现在的时代是科技的时代、智能的时代，想要在行业中站稳脚跟，必须有强硬的技术支持！各大电子科技厂商也是使出了浑身解数，为搏出位，真是将自己的看家本领全部发挥出来！消费者也像是押宝一样，不知哪位"厂牌"会"剑走偏锋"，成功成为销量的翘楚。

在万物智能时代中，适用于各种智能设备的芯片成为关键所在，高性能AI芯片、用于数据采集的物联网芯片相继面世，据预测，今年物联网芯片将能为公司带来10亿美元收入，AI芯片被广泛部署数据中心、无人机和机器人等行业，为英特尔带来超过10亿美元收入。

针对人工智能领域的创新，英特尔不断延伸技术布局，投资和收购无人驾驶方案提供商Mobileye、深度学习和神经网络芯片与软件领域的领导厂商 Nervana、以及计算机视觉公司 Movidius等，以此开发定制的芯片来满足人工智能特殊需求，提升了在AI芯片的竞争力。

英特尔还拥有基于USB模式的深度学习推理工具和独立的人工智能加速器——Movidius神经计算棒，为广泛的边缘主机设备提供专用深度神经网络处理功能。外形小巧的Movidius神经计算棒专为产品开发者、研究人员和创客设计，提供专用高性能深度神经网络处理性能，从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。同时，英特尔还有Nervana神经网络处理器（NNP），这是业内第一个面向神经网络处理的芯片，通过利用Nervana技术，企业将能够开发全新的人工智能应用，以处理海量数据并让客户获得更好的洞察，实现业务变革。

不仅半导体厂商在推出适用于物联网和人工智能芯片，与此同时，结合行业需求，科技巨头纷纷向芯片领域挺进，呈现巨头争雄局面，他们向不同应用方向

渗透，从而提升企业自身竞争力。

在科技巨头当中，谷歌推出TPU芯片走在行业前列，物联网资深专家指出，TPU专为机器学习而定制的芯片，它的高效能以提高AI技术深度学习方面的训练能力，如今谷歌TPU芯片已经在今年升级到第三代，相比第二代，TPU3.0性能提升了八倍，作为专为谷歌TensorFlow而设计的专用芯片，并不直接对外销售该款AI芯片，而是采用TPU（芯片）＋Cloud（云）＋TensorFlow（AI系统）组合方式向开发者开放，以云服务模式把AI能力分享给市场。

以深度学习为核心的人工智能技术为机器学习带来革命性变革，不仅仅能够解决图像识别问题，且拥有非常强大的学习能力，随着计算能力的不断提升，无人驾驶变成现实，跨语言交流也将迈向无障碍，机器翻译和语音识别日益完善，让人们不用担忧出国语言沟通问题。

责任编辑：何周重