中興風波過去已經有一段時間了，此次的事件在國內引起軒然大波，絕大多數企業家和國人都前所未有地感受到了“中國缺芯”之痛。這也讓中國在通訊技術上的困境浮出水面。同時也加大了國內研發AI芯片的重視程度，一方面國際市場的芯片之爭又再次激烈起來，尤其是人工智慧技術的快速發展，AI硬件產品也要快速匹配技術的進步。
根據DigiTimes的研究，人工智慧技術將在今年第四季度內滲透至少30％的智能手機空間。該公司還指出，使用單獨的處理器進行人工智慧功能的基于硬件的解決方案正逐漸變得比許多智能手機中仍然可見的更有限的軟件解決方案更受歡迎。研究指出，為神經網絡制造的專業神經處理單元在不久的將來會越來越受歡迎。據報道，這得益于對基于人工智慧的服務的高需求，如圖像識別，語音處理和面部識別。
特斯拉計劃在2019年發布自己的定制AI芯片
馬斯克宣布，特斯拉的新定制AI芯片距離安裝在新車上還有六個月的時間。該首席執行官表示，該芯片去年12月被確認為正在開發中，將提供其車輛自動駕駛性能“增加500％和2000％之間”。已經支付完全自動駕駛費用的現有特斯拉車主將免費為Autopilot提供此“硬件3”更新。
據報道，特斯拉的車載軟件v9已經通過統一的攝像頭網絡為其神經網絡帶來了重大改進，該網絡可以更加無縫地集成汽車的所有八個攝像頭。 馬斯克表示，此軟件更新的功能大約增加了400％。
高通發布驍龍855芯片，2019年載入安卓手機
高通公司的人工智慧性能與855芯片相比增加了兩倍，至少在紙面上是如此。高通公司表示，與845上的AI引擎相比，855的四代多核AI引擎的AI性能提高了三倍。更強大的AI引擎應該改進一切，從高級相機功能（如對象和場景檢測或處理肖像模式照片的景深）到使數字助理更具響應性等等。改進的AI引擎還將改善增強和混合現實體驗，進一步模糊真實和數字之間的界限。
高級Qualcomm Snapdragon 移動平臺具有廣泛的異構計算功能，可以在設備上運行經過訓練的神經網絡，而無需連接到云。 用于人工智慧（AI）的Qualcomm 神經處理SDK旨在幫助開發人員在Snapdragon移動平臺上運行一個或多個在Caffe / Caffe2，ONNX或TensorFlow中訓練的神經網絡模型，無論是CPU，GPU還是DSP。
亞馬遜的AI芯片將于2019年下半年推出
亞馬遜網絡服務（AWS）周三在拉斯維加斯舉行的Re：Invent用戶大會上宣布，Inferentia芯片將于2019年底推出。據稱該芯片能夠為人工智慧研究人員提供“低成本的高性能”。
“AWS Inferentia是一種機器學習推理芯片，旨在以低成本提供高性能.AWS Inferentia將支持TensorFlow，Apache MXNet和PyTorch深度學習框架，以及使用ONNX格式的模型，”據亞馬遜稱。早些時候，零售巨頭的云計算子公司對其SageMaker機器學習工具進行了改進。
英特爾：我們的第一款AI ASIC芯片將于2019年推出
盡管英特爾在2016年收購了神經網絡硬件公司Nervana Systems Inc.，但研發的輪子卻非常緩慢。 英特爾宣布，該公司計劃在2019年推出首款商用神經網絡處理器（NNP）。
英特爾在今年上半年的會議上，宣布推出一系列機器學習軟件工具并暗示自己的新芯片，包括其首款商用AI ASIC，即NNP-L1000，代號為Spring Crest，將于2019年推出。
谷歌TPU第三代，AI芯片Edge TPU直指物聯網
TPU是由Google開發的用于神經網絡機器學習的尚未商用的AI加速器芯片。 谷歌在其AlphaGo、谷歌街景文本處理、谷歌搜索結果中使用了TPU，并且每天在Google照片中處理超過1億張照片。 TPU不是GPU或CPU的替代品; 它們用于高容量計算（例如一次分類數百萬張照片）。
