近幾年來，在國家大戰略和技術雙重驅動下，智慧社區、智能交通、平安城市等智慧城市細分項目建設進行得如火如荼，而無論是城市級解決方案還是行業解決方案，其系統平臺都需要承載、接收處理、反饋龐大的信息數據量，而AI芯片作為計算力的硬件基礎，在智慧城市建設中的重要性不言而喻，2019年及至未來，AI芯片無疑將與智慧城市深度捆綁共發展。

AI芯片是城市發展“發動機”

智慧城市是一個體系相當龐大且復雜的重大工程，包括智慧城市＋AI芯片、智慧城市＋安防、智慧城市＋金融、智慧城市＋醫療等等行業主題，因此，智慧城市建設僅靠政府力量遠遠不夠，需要眾多企業共同參與建設。近年來，行業大佬、互聯網大公司和科技巨頭陸續下海，從AI城市大腦切入布局智慧城市項目，如阿里巴巴的ET城市大腦、百度的AI CITY、騰訊的數字城市、科大訊飛的訊飛超腦、浪潮的城市智慧大腦、華為的智慧城市神經系統以及安防領域的海康威視的AI Cloud、大華的HOC城市之心等。

前段時間，比特大陸與福州市簽署“城市大腦”合作備忘錄，以AI芯片助力福州市智慧城市建設，比特大陸董事長詹克團表示，比特大陸的愿景是為人工智能時代提供高性能、低功耗的算力基礎，這也是智慧城市、“城市大腦”的核心。比特大陸此舉動意味著，AI芯片廠商正在嘗試從幕后走向幕前，試圖以第一梯隊陣營角色入局智慧城市建設，同時，這也說明產業發展正在往上游的芯片、算法領域深拓。

AI有軟件和硬件之分，如果說，AI軟件在于搭建平臺，那么AI硬件的核心正是AI芯片。AI芯片是運算力的承載者，主要是應用在前端側邊緣計算和后端側云計算。其中，云計算概念和應用出現較早，大家也較為熟識，主要是為企業應用提供靈活部署、可擴展且高效的方式來處理和存儲數據。

但是，隨物聯網設備數量的迅猛增長以及應用場景的不斷拓展，僅靠云計算很難充分發揮物聯網項目的價值，特別是在實時分析、監控和管理方面，而且智能終端需求差異較大，無法在云端完成推理環節，這便需要有嵌入到設備內部的端AI芯片，讓設備不需要聯網就能具備AI能力。也就是說，需要在IoT終端（包括監控攝像機）以及傳感器側實現AI計算，這就是所謂的邊緣計算。簡而言之，邊緣計算就是將后端計算能力轉移一部分到前端完成，如此以來，不但提升前端分析與處理效率，而且減少整個系統網絡傳輸和運營成本，可謂一舉兩得。

總之，AI芯片是智慧城市發展的“發動機”，是多個垂直AI硬件領域的不可或缺的一環，更是AI場景落地終端的最好載體，可以說，無AI芯片，智慧城市各項應用將無法智能運行。具體而言，在智慧城市應用中，物聯網設備前端（智能終端）感知和采集的數據主要包括語音、圖像、視頻、文字等巨量多維數據，通過AI城市大腦平臺將這些散布在城市各個場景的數據連接起來，并以邊緣計算和云計算相結合的手段對海量多維數據進行分析、整合、存儲及反饋，完成主動對城市進行全域的即時分析、指揮、調動、管理，有效調配公共資源，從而達到對城市的精準分析、整體研判、協同指揮，實現城市運行、行政管理和公共服務智能化，最終達到城市智能化治理。

城市發展促進AI芯片創新研發

AI芯片結合算法、大數據、物聯網等技術的驅動下，以及國內政策紅利進一步釋放和資金的大量投入，智慧城市產業迎來新的發展。根據中投顧問產業研究中心數據顯示，2018年我國智慧城市市場規模將達7．9萬億元，到2022年市場規模將達25萬億元。而整個智慧城市產業鏈都將是投資熱點，AI芯片作為最底層硬件技術環節，是人工智能產業中的重中之重，必然成為最熱門的投資領域，同時，這意味著城市的智能化進程反過來促進AI芯片研發的創新和需求。

一直以來，AI芯片一直被國外英特爾、英偉達、AMD、高通等巨頭公司占據，但隨我國智慧城市產業發展需求以及中興被美國下發7年禁令事件，AI芯片產業在國內掀起了熱潮。阿里、百度和騰訊等互聯網大公司懷著愛國情懷，開始自主研發AI芯片，同時， AI芯片初創公司也不斷涌現，資本越加青睞AI芯片企業。現在已經有數十家AI獨角獸在角逐人工智能芯片市場，國內AI芯片廠商有專注于機器視覺的寒武紀、地平線、深鑒科技、云天勵飛，比特大陸以及聚焦AI語音芯片的云知聲、科大訊飛等。

在此趨勢下，AI芯片產業發展規模逐漸擴大，據知名市場調研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能（AI）芯片市場規模將達到108億美元，復合年均增長率達到53．6％。AI芯片很可能是芯片界的一次變革。

業界皆知，巨頭早已將云端市場AI芯片瓜分殆盡，而終端側AI芯片成為AI初創企業僅有的生存空間，而終端側多樣化且細分化的場景應用需求決定了推理環節必須在前端完成。因此，邊緣端應用于推理的AI芯片或將是新創企業最大的突破口，當前這部分市場規模不大，但其市場增長空間不容小覷，最終或將超過訓練市場的總收入。

一直以來，芯片性能每年以50％的速度提升，但是，隨著摩爾定律逐漸失效，半導體工藝的限制使芯片性能提升越來越有限。在此背景下，芯片性能則將主要依靠計算架構創新來驅動，芯片架構創新研發必然成為各大芯片廠商的必爭之地。而傳統的AI芯片通用方案架構由于在高實時性、高智能化場景中的算力有限，而且功耗成本較大，在某些人工智能應用場景，定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。

另外，AI芯片不僅僅是上游技術的集體狂歡，更應是結合具體智慧城市各細分行業應用，最大化發揮AI芯片的產品化和工程化的價值。隨著人工智能技術的快速推進，智慧城市產業需求也在不斷發生變化，例如在不同的應用領域和不同的位置，無論是前端還是數據中心實際應用場景都存在很大的差異，而且，人工智能芯片的應用場景細分市場越來越多，很明顯，來自語音、圖像、視頻的巨量多維數據僅靠單一通用芯片很難處理解決，因此，專用的多模態 AI 芯片或將在未來人工智能應用場景中一展宏圖。