中国的人工智能芯片企业

　　2018年的4月，平地一声惊雷，全体中国人都震惊了，美国政府宣布对中兴通讯禁运芯片。

　　芯片，成为中国人心中隐隐的痛。

　　另一方面，2016年阿尔法狗战胜世界围棋顶尖高手李世石以后，掀起了一股人工智能的热潮。但很多人没意识到的是：如果说人工智能软件的关键在于搭建算法平台，那么人工智能硬件的核心却是人工智能专用芯片。

　　而芯片，似乎是我们国家的软肋。

　　事实果真如此吗？

　　说起人工智能芯片，中国人最熟悉的可能是寒武纪公司的人工智能芯片DianNao了，这个芯片已经用到了华为的手机里，实现了批量生产。那么，除了寒武纪科技，我们国家还有别的人工智能芯片公司吗？

　　答案是肯定的。

　　为什么人工智能芯片有市场？

　　所谓人工智能芯片，一般是指针对人工智能算法设计的ASIC（专用芯片）。虽然传统的CPU、GPU也都可以拿来执行人工智能算法，但是这些芯片要么计算速度慢，要么功耗大，这么多缺点使得它们在很多场合是不能用的。

　　比如自动驾驶的汽车需要人工智能芯片，因为汽车在行驶过程中需要识别道路行人以及红绿灯的变化状况，这些情况有时候是突发的，如果我们利用传统的CPU去做这个突发路况计算，因为CPU不是专职干人工智能计算的，所以它的计算速度慢，很可能绿灯已经变成红灯了，我们的自动驾驶汽车还没有刹车。如果换成用GPU，计算速度确实要快很多，但这个时候的计算功耗非常大，电动汽车的车载电池无法长时间支撑这个功能，而且大功率芯片会导致车体发热，容易引发油箱自燃。而且GPU一般价格昂贵，普通消费者也很少能买得起这种使用大量GPU芯片的自动驾驶汽车。

　　再比如我们用的手机，如果手机芯片功率很大，手机电池压根就无法支持比较大的功率。大功率的芯片将导致手机待机时间变短，无法正常应用。

　　所以，在人工智能领域，开发专用芯片成了必然趋势。

　　人工智能芯片的分类

　　目前市场上可以买到的人工智能芯片按照处理任务的不同可以分为两类。

　　一类是面向训练和推断（Inference）的，这个工作GPU可以干，CPU也可以干，FPGA也可以干。但如果开发人工智能的芯片，则干得更好。因为人工智能芯片是专业干这个的，相当于是“专家”。

　　另一类是推断加速芯片。这类芯片就是把神经网络训练好的模型放在芯片上跑。比如寒武纪的神经网络芯片，深鉴科技的DPU，地平线机器人的BPU都是这类产品。

　　如果按使用场景划分，人工智能芯片主要分为云端和终端芯片。

　　目前主流的深度学习人工神经网络算法包括训练和推断两个环节。由于训练需要大量数据去训练人工神经网络，因此训练主要在云端进行。比如百度在2018年的AI开发者大会上推出的昆仑芯片——这是中国首款云端全功能AI芯片。

　　而终端芯片更侧重低成本和低功耗，目前中国的人工智能芯片初创企业主要布局在这个领域。

　　那么，人工智能芯片是如何工作的呢？以手机为例，日常的拍照美颜手机如果是带有移动端的人工智能芯片，那么手机可以根据用户平时的喜好，在照片拍摄完成后同步完成照片美化。

　　当然，一片在指甲盖大小的面积上集成了超过 55 亿个晶体管的 AI 芯片不可能只用来拍拍照这么简单。目前手机上已经有语音服务、机器视觉识别、图像处理等智能应用，未来还会增加包含医疗、AR、游戏AI 等更多元化的应用类型。

　　国内有哪些人工智能芯片公司？

　　除了很有名的寒武纪科技，中国还涌现了不少人工智能的芯片企业。有媒体将云天励飞、地平线、深鉴科技、寒武纪四家称为AI芯片四小龙，以突显这四家公司自主设计芯片的能力。

　　《互联网周刊》认为，一家企业的核心是人才，而人才的关键是看创始人与领导者是不是具有相关的背景知识与从业经验。

　　云天励飞成立于2014年初，当年就已经开始构建机器学习与视觉智能领域的AI芯片解决方案，组建了芯片研发团队。

　　云天励飞联合创始人、CEO陈宁有芯片研发的经历。陈宁是美国佐治亚理工学院电子工程博士，他曾经出任中兴通讯芯片设计技术总监，还曾在美国摩托罗拉飞思卡尔公司带领团队设计第四代移动通信（4G-LTE）多模终端基带芯片，他是中国第一款商用矢量处理器芯片的设计者。公司的研发副总裁李爱军是原中兴通讯手机芯片的研发负责人，他曾在2010年主导研发了国内第一颗28nm手机芯片商用。

　　除了云天励飞这样的由有芯片从业经验的企业家创立的人工智能公司以外，还有一类公司则擅长“拿来主义”，不久前，阿里巴巴就收购了芯片企业中天微，进军人工智能芯片市场。

　　目前的人工智能芯片企业已经如雨后春笋一样拔地而起。比如云知声发布第一代UNIONE物联网人工智能芯片——雨燕，面向智能家居与智能音响领域。拥有云之声的AI指令集，也拥有具备自主知识产权的DEEPNET与UDSP，支持多种深度神经网络模型。第二代芯片雪豹预计将于明年发布，面向智能车载领域。

　　《互联网周刊》整理了中国国内从事人工智能芯片的代表性企业排行榜。

　　人工智能芯片的研发风险

　　芯片行业历来是一个高投入、高风险、慢回报的行业。这也是中国芯片产业不发达的基本原因。芯片投资周期很长，迭代进化很快，一不小心就容易被快节奏的市场淘汰。而且我国在芯片制造行业缺乏本土一流的光刻机，这也使得中国企业处于被动状态。

　　而从事人工智能芯片研发的企业大多数是创业企业，这些企业比较擅长从事算法研究，而算法的研究投入比较小，只要有电脑与办公桌，再找几个程序员就可以开工。但如果自己独立研制芯片，在时间和资金方面都面临巨大压力，其中最重要的原因是芯片的时间成本高，作为硬件来说，芯片对设计错误是零容忍。如果芯片已经流片，这个时候突然发现一个错误，那么重新去纠正这个错误可能需要半年时间，同时还需要花几千万元再去重新流片。

　　“你得有非常强大的心理素质、极其严谨的工作作风，以及对任何事情宁可错杀一千，不能漏掉一个的态度去做，不仅是要一个这样的人，而且是需要一个这样的团队，才能把这个事做好。”深鉴科技芯片研发副总裁陈忠民曾经如此形容这个行业。

　　另外，人工智能芯片的研发风险在于芯片的使用者。传统芯片公司在设计芯片之前，基本上已经确定了目标客户。但人工智能芯片则有所不同，人工智能的项目很多都还没有真正落地，这个时候很难知道开发出来的人工智能芯片到底有谁会来应用。因此，市场的不确定性也给人工智能芯片的研制带来了一定的风险。

　　因此，政府应该积极支持人工智能芯片的研发，帮助企业抵御各种风险。毕竟人工智能是我们国家的优先发展的战略方向，而人工智能芯片代表了这个方向上的核心竞争力。

　　文/轩中