2022中國人工智能芯片行業的挑戰與機遇

一、設計軟件、制造設備及先進制程等仍不及世界領先水平

在芯片設計制造領域，中國仍缺乏設計軟件，先進制程及設備與世界領先水平之間仍有差距，該領域部分產品及裝備仍十分依賴進口。

二、政策及監督管理體系的建立將更大發揮中國龐大數據集的價值

數據的數量和質量決定了人工智能模型的準確度。目前，大部分資料數據普遍屬于不同的機構或部門，如政府部門、金融行業或醫療行業，很難將其整合為一個完全體，對人工智能技術的提升造成了較大阻礙。

在充分認識到數據的重要性后，各地方政府成立大數據管理局，從政府層面將數據有效地利用在安防、政務、法務等領域；同時制定更好的數據管理政策，使數據更好的服務于地方實體經濟，有效打破“數據孤島”。

疫情以來，人們更多地關注在網絡上，更多的數據被積累。2021年，領先的互聯網公司大數據達到上千PB（計算機存儲單位，拍字節），傳統行業龍頭型企業數據量也達到了PB級，個人產生的數據達到TB級（計算機存儲單位，太字節）；數據占比方面，2018年，中國占全球數據量的23%，預計2025年將達到27.8%。

三、國際影響力提升吸引人才回流，產學研深度結合推動進一步發展

當前，中國數字化的變革方向驅動了底層技術的逐漸提升，國際影響力也在逐年上漲，同時，在大數據、芯片設計及應用落地方面，逐步建立起了優勢地位。產業發展也吸引更多海外人才回國創業、就業。

未來，產業鏈結構或將重構，更多的企業、高校、組織或將形成合力，共同推動人工智能及芯片的新發展。

四、完整流暢的生態監管系統助力技術與豐富場景的貼合，加快AI落地

在人工智能芯片領域內有數據與算法企業、其他硬件平臺，還有IP和技術提供商。要想贏得市場的信賴，企業就需要協調此三個方面，從而構建完整流暢的生態系統。技術與場景的貼合以及對AI使用的監管，將有助于AI落地，發揮其最大價值。

未來幾年，制造業及交通將是AI較大的應用場景。同時，AI也將被廣泛應用于發展醫療保健、教育，媒體及金融和客戶服務等領域。