人工智能爆發(fā)，與芯片這“魔法”獲得突破密不可分。不管是智能駕駛還是人臉識(shí)別，這些技術(shù)的實(shí)現(xiàn)都有賴于背后功能更強(qiáng)、體積更小、功耗更低的小小芯片。

得芯片者得天下。在全球范圍競爭日趨激化的AI研究領(lǐng)域，中國的存在感正在加強(qiáng)。根據(jù)國際知名專利檢索公司QUESTEL發(fā)布的《芯片行業(yè)專利分析及專利組合質(zhì)量評(píng)估》報(bào)告指出：中國近10年芯片專利增長驚人，已成為芯片專利申請(qǐng)第一大國。中國企業(yè)在芯片專利數(shù)量上已逐步趕上國外老牌企業(yè)。

既然如此，為何國產(chǎn)AI芯片與美國還有這么大差距？且看以下4個(gè)方面：

一、中美人工智能芯片公司有哪些？

先說美國

——全球十大人工智能芯片廠商：中國3家美國6家上榜

1）NVIDIA（英偉達(dá)）——GPU行業(yè)領(lǐng)袖，人工智能芯片領(lǐng)頭軍

NVIDIA創(chuàng)立于1993年1月，是美國一家以設(shè)計(jì)智核芯片組為主的無晶圓（Fabless）IC半導(dǎo)體公司，也是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商。英偉達(dá)的GPU是圖像處理的行業(yè)龍頭，GPU芯片的同步并行運(yùn)算非常適用于人工智能的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

事實(shí)證明，在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。目前國際GPU市場被NVIDIA和AMD（英國）兩大公司瓜分。截至2015年第二季度，NVIDIA市場份額已達(dá)到82%。谷歌無人駕駛汽車所采用的技術(shù)部件中，就采用了NVIDIA的移動(dòng)終端處理器Tegra（4核CPU+256核GPU）。

2013-2015年GPU市場份額

2016年8月，英偉達(dá)推出首臺(tái)深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)NVIDIADGX-1。2017年4月，NVIDIA宣布全新數(shù)據(jù)中心加速器TeslaP100已經(jīng)供貨，TeslaP100計(jì)算卡面向人工智能、自動(dòng)駕駛、氣候預(yù)測、醫(yī)藥開發(fā)等專業(yè)領(lǐng)域。

在2016年，英偉達(dá)的股價(jià)上漲了228%，過去的5年內(nèi)累計(jì)上漲500%。500億美元的市值將會(huì)持續(xù)給英偉達(dá)帶來40倍的市場收入，這幾乎是業(yè)內(nèi)擁有最高收益的公司。

2）Intel（英特爾）—基于Nervana技術(shù)的AI芯片&FPGA

2016年11月，英特爾花費(fèi)4億元收購一家創(chuàng)業(yè)公司Nervana，如果一切進(jìn)展順利，Nervana芯片的最終形態(tài)會(huì)在2017年底面世。Nervana一直在研究將深度學(xué)習(xí)算法嵌入到計(jì)算芯片之中，而不是簡單的打造能夠在大量圖形處理器上運(yùn)行的軟件，這個(gè)邏輯和英特爾發(fā)力人工智能芯片的思路不謀而合。

英特爾稱，與圖形芯片相比，Nervana技術(shù)可以使深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)運(yùn)行速度提升100倍，計(jì)劃2017年銷售集成Nervana技術(shù)的芯片，在深度學(xué)習(xí)市場挑戰(zhàn)英偉達(dá)優(yōu)勢，英特爾計(jì)劃在至強(qiáng)處理器中整合Nervana芯片和軟件。同時(shí)，英特爾收購FPGA生產(chǎn)商巨頭Altera，研發(fā)基于FPGA技術(shù)的人工智能芯片。

英特爾Nervana產(chǎn)品組合

3）高通

在智能手機(jī)芯片占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢的高通公司，也在人工智能方面積極布局。據(jù)高通提供的資料顯示，其在人工智能方面已投資了Clarifai公司和中國“專注于物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務(wù)”的云知聲。

而早在2015年CES上，高通推出了一款搭載驍龍SoC的飛行機(jī)器人——SnapdragonCargo。高通認(rèn)為在工業(yè)、農(nóng)業(yè)的監(jiān)測以及航拍對(duì)拍照、攝像以及視頻新需求上，公司恰好可以發(fā)揮其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的能力。此外，高通的驍龍820芯片也被應(yīng)用于VR頭盔中。事實(shí)上，高通已經(jīng)在研發(fā)能在本地完成深度學(xué)習(xí)的移動(dòng)設(shè)備芯片。

