哪家企业有望实现中国的人工智能梦？
人工智能无疑是当今科技界最受关注的大事件之一，作为未来几十年科技发展趋势，全球科技龙头企业纷纷将战略重心向人工智能倾斜。而ai芯片对于整个产业来说是至关重要的一环。市场研究顾问公司compass intelligence日前发布的关于ai芯片最新调研报告中，在全球前24大人工智能(ai)芯片企业排名表中，七家国内企业榜上有名，分别是华为（海思）、联发科、imagination、瑞芯微、芯原、地平线、寒武纪。在人工智能的浪潮中，这七家企业，又交出了怎样的成绩单？哪们之中哪家企业有望实现中国的人工智能梦？
华为（海思）：从云到端 推动ai真正落地
2017年9月，华为在德国柏林国际电子消费品展览会（ifa）上正式推出其第一款 ai 芯片 “麒麟970”（kirin 970）。麒麟970采用行业高标准的 tsmc 10nm 工艺，在指甲大小的芯片上，集成了55亿个晶体管，功耗降低了20%，并实现了1.2gbps 峰值下载速率。麒麟 970集成 npu 专用硬件处理单元（寒武纪ip），创新设计了 hiai 移动计算架构，其 ai 性能密度大幅优于 cpu 和 gpu。相较于四个 cortex-a73核心，处理相同 ai 任务，新的异构计算架构拥有约50倍能效和 25倍性能优势。但麒麟970到底是不是真正的ai芯片，仍受到业内部分人士质疑。
据称，华为海思麒麟980将于2018年下半年量产问世，将推出采用台积电7nm工艺，并将持续在移动装置人工智能应用上进行深度应用开发。这也是华为海思继麒麟970之后，将推出的第二代人工智能芯片。
联发科：聚焦端侧智能
2018年3月，联发科技发布了首款内建ai功能的芯片helio p60，性能对标骁龙660。性能上，helio p60采用了arm的4个cortex a73 及 4 个a53 的 8 个大小核心架构，对比前代产品 helio p23 与 p30 ，cpu及 gpu 性能均提升达 70%；功耗方面，该芯片执行大型游戏时的功耗降低25%，可以大幅延长手机电池的使用时间。
helio p60与腾讯、商汤、虹软、旷视等多家人工智能厂商合作，手机安全、拍照、人脸辨识等方面达到优秀水平。联发科技还强调，联发科的ai最大亮点在于neuropilot ai 技术。它是一个独立的npu单元，通过cpu、gpu、apu进行异构运行，可以提供从入门到高级的完整api支持和开发者工具包，具备性能以及功耗优化、可移植性和客制化等特点。
imagination：让人工智能应用开发更简单
2017年9月imagination推出了面向人工智能应用的硬件ip产品powervr nna神经网络加速器，这是全球第一款神经网络加速器。此款神经网络加速器nna具有完整且独立的ip, 不需要和其他cpugpu配合来做人工智能处理,它可以帮cpugpu做加速，也可以单独存在。nna在面积效率、运算性能以及功耗、应用范围方面具有显著优势。2nx nna的推出让面向物联网、监控和安全的神经网络实现成为可能，这样很多时候可以实现移动端的人工智能，而不一定要通过云端进行人工智能处理和决策。
瑞芯微：提供一站式ai解决方案
2018年1月，瑞芯微电子（rockchip）向全球发布旗下首款性能超强的ai处理器rk3399pro，为ai人工智能领域提供一站式turnkey解决方案，其片上npu（神经网络处理器）运算性能高达2.4tops，具高性能、低功耗、开发易等优势。rk3399pro具备极强的ai运算性能，是瑞芯微首次采用cpu+gpu+npu硬件结构设计的ai芯片，其集成的npu（神经网络处理器）融合了瑞芯微在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验。相较传统芯片，典型深度神经网络inception v3、resnet34、vgg16等模型在rk3399pro芯片上的运行效果表现出众，获近百倍提升。
瑞芯微rk3399pro的发布在全球产业链具极大影响力，使ai人工智能业者创新与量产商用门槛大大降低，性能更强、耗能更低，将加速ai人工智能的全面普及。
芯原：在嵌入式设备中实现ai的快速增长
2017年5月，芯原推出一款面向计算机视觉和人工智能应用的处理器vip8000，可直接导入由caffe和tensorflow等框架生成的神经网络。vivante vip8000由高度多线程的并行处理单元、神经网络单元和通用存储缓存单元组成。vip8000可以直接导入由caffe和tensorflow等主流深度学习框架生成的神经网络，并可利用openvx框架将神经网络集成到其他计算机视觉功能模块中。它支持当前所有的主流神经网络模型（包括alexnet、googlenet、resnet、vgg、faster-rcnn、yolo、ssd、fcn和segnet）和层类型（包括卷积和去卷积、扩张、fc、池化和去池化、各种规范化层和激活函数、张量重塑、逐元素运算、rnn和lstm功能），旨在促进新型神经网络和新型层的采用。神经网络单元支持定点8位精度和浮点16位精度，并支持混合模式应用，以实现最佳计算效率和准确率。值得一提的是，恩智浦的旗舰应用处理器i.mx 8上也采用了芯原的视觉图形处理器。
地平线：嵌入式人工智能全球领导者
2017年12月，地平线发布了中国首款嵌入式人工智能视觉芯片，这款发布的芯片主要面向智能驾驶和面向智能摄像头，主打高性能、低功耗、低延时，包括面向智能驾驶的征程（journey）系列处理器和面向智能摄像头的旭日（sunrise）系列处理器。这是完全由地平线自主研发的人工智能芯片，采用地平线的第一代bpu架构。智能驾驶、智慧城市、 智能商业是当前视觉处理芯片主要面向的市场，这也是地平线主要面向的市场。同时，地平线也展示了面向这三个场景的“算法+芯片+云”的解决方案。
