AI黄金时代：看中国巨头如何多足鼎立？

　　从2017年开始，中国一大批AI公司融资信息频频曝光，从2千万到数亿美元，而2017年也被业界称之为“中国AI元年”。

　　AI的黄金年代真的来了吗?

　　诚然，资本的大规模介入到AI领域，必定会带动这一行业的发展，在这一过程中我们会看到业务雷同的技术，而其中也一定会有胜出者，也一定会有失败者。

　　在这里，我们盘点一下目前已经走上前台的AI企业，这里面一定会有企业很快登陆中国的股市，此前传言证监会会为“独角兽”开掘绿色通道，绝不会是空穴来风。

　　北京中科寒武纪科技有限公司

　　这家公司有中科院背景，面向深度学习等人工智能关键技术进行专用芯片的研发，可用于云服务器和智能终端上的图像识别、语音识别、人脸识别等应用。

　　寒武纪深度学习处理器采用的指令集DianNaoYu由中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石课题组提出。模拟实验表明，采用DianNaoYu指令集的寒武纪深度学习处理器相对于x86指令集的CPU有两个数量级的性能提升。

　　目前，寒武纪系列已包含三种原型处理器结构：寒武纪1号(英文名DianNao，面向神经网络的原型处理器结构);寒武纪2号(英文名DaDianNao，面向大规模神经网络);寒武纪3号(英文名PuDianNao，面向多种机器学习算法)。

　　2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备

　　北京中星微电子有限公司

　　中星微在2016年6月20日率先推出中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片，这是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，取名“星光智能一号”。

　　目前“星光智能一号”出货量主要集中在安防摄像领域，其中包含授权给其他安防摄像厂商部分。未来将主要向车载摄像头、无人机航拍、机器人和工业摄像机方面进行推广和应用。

　　这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该NPU采用了“数据驱动”并行计算的架构，单颗NPU(28nm)能耗仅为400mW，极大地提升了计算能力与功耗的比例。

　　研发“星光智能一号”耗时三年时间。中星微集团聚集了北京、广东、天津、山西、江苏、青岛、硅谷的研发力量，采用了先进的过亿门级集成电路设计技术及超亚微米芯片制造工艺，在TSMC成功实现投片量产。

　　北京地平线机器人技术研发有限公司

　　地平线机器人由前百度深度学习研究院负责人余凯创办，致力于打造基于深度神经网络的人工智能“大脑”平台-包括软件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。

　　其中，软件方面，地平线做了一套基于神经网络的OS，已经研发出分别面向自动驾驶的的“雨果”平台和智能家居的“安徒生”平台，并开始逐步落地。硬件方面，未来地平线机器人还会为这个平台设计一个芯片——NPU(Neural Processing Unit)，支撑自家的OS，到那时效能会提升2-3个数量级(100-1000倍)。

　　地平线的最终产品不止芯片，而是一个核心控制模块，具有感知、识别、理解、控制的功能。把这个控制模块做成产品去跟合作方做集成。

　　换句话说，地平线提供的是一个带有人工智能算法的解决方案。

　　2017年12月，地平线发布了面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。这是完全由地平线自主研发的人工智能芯片，采用地平线的第一代BPU架构，具有全球领先的性能：可实时处理1080p@30视频，每帧中可同时对200个目标进行检测、跟踪、识别，典型功耗1.5W，每帧延时小于30ms。