近日，清华大学发布的《2018人工智能芯片研究报告》（以下简称《报告》）指出，人工智能芯片是人工智能时代的技术核心之一。目前人工智能还处于面向行业应用阶段，生态上尚未形成垄断，国产处理器厂商与国外竞争对手在人工智能这一全新赛场上处在同一起跑线上。
然而，“当前国内缺失人工智能芯片的相关评测标准。”在中国科协主办的第二届“风向标——中国创新创业先锋论坛”上，人工智能芯片企业鲲云科技创始人牛昕宇指出，这造成大家不知道自己研发的芯片在国际上处于什么样的水平。而获知一款芯片性能如何，最直接的方法是进行评测。“这就需要一套公认的评测标准”。
人工智能芯片评测到底多重要、多紧迫？怎样建立一套公认的评测标准？
国际上，缺乏统一的芯片评测标准也是一个比较大的问题，包括英伟达、英特尔等公司的芯片性能也主要依靠芯片厂商自家发布。“全球多个机构都在尝试给出评测方案，然而现状就是无公认基准测试方法和指标。”
“从政府、用户、系统集成厂商到算法开发者，全部无法准确评价所使用芯片的技术水平以及在国内外所处的地位，无法选取最适用于自己需求的底层芯片，芯片企业无法清晰确认自己的技术优势及目标市场。
人工智能芯片与传统计算芯片不同，它要求高效实现深度学习算法对海量数据高吞吐量等高并行化任务的处理。
“当前，AI芯片的功能日益复杂化、多样化，一方面，芯片厂商纷纷给出不同的衡量标准，声称其产品在计算性能、单位能耗算力等方面处于行业领先水平；另一方面，需求方却关心如何能从厂商给出的信息中判断出芯片是否能实际满足其真实场景的计算需求。”曹峰强调，“针对这一现状，一个与真实场景紧密相连的、同时跨产品可比的测试评估方案的出现，迫在眉睫。”