目前智能還是依賴強算力

『壹』 晶元斷供對汽車智能行業有影響嗎

周日，據外媒報道，德國大眾汽車正就汽車晶元短缺造成的停產損失，與博世和大陸集團進行談判並要求賠償。德國分析師稱，博世和大陸有可能面臨上億歐元的索賠金。
近期汽車晶元短缺，影響的不只是大眾這一家車企。
此前，據日媒報道，本田汽車因晶元供應短缺，宣布調整生產節奏，日本境內的一月份產量將減少 4000 輛。
上周一，繼宣布暫時關閉位於美國肯塔基州的 SUV 工廠後，福特汽車一家負責生產其在歐洲銷量最好的車型的德國工廠，因晶元短缺和需求疲軟，宣布停產一個月。
周末，通用汽車因至今仍未收到充足的晶元，取消原定於 1 月 23 日的加班安排，以減少汽車產量。
韓媒消息稱，這是通用汽車首次因晶元短缺而減產。
汽車晶元為何短缺?
車用晶元供應至今短缺的原因，可能要追溯到去年年初的疫情爆發。
由於新冠疫情，東南亞、歐洲等主要晶元供應商的產能都或多或少地受到了影響。加上去年上半年汽車銷量大幅下滑，車企對晶元的訂單量減少。沒有足夠的訂單在手，上游的晶元製造商也只能主動選擇降低產能。
然而，讓人意想不到的是，從下半年開始汽車行業就逐漸表現出強勁的復甦趨勢。
首先來看以中國為代表的亞洲市場。根據乘聯會的數據，2020 年中國的乘用車市場第一季度銷量下降了 41%，第二季度降幅大幅縮減，僅下降了 3.6%。到了下半年，中國乘用車市場恢復增長態勢，實現了連續 6 個月 7% 左右的近兩年最高增速。僅 12 月，乘用車零售量達 228.8 萬輛，同比增長 6.6%。
與此同時，歐洲汽車製造商協會有數據顯示，歐洲去年全年新車銷量同比下降了 24%，但是大眾、PSA 集團等車企的銷量在 12 月均迎來一定程度的增長。
據統計，大眾集團 12 月上牌量增長了 8.2%，除奧迪外，旗下所有品牌都呈現了正增長。其中，保時捷銷量增長了 17%，大眾品牌增長 16%。PSA 集團旗下的沃克斯豪爾 12 月銷量則增長了 19%。
據瑞典媒體報道，沃爾沃汽車去年的前 6 個月，銷量跌幅達 21%，但是下半年則創下了沃爾沃半年銷量之最。其中，沃爾沃在歐洲售出的汽車中有將近三分之一都是可充電的車型。
意料之外的市場回暖速度，將一眾車企及汽車晶元供應商打了個措手不及。
在下游的整車廠責怪上游晶元產能跟不上的時候，晶元供應商們不禁喊冤：晶元的生產本就需要很多時間，但是車企現在才來預定，而且是集中爆發式的大量采購，現在汽車晶元短缺又怎麼能怪我們。
汽車晶元供應商恩智浦的 CEO 庫爾特 · 西弗斯(Kurt Sievers)此前接受德國媒體采訪時就明確表示，「業務回升的速度比我們預期的要快得多。許多客戶訂購得太遲了，導致我們在某些領域無法跟上步伐。」
事實上，除市場復甦速度過快、車企和晶元供應商反應滯後的原因外，全球各行業的智能化趨勢也催生了更多的晶元需求，晶元的供需矛盾在進一步加劇。
相關人士分析，疫情期間居家辦公、學習帶動了對平板電腦、智能手機等電子產品的需求。同時，醫療器械等技術的發展，如手術機器人等智能化的醫療產品，也催生了行業對晶元的需求。
同時，隨著 5G 應用的普及，不僅是消費電子、醫療，工業、通信等其他領域也將向智能化的方向加速發展，由此產生的需求也將進一步擠占汽車晶元的產能空間。
與此同時，隨著汽車行業逐漸轉向電動化、智能化，相比傳統燃油車，電動汽車和智能汽車同樣需要搭載更多的晶元。
據了解，按照功能劃分，汽車晶元大致可以分為三類。一類是負責算力的，如 MCU 晶元，分布於處理器和控制器系統;第二類是負責電能轉換的功率半導體，如 IGBT 與 MOSFET，分布於電源和介面;第三類用在感測器中，主要用於各種雷達、氣囊與胎壓檢測。
一輛智能化的電動汽車除了要裝載電機，還要搭載駕駛輔助系統、智能座艙、感測器等智能設備，毫無疑問要安裝比傳統燃油車要多得多的車用晶元。
據統計，僅去年全球車載 MCU 晶元的安裝量就超過了 25 億顆。
總的來說，除去疫情等不可抗力因素的影響，隨著科技的不斷進步，目前全球無論是消費電子領域，還是通信、醫療、汽車等產業都表現出了明顯的智能化趨勢。而作為實現智能化的關鍵部件，晶元的市場需求量必將進一步擴大。
然而，現有的晶元製造廠商，一方面其產能尚不足以較快地跟上市場變化的步伐，另一方面其對市場供需情況的預判不足、規劃上的短視進一步加劇了汽車晶元產能不足的矛盾。
汽車晶元短缺帶來連鎖反應
車用晶元短缺帶來的影響，最直觀地反應在了車規級晶元的采購方身上。
