中國缺「芯」，AI晶元或能扳回一局

一、中興受制裁，AI晶元個股未受影響

當地時間4月16日，美國商務部宣布，因違反美國規定，將禁止美國公司向中國的中興通訊銷售零部件、商品、軟體和技術，時長7年，解禁時間為2025年3月13日。根據外媒公布的制裁禁令，美國商務部除了禁止美國廠商向中興銷售零部件，還禁止他們向中興提供任何技術服務或技術支援。

這意味著中興通訊在2017年3月認罪並簽署的和解協議宣告失敗，已繳納的8.92億美元罰款仍不足以息事寧人，甚至可能還要進一步補繳緩期執行的3億美元罰款。而更可怕的是，被美全面封殺後，對於嚴重依賴從美國進口晶元等元器件的中興通訊來說，無疑是一場災難。

由於擔心美國制裁帶來的深遠效應，唯恐AI晶元被波及，而據彭博社報道，中金公司稱不必擔心美國禁令的連鎖反應，看好AI晶元個股。

分析其原因，是國內人工智慧晶元企業主要落地應用的場景是安防領域，而安防業務產業鏈對美國公司依存度較低，主要零部件都有中國或日韓供應商。另外，很多企業已開始自主研發，例如海康、大華從2017年已開始布局晶元的進口替代，前端相機用AI推理晶元的國產比例逐步提高，只有後端數據中心用AI訓練晶元等少數產品依賴進口。

在這次中興被禁事件，有人聲討美國挑起貿易戰、有人疾呼中國要實現自主可控的晶元產業、有人憤怒於中興在原創技術上「太不爭氣」、還有人反思中國基礎創新缺失的深層原因之時，跟半導體晶元領域同樣重要的神經網路處理晶元，或許可以在「晶元戰爭」中為中國實現彎道超車。

二、AI晶元浪潮中，中國靠近世界最前沿

神經網路晶元，指的就是AI晶元，目前英偉達和谷歌幾乎佔據了人工智慧處理領域80%的市場份額，蘋果、亞馬遜、微軟、Facebook、特斯拉此前也都已物色相關領域的人才並研發自己的晶元，AI晶元「大戰」一觸即發。而幸運的是，在這一輪浪潮之中，中國晶元前所未有地靠近世界前沿。中國的初創公司不僅與歐美初創公司幾乎處在同一起跑線上，甚至渴望與英偉達、英特爾這些巨頭直接拼殺。

目前，中美兩國在人工智慧晶元的競爭主要分為三個主要賽道：

第一個是基於GPU、FPGA等通用晶元的半定製方案。美國沿襲在傳統計算晶元上的強大優勢，包括在CPU、FPGA、GPU、DSP領域包攬全球第一的技術能力和行業地位，自然佔據了這個賽道的霸主地位。據報道，有四千餘家企業在醫療、生命科學、能源、金融服務、汽車、製造業以及娛樂業等多個領域運用GPU或者FPGA開展深度學習工作，傳統優勢的滲透力可見一斑。這也可以從側面看出，在這條賽道上，中國的企業鮮少再有機會。

第二個賽道是針對深度學習演算法的專用晶元。儘管GPU、FPGA等通用晶元適用於大規模並行計算，但是也存在性能、功耗等方面的瓶頸，面對不斷激增的數據量和持續擴大的AI應用規模，通用晶元自然有其局限性，因此專用晶元必然是大勢所趨。中國科學院計算所研究員、寒武紀深度學習處理器晶元創始人陳雲霽博士在《中國計算機學會通訊》上撰文指出：通過設計專門的指令集、微結構、人工神經元電路、存儲層次，有可能在3~5年內將深度學習模型的智能處理效率提升萬倍。這也使得中美人工智慧晶元創業的大部分企業集中在這個賽道進行競爭。

目前，這條賽道上即有谷歌、英偉達等巨頭，也有無數中小型創業公司，其中不乏大量來自中國的人工智慧晶元初創企業，大家試圖採用多種方法來定製晶元的設計和架構，以解決計算非結構化信息時性能疲軟、如何平衡功耗和成本的問題等不同AI應用場景中人工智慧晶元面臨的痛點問題。在AI領域的投資上，我國已經超越美國成為世界第一，其中大筆資金投向了AI專用晶元領域，這也充分證明了這個賽道，對我國計算晶元的意義非同尋常。

第三個賽道是類腦計算晶元，這個領域不再僅僅局限於加速深度學習演算法，也不僅僅局限於在特定場景下實現人工智慧，而是在晶元基本結構甚至器件層面上希望能夠開發出新的非馮諾依曼計算機模型和體系結構，去解決通用智能計算的問題。類腦的研究距離可以大規模廣泛使用的成熟商用技術還有一定差距，甚至在產業化的過程中還面臨不小的風險，但是長期來看這個賽道是最有可能會帶來計算體系革命的選擇。在這個領域其實更多是基礎研究能力的比拼，中國和美國的差距其實並不大。