而且，谷歌月前還為企業應用設計了一款名為Edge TPU的AI芯片，而且Edge TPU可作為客戶的開發套件提供。Edge TPU旨在執行機器學習算法訓練的任務。 例如，它將能夠識別圖片中的對象。最初的TPU專注于訓練，但新的Edge TPU將負責執行任務。
三星的下一代Exynos 9820芯片將在明年植入專用的AI功能到手機
三星不久前給我們預覽了Exynos處理器芯片，該芯片將在未來12個月內為其旗艦手機供電。 Exynos 9820帶來了專用的AI引擎，更快的連接速度，比其前代產品提升了15-20％。
與華為，蘋果等公司的最新芯片一樣，NPU意味著可以在手機上進行更多的AI處理，而無需將數據發送到云端進行處理。 想象圖像識別，語音識別，增強現實等等 - NPU幫助主處理器執行AI任務就像圖形處理單元（GPU）一樣幫助主處理器顯示圖形。
阿里巴巴也計劃2019年推出自己的AI芯片
阿里巴巴在今年9月份的某會議上表示，將成立一家專門的芯片子公司，旨在開發定制的人工智慧芯片和嵌入式處理器，以進一步支持這家科技巨頭龐大的云計算和物聯網業務。新的AI芯片被稱為AliNPU，有可能支持自動駕駛，智能城市和智能物流中使用的技術，計劃在2019年下半年推出。阿里巴巴首席技術官張建鋒表示，該公司已經開始開發了自己的量子處理器，并希望在兩到三年內推出真正的量子芯片。
原生的人工智慧技術很快就會從新穎性轉變為必要性，因為大型玩家可以通過用戶可以在日常生活中利用的有用人工智慧功能引領潮流。 例如，Apple在iOS 12中為精選手機推出了一項新功能，允許用戶測量它們周圍的東西，甚至是在某些情況下已經拍攝過的照片，而無需任何其他應用。
當然，這種引領潮流的舉措幾乎肯定會在不久的將來被Android OEM所模仿。 與此同時，高通及其同時代人一直在智能手機中使用機載機器學習和其他人工智慧工具來為系統和用戶體驗提供小優化，同時在圖像處理和自然語言處理領域提供基于AI的應用程序。
根據DigiTimes的研究，人工智慧技術將在今年第四季度內滲透至少30％的智能手機空間。該公司還指出，使用單獨的處理器進行人工智慧功能的基于硬件的解決方案正逐漸變得比許多智能手機中仍然可見的更有限的軟件解決方案更受歡迎。研究指出，為神經網絡制造的專業神經處理單元在不久的將來會越來越受歡迎。據報道，這得益于對基于人工智慧的服務的高需求，如圖像識別，語音處理和面部識別。
特斯拉計劃在2019年發布自己的定制AI芯片
馬斯克宣布，特斯拉的新定制AI芯片距離安裝在新車上還有六個月的時間。該首席執行官表示，該芯片去年12月被確認為正在開發中，將提供其車輛自動駕駛性能“增加500％和2000％之間”。已經支付完全自動駕駛費用的現有特斯拉車主將免費為Autopilot提供此“硬件3”更新。
據報道，特斯拉的車載軟件v9已經通過統一的攝像頭網絡為其神經網絡帶來了重大改進，該網絡可以更加無縫地集成汽車的所有八個攝像頭。 馬斯克表示，此軟件更新的功能大約增加了400％。
高通發布驍龍855芯片，2019年載入安卓手機
高通公司的人工智慧性能與855芯片相比增加了兩倍，至少在紙面上是如此。高通公司表示，與845上的AI引擎相比，855的四代多核AI引擎的AI性能提高了三倍。更強大的AI引擎應該改進一切，從高級相機功能（如對象和場景檢測或處理肖像模式照片的景深）到使數字助理更具響應性等等。改進的AI引擎還將改善增強和混合現實體驗，進一步模糊真實和數字之間的界限。
高級Qualcomm Snapdragon 移動平臺具有廣泛的異構計算功能，可以在設備上運行經過訓練的神經網絡，而無需連接到云。 用于人工智慧（AI）的Qualcomm 神經處理SDK旨在幫助開發人員在Snapdragon移動平臺上運行一個或多個在Caffe / Caffe2，ONNX或TensorFlow中訓練的神經網絡模型，無論是CPU，GPU還是DSP。
