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对于人工智能芯片行业来说，不仅要具备良好的硬基础，还需要制作好软件。换言之，人工智能芯片产业的发展应该注重软硬件协同。

当前，国内人工智能芯片的硬件设计水平接近国外，但软件生态是一个薄弱环节。大多数芯片研发团队来自硬件，在软件支持上花费的精力相对较少，关注不够。而人工智能芯片本身只是起到了加速作用，除了少数定制的人工智能芯片有一定的功能外，大多数人工智能芯片本身没有功能，它们的功能必须结合相关软件来实现。

在人工智能芯片领域，算法是软件的重要组成部分，相当于人工智能芯片的灵魂。除了算法本身，软件层面还包括算法移植、芯片驱动、支持软件工具、人机交互界面等。在人工智能芯片所涉及的软件领域，国内算法开发平台相对较少，现有的一些算法开发平台在人机交互和资源管理方面与国外相比仍有一定差距。此外，一些未来人工智能芯片的核心算法和核心架构还有待改进。

想要进一步实现软硬件协同开发，将真正优秀的算法集成到人工智能芯片的硬件中，这一领域仍有很大的市场空间。

就人工智能芯片的硬件和软件合作而言，国内大公司一般做得更好。因为软件，例如算法移植和人工智能芯片驱动，很难实现，所以需要专门的团队来开发它。

为了促进人工智能芯片软硬件的协同发展，应结合人工智能芯片产品的定位选择不同的策略。如果人工智能芯片的应用场景相对狭窄，那么在良好的硬件基础上，可以设计一些软件工具来实现应用。但是，如果是通用人工智能芯片，支持非常广泛的算法，就需要一个好的软件团队与之匹配，否则会导致芯片硬件非常强大，用户不购买的尴尬局面。