4）IBM——類人腦芯片TrueNorth&量子計(jì)算機(jī)

IBM從2008年開始研究能模擬人類大腦的芯片項(xiàng)目，2014年推出首個(gè)基于SyNAPSE打造的TrueNorth芯片，該芯片內(nèi)置100萬個(gè)模擬神經(jīng)元和2.56億個(gè)模擬神經(jīng)突觸。不同芯片還可以通過陣列的方式互聯(lián)。據(jù)稱48顆芯片組建成的具有4800萬個(gè)神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，智力水平已經(jīng)和普通老鼠大腦差不多。

IBM的TrueNorth芯片的形態(tài)、結(jié)構(gòu)、功能、外形

TrueNorth芯片與眾不同的是同時(shí)具有傳統(tǒng)的同步部分（接口和時(shí)序）和異步部分（大腦式架構(gòu)）。由于使用異步邏輯，功耗僅為70mW，而同結(jié)構(gòu)的54億個(gè)并聯(lián)晶體管會(huì)消耗50-100W。為了使神經(jīng)元構(gòu)成任意至任意的連接結(jié)構(gòu)，芯片上有龐大的交叉開關(guān)，用于將芯片上54億個(gè)晶體管的神經(jīng)元連在一起。

今年3月份，IBM宣布將在年內(nèi)推出全球首個(gè)商業(yè)“通用”量子計(jì)算服務(wù)IBMQ，為50量子bit的計(jì)算機(jī)，比之前推出的5量子位計(jì)算機(jī)大10倍，且可以勝任許多傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法完成的工作，據(jù)稱將加速藥品開發(fā)以及科學(xué)新發(fā)現(xiàn)。2016年5月，IBM發(fā)布了一項(xiàng)量子計(jì)算云服務(wù)，每個(gè)人都可以使用其5量子位量子計(jì)算機(jī)。

5)谷歌（Google）———定制化TPU芯片+量子計(jì)算機(jī)

谷歌為其深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造基于ASIC的專用TPU芯片。該TPU芯片也用于AlphaGo的系統(tǒng)中。ASIC是專用集成電路，具有體積更小、功耗更低、性能提高、保密性增強(qiáng)、成本低等優(yōu)點(diǎn)。TPU目前在谷歌主要用于：1）、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)RankBrain，用于幫助谷歌處理搜索結(jié)果；2）、街景StreetView，用于提高地圖與導(dǎo)航的準(zhǔn)確性；3）、圍棋人工智能AlphaGo，其最初版本使用48個(gè)CPU+8GPU，對(duì)戰(zhàn)樊麾時(shí)升級(jí)到1202CPU+176GPU，對(duì)戰(zhàn)李世石時(shí)升級(jí)至TPU版本。

谷歌同時(shí)致力于量子計(jì)算機(jī)的研究。

6）微軟——重點(diǎn)研發(fā)FPGA人工智能芯片，推出基于FPGA的視覺芯片

微軟把重心放在FPGA人工智能芯片上，目前FPGA已經(jīng)被應(yīng)用在Bing搜索的支持上，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動(dòng)新的搜索算法，執(zhí)行速度比傳統(tǒng)的芯片會(huì)快很多倍，只需要24ms就可以實(shí)現(xiàn)搜索，規(guī)避了以往長達(dá)四秒搜索空白的尷尬。其FGPA同樣能夠支持微軟的云計(jì)算服務(wù)Azure，未來微軟全球的數(shù)百萬部的服務(wù)器將會(huì)用FPGA。

同時(shí)微軟推出基于FPGA技術(shù)的視覺芯片A-eye，使得攝像頭具有視覺理解能力。FPGA的輸入到輸出之間并沒有計(jì)算過程，只是通過燒錄好的硬件電路完成信號(hào)的傳輸，因此運(yùn)行速度非常高，可達(dá)CPU的40倍。目前的攝像頭主要完成記錄、存儲(chǔ)等功能，在攝像頭上加入A-Eye視覺芯片，就可以讓攝像頭具有視覺理解能力。A-Eye可以廣泛應(yīng)用在智能安防，嬰兒和老人看護(hù)，戰(zhàn)場機(jī)器人，汽車和無人機(jī)等各種需要視覺智能的領(lǐng)域。

