AI芯片的出现是AI技术快速发展的产物，其背景可以追溯到深度学习的崛起。
深度学习是一种模仿人脑神经系统的计算模式，因其强大的模式识别能力而备受瞩目。
需求推动着技术的发展，AI芯片自此应运而生。
目前，AI芯片的主流类型有ASIC、FPGA、CPU、GPU等。
二、AI芯片的现状当前，全球AI芯片的市场规模巨大，2018年AI芯片市场规模就达到了110亿美元，而据市场研究机构Global Market Insights预测，到2025年将达到910亿美元。
中国在AI芯片领域也取得了重要进展，比如华为推出了自主研发的千亿级芯片鲲鹏970，中科院在AI芯片国家工程实验室取得重要进展，阿里、腾讯等企业也纷纷布局自研芯片。
AI芯片的发展不仅是研究机构、企业和各国政府的关注重点，也是资本市场的热门话题。
国内外资本市场对于AI芯片投资的热度不减，各种AI芯片研究院所和企业拿到的融资金额也逐年攀升，市场环境向好，也催生了更多的资本、人才、技术的涌现，形成了井喷式的增长。
三、AI芯片的未来发展趋势未来，AI芯片在以下几个方面将会有更多发展突破：1. 智能化：随着人工智能的落地，更高水平的智能硬件需求将不断提高AI芯片的智能化水平。
AI芯片将会更加注重应用场景，实现横向和纵向的应用场景拓展。
2. 聚合化：AI芯片的聚合化势必是未来发展的方向之一。
与其他芯片的协同工作将能够产生更有力的AI支撑。
3. 可变化：转换、再制造和可重构能力将使AI芯片更具灵活性和广阔的应用前景，特别是在多领域的应用场景下。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
AI芯片技术的发展现状与未来趋势
AI芯片技术的发展现状与未来趋势随着人工智能技术的迅猛发展，AI芯片作为其重要支撑技术，也迎来了蓬勃的发展。
AI芯片的不断革新和突破已经成为推动人工智能技术向前发展的重要驱动力。
本文将探讨AI芯片技术的发展现状和未来趋势。
AI芯片技术的发展现状近年来，随着人工智能技术的迅速发展，AI芯片技术也取得了显著的进步。
首先，现代AI芯片的计算能力得到了大幅提升。
传统的中央处理器（CPU）在处理复杂的AI任务时速度较慢，而AI芯片则采用了基于图形处理器（GPU）的并行计算架构，大大加快了计算速度。
此外，AI芯片还引入了更加高效的深度学习算法，能够更好地进行模式识别和数据处理。
其次，AI芯片在能耗和功耗方面也取得了显著突破。
传统的计算机系统在处理大规模的AI任务时常常需要大量的能源供应，而AI芯片则采用了更加精细的电源管理技术，能够在保证计算性能的同时，最大限度地降低能耗和功耗。
这使得AI技术在移动设备上的应用变得更加可行，为智能手机、可穿戴设备等带来了更加智能化的体验。
AI芯片技术的未来趋势随着人工智能技术的不断发展，AI芯片技术也将会朝着更加高效、智能化和智能化的方向发展。
首先，AI芯片将更加强化其计算能力。
虽然现代AI芯片已经具备了较高的计算能力，但随着人工智能任务的进一步复杂化，AI芯片需要更加强大的计算能力来应对更复杂的算法和模型。
因此，未来的AI芯片将更加注重提升计算效率和并行计算能力，以应对更加复杂的AI任务。
其次，AI芯片将注重更加智能的数据处理能力。
随着大数据时代的到来，数据处理能力的提升已经成为了AI技术发展的关键。
AI芯片将会在数据采集、处理、分析和挖掘方面进行更深入的优化，并采用更加智能化的算法和技术，在海量数据的背后挖掘出更准确、更有价值的信息。
此外，AI芯片还将更多地融入到各种智能设备中。
除了传统的计算机和手机，未来的智能家居、智能车辆、智能医疗设备等都将成为AI芯片技术的应用场景。
芯片技术发展的现状和未来展望
芯片技术发展的现状和未来展望近年来，芯片技术的发展日新月异，给人们的工作和生活带来了翻天覆地的变化。
在计算机、通信、人工智能等领域，芯片技术的应用正不断拓展和深化。
本文将探讨芯片技术的现状以及未来发展的展望。
一、芯片技术的现状目前，芯片技术的应用范围广泛。
首先，计算机领域的进展离不开芯片技术的支持。
新型的处理器芯片，如英特尔的i9、AMD的锐龙等，不仅提升了计算机的运算速度，还大大减少了功耗和发热量。