寒武纪：由端入云 树立ai芯片新标杆
2018年5月，寒武纪发布了cambricon mlu100云端智能芯片。mlu100采用寒武纪最新的mluv01架构和tsmc 16nm的先进工艺，可工作在平衡模式（1ghz主频）和高性能模式（1.3ghz主频）下，平衡模式下的等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，高性能模式下的等效理论峰值速度更可达每秒166.4万亿次定点运算，但典型板级功耗仅为80瓦，峰值功耗不超过110瓦。与寒武纪系列终端处理器一样，mlu100云端芯片仍然延续了寒武纪产品一贯出色的通用性，可支持各类深度学习和经典机器学习算法，充分满足视觉、语音、自然语言处理、经典数据挖掘等领域复杂场景下（如大数据量、多任务、多模态、低延时、高通量）的云端智能处理需求。mlu100的板卡使用pcie接口，其外形设计灵感来自于寒武纪地质时代的远古海洋生物三叶虫，以黑色、蓝色为主色调，简洁而富有科技感。
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华为（海思）：从云到端 推动ai真正落地
2017年9月，华为在德国柏林国际电子消费品展览会（ifa）上正式推出其第一款 ai 芯片 “麒麟970”（kirin 970）。麒麟970采用行业高标准的 tsmc 10nm 工艺，在指甲大小的芯片上，集成了55亿个晶体管，功耗降低了20%，并实现了1.2gbps 峰值下载速率。麒麟 970集成 npu 专用硬件处理单元（寒武纪ip），创新设计了 hiai 移动计算架构，其 ai 性能密度大幅优于 cpu 和 gpu。相较于四个 cortex-a73核心，处理相同 ai 任务，新的异构计算架构拥有约50倍能效和 25倍性能优势。但麒麟970到底是不是真正的ai芯片，仍受到业内部分人士质疑。
据称，华为海思麒麟980将于2018年下半年量产问世，将推出采用台积电7nm工艺，并将持续在移动装置人工智能应用上进行深度应用开发。这也是华为海思继麒麟970之后，将推出的第二代人工智能芯片。
联发科：聚焦端侧智能
2018年3月，联发科技发布了首款内建ai功能的芯片helio p60，性能对标骁龙660。性能上，helio p60采用了arm的4个cortex a73 及 4 个a53 的 8 个大小核心架构，对比前代产品 helio p23 与 p30 ，cpu及 gpu 性能均提升达 70%；功耗方面，该芯片执行大型游戏时的功耗降低25%，可以大幅延长手机电池的使用时间。
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2017年9月imagination推出了面向人工智能应用的硬件ip产品powervr nna神经网络加速器，这是全球第一款神经网络加速器。此款神经网络加速器nna具有完整且独立的ip, 不需要和其他cpugpu配合来做人工智能处理,它可以帮cpugpu做加速，也可以单独存在。nna在面积效率、运算性能以及功耗、应用范围方面具有显著优势。2nx nna的推出让面向物联网、监控和安全的神经网络实现成为可能，这样很多时候可以实现移动端的人工智能，而不一定要通过云端进行人工智能处理和决策。
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2018年1月，瑞芯微电子（rockchip）向全球发布旗下首款性能超强的ai处理器rk3399pro，为ai人工智能领域提供一站式turnkey解决方案，其片上npu（神经网络处理器）运算性能高达2.4tops，具高性能、低功耗、开发易等优势。rk3399pro具备极强的ai运算性能，是瑞芯微首次采用cpu+gpu+npu硬件结构设计的ai芯片，其集成的npu（神经网络处理器）融合了瑞芯微在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验。相较传统芯片，典型深度神经网络inception v3、resnet34、vgg16等模型在rk3399pro芯片上的运行效果表现出众，获近百倍提升。
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芯原：在嵌入式设备中实现ai的快速增长
2017年5月，芯原推出一款面向计算机视觉和人工智能应用的处理器vip8000，可直接导入由caffe和tensorflow等框架生成的神经网络。vivante vip8000由高度多线程的并行处理单元、神经网络单元和通用存储缓存单元组成。vip8000可以直接导入由caffe和tensorflow等主流深度学习框架生成的神经网络，并可利用openvx框架将神经网络集成到其他计算机视觉功能模块中。它支持当前所有的主流神经网络模型（包括alexnet、googlenet、resnet、vgg、faster-rcnn、yolo、ssd、fcn和segnet）和层类型（包括卷积和去卷积、扩张、fc、池化和去池化、各种规范化层和激活函数、张量重塑、逐元素运算、rnn和lstm功能），旨在促进新型神经网络和新型层的采用。神经网络单元支持定点8位精度和浮点16位精度，并支持混合模式应用，以实现最佳计算效率和准确率。值得一提的是，恩智浦的旗舰应用处理器i.mx 8上也采用了芯原的视觉图形处理器。
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