2019年已過大半，據<電子發燒友>統計，截至2019年7月31日，今年在中國市場發布的18款AI芯片中，智能語音芯片6款，智能終端/邊緣計算芯片6款，云端芯片4款，存算一體芯片1款，FPGA 1款。

早期AI芯片多以GPU、TPU或FPGA+CPU 為主，但隨著應用需求的逐漸成熟和技術的發展，專用ASIC芯片開始在邊緣運算及設備端遍地開花，并逐步滲透云端市場。

“2017年大家都在講AI 算法、深度學習等基礎技術，現在技術本身發展得都不錯，但困擾的是錢怎么賺。”一位AI創業公司的CEO說。

為了進一步推動落地，軟硬件解決方案+前后端覆蓋正在成為趨勢。找到垂直場景，通過自己的核心技術，在性價比更高、性能更好、功耗更低的前提下，用芯片實現AI算法和應用——這恐怕是最能提高競爭壁壘的方式了，也是AI造芯熱潮興起的原因。

2019年，在云端、邊緣運算/設備端，AI軟硬件的持續創新將帶來越來越多內置AI能力的設備。研究預測，全球所有人工智能推理（或分析）運算中發生在邊緣側的比例將從2007年的6%增加到2023年的43%。人工智能不只是變得越來越強，也在越來越普及。

云端芯片：國內外廠商紛紛叫板英偉達

寒武紀推出第二代云端AI芯片思元270（MLU270）

6月20日，寒武紀宣布推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡產品。最新發布的思元270芯片集成了寒武紀在處理器架構領域的一系列創新性技術，處理非稀疏深度學習模型的理論峰值性能提升至上一代MLU100的4倍，達到128TOPS（INT8）；同時兼容INT4和INT16運算，理論峰值分別達到256TOPS和64TOPS；支持浮點運算和混合精度運算。

思元270采用寒武紀公司自主研發的MLUv02指令集，可支持視覺、語音、自然語言處理以及傳統機器學習等高度多樣化的人工智能應用，更為視覺應用集成了充裕的視頻和圖像編解碼硬件單元，提供速度更快、功耗更低、性價比更高的AI加速解決方案。思元270采用TSMC 16nm工藝制造。

Habana Labs發布AI訓練芯片，對標英偉達GPU

6月19日，以色列AI芯片公司Habana Labs宣布，推出人工智能處理器Gaudi，專供機器學習訓練（inference）任務。該公司首席執行官David Dahan 稱Gaudi“帶來了業界最高的性能”，基于Gaudi訓練系統，可實現比擁有相同數量的GPU系統高近四倍的處理能力，可能對英偉達旗下GPU產品形成威脅。

面向對高性能AI芯片擁有剛需的數據中心領域，Habana Labs已經將其產品組合從AI推理處理器擴展到AI訓練處理器，以高性能、低功耗、可擴展、可編程等特性，提供又一種新的云端AI芯片選擇。

Habana Labs公司成立于 2016 年，去年 11 月完成了價值 7500 萬美元的 B 輪融資。去年 9 月，Habana 曾推出名為 Goya 的人工智能推理芯片，在 ResNet-50 上，四倍于英偉達 Tesla T4 的處理性能，兩倍的能耗比，僅僅 1.01ms 的處理延遲讓人們感受了 ASIC 的強大能力。此次推出專供機器學習訓練（inference）任務的處理器Gaudi，至此Habana Labs在AI處理芯片的訓練、推理兩端初步形成完整產品線。

依圖科技發布云端芯片questcore，算力叫板英偉達

5月9號，依圖科技發布其首款深度學習云端定制SoC芯片questcor，達到提升和加速各類視覺推理任務的效果。這款芯片基于自研多核架構，集成度較高，可以獨立運行。目前這款芯片已經量產并陸續運用在依圖的云端服務器和邊緣盒子。

