與此同時，國內(nèi)近兩年來涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的智能芯片企業(yè)，例如寒武紀(jì)、地平線、云知聲、深鑒科技、中天微等，也有一些大型企業(yè)如華為、阿里等也加入這一領(lǐng)域，這使我國智能芯片領(lǐng)域處于國際第一陣營。但環(huán)顧國際，英偉達(dá)、谷歌、英特爾、ARM、高通、賽靈思等傳統(tǒng)大牌企業(yè)在智能芯片領(lǐng)域也同樣虎視眈眈。

進(jìn)入今年以來，各家企業(yè)相繼推出各自的智能芯片產(chǎn)品，這標(biāo)志著智能芯片的研發(fā)期已過，正逐漸步入產(chǎn)業(yè)推廣期。盡管各家都還沒有量產(chǎn)，但一場市場爭奪的戰(zhàn)爭或正悄然打響。能否奪得市場，或許不僅決定了一個企業(yè)的生死存亡，還將決定我國芯片產(chǎn)業(yè)是否能實現(xiàn)追趕和突破。

智能芯片的興起

伴隨著人工智能的再次興起，智能芯片近幾年得到了大力發(fā)展。

什么是智能芯片?正如「智能」不好定義一樣，想給「智能芯片」下一個精確的定義也十分困難。CCAI2018分論壇“智能芯片”主席、中國科學(xué)院計算所研究員韓銀和認(rèn)為： 從廣義上講，能夠提供特別智能能力的芯片都可以稱為智能芯片;而我們當(dāng)前通常所說的智能芯片，是一類針對人工智能算法進(jìn)行器件、電路或體系結(jié)構(gòu)定制的芯片，特別是針對深度學(xué)習(xí)的智能芯片。

GPU 最初是用在個人電腦、工作站、游戲機(jī)等設(shè)備上進(jìn)行專用圖像計算的微處理器芯片。后來研究人員發(fā)現(xiàn)其海量的數(shù)據(jù)并行計算能力與深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用特征高度匹配。2011 年吳恩達(dá)率先將 GPU 應(yīng)用于谷歌大腦中，取得了驚人效果;結(jié)果表明，12 顆英偉達(dá)的 GPU 可以提供相當(dāng)于 2000 顆CPU的深度學(xué)習(xí)性能。之后，紐約大學(xué)、多倫多大學(xué)以及瑞士人工智能實驗室的研究人員紛紛在 GPU 上加速其深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為 GPU 行業(yè)的佼佼者，英偉達(dá)也迅速成為人工智能風(fēng)口的巨無霸，實現(xiàn)一年股票翻 6 倍的增長。

而另一方面，伴隨著深度學(xué)習(xí)的興起，許多學(xué)者想到開發(fā)深度學(xué)習(xí)加速器，也即通過硬件實現(xiàn)方式加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算。在 2009 年起， Y. LeCun、O. Temam 等在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計上開展了一些起步性工作后，2014 年至 2016 年，中科院計算所陳云霽研究團(tuán)隊陸續(xù)在計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級會議 ASPLOS、MICRO、ISCA 上發(fā)表多篇深度學(xué)習(xí)加速器方面的論文，點燃了學(xué)術(shù)界對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片研究的熱情?；谶@些研究，陳云霽他們研發(fā)的 DianNao 芯片取得了 100 倍性能的加速。隨后在 2016 年 3 月，北京中科寒武紀(jì)科技有限公司注冊成立，基于 DianNao 項目技術(shù)框架，寒武紀(jì)又陸續(xù)推出了「寒武紀(jì) 1 號」芯片、寒武紀(jì) 1A 處理器等產(chǎn)品。其中后者是目前最早量產(chǎn)、出貨量最多的 AI 芯片;在 2017 年華為海思的第一款人工智能手機(jī)芯片麒麟 970 上就集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。目前麒麟 970 已經(jīng)搭載了在華為 Mate 10、P20、榮耀 V10 這三系列手機(jī)產(chǎn)品上，累計出貨量已達(dá)數(shù)千萬臺。

同期，谷歌也看到了深度學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中的巨大潛力。不同于 DianNao 采用的是乘加樹體系結(jié)構(gòu)，谷歌所研發(fā)的針對數(shù)據(jù)中心的張量處理器 TPU，采用了脈動陣列的組織方式。脈動陣列 1970 年代由哈佛大學(xué)孔祥重教授提出。2016 年 5 月，谷歌在 I/O 大會上首次公布了 第一代TPU，并介紹TPU 正是 AlphaGo 能夠擊敗李世石的「秘密武器」之一。2018 年初，谷歌宣布開放其 TPU 云服務(wù)平臺，售價 6.5 美元/小時;但基于其商業(yè)模式的需求，目前谷歌所研發(fā)的 TPU 僅供自己內(nèi)部使用，并沒有售賣芯片的打算。

