路線之爭
可以說，芯片將決定新AI計算時代的基礎架構和未來生態。因此，谷歌、微軟、IBM、Facebook等美國巨頭都投巨資加速AI芯片的研發，旨在搶占制高點，而國內AI芯片更是呈現出創新活躍、百花齊放的格局。
對于AI芯片廠商而言，首要任務是選好定位。從應用來看，AI芯片主要分為云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片應用于云端服務器及數據中心；端AI芯片應用于智能設備、IoT端設備。從作用來說，訓練和推理需各成其就。
在云端訓練中，多GPU并行架構是常用的基礎架構方案。而在云端識別中，基于功耗與運算速度的考量，異構計算（CPU+GPU+FPGA/ASIC）是目前主流方案。而終端設備著重推斷。業內某IP公司負責人表示，云端訓練和推理更追求性能，而不會過多考慮功耗、內存等因素。而在終端的訓練方面，既要求有大量的數據，又要求有大量的運算，很難滿足。對于AI芯片公司來說，未來的機會肯定是終端的推理。
廠商對未來的預判不盡相同，有的要在云端做大芯片；有的面向終端，開發特定場景的芯片；有的則兩路并發。那究竟選擇何種路線？對GPU、FPGA、ASIC的“押注”誰將勝出？而無論是基于GPU、FPGA等通用芯片的半定制方案還是專用ASIC芯片，最終比拼的仍是性價比。
架構之爭
在AI芯片這一賽道上，既有谷歌、英特爾、英偉達等頂尖巨頭大手筆的投入，也有無數的中小創業企業在全力以赴，而路線之爭的背后其實是傳統與新型架構的爭奪。
ICCAD理事長、清華大學魏少軍教授稱，架構創新是一個不可回避的問題。目前各家使用的AI方案架構互不兼容，沒有支持的標準AI計算接口，是否會出現像當年CPU一樣的通用處理器來一統AI芯片天下？如果存在的話，架構是怎么樣的？如果不存在，那目前以滿足特定應用的AI芯片一定只能以IP核的方式存在，最終被各種各樣的SoC所集成，如果真是這樣，那今天從事AI芯片開發的公司將何去何從？
AI芯片應該具備的基本要素在于：可編程性、架構的動態可變性、高計算效率、低成本、應用開發簡便等，目前的CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等均不是理想架構。魏少軍教授認為，通用AI處理器的驅動力來自以下兩個方面：開發AI芯片硬件構架的代價非常高，不是所有廠家都能承受的；IP的可擴展性、架構的支持廣度、標準AI計算接口，對AI芯片的普及非常重要，而開發相關算法也不是一朝一夕就可以完成的。
寒武紀作為AI芯片賽道上的主要玩家之一，認為AI必然會出現一種重量級的應用，硬件就必然要標準化、通用化。而地平線創始人余凱則認為AI的應用在各個場景里千差萬別，更可能的情況是，在每一個細分領域會出現一個主導架構。未來的架構之爭還將持續。
陣營之爭
在AI這一巨大風口之下，老將新兵均蜂擁入場，以分享這一新興生態圈紅利，同時也將變數再次放大。
除新興的地平線、寒武紀、深鑒、比特大陸等這些廠商之外，我們看到，一方面，諸多老牌芯片企業正在積極擁抱AI，成為AI芯片產業中的重要力量，諸如中星微、北京君正、中天微、杭州國芯等傳統SoC處理器芯片或者多媒體芯片企業就是其中的代表。另一方面，切入AI芯片領域的算法和系統公司逐漸增多，比如商湯、?？怠⒋笕A、依圖、華為等，他們積極地通過自主研發與并購投資的方式加大對AI芯片的投入。
相比那些活躍的初創AI芯片新生力量，老牌企業具有更加完備的前后端設計、產品、驗證和測試團隊，具備打造一顆完整SoC芯片產品的工程化經驗。老牌芯片企業的入場競爭，和新生力量在人才、產品層面的角力，是未來AI產業值得關注的一大看點。而系統公司離場景最近，對場景真實需求的深刻了解，強大的軟硬件一體化產品能力、市場營銷渠道能力以及充足的資本儲備等，將使得它們在處理和眾多AI芯片初創企業的關系上始終處在一個更加主導的地位，更增加了產業格局的不確定性。
