各国努力开发工业数字化市场 竞争激烈

　　根据彭博社新能源财经BNEF发布的报告发布了2020年*工业数字化市场，从分布来看，亚洲和欧洲各占四席，北美的美国和加拿大也位列其中。具体排名依次是：韩国，新加坡，德国，英国，中国，日本，美国，法国，加拿大和瑞典是*工业数字化市场。
 

　　年度排名是将政策、技术、投资、教育水平、风险投资等因素综合考虑。随着各国和地区努力扶持受Covid-19影响的经济，数字化已成为政府政策的重要支柱。政府数字战略旨在提高工业竞争力，并增强人工智能(AI)和物联网(IoT)等关键技术的能力。
 

　　用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
 

　　随着各国争相确立自己的，人工智能仍然是主要的技术焦点。AI战略通常涉及两个方面：形成激励措施以提高采用率，并设定道德发展标准。自2019年排名以来，BNEF记录了21个采用AI战略的。预计今年将有更多南美和非洲启动人工智能政策。
 

　　2020年病毒大流行还推动了技术主权的提高和外包计划的兴起。法国，德国和其他已承诺建立欧洲云，以挑战美国和中国科技巨头的统治地位。日本向其高价值商品制造商支付补偿，以将生产基地从中国等市场撤回国内或转移到韩国等和地区，而韩国则致力于开发韩国的AI芯片。
 

　　AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
 

　　AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
 

　　技术手段方面AI市场的*颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。
 

　　另一方面，制造业竞争力仍然是工业数字政策的重点。自去年夏天以来，已有14个宣布了新的计划，以实现制造业数字化。许多政府(自2019年报告以来已有14个政府)也在通过政策和激励措施将其电力，采矿，农业和石油部门数字化。
 

　　资料来源：百科、电缆网
 

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