这些先进的芯片使得计算机在处理大量数据和复杂算法时更加高效、稳定。
此外，人们对于性能更高、功耗更低的芯片需求也在不断增加，这促使芯片技术的不断创新和进步。
其次，在通信领域，芯片技术也扮演着重要的角色。
随着5G网络的全球推广，芯片技术被广泛应用于各种移动设备。
5G芯片的革新性带宽，使得手机用户可以更快地浏览互联网、观看高清视频等。
此外，人们对于更快、更可靠、更安全的通信需求也越来越高，这将进一步推动芯片技术的发展。
另外，人工智能领域也是芯片技术的重要应用领域。
芯片的处理能力对于机器学习和深度学习至关重要。
近些年来，图形处理器(GPU)芯片在机器学习方面的应用广泛，但是GPU在功耗上存在一定的缺陷。
因此，公司和研究机构开始关注于AI芯片的研发。
这些芯片不仅具备强大的处理能力，而且功耗更低，适合在移动设备和云计算中广泛应用。
随着深度学习技术的不断发展和应用，芯片技术在人工智能领域的作用将变得越来越重要。
二、芯片技术的未来展望尽管芯片技术在各个领域都取得了重要进展，但仍然存在一些挑战和问题。
芯片的功耗和热管理一直是亟待解决的难题。
随着芯片性能的提升，功耗也在相应地增加，导致设备发热量过高，对于散热和电池寿命都提出了更高的要求。
因此，未来的芯片技术发展需要注重降低功耗，提高热管理效果。
此外，芯片技术的可靠性也是一个重要的课题。
传统的硅基芯片会受到电磁干扰、辐射故障等因素的影响，容易出现故障和失效。
因此，研究人员正致力于开发更可靠的芯片材料和结构，以应对各种环境和工况下的需求。
AI芯片的发展现状与未来趋势分析
AI芯片的发展现状与未来趋势分析随着人工智能（AI）应用的不断推广，AI芯片作为AI技术的核心组成部分，正迅速发展和演进。
目前，AI芯片市场呈现出蓬勃发展的趋势，未来的发展前景也备受关注。
一、AI芯片的发展现状目前，AI芯片市场已经成为全球科技领域的一个热点。
众多企业和研究机构都在争相研发和推出各种类型的AI芯片。
这些芯片不仅可以用于云端服务器，还可以应用于智能手机、物联网设备等各种终端设备中。
AI芯片的发展主要有以下几个方面：1. 提升计算能力：AI芯片的核心目标之一是提升计算能力，以应对日益复杂的AI任务。
传统的中央处理器（CPU）往往无法满足对计算速度和能耗的双重要求，而图形处理器（GPU）等专用芯片则可以实现更高效的计算。
2. 深度学习加速：AI芯片的另一个关键领域是深度学习加速。
深度学习是AI技术的核心，但其计算量庞大，需要大量的运算能力。
因此，研发能够加速深度学习任务的AI芯片成为市场的重点。
3. 边缘计算的发展：AI芯片的另一个重要应用领域是边缘计算。
边缘计算强调将数据处理和AI应用推向离终端设备更近的地方，以提供更低的延迟和更好的隐私保护。
而AI芯片可以提供高效的计算能力，以支持边缘计算需求。
二、AI芯片的未来趋势分析AI芯片市场的未来将呈现以下趋势：1. 多样化发展：AI芯片市场将继续多样化发展，满足不同领域和应用的需求。
除了传统的GPU和CPU之外，专为AI应用设计的ASIC芯片和定制化的FPGA芯片等都在不断涌现。
这些专用的AI芯片在计算性能、功耗和成本等方面都有所突破。
2. 边缘计算的兴起：随着物联网的发展，边缘计算将成为未来的重要方向。
AI芯片在边缘计算中将起到重要作用，可以满足实时性和低耗能的需求。
边缘计算将促使AI芯片更加小巧、高效和能耗低，以适应终端设备的需求。
3. 融合AI与传统芯片：未来的AI芯片发展趋势也包括融合AI与传统芯片的发展。
例如，一些芯片制造商正在研究将AI功能整合到移动处理器中，以在手机等终端设备上实现更高效的AI应用。
芯片市场现状及未来趋势分析报告
