进入 2022 年，人工智能技术将进一步朝着前沿和实用两个方向发展，监管日益严 格。新年伊始，我国就出台了 AI 重磅监管《互联网信息服务算法推荐管理规定》，引 发了业内较多关注和热议。数据显示，1 月份人工智能共计发生 658 篇新闻,212 个事 件，具体信息如下图所示。从事件涉及主题来看，本月未发现人工智能领域有重大顶会 召开，领域研究报告、重大榜单奖项发布等事件数量较多。

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点， 需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑 ，可以说数据决定了 AI 的落地程度。

21 世纪前两个十年，在大规模GPU 服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。当前，随着移动互联网发展红利逐步消失，后移动时代已经来临。当新一轮产业变革席卷全球，人工智能成为产业变革的核心方向：科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点，努力在云端建立人工智能服务的生态系统；传统制造业在新旧动能转换，将人工智能作为发展新动力，不断创造出新的发展机遇。

随着科学技术的快速发展，人工智能（AI）理论和技术日渐成熟，其应用范围不断扩大，在智能搜索、组合调度、智慧感知、模式识别、逻辑程序设计、复杂系统及人类思维方式等方面得到了广泛的关注和研究。新冠肺炎疫情防控期间，人工智能的应用价值得到了极大程度的体现，大量基于工智能算法和技术的工具实现了良好的落地与应用。从全球范围来看，多个国家已将人工智能上升到国家战略层面，布局和抢占人工智能高地愈发成为共识。人工智能对国家经济持续发展、产业升级转型和科技进步都起着非常重要的作用，也与我国未来发展的重点方向有着不谋而合的一致目标。

人工智能业界在2月共计发生 662 篇新闻,197 个事件， 基本与上月持平，热度总体趋势如下图所示。本月，业界学术顶会陆续召开或公布论文 录取结果，多位计算机领域华人学者荣获得重要奖项或当选院士或 Fellow，引发了较 多关注；尤其，教育部本月公布新增了 95 所高校获批人工智能专业，反映出我国在人 工智能领域加大了高层次人才的培养力度。

智能驾驶行业拥有较大的发展潜力，是未来的发展趋势。智能驾驶技术方面感知方面涉及到AI算法、高算力芯片、激光雷达、毫米波雷达以及高分辨率高动态摄像头， 规划决策端涉及到域控制器、控制算法等，执行端涉及到线控制动、线控转向，从低阶到高阶的智能驾驶传感器配置量、 域控制器的性能都需要提升，软件算法方面更是重中之重，当前不论是造车新势力还是传统车厂都在对智能驾驶进行高强 度投入。

黑芝麻智能通过自研的自动驾驶芯片，提供涵盖计算平台、大算力芯片、核心IP 在内的端到端解决方案，赋予ADAS、自动驾驶、车路协同等的商业化落地，已与一汽、东风、博世、蔚来、上汽、比亚迪、亚太等汽车厂商在L2/3 级ADAS和自动驾驶感知系统上开展了一系列商业合作。 黑芝麻智能着力打造两大自研核心算法IP，构筑顶端核心竞争力，其发布的华山二号系列芯片，算力最高已达196TOPS，成为中国自动驾驶芯片的领跑者。 以英伟达、高通、特斯拉等为代表的国外芯片厂商已占据自动驾驶芯片的半壁江山，国内芯片厂商在机遇与挑战之下纷纷破土而出，黑芝麻科技凭则借其高算力芯片、软硬件结合灵活等核心优势脱颖而出。

生物芯片（biochips）系统是利用制作在基底上的微沟道实现特定功能的装置，微沟道的尺度一般在微米量级。生物芯片根据生物分子间特异相互作用的原理，将生化分析过程集成于芯片表面，从而实现对DNA、RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物分子（寡核苷酸、CDNA、genomic DNA、多肽、抗体、抗原等）固着于硅片、玻璃片（珠）塑料片（珠）凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。因此生物芯片技术又称微陈列（microarray）技术，含有大量生物信息的固相基质称为微阵列。生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片（microfluidics chip），亦称微电子芯片（microelectronic chip）即缩微实验室芯片，或者称为“微全分析系统"（uTAS，micro-total-analysis-system。

Previously in Part I，we reviewed the ADAC loop and key factors driving innovation for Al­optimized chipsets. In Part II， we review the shift in performance focus computing from general application neu『al nets and how this is driving demand for high performance computing. To this end, some startups are adopting alternative, novel approaches and this is expected to pave the way for other Al-optimized chipsets

Businesses are increasingly adopting AI to create new applications, driving the development of AI-optimized chips