2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。

　　随着AI技术的发展，从基础算法，底层硬件，工具框架到实际应用场景，目前人工智能已经全面开花。作为人工智能核心的底层硬件AI芯片，也同样经历了多次的起伏和波折。

　　清华大学推出了《 人工智能芯片研究报告 》，报告全面讲解人工智能芯片，系统梳理人工智能芯片的发展现状及趋势，主要包括以下内容：

　　人工智能芯片概念。首先对人工智能芯片相关概念、技术路线以及各自特点进行介绍，接着对国外、国内AI 芯片的发展历程及现状进行梳理。

　　AI 芯片的技术特点及局限性。对AI 芯片的几个技术流派进行介绍。

　　AI 芯片厂商介绍。对AI 芯片领域的国内外代表性厂商进行介绍。

　　AI芯片领域专家介绍。通过AMiner 大数据平台对AMiner 的人工智能芯片人才库进行数据挖掘，统计分析领域内学者分布及迁徙。同时，介绍了目前 AI 芯片领域的国内外代表性研究学者。

　　AI芯片应用领域介绍。AI芯片已经渗透到日常生活的方方面面，本报告主要对智能手机、ADAS、CV、VR、语音交互设备、机器人等方向的应用进行介绍博鱼boyu体育。

　　AI 芯片的发展趋势介绍。人工智能的发展历经波折，如今得益于大数据的供给、深度学习算法的革新以及硬件技术的提升，AI 芯片以不可阻挡的势态飞速发展。AI 芯片的算力提高、功耗降低及更合理的算法实现必然是将来的发展趋势。

　　报告如下

　　文章来源：清华大学 编辑：数据观/方茶云

　　IEEE Spectrum

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