人工智能，特别是深度学习，这几年爆发性的发展，很大程度上得益于芯片技术多年的积累。过去十几年驱动芯片技术发展的主要是通信，多媒体和智能手机这些应用。而随着这些应用增长放缓，芯片技术发展已经逐步转向了AI领域，AI的驱动效应将在芯片技术上会有更明显的体现。从2012年到2017年第三季度，投资人共向200多家人工智能公司注资了45亿美元。那么，在这个史无前例的巨大浪潮面前，中国芯片生力军中有哪些公司能脱颖而出，成为新一代弄潮儿？
寒武纪
寒武纪由创始人陈天石教授带领中科院团队成立于2016年，致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司开创了深度学习处理器方向，研制了国际首个深度学习专用处理器芯片，显著提升了人工智能领域的运算效能。不同于谷歌采用的通用处理器，寒武纪芯片专门面向深度学习技术。模拟实验表明，“寒武纪”相对于传统执行x86指令集的芯片，有两个数量级（几百倍）的性能提升。
8月，寒武纪完成一亿美元A轮融资，成为全球 AI 芯片领域第一个独角兽初创公司。
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。
与谷歌人工智能对标，寒武纪的目标是要让1瓦以内功耗的摄像头、手机、甚至手表都能和AlphaGo一样“聪明”，并且希望具有更优的性能、更强大的计算能力，以及更低的功耗。目前寒武纪芯片产业化在即，预计2018年上市，市场表现值得期待。而华为和中科院计算所一直保持着非常密切的关系，成立了“中科院计算所-华为联合实验室”，华为麒麟970使用了寒武纪的技术。
中星微电子
说起国内的人工智能芯片，不得不提一下，今年6月20日，率先推出中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片中星微，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，并取名“星光智能一号”。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。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。
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，可以广泛应用于高清视频监控、智能驾驶辅助、无人机、机器人等嵌入式机器视觉领域。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。
地平线机器人
Horizon Robotics（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）。
地平线机器人已经从包括 Sequoia 和传奇的风险资本家 Yuri Milner 等投资人获得了未透露金额的种子基金。2016年7月1日，地平线机器人获得了新一轮融资，这笔投资将用来加大对自动驾驶和智能家居领域的研发投入，加快产品研发和落地速度；推进人工智能芯片和系统的研发。他们正在着手于建立一个一站式人工智能解决方案，定义“万物智能”，让生活更便捷、更有趣、更安全。
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。商业模式上，目前会采取产品、技术加服务的方式，先把产品做出来，得到第一手的用户体验，将来再向更宽广的生态去发展。地平线并没有把自己定义为单纯的技术提供商，不会单纯的卖算法SDK或者单纯出售芯片，而是打造技术平台，来帮助用户把产品做出来。
12 月 20 日，地平线机器人分别针对自动驾驶以及嵌入式智能视觉处理推出了征程与旭日两大全新处理器，并提出了雨果 3.0 平台，主要服务车用和即将到来的安防、商业市场。地平线机器人的方案主要是在解决 AI 计算中的 CNN、DNN 以及 RNN 的算法加速，提供主流神经网络结构所需要的计算力。而其主打的架构就是基于自有算法研发出来的 BPU(brain Processing Unit)。
比特大陆
成立于2013年的比特大陆（BITMAIN）是一个专注于在超高性能计算研发的企业，公司成功开发并量产了多款ASIC定制芯片和整机系统，专挖比特币的矿机就是他们的一个重要产品。据介绍，全球80%甚至90%的矿机都是他们提供的。过去几年里，他们也一直在推动矿机用ASIC芯片迭代，满足更新的需求。官方资料显示，比特大其陆自主研发的第五代芯片BM1387，是全球功耗最低、性能最高的运算加速芯片，而其量产规模达数十亿颗。
11月，该公司发布了人工智能品牌SOPHON（算丰，取“算天地玄空，丰认知智能”之意），并带来了全球首款张量加速计算芯片BM1680。入场人工智能领域，是比特大陆的重要一步。从研发数字货币芯片、矿机到设立矿池，比特大陆自主研发，自主布局完善产业链。而现在，是比特大陆进军人工智能行业的最佳时机，致力于通过强大的芯片工程、快速迭代和系统设计制造能力，提供最具性价比、最具性能功耗比的AI计算力，同时致力于为行业定制、优化全栈的硬件和系统方案，从而极大降低行业+AI的难度，促进AI普及。
深鉴科技
深鉴科技由清华团队创办，其产品称作“深度学习处理单元”（Deep Processing Unit，DPU），目标是以ASIC级别的功耗，来达到优于GPU的性能，目前第一批产品基于FPGA平台。
从官方提供的数据来看，嵌入式端的产品在性能超过Nvidia TK1 的同时，功耗、售价仅为后者的1/4左右。服务器端的产品，性能接近Nvidia K40 GPU ，但功耗只有35瓦左右，售价300美元以下，不足后者的1/10。
