目前智能还是依赖强算力

『壹』 芯片断供对汽车智能行业有影响吗

周日，据外媒报道，德国大众汽车正就汽车芯片短缺造成的停产损失，与博世和大陆集团进行谈判并要求赔偿。德国分析师称，博世和大陆有可能面临上亿欧元的索赔金。
近期汽车芯片短缺，影响的不只是大众这一家车企。
此前，据日媒报道，本田汽车因芯片供应短缺，宣布调整生产节奏，日本境内的一月份产量将减少 4000 辆。
上周一，继宣布暂时关闭位于美国肯塔基州的 SUV 工厂后，福特汽车一家负责生产其在欧洲销量最好的车型的德国工厂，因芯片短缺和需求疲软，宣布停产一个月。
周末，通用汽车因至今仍未收到充足的芯片，取消原定于 1 月 23 日的加班安排，以减少汽车产量。
韩媒消息称，这是通用汽车首次因芯片短缺而减产。
汽车芯片为何短缺?
车用芯片供应至今短缺的原因，可能要追溯到去年年初的疫情爆发。
由于新冠疫情，东南亚、欧洲等主要芯片供应商的产能都或多或少地受到了影响。加上去年上半年汽车销量大幅下滑，车企对芯片的订单量减少。没有足够的订单在手，上游的芯片制造商也只能主动选择降低产能。
然而，让人意想不到的是，从下半年开始汽车行业就逐渐表现出强劲的复苏趋势。
首先来看以中国为代表的亚洲市场。根据乘联会的数据，2020 年中国的乘用车市场第一季度销量下降了 41%，第二季度降幅大幅缩减，仅下降了 3.6%。到了下半年，中国乘用车市场恢复增长态势，实现了连续 6 个月 7% 左右的近两年最高增速。仅 12 月，乘用车零售量达 228.8 万辆，同比增长 6.6%。
与此同时，欧洲汽车制造商协会有数据显示，欧洲去年全年新车销量同比下降了 24%，但是大众、PSA 集团等车企的销量在 12 月均迎来一定程度的增长。
据统计，大众集团 12 月上牌量增长了 8.2%，除奥迪外，旗下所有品牌都呈现了正增长。其中，保时捷销量增长了 17%，大众品牌增长 16%。PSA 集团旗下的沃克斯豪尔 12 月销量则增长了 19%。
据瑞典媒体报道，沃尔沃汽车去年的前 6 个月，销量跌幅达 21%，但是下半年则创下了沃尔沃半年销量之最。其中，沃尔沃在欧洲售出的汽车中有将近三分之一都是可充电的车型。
意料之外的市场回暖速度，将一众车企及汽车芯片供应商打了个措手不及。
在下游的整车厂责怪上游芯片产能跟不上的时候，芯片供应商们不禁喊冤：芯片的生产本就需要很多时间，但是车企现在才来预定，而且是集中爆发式的大量采购，现在汽车芯片短缺又怎么能怪我们。
汽车芯片供应商恩智浦的 CEO 库尔特 · 西弗斯(Kurt Sievers)此前接受德国媒体采访时就明确表示，“业务回升的速度比我们预期的要快得多。许多客户订购得太迟了，导致我们在某些领域无法跟上步伐。”
事实上，除市场复苏速度过快、车企和芯片供应商反应滞后的原因外，全球各行业的智能化趋势也催生了更多的芯片需求，芯片的供需矛盾在进一步加剧。
