603138人工智能，300678人工智能

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AI芯片能代替通用芯片么？

AI芯片的确不能替代现有的通用芯片，它是创造新的应用与新的生态所必要的武器，而且也是中国目前走在世界前端的技术。其实现在回头去讲什么通用芯片（泛指目前基于ARM或X86架构的芯片）、EDA工具或者是IP核的议题都是假的，这些技术掌握在别人手中是我们早已经知道的状况，而且短则数年，多则十数年，都无法扭转这样的情境，因为这些技术掌握在外人手中我们就放弃不用做生意了？当然不是！

现在应该做，且最有可能快速看到成效的，就是尽可能去利用我们在产业现有的技术优势，转化成在国际市场的影响力，若能更进一步建立生态，即便半导体基础薄弱，但我们要是把算力（包含算法和AI芯片）当成生态中的基础建设，布一个全球贸易的局，为了拿到中国供应的算力，国际市场自然就会拿这些半导体的核心资源来交换。

不能，就像GPU无法替代CPU一样。CPU擅长逻辑运算，AI芯片是专门跑AI算法的。说白了，就是协处理器，或者叫xx算法加速器。因为AI芯片或GPU能干的事情，CPU都能干，只不过速度慢一点，功耗大一些。反过来，CPU能干的事情，这些协处理器或加速器干不了

ai芯片的产生是因为通用cpu已经走上了绝路。传统cpu集逻辑控制，数学运算为一体主宰了桌面系统时代，随着需求的变化，尤其是以深度学习为代表的人工智能的到来，已经不适合时代要求了。因此，逻辑控制和数学运算的分离不可避免，我们可称这种趋势为'去cpu'化。简单地讲cpu的重要性会降低，ai芯片会越来越重要。物联网对ai芯片的需求是惊人的。

计算机视觉是目前人工智能发展最为成熟、应用落地最广泛的领域之一，已在智能家居、工业、智能家居、自动驾驶、机器人、泛安防等领域实现了规模化应用落地。而计算机视觉高速发展的背后，离不开视觉AI芯片提供的底层算力支持。

　　随着计算机视觉算法模型的不断演进，和应用场景的不断深化，对视觉AI芯片也提出了更高的要求。一款好的视觉AI芯片，不仅要为计算机视觉算法提供充足的算力支持，还要针对不同算法模型的结构特点进行架构设计、优化以提升计算效率，又要提供完整的开发工具链，降低算法部署门槛。

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