此外，蘋果、Facebook以及Twitter都在通過設(shè)計(jì)新的芯片加強(qiáng)人工智能研發(fā)。

再說國內(nèi)：

——國產(chǎn)AI芯片雄心勃勃或要上演后來居上

1、地平線機(jī)器人——NPU

由中國人創(chuàng)立于2015年的初創(chuàng)企業(yè)HorizonRobotics（地平線機(jī)器人）致力于打造基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能“大腦”平臺(tái)-包括軟件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解決環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等問題。其中，軟件方面，地平線做了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OS，已經(jīng)研發(fā)出分別面向自動(dòng)駕駛的的“雨果”平臺(tái)和智能家居的“安徒生”平臺(tái)，并開始逐步落地。硬件方面，未來地平線機(jī)器人還會(huì)為這個(gè)平臺(tái)設(shè)計(jì)一個(gè)芯片——NPU（NeuralProcessingUnit），支撐自家的OS，到那時(shí)效能會(huì)提升2-3個(gè)數(shù)量級(jí)（100-1000倍）。

2.中科寒武紀(jì)

——在國際上開創(chuàng)了深度學(xué)習(xí)處理器方向

寒武紀(jì)科技由創(chuàng)始人陳天石教授帶領(lǐng)中科院團(tuán)隊(duì)成立于2016年，致力于打造各類智能云服務(wù)器、智能終端以及智能機(jī)器人的核心處理器芯片。公司研制了國際首個(gè)深度學(xué)習(xí)專用處理器芯片，顯著提升了人工智能領(lǐng)域的運(yùn)算效能。不同于Google采用的通用處理器，“寒武紀(jì)”芯片專門面向深度學(xué)習(xí)技術(shù)。模擬實(shí)驗(yàn)表明，“寒武紀(jì)”相對(duì)于傳統(tǒng)執(zhí)行x86指令集的芯片，有兩個(gè)數(shù)量級(jí)(幾百倍)的性能提升。目前，寒武紀(jì)系列已包含三種原型處理器結(jié)構(gòu)：

寒武紀(jì)1號(hào)（英文名DianNao，面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原型處理器結(jié)構(gòu)）；

寒武紀(jì)2號(hào)（英文名DaDianNao，面向大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；

寒武紀(jì)3號(hào)（英文名PuDianNao，面向多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法）。

與谷歌人工智能對(duì)標(biāo)，寒武紀(jì)的目標(biāo)是要讓1瓦以內(nèi)功耗的攝像頭、手機(jī)、甚至手表都能和“阿爾法狗”一樣“聰明”。并且希望具有更優(yōu)的性能、更強(qiáng)大的計(jì)算能力，以及更低的耗能。目前寒武紀(jì)芯片產(chǎn)業(yè)化在即，預(yù)計(jì)2018年上市，市場表現(xiàn)值得期待。

3.中星微電子

2016年6月20日，率先推出中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片中星微，這是全球首顆具備深度學(xué)習(xí)人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統(tǒng)級(jí)芯片，并取名“星光智能一號(hào)”。這款基于深度學(xué)習(xí)的芯片運(yùn)用在人臉識(shí)別上，最高能達(dá)到98%的準(zhǔn)確率，超過人眼的識(shí)別率。該芯片于今年3月6日實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，目前出貨量為十幾萬件。

該NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”并行計(jì)算的架構(gòu)，單顆NPU（28nm）能耗僅為400mW，極大地提升了計(jì)算能力與功耗的比例，可以廣泛應(yīng)用于高清視頻監(jiān)控、智能駕駛輔助、無人機(jī)、機(jī)器人等嵌入式機(jī)器視覺領(lǐng)域。

4.百度——DuerOS智慧芯片

聯(lián)合硬件廠商推出DuerOS智慧芯片，可以視作百度在人工智能與硬件設(shè)備一體化方面的新探索。DuerOS智慧芯片擁有低成本芯片和模組，可以以芯片嵌入的形式放到任何硬件中，能夠更加快速而廣泛地應(yīng)用到更多場景?？梢钥闯?，百度在利用“算法+芯片”的組合實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化落地。