AI芯片的技術壁壘并不低，但只要行業集中度高，贏家就會選擇通吃。比如做手機的廠商，出貨量到了一個閥值，都有動力自己做芯片，如蘋果、三星、華為還有小米等都選擇了自己開發手機芯片。這對于高通、聯發科、展訊等手機芯片供應商來說也是一大沖擊。而這在AI領域也將上演同樣的故事。
應用之爭
商業應用是AI的關鍵因素之一，AI只有解決了實際的問題才具有價值。AI芯片巨大的研發成本、流片成本、分銷成本都需要應用來“稀釋”。
但依據專家觀點，AI的關鍵性應用需要追求 99.9……% 后的多個 9，做不到就沒法商業化。比如自動駕駛，“關鍵性應用”的普遍特點就是這樣，項目通常很貴，研發周期巨長，需要技術大牛坐鎮以及持續的融資能力。而大部分是非關鍵性應用，比如人臉識別，通常比拼綜合實力，包括對行業的洞察理解力、產品和工程化能力、成本控制、供應鏈能力、營銷能力、迭代能力等等。
此外，不同行業有不同的“聚焦”。在汽車行業，安全性、實時性是最重要的問題。而在安防領域，AI+視頻監控最看重的是把被動監控變為主動分析與預警，對識別率、算力及成本有很高的要求。在消費電子領域，手機因為搭載麒麟970芯片的華為mate10手機與同樣嵌入AI芯片的iPhoneX帶領手機進入智能時代。另外，亞馬遜的Echo引爆了智能家居市場，對AI的訴求要解決功耗、安全隱私等問題。
要選擇哪個垂直領域，取決一些關鍵因素：市場空間夠不夠大？行業集中度如何？技術是改良還是革命？競爭對手的壁壘誰更高？顯然，在消費電子、安防、智能汽車等AI場景應用領域，仍然有諸多硬仗要打。
生態之爭
在AI的競爭維度上，生態絕對是關鍵一環。
在AI平臺化的趨勢下，未來AI將呈現若干主導平臺加廣泛場景應用的競爭格局，生態構建者將成為其中最重要的一類模式。目前，科技巨頭都已在AI產業鏈的基礎技術層和應用層著手布局，比如Google推出了TensorFlow分布式學習框架，國內百度建立并開放了PaddlePaddle全開源深度學習平臺，還推出了DuerOS和Apollo兩大AI操作系統。
對騰訊、阿里、百度這些巨頭來講，為維持自己的王者地位，必然也必須要構建出AI的生態系統。而在AI生態層面，值得關注的動向是：一是隨著生態的進化，很多領域都會有訓練好的模型可以用來參考，未來算法的壁壘會越來越低，如果一個公司的核心競爭力只是算法，那將非常危險；二是AI芯片廠商不能僅考慮自己獨特的體系結構和軟件開發套件，在當前的情形下，要不就打造成包括硬件及軟件生態的全AI服務流程能力，要不就需要融入一個合適的生態圈，否則長遠的競爭力將難以保證。
伴隨AI的演變，算力的提升促進了算法的發展，算法的發展又對AI芯片提出了需求。“你在跑，本來的優勢者也在跑?！边@句話適用于英偉達和英特爾的巨頭之爭，也適用于AI芯片公司。在全新的AI芯片領域，未來的版圖還有諸多想象空間，就看如何著墨了。
（?天天IC）
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人工智能技術不僅關系到國家的工業發展，而且對國民經濟也起著舉足輕重的作用，國防、醫療均與它息息相關。故而人工智能市場競爭異常激烈，業界都想搶占其制高點。
根據美國研究公司Tractica的報告，預計到2030年，全球AI市場規模將擴大到3671億美元。在2017年，它的市場規模約為100億美元，這表明短短8年時間內AI市場規模將會增長36倍，年平均增長率可達63.5%。并且AI市場將主要圍繞3方面拓展，AI軟件、AI硬件及AI業務。
美國AI公司實力幾何
美國人工智能水平有目共睹，IBM、微軟、Google被稱為“世界AI三強”。