亞馬遜的AI芯片將于2019年下半年推出
亞馬遜網絡服務（AWS）周三在拉斯維加斯舉行的Re：Invent用戶大會上宣布，Inferentia芯片將于2019年底推出。據稱該芯片能夠為人工智慧研究人員提供“低成本的高性能”。
“AWS Inferentia是一種機器學習推理芯片，旨在以低成本提供高性能.AWS Inferentia將支持TensorFlow，Apache MXNet和PyTorch深度學習框架，以及使用ONNX格式的模型，”據亞馬遜稱。早些時候，零售巨頭的云計算子公司對其SageMaker機器學習工具進行了改進。
英特爾：我們的第一款AI ASIC芯片將于2019年推出
盡管英特爾在2016年收購了神經網絡硬件公司Nervana Systems Inc.，但研發的輪子卻非常緩慢。 英特爾宣布，該公司計劃在2019年推出首款商用神經網絡處理器（NNP）。
英特爾在今年上半年的會議上，宣布推出一系列機器學習軟件工具并暗示自己的新芯片，包括其首款商用AI ASIC，即NNP-L1000，代號為Spring Crest，將于2019年推出。
谷歌TPU第三代，AI芯片Edge TPU直指物聯網
TPU是由Google開發的用于神經網絡機器學習的尚未商用的AI加速器芯片。 谷歌在其AlphaGo、谷歌街景文本處理、谷歌搜索結果中使用了TPU，并且每天在Google照片中處理超過1億張照片。 TPU不是GPU或CPU的替代品; 它們用于高容量計算（例如一次分類數百萬張照片）。
而且，谷歌月前還為企業應用設計了一款名為Edge TPU的AI芯片，而且Edge TPU可作為客戶的開發套件提供。Edge TPU旨在執行機器學習算法訓練的任務。 例如，它將能夠識別圖片中的對象。最初的TPU專注于訓練，但新的Edge TPU將負責執行任務。
三星的下一代Exynos 9820芯片將在明年植入專用的AI功能到手機
三星不久前給我們預覽了Exynos處理器芯片，該芯片將在未來12個月內為其旗艦手機供電。 Exynos 9820帶來了專用的AI引擎，更快的連接速度，比其前代產品提升了15-20％。
與華為，蘋果等公司的最新芯片一樣，NPU意味著可以在手機上進行更多的AI處理，而無需將數據發送到云端進行處理。 想象圖像識別，語音識別，增強現實等等 - NPU幫助主處理器執行AI任務就像圖形處理單元（GPU）一樣幫助主處理器顯示圖形。
阿里巴巴也計劃2019年推出自己的AI芯片
阿里巴巴在今年9月份的某會議上表示，將成立一家專門的芯片子公司，旨在開發定制的人工智慧芯片和嵌入式處理器，以進一步支持這家科技巨頭龐大的云計算和物聯網業務。新的AI芯片被稱為AliNPU，有可能支持自動駕駛，智能城市和智能物流中使用的技術，計劃在2019年下半年推出。阿里巴巴首席技術官張建鋒表示，該公司已經開始開發了自己的量子處理器，并希望在兩到三年內推出真正的量子芯片。
原生的人工智慧技術很快就會從新穎性轉變為必要性，因為大型玩家可以通過用戶可以在日常生活中利用的有用人工智慧功能引領潮流。 例如，Apple在iOS 12中為精選手機推出了一項新功能，允許用戶測量它們周圍的東西，甚至是在某些情況下已經拍攝過的照片，而無需任何其他應用。
當然，這種引領潮流的舉措幾乎肯定會在不久的將來被Android OEM所模仿。 與此同時，高通及其同時代人一直在智能手機中使用機載機器學習和其他人工智慧工具來為系統和用戶體驗提供小優化，同時在圖像處理和自然語言處理領域提供基于AI的應用程序。
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