除百度外，騰訊和阿里也加入戰(zhàn)局，近期均推出了FPGA云解決方案，華為也在做云計(jì)算的架構(gòu)和方式研究。

二、中美人工智能芯片專利數(shù)量

——中國專利申請(qǐng)數(shù)大幅度增長美國增速穩(wěn)定

根據(jù)烏鎮(zhèn)全球人工智能申請(qǐng)專利數(shù)量，美國、中國位列前二，且數(shù)量級(jí)接近。

而根據(jù)國際知名專利檢索公司QUESTEL發(fā)布的《芯片行業(yè)專利分析及專利組合質(zhì)量評(píng)估》報(bào)告指出：中國近10年芯片專利增長驚人，已成為芯片專利申請(qǐng)第一大國。中國企業(yè)在芯片專利數(shù)量上已逐步趕上國外老牌企業(yè)。

芯片專利前30位專利權(quán)人構(gòu)成分析圖

上圖是芯片專利前30位專利權(quán)人構(gòu)成分析圖，從圖中可以看出，在芯片專利數(shù)量前30位專利權(quán)人，日本公司居多，日立、東芝和NEC，排名前三位，其次是美國的IBM、英特爾、德州儀器、高通等老牌企業(yè)，來自中國大陸的中興通訊、華為分別位居第23、第27位，中興通訊旗下子公司中興微電子是國內(nèi)芯片專利申請(qǐng)量第一的企業(yè)。

可見，經(jīng)過多年的技術(shù)積累和專利積累，國內(nèi)企業(yè)已經(jīng)初步具備了和國際企業(yè)競爭合作的技術(shù)基礎(chǔ)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)基礎(chǔ)，最近幾年，國內(nèi)企業(yè)從專利數(shù)量上來說已逐步趕上了國外老牌企業(yè)。

但也有業(yè)內(nèi)人士提出質(zhì)疑，認(rèn)為目前在很多高精尖的領(lǐng)域中，如高速光通信接口、大規(guī)模FPGA、高速高精度ADC/DAC等主要依賴美國供應(yīng)商。國外企業(yè)無論從市場還是專利數(shù)量來說，仍然在全球占據(jù)了大部分席位。國內(nèi)企業(yè)在諸多方面都與國際領(lǐng)先企業(yè)存在著較大差距。

下面以中興通訊與英特爾專利技術(shù)為例，選取中興通訊的專利組合（1238個(gè)有效專利）和英特爾的專利組合（1722個(gè)有效專利）進(jìn)行技術(shù)和使用維度的對(duì)比，了解一下，國內(nèi)企業(yè)和美國先進(jìn)水平在專利技術(shù)上的差距。

藍(lán)線代表中興通訊，紅線代表英特爾?？傮w而言，在所有指標(biāo)中，中興通訊專利的普遍性指數(shù)高于平均值，與高普遍性指數(shù)有關(guān)的專利與多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域中的后期發(fā)明相關(guān)。這是一個(gè)積極的跡象，因?yàn)樗砻髦信d通訊的技術(shù)對(duì)于其它行業(yè)中的其它應(yīng)用具有相關(guān)性。

業(yè)內(nèi)人士指出，國產(chǎn)芯片主要應(yīng)用于消費(fèi)類領(lǐng)域，而在對(duì)穩(wěn)定性和可靠性要求很高的通信、工業(yè)、醫(yī)療和軍事等領(lǐng)域，仍主要依賴美國等發(fā)達(dá)國家。隨著以中興通訊、華為為首的通訊科技企業(yè)正在大幅提高國產(chǎn)芯片的自給率，以及與信息安全相關(guān)的芯片產(chǎn)業(yè)成為國家重點(diǎn)扶持謀求突破的產(chǎn)業(yè)，比如國家芯片基金先后對(duì)紫光、中興微電子的大手筆參股投資，中國芯片產(chǎn)業(yè)未來五到十年將走向新的快車道。

三、全球人工智能論文數(shù)量排名

全球人工智能論文數(shù)量排名圖片描

從最具權(quán)威的美國人工智能學(xué)會(huì)的國際會(huì)議來看，最近3年來，美國和中國的發(fā)表成果出現(xiàn)激增。2015年美國的大學(xué)和企業(yè)的發(fā)表達(dá)到326項(xiàng)（48.4％），比例最高，其次中國為138項(xiàng)（20.5％）。兩國占整體的約7成。

各國在美國人工智能學(xué)會(huì)的國際會(huì)議上發(fā)表的論文數(shù)

四、大學(xué)排行榜

——在人工智能方向，全球排名TOP50的大學(xué)中沒有一所中國大陸大學(xué)

人工智能全球高等院校TOP50排名