與現有市面同類主流產品相比，在同等功耗下，這款芯片深度學習推理運算性能是其2-5 倍。依圖方面稱，一個1U服務器用四塊questcore，其算力對標八塊英偉達P4加上兩顆CPU的配置，但功耗僅20%。從應用角度，假設P4的服務器能夠支持160路的視頻處理，questcore則可以支持到200路的視頻分析。這款AI視覺推理芯片是由依圖科技和AI芯片初創團隊ThinkForce聯合開發的。

依圖questcore采用16nm工藝，基于Arm內核 ThinkForce自主研發的微內核ManyCore架構，同時還針對依圖領先的AI算法做了專門優化，能夠充分發揮依圖在機器視覺領域的專業積累和行業知識，適用于人臉識別、視頻結構化分析、行人再識別等多種圖像和視頻實時智能分析任務。

高通發力云端推出Cloud AI 100

4月19日，高通在深圳的AI人工智能開放日大會上，正式在中國宣布其布局云端AI領域的首款AI芯片高通Cloud AI 100。這款芯片的發布可以看作是高通進軍云端AI領域的標識，也說明一直耕耘在無線網絡邊緣終端側的高通開始在云端方面開始發力。

根據高通方面的數據顯示：直到2025年，AI數據中心的市場規模會增加至170億美元。隨著5G網絡的臨近，云端數據將會越來越龐大，AI數據中心的市場規模也會迎來爆炸式增長。

Cloud AI 100是一個專門為AI推理設計的全新的信號處理器，它將提供給原始設備制造商不同模塊、外形和功率級別，并集成了各種開發工具。預計Cloud AI 100的峰值性能將是Snapdragon 855和Snapdragon 820的3到50倍。伴隨Cloud AI 100這一AI芯片產品的發布，高通有望進一步推進分布式智能的發展，從云端至用戶的邊緣終端，以及云端和邊緣終端之間的節點。

邊緣智能給AI芯片再添一把火

平頭哥發布玄鐵RISC-V架構910處理器

與PC、移動互聯網時代不同，AIoT芯片應用場景更加豐富。企業需要能快速實現可商用的芯片，而RISC-V架構具備開放、靈活、低功耗等優點，被認為是AIoT場景的核心芯片架構之一。

7月25日，阿里巴巴旗下半導體公司平頭哥正式發布玄鐵910（XuanTie910）處理器。這是一款基于開源RISC-V架構的處理器，可應用于5G、人工智能以及自動駕駛等領域。

玄鐵910支持16核，單核性能達到7.1Coremark/MHz（CoreMark是一個綜合基準，用于測量嵌入式系統中使用的CPU的性能），主頻達2.5GHz，比目前業界最好的RISC-V處理器性能高40%以上。玄鐵910將降低高性能端上芯片的設計制造成本。使用該處理器可使芯片性能提高一倍以上，而成本降低一半以上。

未來平頭哥將全面開放玄鐵910 IP Core，全球開發者可以免費下載該處理器的FPGA代碼，快速開展芯片原型設計和架構創新；同時，平頭哥還打造了面向領域定制優化的芯片平臺(Domain specific SoC)，提供包括CPU IP、SoC平臺以及算法在內的軟硬件資源，面向不同AIoT場景為企業和開發者提供不同層次的芯片服務。

去年9月的阿里云棲大會上，阿里巴巴宣布將此前收購的中天微和達摩院自研芯片業務整合成“平頭哥半導體有限公司”，由集團全資控股，推進云端一體化的芯片布局。中天微擁有先進的技術儲備和豐富的半導體產業經驗，達摩院則在前沿科技探索方面走得更遠，具備算法優勢。

聯發科技i700平臺：八核架構，整合 CPU、GPU、ISP 和 AI 芯片

7月10日，聯發科技發布具高速邊緣 AI 運算能力，可快速實現影像識別的 AIoT 平臺 i700。其單芯片設計整合了包含 CPU、GPU、ISP 和 AI 專核等在內的處理單元。

i700 平臺采用八核架構，集成了兩個工作頻率為 2.2GHz 的 ARM Cortex-A75 處理器與六個工作頻率為 2.0GHz 的 Cortex-A55 處理器，同時搭載工作頻率為 970MHz 的 IMG 9XM-HP8 圖形處理器。此外, i700平臺還搭載了聯發科技的 CorePilot 技術，確保八個核心能夠以最高效的方式實現運算資源的最優配置，在提供最高性能的同時還能達到最低功耗。