IBM是最早從事人工智能(沃森是IBM開發的問答系統，使用自然語言處理方法處理日語和英語等詞匯，并搜索數據庫找到正確的答案)研發工作的公司，并成功實現AI商業化，獲得AI相關專利的數量也是世界上最多的。但在業績方面，自2011年起，其銷售額一直在持續下降，雖把重點放在增長比較好的人工智能和云技術領域，但也未能有效改善業績低迷的情況。沃森的市場份額能否在人工智能市場上得到延伸，這將在很大程度上影響到IBM的未來。
微軟在25年前就在人工智能領域進行投資，并已有相對成熟應用。例如將Cortana（語音對話、個人助理）內置到個人電腦和智能手機中和Skype?Translator（語音、輸入文本的自動翻譯）中。微軟還發布了可創建類似模板的交換消息應用程序，并得到推廣（如中國蕭冰、女高中生AI Rin、面向歐洲和美國的ZO聊天機器人等），可以說它是一家專注于AI領域的公司。
Google銷售額和EPS(普通股每股稅后利潤)均保持穩定增長態勢，2007～2016年EPS年均增長率為15.39%，這是一個非常好的數字。它的AI研究人員數量相當于全世界總量的10%。筆者獲悉，谷歌研究人員目前開發出了在嘈雜環境下辨認某個特定人聲音的“深度學習視聽模型”技術。該技術可在許多人都在說話的環境中，將所有多余的聲音排除，從中辨認出某個特定人的聲音，他們把這個現象稱為“雞尾酒會效應”。這就是Google的智能玻璃(Google Glass)，它可實現實時語音識別和即時轉錄。
亞馬遜提供的人工智能揚聲器“Amazon Echo”和AI語音助手“Alexa”，在語音識別領域占據頂端地位。此外，其機器學習和人工智能在網絡銷售中也被廣泛采用。在2007年～2016年10年中，該公司銷售增長率每年以24.8%的速度大幅增長。亞馬遜于2015年7月推出了搭載Amazon Echo的人工智能音響Alexa。根據美國調查公司Forester Research的調查，其2016年銷售了1100萬臺，2017年銷售了2200萬臺。
德國主要汽車制造商寶馬集團，將從2018年起在德國、美國、英國銷售的“BMW”及“MINI”車輛上，安裝Alexa。屆時，用戶在車內將無需通過智能手機等終端，就能夠實現聽音樂、查看目的地天氣，并搜索附近餐廳等功能。此外，安裝Alexa的公司，還有福特、大眾、豐田等。
與此同時，奧迪和沃爾沃汽車，也將在下一代車型中安裝可在車內使用“Google智能助理”的車載系統“Android Auto”。目前這些AI輔助設備的應用主要以音頻為主。但是，由于音頻功能有限，因此實際使用的場景也非常有限。
亞馬遜公司自2017年6月起發布帶觸摸顯示屏的“Echo Show”。在2018國際消費電子展（CES）上，聯想和LG等多家制造商發布帶有Google Assistant帶顯示器的AI輔助設備。此外，AI與電視機的融合也在推進中。例如，亞馬遜宣布其“Fire TV”網絡電視可與Amazon?Echo Show聯動，該產品可以提供視頻分發服務。同樣，Google也宣布“Chromecast”與Google Home之間聯動。這一系列行動意味著信息不僅可以通過聲音提供，還可以通過電視和顯示器提供。
2017年4月，亞馬遜宣布推出搭載英特爾3D攝像頭的“Echo Look”設備，并在美國銷售。Echo Look除了具備Amazon Echo的基本功能外，還使用智能手機專用應用程序和3D相機，提供獨特的機器學習算法、樣式檢查功能等。
接口的多樣化也將改變AI智能助理設備的使用方式。不僅是音頻，而且通過顯示器和電視機等方式，增加其表現力和現實感。這樣，“商品訂購”應用將會增加。此外，通過使用3D相機，實現個人電腦或智能手機無法完成的購物體驗也將成為可能。人工智能助理設備也有可能成為家庭中的新購物渠道。
谷歌、蘋果、阿里巴巴、百度、微軟的Cortana等公司，相繼發布人工智能助理設備。美國調查公司Gartner表示，預計到2021年，以亞馬遜(Amazon Echo)為代表的“虛擬個人助理對應的無線音箱（揚聲器類型AI輔助設備）”市場銷售額，將從2010年的3億6000萬美元增長到21億美元，25%的家庭將擁有2臺以上這類設備。