據了解，汽車晶元的產業鏈大概可以分為三級。
上游，是以意法半導體、恩智浦為代表的的半導體製造商;中游，是需要晶元生產諸如 ESP、ECU 等集成模塊的一級供應商，以博世、大陸集團為代表;而下游，則是從一級供應商處采購集成模塊的整車廠。
對於從製造商那直接采購晶元的一級供應商而言，由於更靠近晶元製造的生產環節，其對晶元短缺的反應是最快、最敏銳的。
早在去年 12 月，博世、大陸集團等一干一級供應商就陸續傳出消息，稱因缺少晶元無法進一步加工生產相關集成模塊。
彼時，博世表示，由於一些汽車的電子元件對晶元的依賴性越來越強，而疫情對全球的晶元生產造成了打擊，汽車生產所需的元件將會出現短缺;大陸集團則表示，由於需求量大增，半導體廠商雖然已在著手擴大產能，但考慮到半導體行業的交付周期，短缺狀況仍將持續至少半年。
受上游晶元產能不足的影響，一級供應商們不僅在去年年末就開始面臨著車用電子元件無法進一步生產的狀況，兩個月後，他們還面臨著大眾等車企提出的巨額索賠金。
當上游產能不足的影響傳導到一級供應商後，汽車企業也不得不開始直面晶元短缺導致的減產停工問題。
據財聯社報道，伯恩斯坦咨詢預測，由於汽車晶元短缺，2021 年的汽車產量將會減少 200 萬至 450 萬輛，相當於近十年以來全球汽車年產量的 5% 左右。
當一種產品的市場需求遠遠大於供給時，市場的天平逐漸向賣方傾斜，晶元製造商紛紛要求漲價也就不足為奇。
去年 11 月 26 日，半導體公司恩智浦向客戶表示，受疫情影響，他們面臨著材料成本大幅增加和晶元嚴重短缺的雙重影響，因此公司決定全線調漲產品價格，漲幅將至少達到 5%。
11 月 30 日，日本半導體製造商瑞薩電子也發布了產品提價的通知。通知上表明，由於原材料等成本的增加，瑞薩將上調部分功率半導體、控制汽車行駛等汽車晶元的價格，生效日期為 2021 年 1 月 1 日。
此後，也有消息稱，瑞士的意法半導體公司同樣提出了漲價，漲幅在 10% 至 20% 之間。
全球晶元短缺或成國產晶元崛起機遇?
就在汽車晶元供應不足、晶元製造商順勢提價之際，國內廠商比亞迪卻表示，目前其在晶元方面產能充足，不僅能夠自供，還能外銷。
根據券商的多方調研，此次汽車領域短缺的晶元主要為 8 位 MCU 晶元、汽車零部件中的 ESP、ECO 模塊需要用到的 MCU。
而作為國內車規級半導體的龍頭企業，比亞迪從 2007 年就開始進入 MCU 領域。目前，比亞迪已經擁有了工業級通用 MCU 晶元、車規級 8 位、32 位 MCU 晶元以及電池管理 MCU 晶元等系列產品，其中車規級 MCU 的裝車量已經突破 500 萬顆。
除了 MCU 晶元外，車規級半導體中的功率半導體目前同樣面臨短缺，甚至比 MCU 的情況還要嚴峻。
不同於負責算力的 MCU 晶元，以 IGBT 為代表的功率半導體主要用於能源轉換，它是新能源汽車電機電控系統和直流充電樁的核心器件。IGBT 模塊的好壞將直接影響新能源汽車功率的釋放速度。
比亞迪作為國內 IGBT 製造的龍頭，在 2019 年的中國新能源車 IGBT 市場中已經位居第二。不過，其市場佔有率僅達 18%。
事實上，雖然目前國內比亞迪、斯達半導體、中車時代等企業都已擁有 IGBT 等晶元的研發生產能力，但總的來看，車用晶元市場仍被英飛凌、意法半導體、瑞薩等國際廠商所壟斷，車用晶元的自研率僅占 10%。
不過，當前的全球車用晶元短缺危機，卻有可能成為國內晶元廠商成長的踏腳石。
有媒體報道稱，下半年國內新能源汽車的銷量不斷增長，國際供應商卻深受疫情影響導致產能不足，IGBT 晶元的供需矛盾愈發凸顯，業內甚至一度傳出供貨周期已經延長至 52 周的消息。隨著晶元的交付期一再拉長，部分車企在繼續等待原供應商出貨的同時，也開始嘗試國產 IGBT，並逐步與比亞迪半導體、斯達半導體等國產晶元供應商建立聯系。
集邦咨詢數據顯示，2021 年 IGBT 的市場總值預計將突破 52 億美元。隨著中國電動汽車市場的持續成長，IGBT 的需求也將逐年增加，到 2025 年中國 IGBT 市場的規模將達到 210 億人民幣。
在國際供應商產能跟不上車企需求、車用晶元市場不斷擴張的背景下，去年 12 月 30 日，比亞迪發布公告，擬將子公司比亞迪半導體分拆上市。
1 月 20 日，比亞迪半導體股份有限公司宣布其已接受 IPO 輔導，並於近日在深圳證監局完成了輔導備案，而此時距離比亞迪發布公告，僅僅過去了 20 天。
希望可以提供參考性意見，希望可以採納，謝謝

