针对人工智能产业链，主要有三个核心：基础技术、人工智能技术及人工智能应用，本文将从主要从这三个方面进行梳理。
在基础技术方面，大数据管理和云计算技术得到广泛的运用，为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，是一切人工智能应用得以实现的大前提；人工智能技术，目前主要聚焦在人机交互、计算机视觉、深度学习领域；人工智能应用聚焦在智能医疗、机器人、智能家居、汽车电子等领域，当前正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。下面将对人工智能技术，即芯片厂商与人工智能应用领域进行重点梳理。
人工智能厂商芯片
NVIDIA：凭借具备识别、标记功能的图像处理器，在人工智能还未全面兴起之前，英伟达就先一步掌控了这一时机。在2016年，英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片，像4月份发布的一款可执行深度学习神经网络任务的Tesla P100 GPU，又比如9月份发布的基于Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40，其中，Pascal架构能助推深度学习加速65倍。
arm：全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构，其中，超过95%的智能手机运用了ARM的处理器，在智能硬件和物联网高速发展的如今，ARM有着绝对的地位。
英特尔：随着人工智能在金融行业的发展势头继续增长，英特尔将为金融业提供软硬件的支持。在收购创业公司Nervana后，英特尔将在晚些时候发布名为Lake Crest的最新专用集成电路（ASIC）。这款处理器是专为深度学习设计而优化——深度学习是受到人脑神经网络启发的技术，是人工智能的核心。英特尔计划把Nervana技术与其至强处理器集成到一个名为Knights Crest的项目中。到2020年，其性能预计提高100倍。
IBM：TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的最新成果。这种芯片把数字处理器当作神经元，把内存作为突触，跟传统冯诺依曼结构不一样，它的内存、CPU和通信部件是完全集成在一起。
谷歌：谷歌的人工智能相关芯片就是TPU。也就是Tensor Processing Unit。TPU是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度，减少实现每个计算操作所需的晶体管数量，从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高，这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行的更快，进而更快的让用户得到更智能的结果。
微软：微软蛰伏六年，打造出了一个迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。这个FPGA 目前已支持微软Bing，未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法，在执行这个人工智能的几个命令时，速度比普通芯片快上几个数量级。
高通：高通与商汤科技合作，围绕移动终端和物联网（IoT）领域产品，在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域。换言之，高通的骁龙芯片在顶级和高端定位的产品上，将出现来自商汤的算法，进一步优化体验，带给客户更全面、细致的使用提升。
联发科：联发科积极布局人工智慧（AI）市场，不仅新一代的Helio P系列处理器将支援AI及电脑视觉（Computer vision）外，看好智慧语音商机，未来也将从AI Vision、AI Voice切入，推出支援AI的智慧家庭相关晶片。未来联发科不只是著重发展行动业务，也将持续投资AI、5G、NB-IoT、802.11ax与车用电子等五大关键技术，以领先市场与产品差异化为目标。
苹果：苹果公司最早在 2011年推出语音助手 Siri时，就开始了人工智能的尝试，但在那以后它在人工智能领域一直鲜有大动作，但是最近，根据彭博社的报道，这家电子消费品巨头也要像 Google和高通一样开发专业的人工智能芯片了。
华为： 在手机科技圈中苹果、华为、三星无疑是最好的风向标，而2017年华为借人工智能超车，发布首款具备人工智能能力的芯片麒麟970、发布全球首款搭载人工智能芯片的智慧手机Mate 10，与此同时，华为也通过长期构建的智慧终端云服务布局，构成了完整的“芯-端-云”生态，成为了名副其实的智慧时代破局者。
Xilinx：Xilinx是全球最大的FPGA厂商，其产品在通信市场占据近50%的市场份额，是无线市场半导体器件和有线市场里的霸主。收购Auviz Systems后，Xilinx可利用后者在数据中心和卷积神经网络领域的技术优势，让FPGA在人工智能领域中大显身手。
中星微：中星微率先推出了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片“星光智能一号”，这也是全球首枚具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片。该芯片采用了“数据驱动”并行计算的架构，单颗NPU（28nm）能耗仅为400mW，极大地提升了计算能力与功耗的比例，可以广泛应用于智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。
深鉴科技：人工智能现在是最热门的技术，已经估值10亿美元的深鉴科技在2016年的Hot Chip大会上推出了一个卷积神经网络（CNN）加速器，命名为Aristotle，它是基于Xilinx Zynq All Programmable SoC器件实现的。
寒武纪科技：寒武纪科技有“全球AI芯片界首个独角兽”之称，寒武纪科技便源自中科院计算所——中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，被誉为“中国计算机事业的摇篮”，曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU，为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才，创办了联想、曙光等一批高技术企业，中科院计算所也是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。
景嘉微：景嘉微拥有国内首款自主研发的GPU芯片JM5400，专用于公司的图形显控领域。JM5400为代表的图形芯片打破外国芯片在我国军用GPU领域的垄断，率先实现军用GPU国产化。公司的GPUJM5400主要替代AMD的GPUM9，两者在性能上的比较如下。相比而言，公司的JM5400具有功耗低，性能优的优势。
地平线机器人：地平线的商业模式不是卖芯片，而是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，提供给下游产品厂商。地平线的解决方案可以深度整合多种嵌入式计算平台，包括ARM、CPU、GPU、FPGA以及地平线授权集成BPU核的SoC。地平线初期会推出自研处理器，但其目的是端到端的实现完整的解决方案，直接在典型应用场景下展现效果，提升业界芯片厂商对地平线BPU的认知。
西井科技：是一家开发“类脑人工智能芯片+算法”的科技公司，其芯片用电路模拟神经，成品有100亿规模的仿真神经元。由于架构特殊，这些芯片计算能力强，可用于基因测序、模拟大脑放电等医疗领域。类脑芯片的特殊性在于，它摒弃了冯诺依曼结构，存储、运算器不再分离。模拟神经元既是处理器也是内存，可以并发运算。此外，模拟神经元的连接方式颇似人脑，放电过程可用于研究帕金森、阿兹海默等异常放电的疾病。
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