芯片市场现状及未来趋势分析报告第一章：绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 研究方法与数据来源 (2)第二章：芯片技术概述 (3)2.1 芯片的定义与分类 (3)2.2 芯片的关键技术 (3)2.3 芯片的技术发展趋势 (4)第三章：全球芯片市场现状分析 (4)3.1 全球芯片市场规模及增长趋势 (4)3.2 全球芯片市场竞争格局 (4)3.3 全球芯片市场区域分布 (5)第四章：我国芯片市场现状分析 (5)4.1 我国芯片市场规模及增长趋势 (5)4.2 我国芯片市场竞争格局 (5)4.3 我国芯片市场区域分布 (6)第五章：芯片产业链分析 (6)5.1 芯片产业链结构 (6)5.2 芯片产业链主要环节 (6)5.3 芯片产业链发展趋势 (7)第六章：芯片应用领域分析 (7)6.1 智能手机与物联网 (7)6.2 无人驾驶与智能交通 (8)6.3 医疗健康与金融科技 (8)第七章：芯片行业政策与法规 (9)7.1 全球芯片行业政策与法规 (9)7.1.1 美国 (9)7.1.2 欧洲 (9)7.1.3 日本 (9)7.1.4 韩国 (9)7.2 我国芯片行业政策与法规 (9)7.2.1 政策层面 (9)7.2.2 法规层面 (10)7.3 政策与法规对芯片市场的影响 (10)7.3.1 推动技术创新 (10)7.3.2 促进产业协同 (10)7.3.3 保障安全与合规 (10)7.3.4 促进市场公平竞争 (10)第八章：芯片市场风险与挑战 (10)8.1 技术风险 (10)8.2 市场竞争风险 (11)8.3 政策与法规风险 (11)第九章：芯片市场机遇与前景 (12)9.1 5G时代带来的机遇 (12)9.2 新兴应用领域的拓展 (12)9.3 技术创新推动市场发展 (12)第十章：结论与建议 (13)10.1 研究结论 (13)10.2 发展建议 (13)10.3 研究展望 (14)第一章：绪论1.1 研究背景人工智能技术的快速发展，芯片作为支撑人工智能运算的核心组件，正日益成为全球科技竞争的焦点。
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(此文档为word格式，可任意修改编辑！）正文目录一、人工智能芯片前景广阔 (6)1.1.人工智能市场高速增长 (7)1.2. 深度学习引领人工智能算法发展方向 (10)二、GPU：并行计算能力突出 (14)2.1. GPU已获得广泛应用 (14)2.2. GPU的优势来自并行计算能力 (15)2.3. Nvidia垄断GPU市场，国内公司逐步突破 (17)三、FPGA：低功耗场景凸显优势 (20)3.1.FPGA性能领先 (21)3.2. 双寡头垄断FPGA市场 (24)3.3.国内FPGA产业孜孜求索 (26)四、ASIC：有望成为主流趋势 (27)五、类脑芯片：超越“冯•诺依曼”架构的新思路 (30)六、人工智能芯片在云端与终端携手共进 (34)6.1.云端AI芯片领域百家争鸣 (34)IBM Waston (35)微软Azure (38)亚马逊AWS (38)谷歌云平台 (40)阿里云 (40)百度开放云 (42)6.2.终端AI芯片领域初露头角 (43)智能汽车 (44)智能机器人 (47)智能音箱 (49)相关建议 (52)主要公司分析 (52)中科曙光 (53)全志科技 (53)景嘉微 (53)通富微电 (54)富瀚微 (54)风险提示 (54)图表目录图1：人工智能关键要素 (6)图2：全球人工智能市场规模（单位：亿美元） (7)图3：中国人工智能市场规模（单位：亿元） (8)图4：全球人工智能主要公司 (9)图5：国际人工智能领域三巨头动作 (9)图6：国内人工智能主要企业 (10)图7：深度学习VS神经网络 (11)图8：深度学习市场规模 (12)图9：深度学习主要市场参与者及开源平台 (13)图10：各公司主要开源平台列表 (13)图11：主要深度学习平台性能比较 (13)图12：GPU在深度学习领域应用广泛 (14)图13：使用NVidia加速计算GPU的企业数量快速增长 (15)图14：CPU与GPU结构差异 (15)图15：GPU在3年时间内性能提高50倍 (16)图16：GPU每秒计算量远超CPU (17)图17：GPU是Nvidia的主要产品（2016年报） (18)图18：Nvidia在GPU市场有绝对优势 (18)图19：NVidia公司加速运算GPU及相关产品 (19)图20：Nvidia近年来财务数据 (19)图21：中国在GPU领域取得最新成就 (20)图22：FPGA内部结构原理图 (21)图23：CPU、GPU及FPGA单次迭代时间比较（单位：微秒） (22)图24：CPU、GPU及FPGA单次迭代能耗比较（单位：毫焦） (22)图25：CPU、GPU及FPGA三种芯片性能比较 (23)图26：全球FPGA市场规模保持较快增长（单位：亿美元） (24)图27：2016年FPGA市场份额分布 (25)图28：英特尔Lake Crest架构 (26)图29：Canyon Bridge Capital Partners拟收购Lattice (27)图30：谷歌TPU内部架构 (28)图31：寒武纪芯片 (29)图32：寒武纪2号DaDianNao版图 (29)图33：中星微NPU架构图 (30)图34：2022年类脑芯片不同类型终端应用占比 (31)图35：各国类脑计算研究项目列表 (31)图36：各科技巨头类脑芯片产品列表 (32)图37：IBM第一代TrueNorth芯片 (32)图38：第一代IBM TrueNorth芯片与第二代比较 (33)图39：IBM神经元计算机包含16颗TrueNorth芯片 (33)图40：全球云计算市场规模（亿美元） (35)图41：云计算平台人工智能功能 (35)图42：2011年Watson参加节目《Jeopardy》并取得冠军 (36)图43：Watson产生答案流程 (36)图44：IBM POWER处理器发展路径 (37)图45：POWER8架构图 (37)图46：微软Azure功能 (38)图47：2014年亚马逊AWS市场份额占比遥遥领先 (39)图48：亚马逊AWS能够提供的服务 (39)图49：谷歌云计算平台 (40)图50：阿里云适用场景 (41)图51：阿里云新一代HPC (41)图52：百度与Altera合作建立FPGA集群 (42)图53：百度开放云功能 (43)图54：Nvidia Drive PX车载计算平台 (44)图55：Nvidia Drive PX2平台 (45)图56：Nvidia Xavier芯片 (45)图57：高通发布智能汽车芯片602A (46)图58：国内汽车电子芯片市场规模 (47)图59：飞思卡尔Vybrid处理器 (48)图60：赛灵思FPGA芯片 (48)图61：夏普机器人手机RoBoHoN (49)图62：亚马逊Echo音箱基本构造 (50)图63：Echo音箱主板芯片构成 (50)图64：京东&科大讯飞叮咚音箱 (51)图65：叮咚音箱主板构造 (51)图66：人工智能芯片及应用 (52)图67：A股上市公司切入人工智能领域情况 (53)一、人工智能芯片前景广阔人工智能（AI，Artificial Intelligence）是用于开发和研究用于模拟甚至扩展人的智能的技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能的目标是对人意识和思维过程的模拟，让机器做到像人一样思考，甚至超过人的智能，从而使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
当前实现人工智能的主要途径是软件算法。
目前算法主要可以分为工程学方法和模拟法两种，工程学方法利用大量数据处理经验，运用传统的编程技术使系统呈现智能效果，该方法已经在文字识别等领域有所建树；模拟法则在运算结果和实现方法两个维度模仿人类或其他生物机理，从而提升算法性能，遗传算法（GA）及神经网络（ANN）均属于此类算法。
人工智能算法不同于常规算法，需要用到大量的卷积等特定运算，常规处理器芯片在进行这些运算时效率较低，人工智能算法需要特殊的芯片。
目前主流芯片为GPU并行计算神经网络，而FPGA和ASIC也将成为推动人工智能进步的强大动力。
图1：人工智能关键要素1.1.人工智能市场高速增长在人工智能超过60年的发展历程中，经历了漫长的历史演进和技术更迭，并曾两次陷入低谷。
近几年随着工业4.0、智能生活、“互联网+”等领域的快速进步，加之深度学习算法在语音和视觉识别上取得突破，人工智能技术开始渗透至工业、医疗、教育、安全等多个领域，尤其是近两年来，由DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo接连击败李世石、柯洁等著名围棋选手，人工智能受到了全球大范围关注，迎来了第三个黄金发展时期。
