出品：科普中國
製作：寒木釣萌
監製：中國科學院計算機網絡信息中心
近日，美國商務部禁止美國企業向中興出售各類芯片，一時間，失去核心芯片供應的中興就像被人扼住了咽喉，而中興的應對之策就是緊急停牌。
消息一出，很多人這才第一次意識到，芯片對一個國家來說是如此的重要，一直以來，我們擔心的是：
如果不能進口石油了怎麼辦？
石油大幅漲價了怎麼辦？
…………
但其實，中國的芯片進口額已連續兩年超過石油。2017年芯片進口額高達2601.4億美元，為中國第一大進口商品。
石油大幅漲價，大不了我們還可以鼓勵國人多用地鐵公交出行;中東不出口我們石油了，大不了從俄羅斯多買一點就是，總之，西方不亮東方亮。
但芯片卻不是這樣。沒有芯片，則自身包含芯片的產品就無法出口。
一直以來，很多人心目中的芯片就是電腦和手機的CPU，但其實，芯片多種多樣。
去掉蓋子後的芯片內膽。
芯片無處不在
你家裡上網用的路由器需要芯片，冰箱、洗衣機、空調、電視等也需要芯片。
你走在大街上，看到的紅綠燈系統需要芯片。
衛星上天需要防輻射芯片，鑽頭入地需要抗高溫芯片。
一句話，芯片無處不在。
可遺憾的是，這個領域是我們的短板，中國芯片自給率很低，遠低於石油。
今天的問題是，在芯片領域，我們還有希望嗎？未來有哪些有可能產生突圍的地方？曾經又有過哪些佈局？
為說明這個問題，咱們先來認識一個新東西，NPU。
NPU是什麼？
CPU我們很熟悉，它什麼都能幹，所以被稱為“通用處理器”。而如果我們想要有更好的遊戲性能，則需要更好的GPU，也就是說，GPU能幹的事兒沒有CPU多，但在某個特定領域比如遊戲，則GPU擅長得多。
這幾年，人工智能（簡稱AI）如火如荼，相比過去更多地出現在科幻電影和小說中，現在的人工智能，她已經走入大眾。
未來已來。
2016年3月，阿爾法狗（AlphaGo）輕鬆戰勝世界圍棋冠軍，職業九段棋手李世石。
2017年5月，阿爾法狗戰勝中國棋手柯潔，這讓柯潔當場落淚哽咽:它太完美我看不到希望。
到此，人類最後的智力驕傲面臨崩塌。而在與柯潔比賽之後，阿爾法狗團隊宣佈阿爾法狗將不再參加圍棋比賽，再比下去已經沒有意義。
這就是人工智能，現在，它正廣泛地服務於人類。
看到一篇純英文的文章，你可以用手機將其拍照，翻譯成你熟悉的語言。而電腦上網時，拍照這步都省了，直接給你翻譯出來。前些日子，某IT巨頭宣佈，在人工智能的幫助下，他們的翻譯可媲美真人水平。
具體到我們身邊的應用，諸如手機上的語音助手、指紋識別、面部識別、虹膜識別等等，都是人工智能的應用場景。
軍用的，民用的無人機大量出現，而無人駕駛車輛更是未來的潮流，這些，全都離不開人工智能。
現在我們終於可以說，21世紀是人工智能的世紀。
但人工智能不是空中樓閣，她必須附著在某個東西上，這就是芯片。傳統的CPU、GPU也能進行AI計算，但效率很低。
這並不難理解，CPU什麼都能幹，就好像一個人，他能搞科研，還會畫畫，唱歌好，跳舞棒，會寫作，能演講，還懂管理，這就是CPU——全面發展可能意味著全面平庸。
人工智能這麼重要，應用面又如此之廣，顯然，我們迫切地需要一種芯片，它特別擅長智能算法、深度學習，這就是NPU，一種嵌入式神經網絡處理器。
中科院計算所
如果中國的科學家現在才意識到NPU的重要性，則一切晚矣。
幸運的是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網絡處理器的單位之一，他們進行了長達近10年的攻關，終於有了成果。
有了成果，但若不及時推向市場，最終的結果必然是失敗。所以2016年，脫胎於中科院計算所的“寒武紀”公司成立，這是一個初創的團隊，很弱小，他們必須馬不停蹄快速前進。
2016年是一個特殊的年份，在這一年，人工智能第一次戰勝人類的圍棋冠軍。這導致很多人質疑質疑“寒武紀”是藉著人機圍棋大戰來炒作自己。
事實是這樣嗎？來看一些數據。
