2018上半年，“中兴事件”既把
中国缺芯少魂之痛
推上了舆论的风口浪尖，也让造芯成为街头巷尾全民热议的超级话题。在众多种类的芯片中，
专注于人工智能应用的AI芯片是名副其实的“风口”
——无论是科技巨头还是初创企业，芯片厂商还是互联网公司，纷纷积极布局这一领域。
以BAT为代表的互联网公司在芯片行业虽无深厚家底，但是靠着雄厚资金、尖端人才和海量
数据，步子走得一点儿也不慢。继今年4月阿里达摩院宣布正在研发应用于图像
视频分析、机器学习领域，性价比是同类产品40倍的神经网络芯片Ali-NPU之后；百度在7月的AI开发者大会上正式推出了专注于自然语言处理、图像识别、自动驾驶等应用的“中国首款云端全功能AI芯片”昆仑。
AI芯片大热，初创企业们同样热情高涨。成立于2015年的地平线已经推出了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；成立于2016年的寒武纪则于今年5月在上海发布了采用7nm工艺的第三代机器学习终端处理器1M，其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍
。
一线芯片企业在AI领域早已深入布局，甚至已先声夺人。
在CES 2018上，瑞芯微发布了旗
下首款AI处理器RK3399Pro，
首次采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计，其片上NPU运算性能高达2.4TOPs，具备高性能、低功耗、开发易等优势；
同年3月，台湾芯片厂商联发科发布了首款内建AI功能的芯片曦力P60，内置了专门用作AI运算的APU，可以提供从入门到高级的完整API支持和开发者工具包。
AI芯片风口，究竟具有什么样特质的企业才能抓得住飞得起来呢？
近几年，市场上一个明显的趋势是智能手机的人口红利正在消失，出货量逐年逼近天花板，与之相反的是，
智能互联设备却呈海量激增之势。
智能音箱是消费领域的典型代表，市场研究公司Canalys的数据显示，今年第一季度的智能音箱全球出货量高达900万台，较去年同期增长210%；智能摄像头则是产业领域的典型代表，目前国内大概装有1.76亿个监控摄像头，预计三年内数量会增加到6.26亿。在数量暴增的同时，对摄像头的要求也越来越高，正在从“看得见”向“看得懂”转变，这就要求摄像头更加“智慧”。
显然，
这些新型的智能互联设备需要以自然语言处理、图像识别为代表的深度学习技术作为支撑，由此对设备的大脑——
芯片在计算能力和功耗方面提出了新的要求。
好比绘图工作会交给 GPU 而不是 CPU 是一样的道理，早在2011年，谷歌就发现，如果每位用户每天使用3分钟谷歌提供的基于深度学习语音识别模型的语音搜索服务，就必须把现有的数据中心扩大两倍。这意味着已有的CPU和GPU都不能满足需求，这驱动了谷歌自己研发更高效的AI芯片——NPU。
AI 芯片的大热正是基于这样的理念：
让适合的架构来做适合的工作，才能得到更高的效率和更低的功耗。
专用于人工智能的芯片和传统的计算芯片存在很大的差异——典型CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了很小的一部分，算力无法满足深度神经网络（DNN）的计算需求；而AI芯片则具有大量的计算单元，能够适合大规模并行计算的需求。
图：CPU和GPU架构对比
既然这么多家企业都在布局AI芯片，那么各家研发的AI芯片究竟表现如何？
前不久，市场研究公司Compass Intelligence发布了全球AI芯片企业排名。Compass Intelligence是从
公司表现、产品表现、市场表现、独特市场
四大维度计算出了这一结果。
在全球前20名的AI芯片企业排名表中，中国大陆仅仅占据两个席位，
分别是华为和瑞芯微。
这两家大陆AI芯片领域上榜的原因是什么？
从电信设备，到智能手机，再到现在的AI芯片，华为在各个产品领域开疆拓土的打法都有异曲同工之妙：即先提供高性价比的旗舰产品，然后加强技术提升附加值，再进一步向其它领域拓展。如果说当初做智能手机的华为是从一个蹒跚学步的新人开始，那么如今做AI芯片的基础可就扎实的多了，毕竟华为早在2004年就成立了子公司海思半导体。
AI芯片想要发光发热，必须有搭载芯片的载体，华为毫不犹豫的选择了体量已经非常巨大的手机作为切入点。
原因也很好理解，手机普及度高，生态成熟，容易接受新技术的导入，能将产品用于自家旗舰产品去接受市场的检验则切实证明了华为芯片的商用能力；况且华为面向消费者的产品中，就属手机名号最响，把 AI 加速能力放在手机方案上，也最有机会得到回报。
2017年9月，华为在德国柏林国际电子消费品展览会（IFA）上正式推出其最新 AI 芯片 “麒麟 970”（Kirin 970）。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。10月，华为在德国慕尼黑发布了搭载麒麟 970的新款旗舰手机Mate 10，最主要的卖点便是人工智能。NPU新架构让华为手机在处理同样的AI任务时，得到了50倍能效和25倍性能提升。
人工智能手机其实也是培育消费者意识和习惯的最好武器，当消费者熟悉相关终端AI处理技术之后，华为将进一步向其它智能应用扩展。
据悉，华为内部已经制定了代号“达芬奇”(Project Da Vinci)的项目，也被一些华为高管称为“D计划”。在这个计划中，华为希望将AI引入自己所涉足的所有业务，从电信基站、云数据中心，到智能手机和摄像头。
成立于2001年瑞芯微电子是专业的集成电路设计公司，一直为
智能手机、平板电脑、通讯平板，电视机顶盒、车载导航、IoT物联网和多媒体音视频产品
提供专业芯片解决方案。
既是因为历史渊源，也是基于自身优势，瑞芯微做AI芯片的策略和华为有所不同，直接瞄准了正在蓬勃发展的物联网市场，推出了一系列AI芯片产品及应用；但和华为的相似之处是，这些产品都不是摆在实验室里的样品，而是已全方位，以多种应用形态量产并商用。
典型的比如瑞芯微日前向业界公布了四款“AI人工智能扫地机器人”芯片级解决方案：
RK3399、RV1108、RK3326及RK3308，
支持从AI到VSLAM及激光导航等功能，全面覆盖从高端到入门级别扫地机器人产品，助力第四代AI人工智能扫地机器人定位导航的标准的定义及升级。瑞芯微在扫地机器人生态上，拥有很多算法合作伙伴以及ODM/OEM客户，涵盖了激光，VSLAM，AI等方向，可实现快速量产。