相关人士分析，疫情期间居家办公、学习带动了对平板电脑、智能手机等电子产品的需求。同时，医疗器械等技术的发展，如手术机器人等智能化的医疗产品，也催生了行业对芯片的需求。
同时，随着 5G 应用的普及，不仅是消费电子、医疗，工业、通信等其他领域也将向智能化的方向加速发展，由此产生的需求也将进一步挤占汽车芯片的产能空间。
与此同时，随着汽车行业逐渐转向电动化、智能化，相比传统燃油车，电动汽车和智能汽车同样需要搭载更多的芯片。
据了解，按照功能划分，汽车芯片大致可以分为三类。一类是负责算力的，如 MCU 芯片，分布于处理器和控制器系统;第二类是负责电能转换的功率半导体，如 IGBT 与 MOSFET，分布于电源和接口;第三类用在传感器中，主要用于各种雷达、气囊与胎压检测。
一辆智能化的电动汽车除了要装载电机，还要搭载驾驶辅助系统、智能座舱、传感器等智能设备，毫无疑问要安装比传统燃油车要多得多的车用芯片。
据统计，仅去年全球车载 MCU 芯片的安装量就超过了 25 亿颗。
总的来说，除去疫情等不可抗力因素的影响，随着科技的不断进步，目前全球无论是消费电子领域，还是通信、医疗、汽车等产业都表现出了明显的智能化趋势。而作为实现智能化的关键部件，芯片的市场需求量必将进一步扩大。
然而，现有的芯片制造厂商，一方面其产能尚不足以较快地跟上市场变化的步伐，另一方面其对市场供需情况的预判不足、规划上的短视进一步加剧了汽车芯片产能不足的矛盾。
汽车芯片短缺带来连锁反应
车用芯片短缺带来的影响，最直观地反应在了车规级芯片的采购方身上。
据了解，汽车芯片的产业链大概可以分为三级。
上游，是以意法半导体、恩智浦为代表的的半导体制造商;中游，是需要芯片生产诸如 ESP、ECU 等集成模块的一级供应商，以博世、大陆集团为代表;而下游，则是从一级供应商处采购集成模块的整车厂。
对于从制造商那直接采购芯片的一级供应商而言，由于更靠近芯片制造的生产环节，其对芯片短缺的反应是最快、最敏锐的。
早在去年 12 月，博世、大陆集团等一干一级供应商就陆续传出消息，称因缺少芯片无法进一步加工生产相关集成模块。
彼时，博世表示，由于一些汽车的电子元件对芯片的依赖性越来越强，而疫情对全球的芯片生产造成了打击，汽车生产所需的元件将会出现短缺;大陆集团则表示，由于需求量大增，半导体厂商虽然已在着手扩大产能，但考虑到半导体行业的交付周期，短缺状况仍将持续至少半年。
受上游芯片产能不足的影响，一级供应商们不仅在去年年末就开始面临着车用电子元件无法进一步生产的状况，两个月后，他们还面临着大众等车企提出的巨额索赔金。
当上游产能不足的影响传导到一级供应商后，汽车企业也不得不开始直面芯片短缺导致的减产停工问题。
据财联社报道，伯恩斯坦咨询预测，由于汽车芯片短缺，2021 年的汽车产量将会减少 200 万至 450 万辆，相当于近十年以来全球汽车年产量的 5% 左右。
当一种产品的市场需求远远大于供给时，市场的天平逐渐向卖方倾斜，芯片制造商纷纷要求涨价也就不足为奇。
