2018年的4月，平地一聲驚雷，全體中國人都震驚了，美國政府宣佈對中興通訊禁運芯片。
芯片，成為中國人心中隱隱的痛。
另一方面，2016年阿爾法狗戰勝世界圍棋頂尖高手李世石以後，掀起了一股人工智能的熱潮。但很多人沒意識到的是：如果說人工智能軟件的關鍵在於搭建算法平臺，那麼人工智能硬件的核心卻是人工智能專用芯片。
而芯片，似乎是我們國家的軟肋。
事實果真如此嗎？
說起人工智能芯片，中國人最熟悉的可能是寒武紀公司的人工智能芯片DianNao了，這個芯片已經用到了華為的手機裡，實現了批量生產。那麼，除了寒武紀科技，我們國家還有別的人工智能芯片公司嗎？
答案是肯定的。
為什麼人工智能芯片有市場？
所謂人工智能芯片，一般是指針對人工智能算法設計的ASIC（專用芯片）。雖然傳統的CPU、GPU也都可以拿來執行人工智能算法，但是這些芯片要麼計算速度慢，要麼功耗大，這麼多缺點使得它們在很多場合是不能用的。
比如自動駕駛的汽車需要人工智能芯片，因為汽車在行駛過程中需要識別道路行人以及紅綠燈的變化狀況，這些情況有時候是突發的，如果我們利用傳統的CPU去做這個突發路況計算，因為CPU不是專職幹人工智能計算的，所以它的計算速度慢，很可能綠燈已經變成紅燈了，我們的自動駕駛汽車還沒有剎車。如果換成用GPU，計算速度確實要快很多，但這個時候的計算功耗非常大，電動汽車的車載電池無法長時間支撐這個功能，而且大功率芯片會導致車體發熱，容易引發油箱自燃。而且GPU一般價格昂貴，普通消費者也很少能買得起這種使用大量GPU芯片的自動駕駛汽車。
再比如我們用的手機，如果手機芯片功率很大，手機電池壓根就無法支持比較大的功率。大功率的芯片將導致手機待機時間變短，無法正常應用。
所以，在人工智能領域，開發專用芯片成了必然趨勢。
人工智能芯片的分類
目前市場上可以買到的人工智能芯片按照處理任務的不同可以分為兩類。
一類是面向訓練和推斷(Inference)的，這個工作GPU可以幹，CPU也可以幹，FPGA也可以幹。但如果開發人工智能的芯片，則幹得更好。因為人工智能芯片是專業幹這個的，相當於是“專家”。
另一類是推斷加速芯片。這類芯片就是把神經網絡訓練好的模型放在芯片上跑。比如寒武紀的神經網絡芯片，深鑑科技的DPU，地平線機器人的BPU都是這類產品。
如果按使用場景劃分，人工智能芯片主要分為雲端和終端芯片。
目前主流的深度學習人工神經網絡算法包括訓練和推斷兩個環節。由於訓練需要大量數據去訓練人工神經網絡，因此訓練主要在雲端進行。比如百度在2018年的AI開發者大會上推出的崑崙芯片——這是中國首款雲端全功能AI芯片。
而終端芯片更側重低成本和低功耗，目前中國的人工智能芯片初創企業主要佈局在這個領域。
那麼，人工智能芯片是如何工作的呢？以手機為例，日常的拍照美顏手機如果是帶有移動端的人工智能芯片，那麼手機可以根據用戶平時的喜好，在照片拍攝完成後同步完成照片美化。
當然，一片在指甲蓋大小的面積上集成了超過 55 億個晶體管的 AI 芯片不可能只用來拍拍照這麼簡單。目前手機上已經有語音服務、機器視覺識別、圖像處理等智能應用，未來還會增加包含醫療、AR、遊戲AI 等更多元化的應用類型。
國內有哪些人工智能芯片公司？
除了很有名的寒武紀科技，中國還湧現了不少人工智能的芯片企業。有媒體將雲天勵飛、地平線、深鑑科技、寒武紀四家稱為AI芯片四小龍，以突顯這四家公司自主設計芯片的能力。
《互聯網週刊》認為，一家企業的核心是人才，而人才的關鍵是看創始人與領導者是不是具有相關的背景知識與從業經驗。
雲天勵飛成立於2014年初，當年就已經開始構建機器學習與視覺智能領域的AI芯片解決方案，組建了芯片研發團隊。
雲天勵飛聯合創始人、CEO陳寧有芯片研發的經歷。陳寧是美國佐治亞理工學院電子工程博士，他曾經出任中興通訊芯片設計技術總監，還曾在美國摩托羅拉飛思卡爾公司帶領團隊設計第四代移動通信(4G-LTE)多模終端基帶芯片，他是中國第一款商用矢量處理器芯片的設計者。公司的研發副總裁李愛軍是原中興通訊手機芯片的研發負責人，他曾在2010年主導研發了國內第一顆28nm手機芯片商用。
除了雲天勵飛這樣的由有芯片從業經驗的企業家創立的人工智能公司以外，還有一類公司則擅長“拿來主義”，不久前，阿里巴巴就收購了芯片企業中天微，進軍人工智能芯片市場。
目前的人工智能芯片企業已經如雨後春筍一樣拔地而起。比如雲知聲發佈第一代UNIONE物聯網人工智能芯片——雨燕，面向智能家居與智能音響領域。擁有云之聲的AI指令集，也擁有具備自主知識產權的DEEPNET與UDSP，支持多種深度神經網絡模型。第二代芯片雪豹預計將於明年發佈，面向智能車載領域。
《互聯網週刊》整理了中國國內從事人工智能芯片的代表性企業排行榜。
人工智能芯片的研發風險
芯片行業歷來是一個高投入、高風險、慢回報的行業。這也是中國芯片產業不發達的基本原因。芯片投資週期很長，迭代進化很快，一不小心就容易被快節奏的市場淘汰。而且我國在芯片製造行業缺乏本土一流的光刻機，這也使得中國企業處於被動狀態。
而從事人工智能芯片研發的企業大多數是創業企業，這些企業比較擅長從事算法研究，而算法的研究投入比較小，只要有電腦與辦公桌，再找幾個程序員就可以開工。但如果自己獨立研製芯片，在時間和資金方面都面臨巨大壓力，其中最重要的原因是芯片的時間成本高，作為硬件來說，芯片對設計錯誤是零容忍。如果芯片已經流片，這個時候突然發現一個錯誤，那麼重新去糾正這個錯誤可能需要半年時間，同時還需要花幾千萬元再去重新流片。
“你得有非常強大的心理素質、極其嚴謹的工作作風，以及對任何事情寧可錯殺一千，不能漏掉一個的態度去做，不僅是要一個這樣的人，而且是需要一個這樣的團隊，才能把這個事做好。”深鑑科技芯片研發副總裁陳忠民曾經如此形容這個行業。
另外，人工智能芯片的研發風險在於芯片的使用者。傳統芯片公司在設計芯片之前，基本上已經確定了目標客戶。但人工智能芯片則有所不同，人工智能的項目很多都還沒有真正落地，這個時候很難知道開發出來的人工智能芯片到底有誰會來應用。因此，市場的不確定性也給人工智能芯片的研製帶來了一定的風險。
因此，政府應該積極支持人工智能芯片的研發，幫助企業抵禦各種風險。畢竟人工智能是我們國家的優先發展的戰略方向，而人工智能芯片代表了這個方向上的核心競爭力。
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