在已经过去的2016年，谷歌旗下DeepMind团队打造的AlphaGo引爆了新一轮的人工智能热，开启了2016年的人工智能时代。由此，在蝴蝶效应下，更多的人工智能产品融入了人们的生活，也让人们意识到了智能化时代的到来。
人工智能之所以能够大面积普及并获得如今的成功，其背后的产业布局功不可没。在下面的这篇文章中，一起探索下人工智能的背后，其中主要分为四大模块，分别为：基础层、应用层、软件和媒体，在这四大模块中，有的则进一步分化成多个部分。本篇将先从基础层开始讲起。
顾名思义，基础层包括了人工智能技术研发所需的一切准备，主要为芯片＆传感器、算法框架和云服务＆大数据。具备了这些条件，科研人员们才可以更好地研发、训练自己的人工智能技术，提高准确度。
芯片＆传感器
在人工智能领域，算法的实现依赖于计算机强大的运行速度，因此芯片就显得尤为重要。而在运行之上，人工智能产品需要大量的数据来提供服务，这方面就得依靠那些相当于人类“眼耳鼻”的传感器来搜集。
英伟达
凭借具备识别、标记功能的图像处理器，在人工智能还未全面兴起之前，英伟达就先一步掌控了这一时机。在2016年，英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片，像4月份发布的一款可执行深度学习神经网络任务的Tesla P100 GPU，又比如9月份发布的基于Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40，其中，Pascal架构能助推深度学习加速65倍。
除了研发芯片，英伟达进一步扩大了自己的人工智能布局，发布了多个用于不同领域的硬件和平台，比如世界上首个人工智能超级计算机以及在CES 2017发布的自动驾驶芯片XAVIER AICAR SUPERCOMPUTER、智能家居硬件Spot、搭载了人工智能系统ProAI（由ZF、英伟达联合研发）的车载电脑等。
ARM
迄今为止，全球85％的智能移动设备中都采取了ARM架构，其中，超过95％的智能手机运用了ARM的处理器，在智能硬件和物联网高速发展的如今，ARM有着绝对的地位。
此外，根据其2015年Q4财报，ARM所授权的芯片主要都用在了移动计算、智能汽车、安全系统和物联网。在智能汽车领域，包括NVIDIA、高通在内都是基于ARM设计开发了面向驾驶辅助系统的超级计算机。早前，对于收购ARM一事，软银CEO孙正义就曾明确表示ARM芯片将推动人工智能走向奇点。而在收购之后，软银也对ARM早已开始的人工智能项目“Blue Sky Program”表示了极大的支持。