聯發科技稱，i700 平臺延續了強大的AI引擎能力，不僅內置雙核AI專核，還加入了 AI 加速器，并搭載 AI 人臉檢測引擎，使其 AI 算力較 AIoT 平臺 i500 提升達 5 倍。i700 可以為無人商店的辨物和人臉支付提供技術支持，也可實現智能樓宇的人臉門禁和公司的考勤系統。

華為推出麒麟810處理器：7nm制程 自研達芬奇NPU架構

6月21日的nova5發布會上，華為發布了麒麟8系列芯片麒麟810，定位高端系列。采用7nm制程，Cortex-A76 Based CPU，華為自研的達芬奇架構NPU，使用定制GPU（Mali-G52 6核）；采用華為HiAI 2.0技術：AI影像，AI游戲和AI美音；有著旗艦級ISP圖像處理器。采用麒麟Gaming+技術，支持雙卡雙待（雙VoLTE）。

此前，麒麟芯片擁有7系列和9系列。7系列為中端定位，主打均衡設計；8系列為高端定位，主打強勁性能；9系列為旗艦定位，主打極致科技。

華為方面援引數據稱，麒麟810的NPU運算跑分超過高通855和高通730。麒麟810采用2個A76大核，搭配6個A55小核的設計，主頻最高為2.27GHz。

耐能發布AI芯片KL520，專為智能物聯網應用所設計

5月16日，耐能發布AI芯片KL520，專為智能物聯網應用所設計，兼顧語音和圖像不同數據類型處理，支持2D、3D圖像識別，適用于結構光、ToF、雙目視覺等3D傳感技術并計算不同神經網絡模型，可應用于智能門鎖/門禁、掃地機器人等智能家居場景，無人機、智能玩具、機器人等智能硬件產品線。該芯片目前已經量產，并且已經與中國大陸和***兩地的數家客戶達成合作。

KL520采用常規的ARM核+自研IP架構，雙核ARM M4 CPU+KDP 520NPU，其中KDP 520NPU為耐能自研IP，兩核的ARM M4用于系統控制和協處理。采用SDRAM 32MB/64MB 系統級封裝，LPDDR2內存技術，可接外部64MB閃存。KL520 算力峰值為0.39TOPS (300MHz) 。相比主流AI芯片的理論算力峰值 1-2TOPS，KL520 看起來并不占優勢。不過由于核心利用率（MAC利用率）達到競品的2-3倍，使其實際效果達到與1TOPS的相近水平，同時保持極低的功耗和成本。

耐能芯片團隊由前高通華人工程師組建，成立于2015年，聚焦在終端 AI 芯片解決方案，主攻智能手機、智能安防、智能物聯網等領域。

華捷艾米宣布3D AI/MR芯片即將量產

4月16日，華捷艾米宣布其自主研發的3D AI/MR芯片將很快實現量產。華捷艾米目前已擁有用于提供3D測量解決方案的IMI1180、IMI3000芯片以及用于提供嵌入式解決方案IMI2280芯片。其中，IMI 3000是一款面向消費電子、智能安防、智能物流、AIOT領域的3D sensor專用芯片。這款芯片搭載了華捷艾米第四代深度測量引擎，芯片大小5*5毫米，產品功耗100毫瓦。這套MR整體解決方案支持目前主流3D sensor，手機、電視等消費級電子產品未來都可以用上3D AI/MR芯片。

瑞芯微AIoT芯片RK1808內置高能效NPU

CES2019消費電子展，福州瑞芯微電子Rockchip(以下簡稱瑞芯微)向全球發布了旗下內置高能效NPU的AIoT芯片解決方案——RK1808，解決AI算力痛點。

硬件規格上，瑞芯微RK1808 AIoT芯片CPU采用雙核Cortex-A35架構，NPU峰值算力高達3.0TOPs，VPU支持1080P視頻編解碼，支持麥克風陣列并具有硬件VAD功能，支持攝像頭視頻信號輸入并具有內置ISP。

