一、人工智能方面有哪些芯片比较受欢迎？
人工智能方面无非就是针对智能语音和人机交互，国内很多儿童机器人的品牌商都在用炬芯科技的一些解决方案，比如，ATS3503/3603/3703，这些都是针对人工智能方面定制化的芯片，具体参数可以去查阅一下炬芯官网的资料，都很详细。
二、详解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差异
第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。
Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。
第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。
Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。
其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。
第三、IC设计和流片成本。
随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小（5万片以下）、多通道计算的专用设备替代ASIC。
同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。
三、华为的人工智能处理器是什么意思
华为的人工智能处理器意思是指华为推出的华为升腾芯片。包括升腾910和升腾310处理器 ，采用自家的达芬奇架构。
升腾910支持全场景人工智能应用，而升腾310主要用在边缘计算等低功耗的领域。
华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景覆盖。华为在人工智能处理器上与寒武纪进行合作采用过后者的架构。
扩展资料
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，但通常更昂贵。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的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。
参考资料来源：百度百科-AI芯片
四、语音识别芯片有哪些？
原发布者:yk_hcx
LD332X系列语音识别芯片的工作原理：LD3320提供的语音识别技术，是基于关键词语列表的识别技术:ASR(Autospeechrecognition)技术。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析->提取语音特征->和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配->找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。语音识别芯片能在两种情况下给出识别结果：1）外部送入预定时间的语音数据后（比如5秒钟的语音数据），芯片对这些语音数据运算分析后，给出识别结果2）外部送入语音数据流，语音识别芯片通过端点检测VAD（voiceactivitydetection）检测出用户停止说话，把用户开始说话到停止说话之间的语音数据进行运算分析后，给出识别结果对于第一种情况，可以理解为设定了一个定时录音（比如为5秒钟），芯片在5秒钟后，会停止把声音送入识别引擎，并且根据已送入引擎的语音数据计算出一个识别结果。对于第二种情况，需要了解VAD的工作原理：VAD（VoiceActivityDetection）技术是在一段语音数据流中，判断出哪个时间点是人声的开始，哪个时间点是人声的结束。判断的依据是，在背景声音的基础上有了语音发音，则视为声音的开始。而后，检测到一段持续时间的背景音（比如600毫秒），则视为人声说话结束。通过VAD判断出人声说话的区域后，语音识别芯片会把这期间的声音数据进行识别处理后，计算出识别结果。需要说明的是，除了以上两种情况外
五、华为mate10人工智能芯片有什么用
HUAWEI Mate 10搭载新一代麒麟970芯片，结合EMUI 8.0智慧系统，学习用户使用习惯，懂你所需,功能如下:
1、AI慧眼识物，智能识别十余种拍照场景*1，自动调校拍照参数，大片随手拍。
2、随行翻译，实时翻译文本、语音、照片并支持离线翻译*2，沟通无边界。
3、智慧识屏，双指按压屏幕，就可以将文章或对话分解成易于选取的字和词，轻松搜索、复制和分享。