去年 11 月 26 日，半导体公司恩智浦向客户表示，受疫情影响，他们面临着材料成本大幅增加和芯片严重短缺的双重影响，因此公司决定全线调涨产品价格，涨幅将至少达到 5%。
11 月 30 日，日本半导体制造商瑞萨电子也发布了产品提价的通知。通知上表明，由于原材料等成本的增加，瑞萨将上调部分功率半导体、控制汽车行驶等汽车芯片的价格，生效日期为 2021 年 1 月 1 日。
此后，也有消息称，瑞士的意法半导体公司同样提出了涨价，涨幅在 10% 至 20% 之间。
全球芯片短缺或成国产芯片崛起机遇?
就在汽车芯片供应不足、芯片制造商顺势提价之际，国内厂商比亚迪却表示，目前其在芯片方面产能充足，不仅能够自供，还能外销。
根据券商的多方调研，此次汽车领域短缺的芯片主要为 8 位 MCU 芯片、汽车零部件中的 ESP、ECO 模块需要用到的 MCU。
而作为国内车规级半导体的龙头企业，比亚迪从 2007 年就开始进入 MCU 领域。目前，比亚迪已经拥有了工业级通用 MCU 芯片、车规级 8 位、32 位 MCU 芯片以及电池管理 MCU 芯片等系列产品，其中车规级 MCU 的装车量已经突破 500 万颗。
除了 MCU 芯片外，车规级半导体中的功率半导体目前同样面临短缺，甚至比 MCU 的情况还要严峻。
不同于负责算力的 MCU 芯片，以 IGBT 为代表的功率半导体主要用于能源转换，它是新能源汽车电机电控系统和直流充电桩的核心器件。IGBT 模块的好坏将直接影响新能源汽车功率的释放速度。
比亚迪作为国内 IGBT 制造的龙头，在 2019 年的中国新能源车 IGBT 市场中已经位居第二。不过，其市场占有率仅达 18%。
事实上，虽然目前国内比亚迪、斯达半导体、中车时代等企业都已拥有 IGBT 等芯片的研发生产能力，但总的来看，车用芯片市场仍被英飞凌、意法半导体、瑞萨等国际厂商所垄断，车用芯片的自研率仅占 10%。
不过，当前的全球车用芯片短缺危机，却有可能成为国内芯片厂商成长的踏脚石。
有媒体报道称，下半年国内新能源汽车的销量不断增长，国际供应商却深受疫情影响导致产能不足，IGBT 芯片的供需矛盾愈发凸显，业内甚至一度传出供货周期已经延长至 52 周的消息。随着芯片的交付期一再拉长，部分车企在继续等待原供应商出货的同时，也开始尝试国产 IGBT，并逐步与比亚迪半导体、斯达半导体等国产芯片供应商建立联系。
集邦咨询数据显示，2021 年 IGBT 的市场总值预计将突破 52 亿美元。随着中国电动汽车市场的持续成长，IGBT 的需求也将逐年增加，到 2025 年中国 IGBT 市场的规模将达到 210 亿人民币。
在国际供应商产能跟不上车企需求、车用芯片市场不断扩张的背景下，去年 12 月 30 日，比亚迪发布公告，拟将子公司比亚迪半导体分拆上市。
1 月 20 日，比亚迪半导体股份有限公司宣布其已接受 IPO 辅导，并于近日在深圳证监局完成了辅导备案，而此时距离比亚迪发布公告，仅仅过去了 20 天。
希望可以提供参考性意见，希望可以采纳，谢谢

