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AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。农民可以通过使用农业遥感智能监测系统，引入边缘计算，对农作物病虫害实施智能化监测，并完成精准施药，能够将农药使用量降低50%，成为了利用AI能力让农业生产提质增效的最好案例。而在第二产业工业方面，无人自主挖掘机基于视觉技术构成的低成本、可量产解决方案的工程装备。

人工智能芯片市场规模分析

目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。2017年中国人工智能芯片市场规模达到33亿元，同比增长75%; 2018年市场规模进一步增长，达到46亿元。

芯片行业历来是一个高投入、高风险、慢回报的行业。这也是中国芯片产业不发达的基本原因。芯片投资周期很长，迭代进化很快，一不小心就容易被快节奏的市场淘汰。而且我国在芯片制造行业缺乏本土一流的光刻机，这也使得中国企业处于被动状态。因此，政府应该积极支持人工智能芯片的研发，帮助企业抵御各种风险。毕竟人工智能是我们国家的优先发展的战略方向，而人工智能芯片代表了这个方向上的核心竞争力。

据中研研究院《2019-2025年中国人工智能芯片行业现状分析与市场前景预测报告》显示

2020年人工智能芯片行业发展前景趋势及现状分析报告

一、企业数量结构分析

图表：2016-2018年中国人工智能芯片行业企业数量

数据来源：中研普华产业研究院

而国内人工智能芯片则呈现出创新活跃，百花齐放的格局。2018年，中国人工智能芯片行业主要涉及企业数量为59家，

二、人员规模状况分析

图表：2016-2018年中国人工智能芯片行业人员规模

数据来源：中研普华产业研究院

人工智能芯片行业属于技术密集型行业，因此行业从业人员有一定的门槛，2018年，59家企业从业人员约为6608人。

三、行业资产规模分析

图表：2016-2018年中国人工智能芯片行业资产规模

数据来源：中研普华产业研究院

目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。2017年中国人工智能芯片市场规模达到33亿元，同比增长75%; 2018年市场规模进一步增长，达到46亿元。

随着人工智能芯片行业竞争的不断加剧，国内优秀的行业企业愈来愈重视对市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。正因为如此，一大批国内优秀的行业企业迅速崛起，逐渐成为人工智能芯片行业中的翘楚!更多详细分析，请关注中研研究院研究出版的《2019-2025年中国人工智能芯片行业现状分析与市场前景预测报告》。

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