在知名专利检索公司QUESTEL发布的《芯片行业专利分析及专利组合质量评估》报告指出：中国近10年芯片专利增长惊人，已成为芯片专利申请第一大国。AI芯片正是国内企业发展的绝佳机会，国内企业已经初步具备了和国际企业竞争合作的技术基础和知识产权基础，彰显出中国军团在AI芯片领域的弯道超车之势。
传统的芯片已不能满足人工智能产业对芯片性能及算力等方面的要求。未来十年的技术驱动力是人工智能。因此，如何构建出高效的人工智能芯片，将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。
正如应用材料（Applied Materials）公司首席执行官Gary Dickerson的问题：“我们准备好迎接我们一生中最大的机会了吗？”
中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存
AI三大核心要素是数据、算力和算法。我们除了创新计算范式的研发，“数据孤岛”问题也将在政策的指导下得到解决，为AI算法提供更大量、更准确的数据集进行学习与训练。而算力的核心，还是离不开芯片。
AI芯片就是人工智能算法做特殊加速设计的芯片。四种主流芯片为GPU、ASIC、FPGA、类脑芯片。
中国AI芯片方面，以海思半导体、紫光展锐、汇顶科技等为代表的中国芯片企业，在其细分领域已达到国际先进水平。在AI Chipset Index TOP24榜单中，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination（2017年被中国资本收购）、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。
技术上，虽然我们在垂直行业应用的芯片设计上占据优势地位，但是由于基础理论、关键设备等仍落后与国际一流水平，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有所差距。
我国在偏向于设备端的AI芯片开发领域，以及类脑芯片领域都有所建树，但在FPGA、GPU领域依然缺乏有竞争力的原创产品，大多数只是基于FPGA/GPU做二次开发。这主要与我国在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术有关。芯片壁垒仍然是我们的发展道路上的一大挑战。
中国AI独角兽寒武纪也面临这一挑战。寒武纪成立与2016年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，是目前国际上少数全面掌握通用型智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一。
寒武纪CEO陈天石曾表示,寒武纪将直面来自国外巨头的压力。确实，英特尔、英伟达、AMD、ARM在软件生态布局以及市场占有率上占有绝对优势。在芯片设计制造领域，中国仍缺乏设计软件，先进制程及设备与世界领先水平之间仍有差距，该领域部分产品及装备仍十分依赖进口。这使得中国的AI企业也面临着“卡脖子”的风险。
应用上，消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人等仍是较为主流的应用方向，政策指导使产业获得更好的联动性，同时，人工智能逐步横向往媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。通过开源形成广泛的应用生态，广泛支持不同类型的AI芯片、硬件设备、应用等。
商汤科技是中国AI企业里的佼佼者。公司覆盖面很广，核心技术是人脸识别、文字识别、图像识别、车辆识别、行人监测等。商汤科技还在金融、安防领域中重点布局，在智慧城市、智能手机、互联网娱乐、汽车、金融、零售等行业实现快速落地，成为目前全球总融资额、估值都顶尖的AI独角兽公司。
国家政策扶持，促进产学研融合
2月末，在世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议ISSCC上，北京大学集成电路学院与人工智能研究院黄如院士在“存内计算AI芯片”领域取得重要研究成果。关于存内计算的的学术文章被ISSCC收录于“Session 11存内计算与SRAM”专题，本次存内计算论文入选意味着中国此项核心技术已达到国际领先水平，得到了学术界的顶会认可，代表了芯片领域新的前进方向，在AI技术应用程度不断提升的今天，存内计算拥有巨大的发展前景。
由此可见，学校在AI芯片发展的过程中发挥着至关重要的作用，国家也在积极地促进产学研融合。2018年，中国RISC-V产业联盟、RISC-V中国联盟先后成立，意味着国内产学研各方已全面参与。
