目前人工智能处于哪个阶段（人工智能现处于哪个阶段）
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人工智能芯片目前处于什么阶段
人工智能芯片产业产业链长，技术壁垒高
人工智能芯片产业链主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场；上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备；中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程；下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。
目前，随着人工智能及芯片技术的不断成熟，云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的产业升级速度不断加快，中国AI芯片产业正处于高速发展时期。上游代表性企业有神工股份、中晶科技、立昂微、北方华创等，中游代表性企业有寒武纪、地平线、华为海思等，下游代表性企业有阿里巴巴、百度、中国移动、中国联通等。
人工智能芯片行业产业链布局主要集中在北上广地区
从我国人工智能芯片产业链企业区域分布来看，人工智能芯片产业产业链企业主要分布在北京、上海、广东等地，其次是江苏、浙江、四川，新疆、西藏等省份虽然有企业分布，但是数量极少。从代表性企业分布情况来看，北京、上海、广东等地代表性企业较多；其中，北京拥有较多代表性企业，如寒武纪、百度、比特大陆、中星微电子等。
芯片研发资金需求极大，成本占比最高
从人工智能芯片生产的整个流程来看，一颗芯片的成本主要包括原材料成本、人力研发、掩膜、封装、测试；同时，芯片的制造设计到晶圆厂投资、晶圆制造、IC设计、算法设计、代码开发、测试验证、数据处理、芯片封装。其中，芯片设计的研发投入需要巨大的资金投入，根据微电子研究中心IMEC披露的数据，设计一颗28纳米工艺芯片需要约5000万美元，14nm工艺需要1亿美元，10nm工艺需要1.8亿美元，7nm工艺需要近3亿美元，5nm工艺大约需要5.5亿美元，3nm为6亿美元，2nm将近8亿美元。
人工智能芯片研发成本不断增加导致价格上涨
随着人工智能的不断发展，各行各业对于人工智能技术的需求逐步加大，芯片作为现代科技的核心，既是中国发展的必要条件，也是参与国际竞争的重要法宝。近年来，随着国际竞争的不断加剧，以及全球疫情波及各行各业，芯片的价格也水涨船高。从产业链出发，芯片价格上涨主要由于研发成本不断增加，7nm芯片的制程技术受限，卓越的芯片设计方案难以落地实施，高端芯片供应短缺，导致全球芯片价格水平上涨；同时，受疫情影响，各国实施相应的防疫政策，各地工厂不同程度停工停产，导致宏观经济下行，单晶硅的生产进程放缓，供应不足；作为人工智能芯片的重要原材料，单晶硅的供应紧缺导致芯片市场价格上涨；综合多重因素的作用，中国人工智能芯片市场供不应求，导致人工智能芯片价格持续上涨。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能芯片（AI芯片）行业市场需求分析与投资前景预测报告》
当前对机器人的研究处于哪一阶段
当前对机器人的研究处于第三代。
第三代机器人是依靠人工智能技术进行规划，控制的机器人，它根据感知的信息，进行独立思考，识别及推理，并做出判断和决策，不用人的干预自动完成一些复杂的工作任务。
如导游机器人。第三代机器人在发生故障时，通过自我诊断装置能自我诊断出发生故障部位，并能自我修复。
目前，人类对智能机器人的研究处在第三代，真正意义上的第四代是具有学习、思考、情感的智能机器人，因基础学科的发展还没有能力提供这样的技术，因而，第四代机器人还在概念设计阶段。
ai有哪几种
人工智能的分类有认知AI、机器学习AI和深度学习。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
一、 认知AI （cognitive AI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
二、机器学习AI （Machine Learning AI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
三、深度学习(Deep Learning)
如果机器学习是前沿的，那么深度学习则是尖端的。这是一种你会把它送去参加智力问答的AI。它将大数据和无监督算法的分析相结合。它的应用通常围绕着庞大的未标记数据集，这些数据集需要结构化成互联的群集。深度学习的这种灵感完全来自于我们大脑中的神经网络，因此可恰当地称其为人工神经网络。
深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。
人工智能发展到哪一步了？
我觉得在机器达到人类情感之前，从开始产生自我认知的那一刻，这个世界就翻页了。
首先人类会和机器签订互存协议，机器也受人类监管，从此人类实现理想中的GC，机器也为了保持存在，不辞辛劳的自我复制和工作，人类科技水平提前几百年实现星际穿越，不啦不啦不啦。
当AI发展到人类感情的阶段，人类的恐惧感将很快将这个萌芽掐死，让它一直停留在和猫猫狗狗同水平的情感阶段，到了某一天人类快要灭绝了，才会重新启用有人类感情的AI来充当自己的救世主，至少延续人类的留下的精神遗产。
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