當(dāng)然，智能芯片種類繁多。芯片的應(yīng)用場景不同，其設(shè)計也不同。例如谷歌的 TPU 正式根據(jù)他們云計算的應(yīng)用場景而設(shè)計的，其功耗較大，但對它來說更重要的則是性能要足夠高;再例如華為的麒麟 970 由于要嵌入到手機(jī)當(dāng)中，因此要求功耗低，性能適中;而地平線主要針對無人駕駛設(shè)計的芯片則要求針對視覺做一些特殊處理。

從2014年算起，人工智能芯片的研究迄今已有四年。在這一領(lǐng)域，我們國家出現(xiàn)了一批企業(yè)，例如寒武紀(jì)、地平線、云知聲、深鑒科技、中天微等;這些企業(yè)也都相繼推出了各自適應(yīng)于場景的智能芯片產(chǎn)品。除了前面介紹的寒武紀(jì)，地平線于 2017 年年末發(fā)布的「旭日 1.0」和「征程 1.0」則主要面向于智能攝像頭和智能駕駛等。所以在這一波智能芯片的浪潮中，我們國家至少現(xiàn)在看來并不落后。

下一場戰(zhàn)爭

據(jù)韓銀和研究員介紹，隨著今年多個智能芯片產(chǎn)品的面世，智能芯片將逐漸邁過研發(fā)期，但「發(fā)布」不等于「應(yīng)用」?，F(xiàn)在除了寒武紀(jì)、華為的芯片外，國內(nèi)其他廠商的芯片都還沒有大規(guī)模使用。從國際角度上來看，英特爾等公司的產(chǎn)品也都還沒有大規(guī)模出廠，目前霸占市場的仍然只有英偉達(dá)的GPU。因此，目前的狀態(tài)似乎是各家企業(yè)都或早或遲的推出了自己的原型芯片，但都還沒有上場;換句話說，即大家都已經(jīng)站在了跑道上，但都還沒有開始真正跑。

但，或許這正是暴風(fēng)雨的前夜，接下來將是一場市場爭奪的惡戰(zhàn)。

現(xiàn)在來看，我國在智能芯片并非一帆風(fēng)順，沒有挑戰(zhàn)。谷歌、英特爾、ARM 等老牌企業(yè)在不同的智能芯片應(yīng)用領(lǐng)域研發(fā)自己的智能芯片，他們都將是我國芯片企業(yè)的競爭對手。例如在云計算方面，谷歌的 TPU 已經(jīng)研究多年，盡管現(xiàn)在沒有售賣，但一旦它決定售賣肯定會對我國云計算市場產(chǎn)生巨大的沖擊;而在高性能市場上，從歷史上來看，英特爾從來都不會放過任何可能的競爭對手，這個領(lǐng)域在歷史上有很多挑戰(zhàn)者，但后來都被英特爾擊敗;再有 ARM，盡管華為在手機(jī)芯片方面已經(jīng)推出了自己的產(chǎn)品，但現(xiàn)在 ARM 也在研制他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，未來如若與其ARM核集成起來，影響力將不容小覷。

因此，雖然我們在智能芯片的研發(fā)階段并不落后，但若想在應(yīng)用方面仍然保持這種優(yōu)勢，則將面臨諸多挑戰(zhàn)。而從研發(fā)到應(yīng)用則是一條很長的道路，有許多問題有待解決——

我國智能芯片研發(fā)和市場最新進(jìn)展如何?智能芯片的剛需市場有哪些?智能芯片如何服務(wù)好手機(jī)、安防、家電、汽車等大需求?如何利用我國的應(yīng)用優(yōu)勢建立生態(tài)優(yōu)勢?對國家在智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展中有哪些政策建議?

“不謀全局者,不足謀一域”。智能芯片是智能時代的核心引擎，針對這些熱點問題，中國人工智能學(xué)會將于 7 月 28 日至 29 日在深圳舉行的中國人工智能大會(CCAI2018)上設(shè)“智能芯片”分論壇，邀請寒武紀(jì)、云知聲、深鑒等國內(nèi)智能芯片龍頭廠商，以及國際芯片領(lǐng)域著名學(xué)者以及整機(jī)、應(yīng)用廠商專家們就這些進(jìn)行研討，破題立論，希望能為業(yè)界提供些新思路。