『贰』 人工智能未来的发展前景怎么样

人工智能未来的发展前景还是很不错的。未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。因此现在学习人工专业是非常不错的选择。

『叁』 人工智能专业发展前景如何

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

『肆』 云开发软件工程师有哪些就业方向

你好，云计算是未来互联网的发展趋势，现在入行云计算行业，就意味着未来的高薪厚利，为此很多人会选择参加专业的学习快速入行。云计算涵盖的知识点很多，应用领域也比较广泛，学完毕业后可胜任运维工程师、云计算工程师以及Web渗透测试工程师等岗位，是你不可错过的好选择。
如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力，一般在2W左右，4-6个月时间不等。你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

『伍』 目前的AI技术与5G有什么关联

在上海的一家麦当劳，当你站在餐台前点完美食，已经无需掏出手机埋单，只需要走到自主付款设备前，通过人脸认证，几秒内就能完成付款。

纽约中央公园是慢跑者的天堂，你带上最新款的蓝牙耳机设备，一位实时的健身教练伴你左右，它不仅会根据你跑步的实时速度给你建议，甚至还会为你播放你最爱的音乐，甚至说些笑话将你逗乐。

每天迎来送往的机场，长相甜美的航空公司地勤亲切地为你解决着各种问题，不管再刁钻的顾客，它总能微笑应对，甚至还会在解决问题的当下，给旅客提供实用的行程建议，是的，和以往不同之处在于，这位地勤可能只是一台高精度的引导机器人。

在地球的每个角落，有关于AI的革命正在展开蝴蝶效应，即便是小小的改变，也会在我们身边形成巨大的风暴。所有人都知道，这是一场有关于人类未来的技术革新，而借助于5G的发展，AI也将翻天覆地。

人工智能就像网络，已无处不在

二十年前，我们刚刚摆脱模拟信号，数字通讯浪潮正在席卷，互联网还只是教科书中陌生的代名词，普通人很难意识到，互联网会重新定义着世界。现如今，这个由高速网络锁构筑的世界已经变得越来越紧密，谷歌和网络等搜索引擎成为我们获取信息的入口、Facebook等社交应用变成了生活必需品，以阿里巴巴为首的电商平台不仅严重冲击着线下渠道，其体量甚至已经足够挑战世界第五大经济体。

从衣食住行到尖端科学，互联网已经成为世界的主宰，而人工智能无疑也将成为世界的下一个“爆点”。

2017年同样是5G发展至关重要的一年，3GPP在这一年正式进入了5G标准化研究阶段，从2月的巴塞罗那MWC开始，几乎在任何科技展上，5G都是绝对的热点话题。

事实上，中国关于5G网络的实验已经铺开，高通联合中兴、中国移动已经完成全球首个5G新空口规范的互操作性测试。新技术在试验中实现了每秒数千兆速率传输以及更低的延迟。IMT2020（5G）推进组已经正式发布了5G技术研发试验第三阶段第一批规范，而包括高通在内的多家公司也基于R15规范的新空口部署做出贡献，其中高通的毫米波技术以及骁龙X50 5G调制解调器系列产品也是重要的技术推动者。

『陆』 我国人工智能的发展现状

人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是从融资规模和新增企业数量上，中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。
可以说中国的人工智能领域在世界排名第二，这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，依托于庞大的网络和用户，国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达，并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题，这些问题包括人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果不足；在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然，人工智能产业结构布局还不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能，那就是大而不强。
而中国的人工智能开始被很多国家限制，这是因为中国的人工智能发展前景十分好，好的让这些国家眼红，而美国政府正在考虑采取类似的措施，原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧，并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。
在这里需要给大家说明的是，人工智能中的10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地。这一推断没错，但是如果在前面30%失去技术优势，后面的70%就没有了什么意义。因此，增强人工智能基础，必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究，开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究，以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。
当然我们需要意识到一个问题，那就是基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。只有根底深厚庞大，主干强劲，人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术，以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的，但是这些乐观还是多少有一点悲观的，不过相信我们的国家会解决这些问题。

『柒』 以后人工智能会不会代替人类

我认为不会的 人工智能出于人类 人工智能对比人类还是有很多不足的

『捌』 GPU云计算平台哪家的算力比较强

上海世纪互联新上线的GPU云平台算力就很强，他们用的是NVDIA的DGX A100，是现目前市场上竞争力十分强的人工智能服务器，单台的算力就有5Peta Flops，多台组成集群的话，算力更加吓人，比起市面上很多的云平台都要强很多。

『玖』 公司做人工智能项目，对算力要求很高，大家有推荐的GPU云计算产品吗

我跟你应该是相同行业，我们团队规模有限GPU云计算很适合我们。操作直截了当，很快就能上手，推荐给你。

『拾』 在智慧时代，算力就是核心竞争力，那么浪潮AI是如何支撑算力发展的

浪潮AI多年来一直打造人工智能基础措施。在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。
其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录；
在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新；
在聚合算力方面，浪潮AI持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；
在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启 AI 全自动建模新方式，加速产业化应用。