瑞芯微RK1808芯片獨特架構所包含的功能模塊及各類接口，四大優勢特性包括：低功耗：芯片采用22nm FD-SOI工藝，相同性能下功耗相比主流28nm工藝可降低30%左右；更高AI運算能力：內置的NPU算力最高可達3TOPs；支持INT8/INT16/FP16混合運算，最大程度兼顧性能、功耗及運算精度；面向AIoT應用的豐富接口，便于應用擴展；支持Linux系統，AI應用開發SDK支持C/C++及Python，方便客戶浮點到定點網絡的轉換以及調試，開發便捷。

基于RK1808可實現語音喚醒、語音識別、人臉檢測及屬性分析、人臉識別、姿態分析、目標檢測及識別、圖像處理等一系列功能，可用于安防、教育、清掃、車載、穿戴、家電、存儲等各場景中。

智能語音賽道：巨頭、初創企業競速落地

探境科技AI語音識別芯片音旋風611量產

7月25日，探境科技宣布其AI語音識別芯片音旋風611（英文名稱：Voitist611）正式進入批量供貨量產并已獲得大量客戶的認可和采用。探境科技方面資料顯示，這款芯片是全球首款通用型AI語音識別芯片，適用于各種需要語音進行控制的應用場景。當用戶使用搭載了音旋風611芯片的各類設備時，直接下指令即可動口不動手地完成操作，無需聯網、沒有延遲、識別精準，從而獲得比云端交互的AI設備更好的體驗。音旋風611芯片內嵌領先的NPU架構，配合單麥克風即可實現5-10m遠距離的語音識別，不需要依賴云和網絡，完全在本地完成推理運算，既大幅提升響應速度，也沒有暴露隱私的風險。音旋風611實現了97%的識別率、毫瓦級別超低功耗。

2017年7月，探境科技正式成立，公司創始人&CEO為魯勇博士。曾在Marvell任職，建立中國區芯片核心技術研發團隊。

從探境科技公司官網的布局來看，已將安防監控、智能家居、工業智造、自動駕駛、人機交互作為核心的研發方向。從時間線來看的話，安防和智能家居將會是探境科技首要考慮的市場方向。待這兩塊產品線布局相對完善之后，探境將會嘗試向自動駕駛這個典型的邊緣計算領域做拓展和布局。

百度推出遠場語音交互芯片“鴻鵠”

7月3日的百度第三屆AI開發者大會上，百度推出了遠場語音交互芯片“鴻鵠”，它能實現離線語音識別、語音喚醒、以及遠場陣列信號實時處理。鴻鵠芯片使用了HiFi4自定義指令集，雙核DSP核心，平均功耗100mW，臺積電40nm工藝。

百度鴻鵠芯片與百度遠場智能語音解決方案協同統一，百度最新的信號處理、喚醒和識別技術創新，如Deep Peak和Deep CNN喚醒，模型波束等最新算法都在芯片中實現能力下沉。這款芯片是根據車規級標準打造，可應用于車載、智能家居等場景。

在應用場景中，鴻鵠可實現三大方面的邊緣計算能力，包括支持多達六路麥克風陣列語音信號輸入、回聲消除、聲源定位等的陣列信號處理能力；集成Deep Peak和Deep CNN領先算法，并可自定義喚醒詞的語音喚醒能力；支持離線語音識別功能等。

思必馳發布旗下首款AI芯片思必馳-深聰TAIHANG芯片

1月4日，思必馳正式于發布旗下首款AI芯片—思必馳-深聰TAIHANG芯片。主要面向智能家居、智能終端、車載、手機、可穿戴設備等各類終端設備，解決方案包含算法+芯片，具有完整語音交互功能，能實現語音處理、語音識別、語音播報等功能，支持離線語音交互。