蘋果在AI領域，與其它競爭對手相比較為落后，但蘋果公司推出AI與IoT組合的人工智能揚聲器“家波德”，具有很強的品牌影響力，將在世界各地推廣，對亞馬遜和谷歌產生威脅。從上述可見，美國AI技術是相當強大的。
在AI競爭中中國緊追而上
日本媒體認為，中國已成為世界工業機器人最大的市場。除了傳統的高新技術產業外，包括制造業和人工智能的融合，將會極大地改變國家的產業結構。目前“AI大國”是美國，但中國是一個快速增長的國家，正在急速追趕美國。“AI大國”這個稱號未來可能會被中國所取代，這正是美國非常擔心的。
美國媒體曾報道稱，在AI領域中，根據美國和中國AI專家最近發表的論文分析，中國在幾個領域己領先美國。中國有7億互聯網用戶，在收集大數據方面處于有利地位。
近日，美國相關專家表示，在機器人和人工智能方面，美國有可能失去對中國的競爭優勢。人工智能對未來經濟和防衛能力提升極其重要。他同時指出，中國相當重視這些技術的發展，已把這些技術開發和應用上升為國家戰略規劃。從最近中美貿易摩擦來看，美國不斷對中國高科技動手，也充分顯示出美國對于在技術競爭中有可能被中國趕超的焦躁。
AI競爭，日本感到失落
日本MM研究所于上年發表了調查報告，對日本、美國、德國等國的企業在商業領域中是否引進人工智能的調查顯示，日本“部署了”人工智能的企業為1.8%，“在考慮引進”的企業為17.9%。美國“部署了”AI的企業是13.3%，“正在考慮中”的是32.9%。德國分別為4.9%和22.4%。可以看出，美國、德國在商業活動積極引入人工智能，而日本的進度則遠遠落后于美國和德國。另外調查顯示，日本的人工智能市場規模2016年為2220億日元，預計到2021年會增長到5610億日元。而美國市場規模將由300.943萬億日元增長到700.8360萬億日元，德國市場規模有望從3260億日元擴大至5330億日元。從年增長率相比較，日本為20.4%，美國超過日本14.9%，德國超過日本10.3%。并且在日本認為“使用人工智能的環境尚未到位”的比例高達31.3%。而美國和德國則一直保持在20%左右，可以說，日本使用人工智能的環境相對欠缺。
據筆者了解，2018年日本政府預算計劃中AI的預算總額為770.4億日元，還不到美國和中國在該領域的投資的20%，并且日本和美國在此領域內的民營投資差距更大，詳見表。
表??日本、美國、中國3國官民投資情況
雖然日本也把人工智能作為“產業革命”的支柱，但由于財政能力上的限制，仍顯不足，因此其劣勢還會持續下去。日本認為要把有限的預算集中在有實力的領域，以及引入民營資本將是未來的關鍵。日本經濟產業界認為，美國公司在互聯網相關領域占絕對主導地位，這種狀況近期很難改變。
日本政府于2017年12月14日，把自動駕駛汽車和高性能機器人等人工智能作為突破重點，旨在鼓勵被稱為“第四次工業革命”的人工智能領域的技術創新，并使其成為經濟增長的推進劑。日本政府提出“社會5.0”概念，希望通過人工智能、物聯網等新技術的組合拳，來改造社會。在2017年12月8日日本政府提出的“人力資源開發革命”和“生產力革命”一系列計劃中，也強調了引入人工智能、機器人等的必要性，日本設法在人工智能方面也要有所作為，爭取去掉失落感。
日本公司在努力拓展AI市場
日本移動巨頭正在用視頻配送和銷售等服務，著手進行“銷售改革”。例如，NTT DoCoMo將在2018年5月升級客戶管理系統，讓客戶及其行為歷史數據相互關聯，從各客戶的興趣對其推送最佳信息等。DoCoMo將建立一個包含客戶購買信息和結算數據的“理解客戶引擎”系統，對客戶年齡、性別等屬性信息進行管理，使用自家門戶網站實施推送通知，通過人工智能代理提供誘導服務。例如，當客戶使用閱讀無限制“d雜志”服務瀏覽旅行雜志的時候，可一邊提供互聯網購物網站“d購物”的旅行商品信息，一邊用AI代理在終端屏幕上顯示信息指南。
