中国自然语言处理行业研究报告（31页）

行业报告下载 2020-10-15 1 管理员

FPGA 具有可编程性，设计者可根据需要的逻辑功能对 FPGA 电路进行快速烧录，从而改变其出厂设计，灵活性强。但 FPGA 的设计布线相对固定，各种型号的 FPGA 芯片逻辑资源相对固定，选定了型号即决定了芯片的逻辑资源上限，无法随意增加运算能力。 ASIC 芯片的运算能力强、规模量产成本低，全定制设计需要设计者完成所有电路的设计，开发周期长，时间成本高昂，主要适用于量大、对运算能力要求较高、开发周期较长的领域。 DSP 内有控制单元、运算单元、各种寄存器以及存储单元，其外围还可以连接若干存储器和一定数量的外部设备，有软、硬件的全面功能，本身是一个微型计算机，运算能力强、速度快、体积小，而且采用软件编程具有高度的灵活性。但目前 DSP 的性能并未通过实践验证，也未生产出可以与 GPU 相匹敌的芯片器件，商业化应用仍在研发过程中。为满足自然语言处理等人工智能的发展需求，部分针对深度学习的芯片，如 TPU、NPU、 DPU 和 BPU 等相继面世，但受场景以及性能限制，专用的人工智能芯片发展尚未成熟。目前自然语言处理运算的最佳芯片方案仍以 GPU 为主导。

数据是人工智能发展的基石，海量数据为训练人工智能提供原材料。近年来，由学术及研究机构承担建设的公共数据集不断丰富，数据质量不断提高，利于人工智能企业提高智能模型的准确度。例如，可运用于自然语言处理训练的数据集类型不断丰富，维基百科语料库、斯坦福大学问答数据集、亚马孙美食评论集、康奈尔电影对话语料库、经济新闻相关文章等语言集合相继建成，内容覆盖媒体用语、网络用语、电影用语、政府用语等众多自然语言应用场景，有助于自然语言处理研发企业优化用于处理不同领域自然语言的模型的准确度。 2.4.2 产业链中游自然语言处理产业链中游市场主体主要有自然语言处理算法提供商、解决方案提供商以及应用产品开发商。目前中国的自然语言处理厂商较多集研发算法、解决方案以及应用产品功能于一身，厂商自主研发自然语言处理算法，形成一整套自然语言处理关键技术方案，并将自主研发的自然语言处理算法以及技术方案内嵌于自有应用产品体系中，典型代表有百度、阿里巴巴和腾讯。

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