官方信息顯示，TH1520兼具低功耗及實用性，采用多級喚醒模式，內置低功耗IP，使其在always-on監聽階段的功耗低至毫瓦級，典型工作場景功耗在幾十毫瓦，極端場景峰值功耗不超過百毫瓦，該芯片支持單麥、雙麥、線性4麥、環形4麥、環形6麥等全系列麥克風陣列，同時支持USB/SPI/UART/I2S/I2C/GPIO等應用接口和多種格式的參考音，能在多類IoT產品中部署應用。

云知聲三款AI芯片今年啟動量產

1月2日，云知聲公布多模態AI芯片戰略與正在研發中的針對物聯網語音、智慧城市、智慧出行等不同場景的三款AI芯片，并計劃于2019年啟動量產。具體包括：集成了先進神經網絡處理器DeepNet2.0的第二代物聯網語音AI芯片雨燕Lite，面向智慧城市場景提供語音圖像等多模態計算支持的多模態AI芯片海豚，以及與吉利集團旗下生態鏈企業億咖通科技共同打造的面向智慧出行場景的多模態車規級AI芯片雪豹。其中車規級多模態AI芯片雪豹可解鎖多項新功能，比如針對車載場景，即使在沒有網絡連接的情況及其他故障情況下，用戶依然可以通過語音導航選址，并可對相應的圖像進行處理，提升用戶的智能出行體驗。

新式、傳統芯片各有看點

回顧芯片發展史，新的計算模式一般都會催生新的專用計算芯片。AI專用芯片無疑是發展的大方向，傳統計算架構將產生顛覆性變革，并且隨著數據的激增、算力的提升，存儲問題將成為AI芯片未來的重要考量，合肥恒碩聯手中科大迎接這一挑戰并著力推出新產品。而芯片巨頭Intel也在收購Altera之后醞釀出重磅產品，以應對越來越激烈的市場競爭。

超低功耗存算一體人工智能芯片問世

7月16日，合肥恒爍半導體科技公司與中國科大團隊歷時兩年共同研發的基于NOR閃存架構的存算一體（Computing In Memory）AI芯片系統演示順利完成。存算一體就是把存儲和計算結合在一起。在傳統計算過程中，計算單元需要將數據從存儲單元中提取出來，處理完成后再寫回存儲單元。而存算一體則省去數據搬運過程，有效提升計算性能。相較于傳統芯片，存算一體人工智能芯片具有能耗低、運算效率高、速度快和成本低的特點。

該芯片是一款具有邊緣計算和推理的人工智能芯片，能實時檢測通過攝像頭拍攝的人臉頭像并給出計算概率，準確且穩定，可廣泛應用于森林防火中的人臉識別與救援、心電圖的實時監測、人工智能在人臉識別上的硬件解決方案等。

合肥恒爍半導體有限公司致力于設計，開發和生產銷售先進半導體閃存芯片以及嵌入式閃存器。

英特爾推出全新產品家族Agilex FPGA

4月4日，英特爾宣布推出全新產品家族Agilex FPGA，以解決嵌入式、網絡和數據中心市場上以數據為中心的業務挑戰。

用戶需要能夠幫助整合和處理不斷激增的數據流量的解決方案，從而支持邊緣計算、網絡、云等新興的數據驅動型行業從容運行各種變革性應用。無論是通過面向低延遲處理的邊緣分析，用于提升性能的虛擬化網絡功能，還是用于提高效率的數據中心加速，英特爾Agilex FPGA 可以為從邊緣到云的各種應用提供定制解決方案。在邊緣、網絡和云計算領域，人工智能分析的進步可幫助硬件系統適應不斷變化的標準、支持各種 AI 工作負載，并集成多種功能。英特爾 Agilex FPGA 具備一定的靈活性和敏捷性，有助于化解這些挑戰，同時提升性能和降低功耗。

Agilex的產品線規劃顯示了Intel對于不同市場需求的定義，在網絡方面，一方面是更快的數據路徑，一方面是基礎設施架構優化和分散特性；在數據中心，融合工作負載需要加速，包括基礎設施、應用和存儲的加速；在5G，需要滿足對不同階段的快速響應和靈活性。