『貳』 人工智慧未來的發展前景怎麼樣

人工智慧未來的發展前景還是很不錯的。未來的人工智慧研究主要有兩個方向：第一是人工智慧應用。即如何更廣泛更高效地把人工智慧應用到某個具體場景中。第二是人工智慧理論研究的突破。這主要是指對抗學習、遺傳演算法、進化學習和強化學習理論的突破。因此現在學習人工專業是非常不錯的選擇。

『叄』 人工智慧專業發展前景如何

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。

人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱

基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

『肆』 雲開發軟體工程師有哪些就業方向

你好，雲計算是未來互聯網的發展趨勢，現在入行雲計算行業，就意味著未來的高薪厚利，為此很多人會選擇參加專業的學習快速入行。雲計算涵蓋的知識點很多，應用領域也比較廣泛，學完畢業後可勝任運維工程師、雲計算工程師以及Web滲透測試工程師等崗位，是你不可錯過的好選擇。
如果你想要專業的學習雲計算，更多需要的是付出時間和精力，一般在2W左右，4-6個月時間不等。你可以根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。

『伍』 目前的AI技術與5G有什麼關聯

在上海的一家麥當勞，當你站在餐台前點完美食，已經無需掏出手機埋單，只需要走到自主付款設備前，通過人臉認證，幾秒內就能完成付款。

紐約中央公園是慢跑者的天堂，你帶上最新款的藍牙耳機設備，一位實時的健身教練伴你左右，它不僅會根據你跑步的實時速度給你建議，甚至還會為你播放你最愛的音樂，甚至說些笑話將你逗樂。

每天迎來送往的機場，長相甜美的航空公司地勤親切地為你解決著各種問題，不管再刁鑽的顧客，它總能微笑應對，甚至還會在解決問題的當下，給旅客提供實用的行程建議，是的，和以往不同之處在於，這位地勤可能只是一台高精度的引導機器人。

在地球的每個角落，有關於AI的革命正在展開蝴蝶效應，即便是小小的改變，也會在我們身邊形成巨大的風暴。所有人都知道，這是一場有關於人類未來的技術革新，而藉助於5G的發展，AI也將翻天覆地。

人工智慧就像網路，已無處不在

二十年前，我們剛剛擺脫模擬信號，數字通訊浪潮正在席捲，互聯網還只是教科書中陌生的代名詞，普通人很難意識到，互聯網會重新定義著世界。現如今，這個由高速網路鎖構築的世界已經變得越來越緊密，谷歌和網路等搜索引擎成為我們獲取信息的入口、Facebook等社交應用變成了生活必需品，以阿里巴巴為首的電商平台不僅嚴重沖擊著線下渠道，其體量甚至已經足夠挑戰世界第五大經濟體。