2018年4月《高等学校人工智能创新行动计划》中提出：
•加快人工智能领域学科建设，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向；
•加强人工智能领域专业建设，推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式；
•加强人工智能领域人才培养，加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主题协同育人机制。
•构建人工智能多层次教育体系
2020年1月在《“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》中提出鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训；以双聘等灵活聘用方式吸引企业和科研院所优秀人才到高校开展科学研究和人才培养;依托“双一流”建设高校，建设国家人工智能产教融合创新平台，鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面优先支持。
2021年《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。
相较2020年，人工智能领域投资数量有所减少，但单笔投资规模呈上升趋势。AI芯片产业也持续有资本进入，单笔融资金额均超亿元。截至2022年1月，2021年中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币
2022年2月中国信通院发布了AI框架发展白皮书。其中提到的，重视AI发展与高校科研院所广泛开放合作。引导学术界高校科研机构与产业界企业基于主流AI框架构建其AI应用系统，并在项目申报、科创资金申请等方面予以政策倾斜。鼓励AI头部企业与高校开展合作，支持高校建设融合AI核心课程和教学资源。
互联网公司纷纷入局AI芯片产业
AI芯片市场引发了老牌芯片厂商英伟达、英特尔的持续关注，像国内的百度、阿里、华为等科技巨头也纷纷加码AI芯片赛道。
原因是互联网巨头们拥有大量的数据，想要充分挖掘数据的价值保持领先地位，就需要芯片提供超高算力，定制化的芯片能结合其自身业务更好地挖掘数据价值；另一方面，传统芯片公司的高性能GPU和CPU价格高昂，自研芯片能够降低成本。所以互联网公司这种云端算力需求较旺盛产业，除了传统芯片企业、芯片设计企业之外，他们也纷纷入局AI芯片产业，投资或自研云端AI芯片。
谷歌在2016年发布首代自研AI芯片TPU引发巨大关注。经过持续的迭代，去年八月，谷歌最新的TPU在MLPerf基准测试中打破了6项记录。国内的互联网大厂也成绩非凡。
百度推出了昆仑芯一代/二代芯片和飞桨平台。昆仑芯科技的前身是百度智能芯片及架构部，公司专注于打造拥有强大通用型、易用性和高性能的通用人工智能芯片，是国内为数不多可支撑互联网大规模核心算法的AI芯片。目前，昆仑芯拥有100%自研核心架构及7nm制程量产经验，产品已在近百家客户部署实践。配合百度飞桨平台，有了更友好的开发环境。
昆仑芯在百度内部各业务已部署超2万片。在百度外，有工业质检、智慧城市、智慧金融等多场景落地案例，比市场同类主流产品、各种算法和各业务场景中均有1.5-2倍的性能提升。同时昆仑芯SDK可实现模型迁移支持百度飞浆、PyThoch和TensorFlow等主流深度学习框架，开发环境良好。
阿里巴巴也有含光NPU AI芯片/玄铁CPU、无剑SoC平台。在ISSCC 2022上，阿里巴巴在题为“184QPS/W 64Mb/mm2 3D Logic-to-DRAM Hybrid BondingwithProcess-Near-Memory Engine for Recommendation System”的论文中展示了使用混合键合的AI计算设备1000多倍的改进。
在论文中，阿里提出了在提高性能和降低功耗方面非常重要的突破。这些结果比AMD报告的V-Cache报告的结果要好几个数量级。因此EETimes发文称，中国的力量已经无法抵挡，甚至中国或在AI计算上引领世界。
字节跳动公司创始人兼CEO张一鸣也表示，核心技术是公司背后的硬竞争力，公司非常重视核心技术的应用，一直在加大相应投入。未来公司还将继续深入研究基于硬件视频的编解码或者人工智能识别芯片。
此外，腾讯、美团、联想也在2022年1月份投资了AI芯片公司爱芯元智。爱芯元智拥有AI ISP和NPU技术，并在业内保持领先水平。
AI芯片创业热潮也在持续高涨，AI应用在过去几年中逐步落地，资本的投资活跃了市场环境，国产AI芯片替代需求在过去这几年变得非常强劲……这些加成都给国内AI芯片制造了一个千载难逢的机会，弯道超车可能近在咫尺。
