一、人工智能专业能研究芯片么
1、人工智能产业划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。
2、其中基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。
二、芯片研究属人工智能吗
1、是的，芯片研究可以属于人工智能（AI）的范畴。人工智能研究包括了涉及到硬件和软件两个方面。在硬件方面，研究人员致力于开发和改进各种性能更高、能够支持人工智能应用的芯片。这些芯片可以用于机器学习、深度学习、图像处理等人工智能任务，通过提供更快、更高效的计算能力来支持人工智能技术的发展。
2、芯片研究对于人工智能的发展至关重要，可以帮助提升计算速度、降低功耗，并提供更好的计算性能和功能，从而促进人工智能应用的创新和普及。因此，芯片研究是人工智能领域中的重要组成部分，它为人工智能技术的发展提供了基础支撑。
三、ai人工智能需要哪些芯片
AI人工智能需要使用高性能的芯片来支持其计算需求。以下是一些常用的AI芯片：
1.GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。
2.ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。
3.FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑芯片，可以根据需要重新配置其电路结构，适合于快速原型开发和实验。
4.CPU（中央处理器）：CPU是计算机系统中最基本的处理器之一，虽然不如GPU和ASIC在AI计算方面表现出色，但仍然可以支持一些基本的AI应用。
总之，不同类型的AI应用可能需要不同类型的芯片来支持其计算需求。随着技术不断发展和创新，未来还会有更多新型芯片涌现出来。
四、人工智能芯片是什么
人工智能芯片是一种专门用于进行人工智能计算任务的芯片。
1.人工智能芯片是一种高性能的硬件设备，它具有专门的电路结构和算法，能够有效地执行人工智能相关的计算任务，如机器学习和深度学习。
2.相比传统的通用处理器，人工智能芯片在处理复杂的神经网络模型时更加高效，在计算速度和能耗方面都表现优异。
3.人工智能芯片的应用范围广泛，包括人脸识别、语音识别、自动驾驶等领域，它的出现极大地推动了人工智能技术的发展和应用。
4.近年来，人工智能芯片市场快速增长，许多公司和研究机构都在竞相研发和推出各种类型的人工智能芯片，以满足不断增长的人工智能计算需求。
五、人工智能芯片和手机芯片的区别
1、人工智能芯片和手机芯片在设计和应用上有一些显著的区别。
2、首先，它们的主要功能和用途不同。手机芯片主要用于手机的整体控制，包括运行内存、存储空间、处理速度等，以满足用户的各种需求。而人工智能芯片则主要针对AI算法的高效处理和运行，以满足机器学习、深度学习等人工智能应用的需求。
3、其次，二者的性能和特点也不同。手机芯片需要满足用户日常使用的各种需求，包括电话、短信、网页浏览、社交媒体等，因此它的计算能力和内存占用等都需要达到一定的标准。而人工智能芯片则更注重计算速度和效率，以及低功耗和高能效等特性，以满足深度学习和机器学习的需求。
4、此外，还有一些与安全和隐私相关的区别。手机芯片在上传和下载数据的过程中，有可能出现数据泄露的风险。而人工智能芯片，尤其是在本地进行计算的AI芯片，比如在智能手机终端上进行的计算，能够避免数据上传到云端所带来的隐私泄露风险。
5、最后，AI芯片大多是对特殊的数据类型以及某种运算（卷积等）进行硬件加速的定制ASIC芯片，而手机芯片作为一种通用的计算平台，可以通过接口既计算图形，又可以计算神经网络。
6、总的来说，人工智能芯片和手机芯片虽然都是为了满足不同应用需求而设计的芯片，但在设计思路、应用领域、性能要求和功能用途等方面都存在一定的差异。