NTT DoCoMo、會津電力公司（福島縣喜多方市）和JTB于2018年3月19日～23日，瞄準觀光客和行動不便人士需求，進行人工智能交通運輸系統“AI公共汽車”演示實驗。該公交車沒有固定的運行路線，當使用者在智能手機上發出調度請求，AI會計算并選擇最佳行車路線。演示實驗點選擇在敦鶴城和飯盛山主要旅游景點、餐飲場所和JR會津若松車站出入口等全市25個地區。乘客用手機下載專用應用程序，通過設置乘車地點、人數、時間等進行車輛預約。車輛的當前位置可以在應用程序的地圖上確認，并且公共汽車會在5～10分鐘內抵達。AI根據用戶的請求和公共汽車位置等實時計算出最高效的接單路線，并將指令發送到司機的平板電腦上。如果有新的請求，可以隨時更改路線。
KDDI將于2018年提高客戶行為預測模型的準確性，著手加強銷售與服務關聯性。在手機市場日趨成熟的同時，其將利用客戶數據加強非面對面的“數字客戶服務”，推動服務持續發展和獲取更多客戶。伴隨著KDDI客戶數據的類型增加、AI對用戶的行為預測完善化。豐田汽車公司、JapanTaxi、KDDI和埃森哲4家公司，于2018年3月9日宣布，利用AI開發出能夠預測出出租車需求的“調度支撐系統”。出租車調度支撐系統，能把東京區域內每500米的出租汽車數量，進行預測，并每隔30分鐘進行更新。以JapanTaxi公司提供的出租車服務記錄，再加由KDDI所持有的智能手機位置信息、大數據生成的人口動態預測數據分析、出租車需求受大氣影響因素、公共交通運營狀況、周邊社會活動等信息數據，通過AI分析，得出對應于不同需求的多個學習模式。東京區域內需求預測精度達94.1%。
出租車調度支撐系統可把出租車需求預測信息發送到配有專用應用程序的終端上，并在終端上顯示出相應區域內的預測乘車數及周邊當前出租車空車數，以便出租車司機能夠更好的去安排行程，讓供給和需求得到平衡。此外，系統還會在業績好的司機經驗數據基礎上，進行配信。出租車調度支持系統不僅可以縮短用戶的等待時間，還可以提高出租車的乘坐率。4家公司推出實驗系統以來，已引進數家JapanTaxi的子公司，在真實環境中進行驗證。使用該系統的出租車司機每天出租車拉客數，與未使用時相比，平均增加20.4%，出租車司機整體增長率達到9.4%。4家公司表示，今后將逐漸引進幾十個出租車公司進行試驗，目標是在2018財年實現商業化。
未來人才競爭是關鍵
美國在未來3年內將建成全國性5G網絡。外媒稱，中國將有可能掌握5G網絡設備制造和運營的主導權，因此美國急需開發超高速的5G無線技術。據知情人士透露，白宮將討論是否建設和運營5G網絡，運營商是否投入基金，建立基礎設施等問題。在成立基金會時，運營商必須首先考慮國家利益，而不是自身利益。
在今年3月份，微軟在利用深層神經網絡人工智能（AI）訓練技術翻譯文本方面，取得了進展。他們發明了第一臺機器翻譯系統，可以將中文新聞翻譯成英文，準確率與人類不相上下。以App應用、API的形式提供給用戶，同時，為包括Office、必應在內的微軟許多產品提供翻譯引擎。
未來AI人才爭奪將是一個關鍵點。據了解，在技術職務招聘中，包括人工智能支持無人駕駛操作系統的研發、連接的汽車通信技術的研發、電動摩托車等的研發，都有廣泛的發展前景。本田公司宣布2018年招聘增加到700人，比2017年增加20%。本田公司預計到2020年在高速公路上實現無人駕駛，到2025年在所有道路上實現無人駕駛。
自動駕駛技術和人工智能等領域研發前景廣闊，不同行業使用人工智能趨勢明顯。特別是在世界無人汽車駕駛競爭中，已經異常激烈，世界各著名汽車制造企業，都急于搜集專業人員并強化研發工作，人才爭奪戰已經開啟。
（《通信世界》）
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