根据艾瑞咨询的报告，2015年全球人工智能市场规模为74.5亿美元，而到2020年市场规模将扩大至183亿美元，复合年增长率将达到19.7%。
同时预计到2020年，中国人工智能市场规模将从2015年的12亿元增长至91亿元人民币，复合年增长率将达到50.0%图2：全球人工智能市场规模（单位：亿美元）图3：中国人工智能市场规模（单位：亿元）人工智能市场规模的快速增长得益于其应用领域的不断开拓。
根据Venture Scanner对全球957家人工智能公司的跟踪调查，目前已经覆盖包括深度学习、机器视觉、指纹识别、人脸识别、个人助理、智慧机器人等13个具体应用，涉及工业机器人、安全识别、无人驾驶、智能医疗、智能家居等多个新兴产业，人工智能势必将成为新一轮科技革命的强大推动力量。
正因为此，国际科技公司巨头正在加速在人工智能领域的布局。
谷歌、微软和英特尔等公司均在该领域不断深耕，取得巨大进展。
图4：全球人工智能主要公司图5：国际人工智能领域三巨头动作在国内市场，百度、科大讯飞、阿里巴巴、腾讯等巨头也纷纷在人工智能领域着力布局，而人工智能的广阔前景也吸引国内上百家创业公司投入其中，主要聚焦领域包括智能语音、机器视觉、数据挖掘、智能机器人、无人机等。
图6：国内人工智能主要企业1.2. 深度学习引领人工智能算法发展方向目前深度学习作为人工智能最为主流的算法获得广泛关注。
这一概念由Hinton等人于2006年提出，其实质是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，使机器去学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。
也就是说，深度学习是对不同模式进行建模的一种方式，其结构具有较多层数的隐层节点以保证模型的深度；同时深度学习明确突出了特征学习的重要性，其通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使识别或预测更加准确。
因此深度学习集中体现了机器学习算法的三大趋势，首先是用较为复杂的模型降低模型偏差，二是用大数据提升统计估计的准确性，三是用可扩展的梯度下降算法求解大规模优化问题。
图7：深度学习VS神经网络目前“大数据+深度神经网络”模型已经成为机器学习发展的核心路径，根据Tractica的预测，到2024年，深度学习仅仅在软件方面的市场价值就将超过104亿美元，硬件和服务方面的收入将会是软件市场规模的数倍以上。
图8：深度学习市场规模面对深度学习庞大的市场前景，各大科技公司纷纷发力。
深度学习不仅要求具备庞大的数据量作为训练支撑，还需要根据系统输出和目标之间的误差调整模型各层参数，直至收敛。
因此，全球各大人工智能巨头争相开源自身的深度学习平台，不仅可以为机器学习提供大量的数据支持，同时为机器智能的训练提供大量现实的场景。
例如谷歌在2015年11月开源深度学习训练平台TensorFlow，用户可以使用该平台训练和导出自己所需要的人工智能模型。
图9：深度学习主要市场参与者及开源平台图10：各公司主要开源平台列表图11：主要深度学习平台性能比较深度学习的兴起得益于大数据的发展、计算机计算能力的大幅提升和算法本身的突破，其中计算能力的大幅度提升则得益于GPU、FPGA、ASIC等人工智能芯片的广泛应用，芯片作为人工智能技术核心环节，未来前景广阔。
二、GPU：并行计算能力突出2.1. GPU已获得广泛应用GPU即图形处理器，原本是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上专门进行图像运算工作的微处理器。
由于其强大的并行计算能力，GPU逐渐成为目前深度学习领域使用最为广泛的核心芯片。
图12：GPU在深度学习领域应用广泛GPU已经在图像识别、人脸识别、语音识别、视频分析、自然语言处理等多个领域大放奇彩，并逐渐向医药、安全、能源等领域渗透。
下游应用的不断扩展反过来又催生了加速计算GPU的快速发展。
图13：使用NVidia加速计算GPU的企业数量快速增长2.2. GPU的优势来自并行计算能力GPU与CPU有相同之处，两者都有总线和外界联系，都有自己的缓存系统，以及数字和逻辑运算单元。