人工智能（AI）是物联网和工业4.0发展的核心。 特别是当特斯拉（Tesla）推出电动汽车、苹果（Apple）宣布推出新机X时，市场体验到了AI芯片的无限商机。 同时，对人工智能应用接受度更高的国家，其GDP贡献率也会更高。 我国基于自身在半导体和ICT技术方面的现有优势和竞争力，迎合各行业日益增长的需求，开发各种新型应用芯片。 这不仅让台湾在全球半导体竞争力中扮演关键角色，也将为未来30年的台湾经济带来新的繁荣。
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AI芯片包括数据中心（云端）、通讯终端产品（手机）、特定应用产品（自动驾驶汽车、头戴式AR/VR、无人机、机器人……）三大市场。 目前机器学习多采用GPU图像处理，尤其是该领域的佼佼者。 但也有业内人士认为GPU处理效率不够快，针对很多具体新产品的不同需求，推出了NPU、VPU、TPU、NVPU……等。 目前尚不清楚哪种架构芯片将赢得这场 AI 战争。 但（手机）终端市场对AI芯片的功耗、尺寸、价格等要求极为严苛，比云数据芯片难度更大。 为了抢占未来人工智能应用市场的商机，微软、苹果等科技巨头正试图构建人工智能平台生态模式，吞噬整个产业链。
目前来看，未来人工智能发展有八个新趋势
趋势一：人工智能在各行业垂直领域的应用潜力巨大
人工智能市场在零售、交通和自动化、制造和农业等各个行业垂直领域具有巨大潜力。 推动市场发展的主要因素是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用越来越多，尤其是为了改善对终端消费者的服务。
当然，人工智能市场的增长也受到IT基础设施完善、智能手机和智能穿戴设备普及的影响。 其中，自然语言处理（NLP）应用市场占据了AI市场的很大一部分。 随着自然语言处理技术的不断完善，推动消费服务的增长，还有汽车信息娱乐系统、人工智能机器人、人工智能智能手机等领域。
趋势二：AI引入医疗健康行业保持高速增长
由于大数据和人工智能在医疗行业的广泛应用，可以准确改善疾病诊断、医患之间的人为失衡、降低医疗成本、促进跨行业合作。 此外，人工智能还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询、推广和销售开发等领域。 2016年至2022年，人工智能引入医疗保健行业将保持高速增长，预计将从2016年的6.671亿美元增至2022年的79.888亿美元，复合年增长率为52.68%。
趋势三：AI取代屏幕成为新的UI/UX界面
过去，从PC到手机时代，用户界面都是通过屏幕或键盘进行交互。 随着智能音箱（Smart）、虚拟/增强现实（VR/AR）和自动驾驶汽车系统逐渐进入人类生活环境，人们无需屏幕即可轻松与计算系统进行交流。 . 这意味着人工智能通过自然语言处理和机器学习，让技术更直观、更容易控制，未来将在用户界面和用户体验中取代屏幕。 人工智能除了在企业后端发挥重要作用外，还可以在技术接口方面承担更复杂的角色。 例如：使用视觉图形的自动驾驶汽车，通过人工神经网络进行实时翻译楼宇自控系统前景发展趋势，也就是人工智能让界面更简单、更智能，从而为未来的交互树立了高标准。
趋势四：未来手机芯片必须内置AI计算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度还不够快，无法进行大量的图像计算，所以未来的手机芯片肯定会内置AI计算核心。 就像，苹果将3D传感技术推向市场后，阵营智能手机也将跟进，明年（2017年）推出3D传感相关应用。
趋势五：AI芯片的关键在于软硬件的成功融合
AI芯片的核心是半导体和算法。 AI硬件主要要求运算速度更快、功耗更低，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，必须与深度学习算法相结合，而能否成功结合的关键在于先进的封装技术。 一般来说，GPU 比 FPGA 速度更快，而 FPGA 在功率效率方面优于 GPU，因此 AI 硬件的选择取决于产品供应商的需求。 比如苹果的Face ID人脸识别就是3D深度感应芯片加上神经引擎计算功能，集成了多达8个组件进行分析，分别是红外镜头、泛光传感器、距离传感器、环境光传感器、前置摄像头、点投影仪、扬声器和麦克风。 苹果强调，用户的生物识别数据，包括：指纹或面部识别，都以加密形式存储在内部，因此不容易被盗。
趋势六：AI自主学习是终极目标