年內還將有哪些AI芯片有進展？

海思即將發布鴻鵠818智慧芯片

7月26日舉行的2019年全球移動互聯網大會（GMIC）暨科學復興節上，榮耀公布其智慧屏會搭載海思新推出的鴻鵠818智慧芯片，據透露將在8月10日的華為開發者大會上正式亮相。

據初步資料顯示，鴻鵠818芯片除了CPU采用雙A73+雙A53架構，GPU采用4*Mail-G51，還有8核運算能力，讓榮耀智慧屏運行速度更快，多任務并行的帶寬利用率領先行業平均超50%。此外，鴻鵠818智慧顯示芯片還搭載了魔法畫質引擎，通過MEMC（動態畫面補償）、HDR（高動態范圍成像）、SR（超分算法）、NR（降噪算法）、DCI（動態對比度增強）、ACM（智能精準調色）、LD（分區控光）等七大先進畫質技術，全方位提升榮耀智慧屏的畫面顯示效果。

榮耀業務部副總裁熊軍民發微博科普了鴻鵠818的性能，其中有兩個要點：1、現在很多電視產品的問題出在帶寬和頻率都不差，但是帶寬調度技術卻不達標。而鴻鵠818則在多任務并行時，帶寬有效利用率領先行業內其他友商超過50%。2、鴻鵠818的Video Decoder模塊可以支撐8K@30Hz的視頻播放，播放8K視頻，相當于播放4倍的4K視頻，使得鴻鵠818在4K解碼時速度更快。

AiRiA研究院量化神經處理器（QNPU）將于今年底流片

3月21日，中國科學院自動化研究所南京人工智能芯片創新研究院（簡稱“AiRiA研究院”）“普惠AI，芯向邊緣”戰略發布會在北京舉行。會上，AiRiA研究院常務副院長程健透露，該團隊自主設計的量化神經處理器（QNPU）即將于今年底流片，定名為“Watt A1”。程健表示，這將是世界上首款主打低比特量化技術的人工智能芯片。

Watt A1將采用臺積電28nm制程工藝，峰值算力達24Tops（表征每秒整數操作次數，單位為萬億次每秒），支持1080P四路實時監測，幀效比可達6Tops/W。Watt的定位是面向邊緣計算的AI芯片。“量化神經處理器非常適合在邊緣端，它能夠在功耗、成本等受限的情況下保持高性能。”該團隊研發的QNPU甚至可以做到在片上處理很大規模的神經網絡，避免了芯片計算領域備受關注的“內存墻”的難題。

異構智能NovuTensor G2 四季度將流片

2018年底，異構智能（NovuMind）第一款自主設計的人工智能推理ASIC芯片NovuTensor G1流片成功。據悉，2019年上半年, 異構智能團隊完成基于NovuTensor G1的PCIE加速卡以及邊緣服務器的設計與制作，已與客戶合作測試開發，簽訂多項采購及合作合同。同時，異構智能團隊致力于新一代芯片NovuTensor G2的研發，該芯片將在性能功耗比與G1相比有進一步顯著提升，預計2019年4季度NovuTensor G2 將進行流片。

英特爾年底將推面向推理和訓練的神經網絡處理器

AI芯片已經成為人工智能邁向下一階段的標志性戰場，各路玩家爭先入局，芯片巨頭英特爾也有大動作，著力于提供全面、多元化的解決方案，涉及終端領域、邊緣計算領域、以及數據中心領域。7月3日，英特爾公司副總裁Naveen Rao透露，兩款面向推理和訓練的Nervana神經網絡處理器，將在今年年底發布。

結語

5G是AI下一步普及發展的重要推動力，隨著5G與AI的結合，語音、圖像、視頻等巨量的多維數據集中處理與邊緣式分布計算的需求爆發，勢必將進一步挑戰AI芯片的計算能力、存儲空間、功耗等，智能終端、邊緣側芯片的創新挑戰將會加劇。

<電子發燒友>將會持續關注AI芯片的創新，對本文內容若有補充或建議，歡迎聯系作者zhanghuijuan@elecfans.com.感謝關注和支持！