AI芯片第一次廣受關注是在引起全世界關注的李世石和柯潔的谷歌Alpha Go圍棋賽上，擊敗李世石的Alpha Go裝有48個谷歌的AI芯片，而這48個芯片不是安裝在Alpha Go身體里，而是在云端。

　　在華北工控看來，近年AI技術的應用場景開始向移動設備轉移，比如汽車自動駕駛、手機人臉識別等。產業的需求促成了技術的進步，而AI芯片作為產業的根基，必須達到更強的性能、更高的效率、更小的體積，才能完成AI技術從云端到終端的轉移。

　　完整的AI硬件產品方案

　　在幾乎所有的行業都在談論人工智能之時，華北工控認為，為AI提供最底層硬件技術支持的芯片行業處于舞臺中央，基于 AI芯片搭建的基礎硬件層面的人工智能系統更是如此。

　　在為各行各業提供人工智能嵌入式硬件方案的過程中，市場需要的產品方案應該具備完整性，能夠針對行業、企業特性提供全套式的人工智能產品方案，適用于應用場景。

　　從整體來看，華為、阿里巴巴、百度等互聯網巨頭推出的AI芯片方案，都是目標明確的指向營造健康、開放的人工智能硬件生態，都具有開放性和兼容性的特點。

　　計算力生態環境構建

　　在目前的發展中，AI芯片主要集中于云計算AI與邊緣計算AI兩大塊，不管是何種，其都突出了對數據運行能力的需求。AI的本質是讓機器像人一樣思考，感知和決策過程都涉及到大量的數據。

　　在華北工控看來，要想搭建能夠在AI生態環境中持續發力的產品方案，以此來適應海量數據流環境，就必須積極引入云計算、邊緣計算、云存儲等云存儲概念，這些在AI化進程中尤為重要，將產品的工業級別性能與智能化緊密結合。

　　對于目前火熱的AI場景如自動駕駛、安防、智能制造等，需要支持同時識別包括車、人、障礙物、交通標示在內的上百個不同的物體，一秒鐘內需要處理上千張圖片。

　　對于嵌入式計算機供應商而言，參與整個以AI芯片為核心的人工智能硬件生態圈打造，順應市場發展趨勢，以及市場對嵌入式計算機方案提出的特定要求，是在人工智能時代更深的立足的必備要求。