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二、時代賦予AI落地機遇，算力、算法、場景須繼續突破！

那么，項目落地這么難，有哪些是推動AI應用的機遇？可以從今年最突出的兩個背景來看，一個是時代背景，就是新冠疫情；一個是政策背景，就是新基建。

某種程度上來說，疫情在倒逼AI加速落地，人臉識別、智能語音、智能機器人等應用已經迅速落地，并在疫情中發揮出了重大價值。并且受疫情影響，一些傳統行業更加深刻地意識到AI、5G、大數據等技術的重要性，開始加大對于IT基礎架構的投資，這對于AI的發展基礎非常重要。

新基建的拉動作用，可以從三個維度來看：第一個維度是AI基礎層的突破；第二個維度是底層共性技術交融帶來的機會；第三個維度是在傳統和新興產業的落地。這些都離不開算力、算法的持續突破和迭代，以及對場景的更精準的識別。這也反映出，AI走進了更注重實用性的階段。

在針對芯片原廠的這項調研中可以看到，已量產的占比僅為7．2％，有相當一部分處于產品定義、系統開發和原型驗證，以及測試和客戶驗證階段等。根據芯片的開發周期和開發特點可以預估，未來1－3年內，AI芯片將逐漸起量。

三、創新合作加快應用落地

由于算力是AI發展的重要因素，因此AI芯片CPU、GPU、FPGA、DSP、NPU以及新興處理器的發展程度至關重要。而在當前各國科技壁壘不降反增的特殊形勢下，相關領域的國產技術突破和應用成為重中之重。

實際上，一些領先的本土企業已然在相關技術上實現突破，但由于國外技術更先進的思維定勢，以及國外企業的壟斷和知名度，這些企業之間未能達成相互協作和高效溝通，信息不對稱導致了技術領先者不為人知、芯片提供商苦于無技術可用的矛盾現象。

比如技術領先國際水平的IP和芯片定制服務提供商——芯動科技（INNOSILICON），盡管其已經是華為海思、中興通信、瑞芯微、AMD、Microsoft、Amazon、Microchip、Cypress、美光等國內外知名企業的技術提供商，授權和提供服務的高端SOC芯片已過數十億，但由于行業內信息溝通的特殊性，一些產品提供商和芯片設計商仍只知國外企業而不知國產領先技術。

事實上，芯動科技在高性能計算／高帶寬存儲／加密計算／AI云計算／低功耗IoT技術等領域具有比肩國際龍頭的強悍創新力：2018年全球范圍內率先攻克頂級難度的GDDR6高帶寬數據瓶頸，并量產性能領先的加密計算GPU；率先掌握0．35V以下近閾值電壓低功耗計算技術，2020年推出中國標準的INNOLINK Chiplet高性能計算平臺（CPU／GPU／NPU）；即將推出性能比肩NVIDIA／AMD的圖形處理GPU技術。

對產品落地遭遇瓶頸的國內AI企業和芯片設計商來說，芯動科技提供的包括IP、技術、量產、資源等芯片定制一站式服務，而全國產IP也可根據客戶應用場景進行面積、功耗等PPA優化，一步到位交鑰匙快速集成，提供從FPGA到ASIC、從概念的量產的前后端全過程解決方案，加快芯片開發周期。

（相關調研數據來源于“電子發燒友網”）