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智能终端 AI 芯片技术现状和展望

一、智能终端 AI 芯片产业快速发展

智能终端 AI 芯片产业呈现快速扩张之势，未来可期。2017 年，华为率先发布了麒麟

970 芯片，集成寒武纪的深度学习内核。同年，苹果发布了双核架构 Neural Engine（神

经网络引擎）的 A11 Bionic 芯片；2018 年，华为和苹果竞相发布了 7nm 工艺的麒麟

980 和 A12。2019 年，华为和苹果推出了新的麒麟 990 和 A13，AI 处理性能进一步大幅

提升。目前 AI 处理能力已逐渐向中端产品渗透。除追求性能提升外，大部分终端AI 芯片

都专注基于推断计算的应用场景进行优化，少数的终端AI 芯片具备训练能力。根据 ABI

Research 预测：终端 AI 芯片市场，到 2024 年会增长至 710 亿美元，2019 年至

2024 年之间的复合年增长率为 31%。

二、AI 算力逐步从云端向终端迁移

传统而言，很多对神经网络的训练和推理都是在云端或者基于服务器完成。随着终端

处理器性能的不断提升，通信技术演进所能带来的完整可靠性以及随着智能终端多样化的

演进趋势，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模检测、分类和识别等逐渐从云端

转移到了终端侧。AI 计算场景和算力持续向终端迁移，是智能终端AI 芯片产业发展的内

在驱动力，

究其原因，可归结为以下三点。首先 AI 能力的端侧迁移是用户使用场景所需的必然结

果。数据由云走向边缘。IDC 数据统计，未来几年内边缘侧数据将达到总数据量的50%，

这些数据由终端采集和产生，也需要端侧 AI 芯片就近分析处理。其次 AI 能力的端侧迁移

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