從衣食住行到尖端科學，互聯網已經成為世界的主宰，而人工智慧無疑也將成為世界的下一個「爆點」。

2017年同樣是5G發展至關重要的一年，3GPP在這一年正式進入了5G標准化研究階段，從2月的巴塞羅那MWC開始，幾乎在任何科技展上，5G都是絕對的熱點話題。

事實上，中國關於5G網路的實驗已經鋪開，高通聯合中興、中國移動已經完成全球首個5G新空口規范的互操作性測試。新技術在試驗中實現了每秒數千兆速率傳輸以及更低的延遲。IMT2020（5G）推進組已經正式發布了5G技術研發試驗第三階段第一批規范，而包括高通在內的多家公司也基於R15規范的新空口部署做出貢獻，其中高通的毫米波技術以及驍龍X50 5G數據機系列產品也是重要的技術推動者。

『陸』 我國人工智慧的發展現狀

人工智慧現在備受大家關注，各個國家的科技團隊都開始並致力於鑽研人工智慧，人工智慧產品層出不出，讓我們大呼驚奇。在美國，人工智慧的發展處於頂尖狀態，而我國的人工智慧也已經位於第一梯隊，不管是從融資規模和新增企業數量上，中國排名僅位於美國之後位居第二。那麼我們當前的人工智慧的發展狀況是什麼樣的呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。
可以說中國的人工智慧領域在世界排名第二，這是由於在人工智慧領域的國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二，依託於龐大的網路和用戶，國內擁有先進的語音、視覺、感測等人工智慧相關領域的技術優勢。中國人工智慧的產業十分的發達，並且有極大的優勢可以發展人工智慧。但是中國的人工智慧還是存在著很多的瓶頸問題，這些問題包括人工智慧原創性理論基礎不強，重大原創成果不足；在基礎理論、核心演算法以及關鍵設備、高端晶元、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟體與介面等方面，與以美國的人工智慧發達國家相比還存在較大差距。當然，人工智慧產業結構布局還不完善，人工智慧人才隊伍，特別是尖端人才不能滿足發展需求等。可以用一個詞來總結中國的人工智慧，那就是大而不強。
而中國的人工智慧開始被很多國家限制，這是因為中國的人工智慧發展前景十分好，好的讓這些國家眼紅，而美國政府正在考慮採取類似的措施，原因也是出於對中國可能獲得珍貴的人工智慧知識的擔憂。中國對機器人和人工智慧的興趣尤其令人擔憂，並揚言要對中國投資技術企業進行立法上的限制。
在這里需要給大家說明的是，人工智慧中的10%在於演算法，20%在於技術，70%在於應用場景和落地。這一推斷沒錯，但是如果在前面30%失去技術優勢，後面的70%就沒有了什麼意義。因此，增強人工智慧基礎，必須在大數據分析、深度學習、自主協同等方面進行學科理論梳理和研究，開展類腦智能計算、生物模擬等基礎技術的研究，以實驗室和研究院等形式專注研究成果的產品轉化。
當然我們需要意識到一個問題，那就是基礎理論是根本，基礎技術是主幹，應用是枝葉。只有根底深厚龐大，主幹強勁，人工智慧產業才能日益興榮昌盛。目前人工智慧共享技術包括知識計算引擎技術、自然語言處理技術、群體智能關鍵技術、自主無人系統智能技術、虛擬現實智能建模技術，以及智能計算晶元與系統等。中國人工智慧的未來前景還是比較樂觀的，但是這些樂觀還是多少有一點悲觀的，不過相信我們的國家會解決這些問題。

『柒』 以後人工智慧會不會代替人類

我認為不會的 人工智慧出於人類 人工智慧對比人類還是有很多不足的

『捌』 GPU雲計算平台哪家的算力比較強

上海世紀互聯新上線的GPU雲平台算力就很強，他們用的是NVDIA的DGX A100，是現目前市場上競爭力十分強的人工智慧伺服器，單台的算力就有5Peta Flops，多台組成集群的話，算力更加嚇人，比起市面上很多的雲平台都要強很多。

『玖』 公司做人工智慧項目，對算力要求很高，大家有推薦的GPU雲計算產品嗎

我跟你應該是相同行業，我們團隊規模有限GPU雲計算很適合我們。操作直截了當，很快就能上手，推薦給你。

『拾』 在智慧時代，算力就是核心競爭力，那麼浪潮AI是如何支撐算力發展的

浪潮AI多年來一直打造人工智慧基礎措施。在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。
其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄；
在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新；
在聚合算力方面，浪潮AI持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；
在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟 AI 全自動建模新方式，加速產業化應用。