深鉴科技着力于打造基于DPU的端到端的深度学习硬件解决方案，除了承载在硬件模块（订制的PCB板）上的DPU的芯片架构外，还打造了针对该架构的DPU压缩编译工具链SDK。
产品的应用领域分为终端和云端两类。其中嵌入式端的产品将主要应用在无人机、安防监控、机器人、AR等领域，目前已经与一家知名无人机厂商建立了合作。服务器端的产品将主要面向大型互联网公司的语音处理、图像处理等。目前也已经与国内知名互联网公司展开合作，在兼容对方现有机房的情况下，功耗降低80%，语音识别的准确率提升了5%-7%。
今年5月，深鉴科技完成数千万美元A轮融资，10月又迎来了约4000千万美元A+轮融资，由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局与华创资本跟投。自2016年3月成立以来，深鉴科技已经获得了3轮融资，投资方有金沙江创投、高榕资本、蚂蚁金服、三星风投、Xilinx、联发科、华创资本等等。
禾赛科技
禾赛科技2013年成立于美国硅谷圣何塞，2014年总部迁至上海。公司主营产品为智能驾驶激光雷达，激光天然气检测系统等。公司聚集了光学、精密机械、电子、通信、人工智能等前沿行业的顶尖专家，联合创始人&CEO李一帆是世界经济论坛全球杰出青年，上海市千人计划专家，创业邦30位30岁以下创业者。 清华大学精密仪器系本科，美国伊利诺伊大学香槟分校博士学位，研究课题为行走机器人的智能控制。曾任美国西部数据集团首席工程师，美国Parker集团战略投资部，Lam Research机器人部等。
今年5月，禾赛获得了由Pagoda Investment领投，将门创投、磐谷创投及远瞻资本跟投的共计1.1亿元人民币的A轮融资。
激光雷达（LiDAR），是自动驾驶和机器人行业用于激光三维扫描的传感器，也是无人车上最重要的元件之一。2016年10月，禾赛国内首次展示面向自动驾驶的32线激光雷达，性能指标达到国际领先水平。2017年4月，经过一年多的开发、大量的内部测试以及早期客户共同测试，禾赛发布了40线混合固态产品– Pandar40。它具有超越竞争对手的超小体积，世界一流的测量距离以及测量精度，和专门为自动驾驶优化的扫描线分布。创造了市面上所有激光雷达的最小垂直角分辨率0.33°——等效于一个传统83线雷达。
12月禾赛科技发布了自主研发的固态激光雷达——Pandar GT，并宣布完成原型研发，正在与多家国际一线OEM和Tier1合作和开发测试。预计2018年第一季度，禾赛会给数十家量产合作伙伴正式提供A样件。
百度
百度联合展讯等硬件厂商推出了DuerOS智慧芯片，可以视作百度在人工智能与硬件设备一体化方面的新探索。DuerOS智慧芯片拥有低成本芯片和模组，可以以芯片嵌入的形势放到任何硬件中，能够更加快速而广泛地应用到更多场景。可以看出，百度在利用“算法+芯片”的组合实现人工智能产业化落地。
在今年3月，百度宣布了与紫光展锐、ARM、上海汉枫达成战略合作，构建包括度秘大脑、语音解决方案、芯片/模组在内的三层结构，其中，前两层由百度度秘提供，赋予芯片DuerOS“可对话”的核心功能芯片模组板块分别由紫光展锐、ARM、汉枫共同支持。芯片本体是紫光展锐RDA5981，该芯片是紫光展锐一款用于物联网应用的低功耗WiFi+MCU，基于ARM架构，支持WiFi，并支持硬件加密加速。这块芯片并不支持人工智能运算的加速，但是能帮助把智能硬件（如智能音箱，智能）连接到网络中，并在云端完成人工智能运算和交互。
此外，日前百度在加州Hot Chips大会上度发布了XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片，合作伙伴是赛思灵。XPU的目标是在性能和效率之间实现平衡，并处理多样化的计算任务。
除百度外，腾讯和阿里也加入战局，近期均推出了FPGA云解决方案，华为也在做云计算的架构和方式研究。
云知声
云知声是最专业的语音交互提供商，公司成立于2012年。总部位于北京，在上海、深圳设有分公司和办事处。目前云知声已推出了一系列语音识别服务中间件和语音识别服务云平台，广泛应用在移动互联网、智能家居、可穿戴设备、车载导航、医疗、教育、呼叫中心等领域，为企业和用户提供专业的语音识别服务。
云知声高度集成的AI可定制化芯片UniOne，内置DNN处理单元，兼容多麦克风、多操作系统。在8月17日，云知声正式宣布获得3亿人民币战略投资，后续将主要在三个方面持续发力：第一，加强物联网人工智能服务全产业链关键技术的研发投入；第二，加大人工智能专用芯片UniOne的研发力度，进一步完善以“云端芯”为核心的产品开发和商业落地；第三，进一步加大在智慧生活、智慧服务领域的产业链生态建设投入。
云知声的规划是从前期提供开放语音云平台服务到后续聚焦物联网，试图将技术能力从云端迁移到终端，通过AI芯、AIUI端、AI Service三大解决方案构建“云端芯”产品战略，重点布局家居、车载、医疗领域，从而形成完整的生态闭环。
据腾讯研究院的统计，中国AI产业基础层（主要为处理器/芯片）企业数量来看，中国拥有14家。AI时代促进芯片的研发，各个巨头分别在自己擅长的领域来巩固自己的地位，CPU、GPU、现场可编程门阵列芯片等呈现百花齐放的态势，在人工智能巨大的引擎下半导体行业迎来新的变革，半导体行业作为最基础、最重要的部分，将会促进人工智能高速发展，相辅相成的命运共同体。
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