工业。可能是所有行业中机遇的，介于15亿至20亿美元之间，主要来自制造业优化和主动式故障检测。这是因为这些应用非常重视能否利用现有基础架构的培训系统，因此不太可能需要业内的计算能力和更低的延迟。此外，由于工业部署和客户更新周期更长，因此该领域从人工智能获得的收益可能需要比其他行业更长的时间。 雨鸟1804喷头价格服务***。

汽车行业在电子元件上的开支可谓庞大，在如何利用人工智能加速创新方面进展迅速。到2022年，***679亿美元的汽车电子元件市场中，人工智能在信息***领域的影响将为明显，达到85亿美元，ADAS为129亿美元，安全应用57亿美元。 信息***系统将会用于个人辅助、导航和***。苹果的Car-Play和谷歌的安卓汽车平台已在市场上脱颖而出。雨鸟1804喷头价格服务***。

我们期待传统半导体供应商（如英特尔、辉达、高通和赛灵思）提供用于加速此部分堆栈人工智能用例的优化硅芯片。这些公司还可能提供需要的人工智能库，促进其专属架构的开发和逐级采用，进而帮助在其硅产品上部署人工智能框架。雨鸟1804喷头价格服务***。

人工智能库示例包括：英特尔 DDK、辉达c和安谋（ARM）NN。 有一点正变得日益清晰：硬件层可以说是这种人工智能解决方案堆栈中有趣的部分。关键原因有两个：首先，人们日益认识到人工智能要求其深层硬件具备独特的处理能力，这导致了选择处理架构的新一轮竞赛——哪种架构将会胜出，是GPU、数字信号处理器（DSP）、FPGA还是定制ASIC，仍有待观察；其次，开发人工智能硬件的参与者数量日益增加，超过了传统芯片制造商以往的名单，这可能会威胁到老牌供应商，并显著改变其市场地位。 雨鸟1804喷头价格服务***。

数家非传统芯片制造商已加入这场“军备竞赛”，争夺人工智能半导体的优势地位，并为其特定人工智能需求而设计的定制芯片试水（见图7）。我们在公有云供应商（特别是亚马逊、谷歌和微软）中看到一种显而易见的趋势——所有这些供应商都在探索定制人工智能芯片作为GPU和FPGA的替代产品，以便在云端产品的性能和成本方面获得竞争优势。雨鸟1804喷头价格服务***。

包括苹果、三星和特斯拉在内的几家公司正在开发自己的人工智能硅，并根据其产品要求量身定制。苹果为iPhone XR和iPhone XS智能手机引入A12仿生芯片。该产品包括用于面部识别和动画表情符号应用程序的***引擎，以及计算摄影和像素处理功能的影像处理器。 鉴于公有云供应商和产品公司纷纷开发自己的定制硅，用于优化自身应用程序和用例，争夺人工智能优势地位竞赛中出现的重大转变必然会威胁到传统芯片制造商（如英特尔、辉达和赛灵思）的市场地位，并有可能颠覆其传统商业模型。雨鸟1804喷头价格服务***。