AI“大脑”的变聪明是分阶段的，从机器学习到深度学习，再到自主学习。 目前还处于机器学习和深度学习阶段。 要实现自主学习，需要解决四个关键问题。 首先，是为自主机器打造一个AI平台； 还需要提供一个虚拟环境，让自主机器自主学习，这必须符合物理定律，冲击、压力、效果必须与现实世界相同； 然后将AI的“大脑”装入自主机器的框架内，最终构建虚拟世界入口（VR）。目前，自主机器处理器的推出正在为自主机器的商业化和普及做准备。
趋势七：最完美的架构是结合CPU和GPU（或其他处理器）
未来会有很多专业领域需要超强性能的处理器，但CPU是各种设备通用的，可以应用在任何场景。 因此，最完美的架构是将CPU和GPU（或其他处理器）结合起来。 例如，CUDA 计算架构的引入，将专用功能 ASIC 与通用编程模型相结合，使开发人员能够实现多种算法。
趋势八：AR成为AI的眼睛，两者相辅相成，缺一不可
未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI。 AR可以比作AI的眼睛。 为机器人学习而创造的虚拟世界本身就是虚拟现实。 此外，如果人们想进入虚拟环境来训练机器人，还需要更多其他技术。
结语
至于CPU会不会被TPU、NPU、VPU等新型处理器取代，答案应该不会。 因为新兴的处理器只是为了处理新发现的或未解决的问题，未来趋向于集成CPU。 同时，芯片市场有望有更多的竞争和选择，而不是英特尔和高通。
迎接物联网时代的到来，过去大家都认为摩尔定律终将达到极限，但未来的硅一代是异构、跨行业融合，还有很多需求尚未出现. CEO黄仁勋表示，摩尔定律是旧时代的定律，GPU的计算速度和神经网络的复杂度在过去2到5年都呈现爆发式增长。
展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术的成熟，将带动半导体行业新一波30年繁荣，包括四大芯片：内存、中央处理器单元、通信和传感器。 各种新产品对芯片的需求不断增加，台湾在半导体方面的竞争力绝对可以在全球发挥关键作用。
3月10日，无锡市锡山区委、区政府召开全区数字经济发展大会。 从数字企业集聚、科研机构引进、人才梯队建设到信息网络基础设施建设、数字金融支持、产业数字化、数字产业化、城市数字化发力，积极打造西山数字经济生态圈。
数字经济正成为西山创新驱动的强劲动能。 2021年，全区数字经济核心产业实现营业收入443.9亿元，同比增长27.7%。 省级示范智能车间、市级智能车间数量居无锡首位。 建成255个车联网点和295.4公里公共试验道路，建成国家级车联网先导区核心区和“双智”试点城市核心区。 打造“1+1+3+N”新型智慧城市总体格局锡山区数据链楼宇自控，在无锡率先建设现代区域治理指挥中心。
数字经济的发展从中央到地方都制定了路线图。 西山快速响应、找准方向，出台了《西山区促进数字经济和数字化转型加快发展实施方案》、《西山区促进制造业智能化转型、数字化转型、绿色提升三年行动计划（2022-2024年）》 )》和《西山区推进制造业智能化转型、数字化转型、绿色提升2022年工作要点》等政策文件，明确了全区数字经济发展的“建设方案”。主要目标：通过到2024年，智能制造对标累计达到800个，绿色制造对标累计达到20个，全区单位工业增加值能耗降低16%，各级工业全覆盖。管理、重点用能单位和“两高”企业绿色诊断，首批省级智能制造试验区。
“从小作坊到世界级智能工厂，莆田铁心致力于做企业数字化转型的使能者。公司在国内建成变压器叠片铁芯成套设备和全自动智能制造工厂，引领引领行业发展方向，成为全国“二化合一”示范推进深度融合的典型代表，未来将继续聚焦工业企业转型升级，推动高质量发展” 无锡普天铁心有限公司总经理梁林秋说。
据悉，过去一年，西山区一大批企业积极投身数字产业发展，大力推进智能化转型、数字化转型、绿色提升。 其中4家入选中国大数据企业50强，工信部新一代信息技术与制造业融合。 试点示范、工信部大数据产业发展试点示范、工信部车联网身份认证与安全信任试点示范，8家企业被评为省级智能制造示范车间，2家企业被评为省级智能制造龙头服务机构，2家企业被评为省级智能制造龙头服务机构省智能制造龙头服务机构 省工业互联网标杆工厂，1家企业获评省重点工业互联网平台，3家企业获评省绿色工厂。
西山区委书记周文东强调，全区要以更宽的视野、更高的追求、更实的举措，加快将西山建设成为具有强大影响力和影响力的“一流数字强区”。长三角地区示范。 为践行“三大光荣使命”，谱写西山“强富美高”现代化建设新篇章，我们将以实际行动迎接二十大胜利中国共产党。 （马小康）