自 2018 年中兴事件及 2019 年的华为事件以来，人们越来越关注 “芯” 事；习大大更是把 “芯” 事定义为 “卡脖子” 核心技术，将之提到国家战略上，各级政府推出各种扶持政策，可见政府对它的高度重视。“无行业不 AI”，那么什么是 AI 芯片呢？
一、名词定义
1.1 人工智能
人工智能 (Artificial Intelligence，英文缩写为 AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学技术。人工智能的本质是对人类思维过程的模拟。
当前，人工智能正逐渐发展为新一代通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，已在医疗、金融、安防、教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用，带动生产流程、产品、信息消费和服务业的智能化、高附加值转型发展。人工智能已处于新科技革命和产业变革的核心前沿，成为推动经济社会发展的新引擎。
1.2 人工智能芯片
目前，关于 AI 芯片的定义并没有一个严格和公认的标准。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为 AI 芯片。时下，一些基于传统计算架构的芯片和各种软硬件加速方案相结合，在一些 AI 应用场景下取得了巨大成功。但由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，学界和业界涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。AI 芯片主要包括三类：
- 经过软硬件优化可以高效支持 AI 应用的通用芯片，例如 GPU
- 侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片，这也是目前 AI 芯片中最多的形式
- 受生物脑启发设计的神经形态计算芯片
在当前人工智能各领域的算法和应用还处在高速发展和快速迭代的阶段，考虑到芯片的研发成本和生产周期，针对特定应用、算法或场景的定制化设计很难适应变化。针对特定领域而不针对特定应用的设计，将是 AI 芯片设计的一个指导原则，具有可重构能力的AI芯片可以在更多应用中广泛使用，并且可以通过重新配置适应新的AI算法、架构和任务。
AI 芯片是 AI 时代竞争的战略制高点，谁掌握了 AI 芯片技术和背后的生态，谁就掌控了 AI 时代的主导权。正是基于此，AI 芯片受到了各国政府以及各大科技巨头的高度重视。从国家层
面看，美国和中国政府都把 AI 当作未来战略的主导，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。
二、人工智能芯片
人工智能芯片已经开始逐步走进我们的生产生活中，在方方面面都展示出巨大的发展潜力，超越人的想象。
当前的人工智能芯片有 3 种含义：第一种是指能处理人工智能通用任务且本身具有核心 IP（知识产权）的处理器芯片；第二种是指运行或者嵌入人工智能算法的普通处理器芯片；第三种是
指具备加速语音、图像等某一项或多项任务的计算效率及迭代能力的处理器芯片。
人工智能芯片按架构体系又可以分为CPU（通用处理器）、GPU、DSP（数字信号处理器）、FPGA、ASIC 和类脑芯片。按使用的场景可以分为云侧和端侧芯片，每一侧又可以按任务分为训
练和推理。
- 基于通用性的人工智能芯片需要与 CPU 相互协调才能工作，主要依赖于 GPU 强大的数据处理能力和并行计算功能。
- 基于半定制化的人工智能芯片是通过异构的形式实现规模数据处理，且由于功耗低而具有一定的吸引能力。
- 基于全定制化的人工智能芯片在高性能计算和低功耗领域具有十分明显的优势，同时构建的系统可靠性高。
- 基于类脑的人工智能芯片通过全新的架构设计，来模仿人类大脑实现对外界的感知和思考，是最具发展潜力的人工智能芯片。
2.1 人工智能芯片产业
虽然传统的 CPU、GPU 也都可以拿来执行人工智能算法，但是这些芯片要么计算速度慢，要么功耗大，这么多缺点使得它们在很多场合是不能用的。
比如，自动驾驶的汽车需要人工智能芯片，因为汽车在行驶过程中需要识别道路行人以及红绿灯的变化状况，这些情况有时候是突发的，如果我们利用传统的 CPU 去做这个突发路况计算，因为CPU 不是专职干人工智能计算的，所以它的计算速度慢，很可能绿灯已经变成红灯了，我们的自动驾驶汽车还没有刹车。
所以需要专业的人做专业的事，特定的芯片处理特定场景的事务。采用人工智能芯片可以简化指令系统和提高运算效率。
2.2 人工智能芯片技术
当前，人工智能正逐渐发展为新一代通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，已在医疗、金融、安防、教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用，带动生产流程、产品、信息消费和服务业的智能化、高附加值转型发展。作为人工智能应用实现的物理基础和关键支撑，芯片已成为人工智能领域的研究和创业热点。
AI 技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。AI 芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。一方面，应用和算法的快速发展，尤其是深度学习、卷积神经网络对AI 芯片提出了 2-3 个数量级的性能优化需求，引发了近年来 AI 片研发的热潮。另一方面，新型材料、工艺和器件的迅速发展，例如 3D 堆叠内存，工艺演进等也为 AI 芯片提供了显著提升性能和降低功耗的可行性，这个推动力来源于基础研究的突破。总体而言，这两类动力共同促进了 AI 芯片技术近年来的快速发展。
