人工智能(AI)是物聯網與產業4.0發展的核心。尤其是特斯拉推出電動車，蘋果宣布新款iPhone X推出FaceID之后，市場體驗到了AI芯片的無限商機。與此同時，人工智能應用接受度較高的國家將為其國內生產總值做出更大貢獻。

AI芯片包括三大市場，分別是數據中心(云)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴AR/VR、無人機、機器人、).目前機器學習大多采用GPU圖像處理，尤其是英偉達在這方面處于領先地位。但也有運營商認為GPU處理效率不夠快，而且因為很多特定新產品的不同需求，NPU、VPU、TPU、NVPU等。目前還不清楚AI大戰哪個架構芯片會贏。而(手機)終端市場對AI芯片的功耗、尺寸、價格有著極其嚴格的要求，比云數據芯片更難。為了抓住未來AI應用市場的商機，谷歌、微軟、蘋果等科技巨頭試圖構建AI平臺生態模式，蠶食整個產業鏈。

目前，人工智能的未來發展有八個新趨勢

趨勢1: AI在各行業的垂直應用潛力巨大

人工智能市場在零售、運輸和自動化、制造和農業等垂直領域具有巨大潛力。驅動市場的主要因素是人工智能技術在終端用戶的各個垂直領域的應用越來越多，特別是改善了對終端消費者的服務。

當然，人工智能市場也會隨著IT基礎設施、智能手機、智能可穿戴設備的完善而普及。其中NLP應用市場占AI市場的很大一部分。隨著自然語言處理技術的不斷完善，帶動了消費服務的增長，包括汽車信息通信與娛樂系統、AI機器人以及支持AI的智能手機。

趨勢2:人工智能被引入醫療保健行業以保持快速增長

由于大數據和人工智能在醫療保健行業的廣泛使用，可以準確改善疾病診斷、醫務人員和患者之間的人力不平衡，降低醫療成本，促進跨行業合作。此外，AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫療計劃、醫療咨詢、推廣和銷售開發。人工智能引入醫療保健行業從2016年到2022年保持了較高的增長，預計從2016年的6.671億美元到2022年達到79.888億美元，復合年增長率為52.68%。

趨勢3:人工智能取代屏幕成為新的用戶界面/UX界面

以前從PC到手機時代，用戶界面都是通過屏幕或者鍵盤進行交互的。隨著智能揚聲器、虛擬/增強現實(VR/AR)和自動駕駛汽車系統引入人類生活環境，人們可以在沒有屏幕的情況下輕松與計算系統進行通信。這意味著人工智能通過自然語言處理和機器學習使技術更加直觀，更容易控制，未來將在用戶界面和用戶體驗上取代屏幕。人工智能不僅在企業后端發揮著重要作用，在技術接口方面也發揮著更加復雜的作用。比如一輛使用視覺圖形的自駕汽車，可以通過人工神經網絡實現實時翻譯，也就是說人工智能使得界面更加簡單智能，為以后的交互設定了很高的標準模式。

趨勢4:未來手機芯片必須內置AI計算核心

目前主流的ARM架構處理器速度不夠快，還不足以進行大量的圖像運算，所以未來的手機芯片會有內置的AI運算內核。就像蘋果給iPhone帶來3D感知技術一樣，安卓智能手機明年(2017年)也會跟進并導入3D感知相關應用。

趨勢5:AI芯片的關鍵在于軟硬件的成功集成

AI芯片的核心是半導體和算法。AI硬件主要要求指令周期更快、功耗更低，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA、神經元芯片，必須結合深度學習算法，成功結合的關鍵在于先進的封裝技術。一般來說，GPU比FPGA快，而FPGA在功率效率上比GPU好，所以AI硬件選擇要看產品供應商的需求。比如蘋果的Face ID人臉識別就是一個3D深度傳感芯片加上神經引擎運算功能，集成多達八個組件進行分析，分別是紅外鏡頭、泛光傳感組件、距離傳感器、環境光傳感器、前置攝像頭、點陣投影儀、揚聲器、麥克風。蘋果強調，用戶的生物特征數據，包括指紋或面部識別，都是以加密的形式存儲在iPhone中，不容易被盜。

趨勢6: AI自學是終極目標

智能AI“大腦”是分階段進行的，從機器學習到深度學習，再到自主學習。目前還處于機器學習和深度學習階段。要實現自主學習，需要解決四個關鍵問題。首先是為自主機器打造一個AI平臺；還需要為自主機器提供一個自主學習的虛擬環境，必須符合物理規律，碰撞、壓力和效果必須與現實世界相同；然后把AI的“大腦”放到自主機器的框架中；最后，建立了一個虛擬世界門戶。目前英偉達已經推出Xavier，正在為自主機的商業化和普及做準備。

趨勢7:完美的架構是結合CPU和GPU(或者其他處理器)

未來會有很多專業領域需要的超性能處理器，但是CPU普遍用于各種設備，任何場景都可以應用。所以最完美的架構是CPU和GPU(或者其他處理器)結合。比如英偉達推出了CUDA計算架構，將ASIC與通用編程模型相結合，讓開發者可以實現各種算法。

趨勢8: AR成為AI之眼，二者相輔相成，缺一不可

未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI。AR可以比作AI的眼睛。為機器人學習而創造的虛擬世界本身就是虛擬現實。另外，如果想讓人們進入虛擬環境訓練機器人，還需要更多的其他技術。

結論

至于CPU是否會被TPU、NPU、VPU……等新處理器取代。答案應該不是。因為，新的處理器只是為了處理新發現的或者未解決的問題，未來的CPU是集成的。與此同時，芯片市場期待更多的競爭和選擇，而不是英語特爾、高通獨大。

迎物聯網時代來臨，以往大家認為摩爾定律最后會走到極限，但未來硅時代是異質性及跨界的整合，還有很多需求未出現。NVIDIA執行官黃仁勛則表示，摩爾定律已經是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經網絡復雜性都在過去2到5年內呈現出爆發性成長。

展望未來，隨著AI、物聯網、VR/AR、5G等技術成熟，將帶動新一波半導體產業的30年榮景，包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產品應用芯片需求不斷增加，以中國在半導體的龐大市場優勢絕對在全球可扮演關鍵的角色。