2020年第三届AI大会活动报道——半导体IP、芯片方案和生态创新加速AI落地

在AI的应用现状方面，各家公司产品主要涉及到的AI技术有语音识别、机器学习平台、深度学习、图像识别、AI硬件优化等。产品在消费电子、智能家居、机器人领域的应用占多数。张慧娟谈到，近两年，AI在智能车载、智能安防、智能医疗、智慧教育等领域的应用也非常被看好，另外，因为技术难度大，只有极少数公司能够做到，所以在云端训练、远端推理领域的应用占较少。

AI企业投入项目之后，存在很大的风险。根据调研，只有3% 的行业人士表示，参与项目之后，部署成功的概率能达到91%以上，而34% 的人士表示，成功概率在30%以下。在谈到项目失败的原因时，有60.4%的人士表示是产品应用市场与预期出现偏差，39.6%的人士表示是项目技术规格无法实现，35.6%的人士表示是配合不畅导致周期无法满足，还有23.5%的人士表示是项目资金出现问题。虽然多数AI企业2019年的出货量同比增长放缓，整个行业的融资热情也有所降温。但从今年疫情期间，AI技术的加速落地，我们可以看到，AI产业还有很多的应用场景有待挖掘，也存在非常多的变局和机遇。

另外新基建也将给AI落地带来较大的拉动作用，不过AI企业还需要在算力、算法、产品形态与场景的精准匹配、安全、平台化服务能力及数据的获取/治理、软件平台各个方面优化提升和突破。

此外，新思ARC EV处理器IP可使用标量、矢量、NN引擎完成人工智能处理，LPDDR IP提供低功耗、低成本的存储方案，HBM2 IP提供高带宽和高能源效率的方案，以低功耗和低延迟实现内存的吞吐量要求等。通过边缘计算和5G的新应用及服务预计将出现强劲增长。DesignWareIP正在解决所需的关键延迟、可靠性和性能改进。

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