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人工智能芯片的市场定位？

目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。

　　最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分

当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。

尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。

为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。

碧桂园服务&旗下的博智林机器人项目是如何深耕物业领域智能升级的？

“劳动力短缺、用工成本上升是一个很现实的问题，人口红利效益不再那么明显，这是全行业都将面临的问题，机器人是一个非常好的解决方案，一方面这是碧桂园服务对于未来的未雨绸缪和及早谋划，通过缔造“新兴劳动力”来降低风险，另一方面，社区里面也的确存在很多适合机器人服务的场景。”——————碧桂园服务首席信息官袁鸿凯

横向从物业产业来分析，中国指数研究院报告指出，去年中国物业服务百强企业管理面积均值达3718万平方米，市场份额提升至38.85%，蓝海市场预计2030年末行业总量空间达318亿平方米，对应收入规模2万亿元，市场前景依然向好。

纵向从机器人行业来分析，根据《中国机器人产业发展报告（2019）》显示，2014-2019的年平均增长率为20.9%，今年国内市场规模预计达86.8亿美元，其中服务类机器人为22亿美元，占比25.3%。从中不难看出，我国机器人市场需求潜力巨大，服务领域颇具增长空间。

纵横之下，是碧桂园服务等一众玩家切入这一领域的前提所在。

碧桂园服务打造社区服务机器人的“基因论”

这的确是一个好的机会，但并不是每个玩家都能切入的赛道。

一方面，机器人赋能物业领域普遍处于摸索时期，摸着石头过河是一众玩家的现状，并没有相关的成功案例可以借鉴；另一方面，这需要相当的财务模型和系统性的业务模块支持，没有持续且大范围的投入，往往难以为继。

反观碧桂园服务，其本身就拥有一定的地产方面的基因。相比其它玩家，碧桂园服务深耕物业行业二十余年，更懂物业领域，有一定的场景认知，比方说快速针对物业领域某个可改善的环节进行调研、反馈、决策到最终解决方案的提出，往往在时间和成本维度上就领先了其它玩家。

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