三、國內AI晶元行業現狀，創業公司鋒芒畢露

國內人工智慧晶元企業列表

AI晶元是中國「芯」的新征程，且看中國創業公司如何鋒芒畢露：

2017年8月，寒武紀科技完成1億美元A輪融資，成為全球AI晶元領域第一家獨角獸。寒武紀擁有終端AI處理器IP和雲端高性能AI晶元兩條產品線，2016年發布的寒武紀1A處理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度學習專用處理器，面向智能手機、安防監控、無人機、可穿戴設備以及智能駕駛等各類終端設備，在運行主流智能演算法時性能功耗比全面超越傳統處理器，與阿里飛天技術平台、神威太湖之光、華為麒麟960晶元、特斯拉、微軟HoloLens、IBMWatson等國內外新興信息技術的傑出代表同時入選第三屆世界互聯網大會（烏鎮）評選的十五項「世界互聯網領先科技成果」。

成立於2015年的地平線機器人，致力於打造面向未來的人工智慧晶元BPU（Brain Processing Unit），並提供高性能、低功耗、低成本、完整開放的嵌入式人工智慧解決方案。憑藉地平線提供的服務，電子類產品能夠具備一些AI功能，包括感知、交互、理解、甚至是決策。目前已成功推出了第一代嵌入式人工智慧處理器IP——高斯架構，被成功應用於基於FPGA的深度神經網路處理器，實現低功耗高性能的視覺感知。未來隨著性能的提升和功耗的降低，地平線將陸續推出BPU（BrainProcessingUnit）的第二代伯努利架構和第三代貝葉斯架構，地平線也將進一步推進支撐從感知到決策演算法的系統軟體和硬體IP設計，從而支持更高級別的自動駕駛乃至無人駕駛功能。

源於清華的深鑒科技，專註於深度學習處理器與編譯器技術，研發了一種名為「深度壓縮」的技術，它不僅可以將神經網路壓縮數十倍而不影響準確度，還可以使用「片上存儲」來存儲深度學習演算法模型，減少內存讀取，大幅度減少功耗。目前，深鑒科技著眼於智慧城市與智能數據中心兩大市場，通過包括板卡模組、FPGA、編譯器、深度壓縮等在內的完整解決方案。

創立於2016年1月的西井科技，專註研究類腦人工智慧的晶元+演算法的平台研究及商業化應用開發。其基於神經形態工程學。已推出了自主研發的深度學習類腦神經元晶元（deepwell）和可模擬5000萬級別的「神經元」的類腦神經元晶元深南（deepsouth）產品。西井科技已經構建起一個面向SNN脈衝神經網路及深度學習的軟硬體平台——Westwe Brai。首款深度學習處理器Deewe，據悉功耗僅為傳統晶元的幾十分之一到幾百分之一。

另外，據媒體報道，阿里也開始做晶元了，名字被定為Ali-NPU，主要用途是圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。同時給出的還有一個很有震撼力的參考數字——按照設計，該晶元的性價比將是目前同類產品的40倍。阿里官方還表示，此款晶元的研發，未來將會更好的實現AI智能在商業場景中的運用，提升運算效率、降低成本。

在高校方面，研發進展也非常超前。2018年初，清華大學研究團隊便開發出的代號為「思考者（Thinker）」的晶元引起外媒關注，該晶元能支持神經網路處理，可支持低能耗驅動——8節五號電池就能夠滿足該晶元一年下來的耗電量。除此之外，「思考者」可動態調整自身的計算和記憶要求，從而適應設備中的軟體在運行時所需的條件。

同時，很多老牌晶元企業正在積極擁抱人工智慧時代的變化，成為中國人工智慧晶元產業中的重要力量。在2013年以前成立的海思，中星微、北京君正、中天微、杭州國芯等傳統SoC處理器晶元或者多媒體晶元企業就是其中的代表。相比那些活躍的初創AI晶元新生力量，老牌企業具有更加完備的前後端設計、產品、驗證和測試團隊，具備打造一顆完整SoC晶元產品的工程化經驗。

就目前來看，在部分AI晶元前沿創新領域，我國一些企業的技術能力已經達到了國際領先水平，尤其在基礎研究方面，比如在直接在存儲器內執行計算而不需要數據傳輸的內存計算領域，異構融合類腦計算領域，可重構計算晶元技術領域，我國的基礎研究能力已經與國際接軌甚至引領。

去年12月，工信部印發了《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，其中對於AI晶元是這樣規劃的：人工智慧整體核心基礎能力顯著增強，智能感測器技術產品實現突破，設計、代工、封測技術達到國際水平，神經網路晶元實現量產並在重點領域實現規模化應用，開源開發平台初步具備支撐產業快速發展的能力。

當下，儘管AI晶元市場仍是海外公司唱主角，但中國AI晶元的研發已是百花齊花。如何讓晶元適應演算法的演進、做出創新的晶元架構，如何實現晶元從設計到封測完整的產業鏈，如何擴大市場規模，讓中國以最快速度跟上這次技術浪潮，中興的遭遇讓人覺得，自主創新已是刻不容緩。