当前人工智能芯片架构百花齐放，云端虽然仍以 GPU为主，芯片市场仍以英伟达为主导，但边缘和端端智能芯片的竞争更加激烈，尤其是端端端出现了面向不同场景的芯片架构。

终端应用的多样化催生了大量的创新探索，传统的芯片企业和终端企业处于领先地位深圳市人工智能行业协会。

端边智能芯片热点：汽车电子和消费电子

在此期间，汽车电子和嵌入式消费电子是智能芯片创新的热点。

在这些公司中，英伟达和英特尔在汽车智能芯片领域一直处于领先地位，这两家公司都是围绕着自动驾驶 SoC Orin芯片，与理想汽车、奔驰等车厂展开合作；吉利概念车将搭载英特尔的EyeQ5芯片；像恩智浦、瑞萨和东芝这样的成熟汽车电子供应商；像黑芝麻、地平线机器人这样的创业公司，以及像特斯拉这样的汽车制造商都在积极研发自动驾驶芯片，试图与英特尔和英特尔这两大巨头争夺市场份额。

与此相反，消费电子市场的终端嵌入软、硬件成本和供应链准入门槛都很低，许多初创公司加入到不同细分领域的市场竞争中深圳市人工智能行业协会。

神经网络加快了智能手机芯片市场的发展，目前仍以高通等传统移动芯片企业为主，而新兴企业主要集中在视觉和语音处理领域，包括异构智能 NovuMind, Syntiant等。

软件工具：从基本计算转向场景计算

以智能计算芯片为核心的软件工具开始从基本计算转向场景计算。

早些时候，以英伟达为代表的芯片企业一直在构建以 CUDA编程模型为核心的多层次软件工具，如高性能算子库、通信算法、推理加速引擎。

目前，随着智能技术不断渗透到传统行业，智能芯片龙头企业开始构建基于差异化场景的软硬一体化平台，实现底层芯片、编程框架、行业算法库、细分场景研发平台等全方位的高效整合，力图培育多元化行业场景的计算生态，抢占细分市场。

举例来说，在2020年，英伟达围绕机器人和自动驾驶场景，构建了 Jarvis对话系统、 ISAAC机器人等软硬一体的计算平台，宝马公司利用英伟达的 ISSAC机器人平台、 Jetson AGX Xavier芯片平台和 EGX边缘计算机，开发了包括导航、操纵等在内的五种机器人，并利用深度神经网络实现了感知环境、探测对象、自动导航等功能来改进物流工作流程深圳市人工智能行业协会。

云端，端，端成为算力供给的主要形式

多元算力供给模式初见成效。当前，云、边、端构成算力供给的主要形式。

提供方式主要有云智能服务、公共智能超算中心和自建数据中心三种类型的提供方式：

以云智能服务模式为基础，亚马逊、阿里云等云计算企业将 人工智能算力资源和技术服务销售给中小企业和个人，是目前最主流的供应模式；

在上海、深圳、重庆等地，公共智能超算中心逐渐兴起，并开始投入使用，这些中心目前主要由政府主导建设，为本地企业、科研机构和高校提供人工智能技术支持和应用创新，缓解地方企业和机构算力资源不足、成本高昂等问题，促进区域人工智能产业发展；

谷歌、脸书等头部企业都在通过自己建立专有的智能计算集群来提高自己的业务运行性能，一些企业根据自己的业务特点来研发人工智能专用芯片，试图大大降低计算成本。

同时，边缘和端面的计算模式也成为研究热点。

以英特尔、英伟达为代表的硬件芯片企业加大边缘智能专用加速产品的布局，为工业、交通等云边协同场景提供解决方案；

冷武纪、地平线、云知声等企业聚焦于视觉、语音等智能任务的端侧芯片研发，在无人机、可穿戴设备、智能摄像机等智能终端上已显示出大规模应用态势深圳市人工智能行业协会。