AI 芯片是当前科技、产业和社会关注的热点，也是 AI 技术发展过程中不可逾越的关键阶段。由于目前的 AI 算法都有各自的长处和短处，只有给它们设定一个合适的应用边界才能最好地发挥它们的作用。因此，确定应用领域就成为发展 AI 芯片的重要前提。通过芯片技术来大幅增强人工智能研发的条件已经成熟，未来十年将是人工智能芯片发展的重要时期，不论是架构上还是设计理念上都将有巨大的突破。
2.3 人工智能芯片应用
总之人工智能可以影响和改造我们生活的方方面面，让体验更极致，让生活更美好。
现在不仅传统芯片公司，几乎所有的大公司都在做人工智能芯片。做芯片最难的其实是定义芯片的用途。作为人工智能（AI）产业发展的基石，AI 芯片近年来发展迅猛，众多企业纷纷布局。人工智能芯片主要包括 NVidia GPU、Google 的 TPU、Intel 的 Nervana、IBM 的 TreueNorth、微软的 DPU 和 BrainWave、亚马逊云的 Inderentia、百度的 XPU、阿里的平头哥、Xilinx 的 xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的 AI芯片等，基本上是GPU、FPGA、神经网络芯片三分天下的趋势，三种芯片各有各自的优劣，都在面向自己独特的细分市场。
虽然当前摩尔定律逐渐放缓，但作为推动人工智能技术不断进步的硬件基础，面对不断增长的市场需求，各类专门针对人工智能应用的新颖设计理念和架构创新将不断涌现。
值得关注的中国"芯"企业及用途：
| 企业 | 综述 |
|---|---|
| 华为海思 | 推出昇腾 910、麒麟 980 等芯片 |
| 寒武纪 | 1A/1H/1M终端处理器，MLU100 云端芯片 |
| 地平线 | 征程、旭日系列处理器，自动驾驶、人脸图像识别待专用 AI 视觉芯片 |
| 思必驰 | 深聪 TAIHANG 芯片，聚焦于语音应用场景 |
| 百度 | 云端全功能 AI 芯片“昆仑”，应用于未来的自动驾驶、图像识别等等领域 |
| 阿里平头哥 | 玄铁 910，应用于 5G、人工智能以及自动驾驶等领域 |
| 云知声 | 物联网语音 AI 芯片蜂鸟、图像语音多模态 AI 芯片海豚，以及车规级多模态 AI 芯片雪豹 |
| 比特大陆 | 终端 AI 芯片 BM1880，实现了端云协同的布局 |
| 启英泰伦 | 人工智能语音芯片 CI1006 |
| 灵汐科技 | 第二代“天机”架构类脑类处理 AI 芯片，支持 DNN/SNN 混合模式 |
| 天数智芯 | 人工智能芯片 Iluvatar |
| 阅面科技 | AI 芯片视觉芯片「繁星」 |
| 欣博电子 | AI 安防芯片 SC6235 |
| 肇观电子 | AI 视觉处理器芯片 N171 |
| 若琪科技 | AI 语音专用芯片 Rokid KAMIN018 |
| 瑞芯微 | 神经网络处理器 RK3399 Pro |
人工智能是一个很宽泛的话题，芯片的发展又是其中最核心、最基础的部分。虽然我们在芯片的制造上与发达国家仍有差距，但随着国家的大力支持和中国科技的不断发展，相信在不远的将来，我们将会在世界芯片的舞台上拥有自己的一席之地！
三、人工智能芯片未来
人工智能芯片设计更多是从技术角度出发，以满足特定性能需求。未来，芯片设计需要从应用场景出发，借助场景落地实现规模发展。而且，现在应用于AI领域的芯片多为特定场景设计，不能灵活适应多场景需求，未来需要专门为人工智能设计的灵活、通用的芯片，成为人工智能领域的“中央处理器”。另外，现阶段AI芯片产业的发展方式主要以企业为主体，产品上下游企业的运营和管理相对独立，但同环节的企业却高度竞争，未来产业发展应以合作为主线，形成产业生态。
在目前这个时间点，人工智能芯片还处在它的“婴儿期”，未来充满了不确定性。人工智能技术的整体发展还处在初级阶段，整个人工智能芯片行业的发展也随之面临极大的不确定性。“未来能否有一个终极算法来实现通用人工智能？”这个问题还没有人能给出肯定的答案。芯片是人工智能算法的物理基础，它与算法唇齿相依。如果能有统一的终极算法出现，那么我们很可能会看到一个终极芯片出现。但在未来很长一段时期，不同的应用仍然需要不同的算法（也包括传统算法），因此我们还必须探索不同的架构，探索新的器件甚至材料。
随着底层芯片技术的进步，人工智能算法也将获得更好的支持和更快的发展。一些新的器件和材料的出现，也许会让更多新的算法和模型（比如类脑计算）变得更加成熟和高效，也让我们有更多的机会和路径去探索通用人工智能。而在这一过程中，人工智能本身也很有可能被用于研发新的芯片技术，形成算法和芯片相互促进的良性循环局面。
厦门 AI 芯片产业发展情况
2018 年，赛迪顾问发布 “中国人工智能城市十五强” 榜单，通过政策环境、科研能力、产业水平及资本环境等 4 个一级指标， 对全国近 40 个 AI 重点城市进行评价，厦门排名第 14 位（深圳排名第 4 位）。2018 年3 月，福建省政府出台《关于推动新一代人工智能加快发展的实施意见》，明确了厦门要打造具有国际竞争力的人工智能产业集群， 将重点发展机器视觉、自然语言处理等人工智能核心技术，突破人工智能核心应用技术瓶颈，发展基于智能芯片的人工智能硬件产业。
厦门火炬高新区作为厦门市 AI 产业发展的主要承载地， 聚集了超过200 家AI 领域企业， 涉及领域包括智能数据应用、智能识别系统、智能交通、智能教育、电商客服机器人、智能医疗系统及智能旅游等多个应用层面。
- 《中国人工智能芯片产业发展白皮书2018》