寒武紀公司成立當年獲得千萬級天使投資，公司估值過億美元。
第二年也就是2017年，寒武紀獲得1億美元融資，投資方為國投創業、阿里巴巴、聯想等，估值10億美元。
同年，寒武紀的芯片賣了1億元。
2018年，寒武紀再次獲得投資，估值20億美元。
…………
寒武紀的芯片
2017年9月，華為發佈了全球首款人工智能手機芯片麒麟970，之所以被稱為“人工智能芯片”，這是因為寒武紀在他們的芯片上添加了自己的智能芯片“寒武紀1A”。
前文說公司剛成立第二年，寒武紀就賣了1億元芯片，而買方就是華為。
在處理人工智能應用時，“寒武紀1A”的性能是4核CPU的25倍以上，而耗用的電量卻只有五十分之一。
搭載“寒武紀1A”的麒麟970芯片每分鐘可識別2005張照片，而蘋果的A11處理器只能處理889張照片，三星S8每分鐘只能識別95張。
照片識別速度對比：左為華為手機，中間iPhone 8，右邊三星S8
在CES2018期間，外媒對比評測了麒麟970和蘋果A11在AI性能上的跑分成績，結果令評測人員吃驚，麒麟970大幅領先。
為什麼NPU很重要？
人工智能需要的計算量通常都很大，有的計算量是手機上的CPU無法獨立完成的，而能完成的那些，要麼耗時很長，要麼耗電很大，得不償失。無疑，這會限制人工智能在手機以及其他終端上的的各種應用。
機器蝴蝶
無人機在自主飛行時需要處理大量數據，假如有的數據（比如照片）它處理不了，就只能通過網絡上傳到更強大的服務器端來完成，這帶來的問題是，有沒有網絡供你上傳是一回事，即使上傳後，服務器處理了，再發給無人機，這也會帶來大量耗時。
但如果無人機添加了人工智能處理器，那麼，無人機就具備了更大量的本地處理能力。
問題來了，既然NPU這麼重要，那麼國外的那些芯片巨頭為什麼沒有做？可能嗎？
不可能。
有分析認為，之所以在NPU上中國稍微領先，這是因為國外芯片巨頭多年前點歪了科技樹。
他們的CPU、GPU很強大，從而產生了路徑依賴，因此，對於人工智能的深度學習計算，他們早年不是很重視，並沒有為之專門設計一種芯片，而是在原有的CPU基礎上進行技術微調來實現。
再一個就是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網絡處理器的單位之一，近10年的攻關，這才讓我們佔得一點點先機。
絕不盲目樂觀
放眼整個芯片領域，中國還很弱小，幾乎不掌握話語權，研發之路任重而道遠。
人工智能是通向未來的鑰匙，目前來看，承載人工智能最好的芯片是“神經網絡處理器”，但這並不是說，只要有了NPU芯片就行了，正如沒有CPU，GPU也沒法用一樣。同理，沒有CPU，NPU也沒法使用。
另外，我們必須看到，在人工智能芯片上，中國的這種領先只是暫時的，國外的芯片巨頭，他們的技術實力強悍，資金雄厚，品牌效應大，趕上來是早晚的事。
所以，寒武紀必須跑得快一些，再快一些！
退一步說，即使中國產的NPU一直領先，但國外手機廠商出於各種自身的原因而一直不使用，這也很麻煩。
幸運的是，我們已經有了很多國產手機廠商，只要芯片性能夠好，相信他們會用。
再一個就是，人工智能芯片的應用場景絕不侷限於手機，在無人機、無人駕駛、智能家居、機器人等領域都會開花結果。
華羅庚籌建起來的研究所
文章的最後，咱們再來介紹一下在NPU上做出傑出貢獻的中科院計算所（全稱中國科學院計算技術研究所），創建於1956年，由華羅庚著手籌建。
這是一個有著優良傳統的研究機構，電子計算機專家夏培肅，她是中國計算機事業的奠基人之一，被譽為“中國計算機之母”，公開的報道顯示，夏培肅院士在培養博士生時，甚至可以用8個月時間去修改學生的論文，前後26稿，而論文在國際上發表後，夏培肅卻拒絕在作者的旁邊也署上自己的名字。
慈祥的夏培肅院士。
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