人工包括训练和推断两个环节。由于训练侧需要大量数据去训练人工神经网络，因此训练主要在云端进行。云端追求高性能，开发成本更大，终端更侧重低成本和低功耗，目前中国
云端芯片方面，寒武纪在2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后，于5月3日正式对外发布了首款云端智能芯片MLU100。7月，百度在AI开发者大会上正式推出了昆仑，基于百度CPU、GPU、FPGA的AI加速器研发。这是中国首款云端全功能AI芯片。
根据市场研究公司CompassIntelligence发布的全球AI芯片排行榜，除了英伟达英特尔等传统芯片公司巨头，寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。
由于灵活性高，在AI算法并未成熟固定的当下，FPGA(现场可编辑门阵列)被认为是一种中间方案，其最大的优点是能够使系统的硬件功能能像软件一样通过编程修改。与GPU、CPU通用芯片相比，性能更高、能耗更低。
深鉴科技开始从赛灵思采购FPGA，将核心算法DPU放到FPGA，然后以模组的方式销售给客户，但FPGA价格相对较贵，而且与专用定制芯片ASIC相比，性能和功耗方面也有不小差距。除了FPGA方案，深鉴科技也在研发AI专用芯片，目前正在流片，该公司一相关负责人对记者表示：“如果在这一段时间点，AI的初创类企业做硬件再选择FPGA，可能就有点滞后了。”
在AI概念普及之后，各方都在寻找商业模式，期待AI技术尽快落地，但目前大部分的AI创业公司处于依靠融资烧钱阶段，AI芯片也被认为是AI技术落地的一种方式，但目前而言，这条路并不容易。
有业内人士认为，AI芯片行业将迎来整合并购时期，也让大家更清楚地看清做芯片的难度。
芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。多位业内人士对记者表示，芯片研发周期非常长，从立项到上市常常要两年左右时间。作为创业企业，特别是从事算法的企业，如果自己独立研发芯片，在时间和资金方面都面临巨大压力，其中最重要的原因是芯片成本高，对错误零容忍。正是因为造芯不易，有AI算法企业选择与芯片公司合作一起服务客户。
Rokid一芯片负责人告诉第一财经记者，双方的合作中，Rokid提架构与性能需求，国芯设计生产芯片并提供底层bsp(板级支持包)，“我们负责输出基于Rokid语音服务的os整体解决方案。”
以FPGA龙头赛灵思收购深鉴科技为例，赛灵思表示，将继续加大对深鉴科技的投入，不断推进公司从云到端应用领域部署机器学习加速的共同目标。该人士指出，深鉴科技掌握的是DPU的算法，但是芯片的链条太长，光有DPU不够，如果仅靠自己，在可见的范围内一直要不断加大芯片设计和研发费用，烧钱非常快。
AI芯片市场是一个巨大的蛋糕，但同时有一个有限的容器，涉足其中的企业将会在技术创新的基础上进行不断的优胜劣汰，这是市场选择的正常现象，一个技术的崛起，就从另一方面代表着会出现泡沫破灭的时候。但经历过成功失败过程，未来将会有一个理性发展的时期，AI芯片领域也将踏入正规。
最近稍稍有点忙，各处跑来跑去，考察了一些企业的产品技术情况，比较普遍的一个现象是：研发人员无一例外
？例如我要设计一款变频空调控制板的电路交流输入电压220V，输入电流4A，使用180°正弦波变频方案，控制板输出功率为1000W，输出相电流为峰值为8A，如何明智的选择电解电容、功率模块，谢谢~
要是被普遍的使用验证过的，尽量少使用冷门、偏门芯片，减少开发风险。b、高性价比原则：在功能、性能、使用率都相近的情况下，尽可能地选择价格相对较好的
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的成功与否，也体现了一个工程师的工作上的能力，这是一项极其复杂且考验规划能力的工作，对于工程师来说是个不小的挑战。
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