智能平臺白皮書（附下載）
人工智能按照技術(shù)架構(gòu)可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層?；A(chǔ)層主要包括運(yùn)算硬件 ( 算力 )、計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)、數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)算法框架。
運(yùn)算硬件不僅有提供算力的 GPU/FPGA、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)算芯片，還有獲取數(shù)據(jù)的傳感器，上述硬件作為人工智能技術(shù)的載體，共同提供了其必不可少的數(shù)據(jù)偵測與運(yùn)算能力保障 ; 而數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，量級龐大冗雜質(zhì)量參差不齊的非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，經(jīng)過基礎(chǔ)算法框架的采集、清洗、標(biāo)注與分析、整理與存儲，形成具有一定結(jié)構(gòu)化特性的數(shù)據(jù)集，并在算力的支持下用于算法框架的訓(xùn)練 ; 人工智能技術(shù)還需突破硬件本體的限制才能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與落地，這就需要云計(jì)算、通信網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)存儲流動的可靠支持和信息傳輸保障。
商業(yè)是新技術(shù)的孵化器。正如“雙 11”催生了云計(jì)算，視覺商業(yè)浪潮正在催生出新一代智慧視覺計(jì)算平臺 (VAIaaS，即 V+AI as a service)，例如突如其來的疫情，讓所有企業(yè)認(rèn)識到“無商不視（頻）”的智能戰(zhàn)略，從直播賣貨、短視頻私域流量、長視頻場景廣告、視頻上學(xué)、視覺遠(yuǎn)程醫(yī)療、音視頻會議室、快遞機(jī)器人（自動駕駛）、社區(qū)無人機(jī)等等，以 95 后、00 后為代表的“視覺消費(fèi)者”正在引領(lǐng)在線市場向“視頻商業(yè)”全面轉(zhuǎn)型。在消費(fèi)需求側(cè)，全球逾千萬的APP 紛紛上線視頻交互功能，而在商業(yè)供給側(cè)，近百億的 AIoT 設(shè)備加入視覺傳感器（攝像頭、紅外等），變身 VAIoT終端，例如有視覺交互功能的手機(jī)、電視、游戲機(jī)、XR 眼鏡、廣告屏、汽車、工業(yè)機(jī)器手、農(nóng)業(yè)植保機(jī)。
以商湯為例，過去5年商湯在全球智能手機(jī)、智慧城市、自動駕駛、在線視頻娛樂、AR、智慧醫(yī)療、教育、遙感等諸多行業(yè) AI 實(shí)戰(zhàn)中，沉淀出業(yè)界領(lǐng)先的端到端開放視覺計(jì)算平臺，依托強(qiáng)大的算力底座，深度學(xué)?訓(xùn)練框架、視覺數(shù)據(jù)輔助標(biāo)注、視覺算法工具鏈、分布式異構(gòu)計(jì)算等能力模塊，支持企業(yè)在視覺商業(yè)場景中必需的行業(yè)解決方案。
AI 時(shí)代到來后，“算法、算力、數(shù)據(jù)”構(gòu)成 AI 落地的基礎(chǔ)保障，但單獨(dú)建設(shè) AI 集群難度大，對于場地要求嚴(yán)格，成本高，現(xiàn)有模式下單個(gè)公司對接需求進(jìn)行研發(fā)，難以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)升級需求。因此以城市或企業(yè)為單位，建設(shè)基于超算中心的智能平臺并構(gòu)建成熟方案成為當(dāng)前絕大多數(shù)企業(yè)的選擇。智能平臺以超算中心為基礎(chǔ)，在此之上針對應(yīng)用場景建立一系列針對垂直領(lǐng)域的服務(wù)，并由服務(wù)在場景中拓展出一系列應(yīng)用組成聚合生態(tài)。其標(biāo)準(zhǔn)范式可以總結(jié)為 1+4+N。
融合了海量數(shù)據(jù)處理引擎、異構(gòu)計(jì)算能力調(diào)度系統(tǒng)和深度學(xué)?訓(xùn)練框架的人工智能計(jì)算平臺，有別于傳統(tǒng)的 CPU 計(jì)算模式，以 GPU 等異構(gòu)處理器為核心的提供 AI 訓(xùn)練或者推理專用計(jì)算能力計(jì)算，輔以高吞吐的數(shù)據(jù) IO 與通信，單次訓(xùn)練需要千百個(gè)異構(gòu)處理器分布式隨機(jī)高速讀取海量數(shù)據(jù)，是人工智能創(chuàng)新發(fā)展不可或缺的核心推動力。
作為人工智能應(yīng)用的核心，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)其特點(diǎn)是需要根據(jù)特定應(yīng)用目的，利用大量且優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練；同時(shí)通過傳播算法，不斷自動變換各層以及各節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，從而達(dá)到符合實(shí)際應(yīng)用要求的訓(xùn)練結(jié)果。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練特點(diǎn)，決定了數(shù)據(jù)、算法、算力、領(lǐng)域?qū)I(yè)能力是人工智能效果的關(guān)鍵。
（1）數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)算法的核心在于通過優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，是否取得任務(wù)相關(guān)的足量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集是人工智能技術(shù)取得成功的關(guān)鍵。
（2）算法：雖然深度學(xué)習(xí)的核心框架相對固定，但是為了使得學(xué)?模型在特定應(yīng)用場景取得較好效果，往往需要做很多的算法優(yōu)化和工程優(yōu)化，以使得模型最終在具體場景取得更好的效果，比如更快的計(jì)算效率，更準(zhǔn)確的分類概率等。針對很多具體應(yīng)用場景，對深度學(xué)?算法從各個(gè)角度進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。因此對特定領(lǐng)域，具備強(qiáng)大的算法能力，是產(chǎn)品和企業(yè)成功的關(guān)鍵技術(shù)保障。
（3）算力：由于現(xiàn)在需要解決的具體問題越來越復(fù)雜，云端的人工智能算法對硬件的計(jì)算能力需求近乎無止境。雖然當(dāng)前芯片技術(shù)不斷進(jìn)步，云計(jì)算的提供越來越完善，但是對于一些高難度高復(fù)雜度的人工智能工作，依然需要非常大的算力才能訓(xùn)練出足夠好的解決模型。這樣強(qiáng)大的算力?非常昂貴，很多小公司無力承擔(dān)。
（4）領(lǐng)域?qū)I(yè)能力：最后，人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用，最終還是要和應(yīng)用場景結(jié)合起來，往往需要最終的實(shí)施公司，既理解行業(yè)痛點(diǎn)，又具備豐富的行業(yè)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)以及渠道能力，方能更好地將技術(shù)和具體硬件以及流程結(jié)合， 取得好的實(shí)施效果。
下載鏈接：智能平臺白皮書
1、EDA行業(yè)研究框架
2、半導(dǎo)體大硅片研究框架
3、封測行業(yè)研究框架
4、光刻機(jī)行業(yè)研究框架
5、國產(chǎn)基帶芯片研究框架
6、深度報(bào)告：NOR存儲芯片研究框架
《三種使用PCIe IP的節(jié)能技術(shù)》
《5G如何影響芯片設(shè)計(jì)》
《從數(shù)據(jù)中心到邊緣的AI芯片設(shè)計(jì)》
《多通道體系結(jié)構(gòu)優(yōu)化LPDDR4性能和功耗》
《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在半導(dǎo)體行業(yè)中的機(jī)遇》
《人工智能專用SoC芯片IP需求分析》
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