2020年人工智能芯片技术与着陆应用研究

在用黑科技，道德规范和冒泡贴上标签之后，编写的AI量足够大，足以读取疲劳，但从AI人工智能芯片和应用程序着陆以及非网络专有研究计划的角度来看，AI行业报告已达到IP，芯片以及模块为人工智能的基本技术层提供核心计算能力支持的AI芯片，涵盖了``2020年''发布的终端和非网络等领域的语音，视觉和边缘计算等应用方向人工智能芯片技术和着陆应用调查”。研究对象主要包括IP，芯片，算法，模块，解决方案，终端，代理等。
其产品业务涵盖当前主流的AI应用，包括视觉，语音，边缘计算等。语音芯片集成AI功能的趋势十分明显，在集成方法和功能定位方面有不同的策略。
就语音芯片架构而言，集成MCU或MCU + DSP分别占65.45％和47.27％。 MCU + DSP + NN架构的应用逐年增加，占32.73％。
专用语音芯片已成为市场的主流。瑞芯微，Allwinner，MTK，杭州国信，百度，运智晟，君正，京晨，潭井，启盈泰伦，庆威智能，神聪智能，火炬等，每个制造商的芯片/模块如何应用？ AI视觉应用程序是云，边缘和终端芯片制造商的常见竞技场，主要是在移动电话，安全监控，智能家居和自动驾驶等场景中。
在视觉系统的主要处理单元中，CPU和GPU具有一定的共生关系，CPU + GPU + NPU已成为经典组合。 FPGA也是一种更流行的解决方案。
在调查中，每个处理器的应用如下。 HiSilicon，Ingenic，Rockchip，Cambrian，Yitu，Zhaoguan，Horizo​​n，Yuntian Lifei，Bitmain，Jianan Zhizhi，Yizhi Electronics，Nvidia，Intel，Xilinx ...下图如何检查座位数？与传统的云解决方案相比，边缘计算可以有效地实现数据的智能本地分析，有效减少数据传输带宽和计算系统延迟，提供超大型网络连接，减轻云计算中心的压力，并保护数据安全和隐私。
安全监控，机器人，工业缺陷检测，自动驾驶，公共交通，消费者行为分析等都是边缘计算的流行方向。 IntelMovidius神经计算棒，Nvidia Jetson，HiSilicon Hi3559，Rockchip RK3399开发板/ RK1808加速棒，NXPEdgeScale，GigaDevice RISC-VGD32V开发板...排名前三的是谁？谁是种子球员？以下图片将很快揭晓。
经过一年的商业探索，您知道过去一年成功部署了多少个AI项目吗？超过一半的公司的项目成功率不到30％，只有3.33％的成功部署率超过91％...人工智能的实施还有很长的路要走。是什么阻碍了AI项目的成功部署？在非同寻常的2020年之后，人工智能实施的趋势和前景如何？