2022中国人工智能芯片行业的挑战与机遇
一、设计软件、制造设备及先进制程等仍不及世界领先水平
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。
二、政策及监督管理体系的建立将更大发挥中国庞大数据集的价值
数据的数量和质量决定了人工智能模型的准确度。目前,大部分资料数据普遍属于不同的机构或部门,如政府部门、金融行业或医疗行业,很难将其整合为一个完全体,对人工智能技术的提升造成了较大阻碍。
在充分认识到数据的重要性后,各地方政府成立大数据管理局,从政府层面将数据有效地利用在安防、政务、法务等领域;同时制定更好的数据管理政策,使数据更好的服务于地方实体经济,有效打破“数据孤岛”。
疫情以来,人们更多地关注在网络上,更多的数据被积累。2021年,领先的互联网公司大数据达到上千PB(计算机存储单位,拍字节),传统行业龙头型企业数据量也达到了PB级,个人产生的数据达到TB级(计算机存储单位,太字节);数据占比方面,2018年,中国占全球数据量的23%,预计2025年将达到27.8%。
三、国际影响力提升吸引人才回流,产学研深度结合推动进一步发展
当前,中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升,国际影响力也在逐年上涨,同时,在大数据、芯片设计及应用落地方面,逐步建立起了优势地位。产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。
未来,产业链结构或将重构,更多的企业、高校、组织或将形成合力,共同推动人工智能及芯片的新发展。
四、完整流畅的生态监管系统助力技术与丰富场景的贴合,加快AI落地
在人工智能芯片领域内有数据与算法企业、其他硬件平台,还有IP和技术提供商。要想赢得市场的信赖,企业就需要协调此三个方面,从而构建完整流畅的生态系统。技术与场景的贴合以及对AI使用的监管,将有助于AI落地,发挥其最大价值。
未来几年,制造业及交通将是AI较大的应用场景。同时,AI也将被广泛应用于发展医疗保健、教育,媒体及金融和客户服务等领域。
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