中国AI面临最好的时代，能否弯道超车就看这10家企业.doc

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1、中国AI面临最好的时代，能否弯道超车就看这10家企业　　外媒说，事实上，考虑到中国对移动技术的重视，从基于微信的社交媒体和电子商务到电竞游戏，中国大部分AI芯片市场一直专注于移动应用。　　国内AI芯片企业，能拿得出手的，恐怕只有华为海思了。　　如果没有海思麒麟系列芯片的存在，国内手机里面怕都是外国“芯”了吧。当然，我们主要说的是大陆。　　在市场研究机构CompassIntelligence近日最新发布的的全球AI芯片厂商排名中，专注于手机芯片业务的研发与设计制造的华为海思排名第12位。　　去年9月华为推出的全球首款AI芯片麒麟970，绝对的成为国人的骄傲

2、。别的不说，图像识别能力秒杀苹果的A11处理器，高通的骁龙845更不在话下，狂甩N条街。　　该处理器采用传统CPU，类似NVIDIA的GPU和神经处理单元（NPU），可处理AI工作负载。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。NPU特别擅长图像识别，每分钟处理2000张图像。　　目前，该芯片已被应用在了华为Mate10/Mate10pro、华为P20/P20pro以及新发布的华为荣耀10等手机中，出货量已达数千万。　　据业内消息，第二代AI芯片麒麟980即将量产，采用了台积电7nm工

3、艺制程，将配置第二代NPU，在前代的基础上，支持更多的场景应用，NPU的性能提升2倍以上。　　按照去年的惯例，麒麟980处理器将会在今年的第四季度与我们见面，并且将会搭载在华为Mate20系列旗舰手机上。国内AI芯片崛起代表企业：寒武纪　　华为海思能够有此殊荣，最应该感谢的应该是寒武纪。　　这两年，寒武纪成为了中国AI初创企业中最耀眼的明星企业之一。　　本月初发布的终端智能处理器IP产品寒武纪1M、云端智能芯片CambriconMLU100及其板卡，让寒武纪成功的在第二天的央视新闻上长时间曝光。　　一位资深芯片技术高管称，“虽然称不上‘吊打英伟达&rsq

4、uo;，但也跟英伟达目前的产品处在同一时代。”　　有业内人士透露，寒武纪本轮融资已经接近结束，融资共25亿人民币，融后估值24亿美元，国家队背景基金投资入股。　　不管怎么说，寒武纪是国内首家跻身独角兽行列的AI芯片初创企业，仅用了1年多的时间。　　前不久发布的全球AI芯片厂商排名中，寒武纪科技位列第23位。　　梦想还是要有的。寒武纪创始人兼CEO陈天石表示，寒武纪的目标是3年后要占中国芯片市场30%份额，并使全世界10亿台以上的智能终端设备集成有寒武纪终端智能处理器。　　来点官方形式的评价，寒武纪已经掌握视觉、语音及自然语言方面的多场景云端应用处理技术，

5、成为世界上少数几家拥有终端处理和云端智能处理器的商业公司，同时也标志着中国芯片领域开始逐渐向发达国家靠拢。阿里巴巴出手，必定不凡　　而寒武纪应该感谢的除了中科院，还有阿里“爸爸”。　　人工智能时代即将来临，BAT争相拥抱，或“ALLinAI”，或AIinALL。自从创立了“达摩院”，阿里巴巴成功的带上了人工智能巨头的帽子。　　相比百度、腾讯，阿里巴巴更热衷于投资——先后将寒武纪、深鉴科技、寒武纪，Barefoot、耐能、翱捷等5家国内AI芯片的第一梯队企业收于麾下，以及自己亲自操刀：　　上月，借着美国制裁中兴的事件的风头，阿里巴巴突然宣布在研发一款神经网

6、络芯片“Ali-NPU”。该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。　　据说，该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。　　随后，阿里巴巴又宣布收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPUIPCore公司中天微。天时地利人和的地平线　　成立于2015年的地平线，有着让同行羡慕的经历。创始人余凯曾担任前百度研究院副院长，是百度IDL研究院以及百度无人驾驶团队创建人。去年10月完成近亿美元的A+轮融资，幸福的与英特尔走在一起。　　地平线的大脑处理单元（BPU）是其AI技术平台的核心。去年12月份，地平线推出了针对智能驾驶的征程1.0处理器和针对智能摄像头的旭日

7、1.0处理器。“征程”与“旭日”，基于地平线第一代BPU架构---高斯架构。　　上月，地平线又发布了新一代自动驾驶处理器征程2.0架构，以及基于该架构的高级别自动驾驶计算平台Matrix1.0。Matrix1.0内置地平线征程2.0处理器架构，最大化嵌入式AI计算性能，是面向L3／L4的自动驾驶解决方案，可满足自动驾驶场景下高性能和低功耗的需求。独辟蹊径与力挽狂澜的眼擎科技　　从去年年底，蛰伏了近4年的眼擎科技开始异军突起。　　3月份的Uber自动驾驶汽车撞死行人的事件给了眼擎科技展现价值的契机，其开发的AI前端成像技术开始在业内引起强烈热议。　　致力于

8、开发新一代超越人眼视觉能力的成像引擎，解决AI视觉在复杂光线下识别准确率低的核心