從2017年開始，中國一大批AI公司融資信息頻頻曝光，從2千萬到數億美元，而2017年也被業界稱之為“中國AI元年”。

AI的黃金年代真的來了嗎?

誠然，資本的大規模介入到AI領域，必定會帶動這一行業的發展，在這一過程中我們會看到業務雷同的技術，而其中也一定會有勝出者，也一定會有失敗者。

在這里，我們盤點一下目前已經走上前臺的AI企業，這里面一定會有企業很快登陸中國的股市，此前傳言證監會會為“獨角獸”開掘綠色通道，絕不會是空穴來風。

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北京中科寒武紀科技有限公司

這家公司有中科院背景，面向深度學習等人工智能關鍵技術進行專用芯片的研發，可用于云服務器和智能終端上的圖像識別、語音識別、人臉識別等應用。

寒武紀深度學習處理器采用的指令集DianNaoYu由中國科學院計算技術研究所陳云霽、陳天石課題組提出。模擬實驗表明，采用DianNaoYu指令集的寒武紀深度學習處理器相對于x86指令集的CPU有兩個數量級的性能提升。

目前，寒武紀系列已包含三種原型處理器結構：寒武紀1號(英文名DianNao，面向神經網絡的原型處理器結構);寒武紀2號(英文名DaDianNao，面向大規模神經網絡);寒武紀3號(英文名PuDianNao，面向多種機器學習算法)。

2016年推出的寒武紀1A處理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度學習專用處理器，面向智能手機、安防監控、可穿戴設備、無人機和智能駕駛等各類終端設備。

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北京中星微電子有限公司

中星微在2016年6月20日率先推出中國首款嵌入式神經網絡處理器(NPU)芯片，這是全球首顆具備深度學習人工智能的嵌入式視頻采集壓縮編碼系統級芯片，取名“星光智能一號”。

目前“星光智能一號”出貨量主要集中在安防攝像領域，其中包含授權給其他安防攝像廠商部分。未來將主要向車載攝像頭、無人機航拍、機器人和工業攝像機方面進行推廣和應用。

這款基于深度學習的芯片運用在人臉識別上，最高能達到98%的準確率，超過人眼的識別率。該NPU采用了“數據驅動”并行計算的架構，單顆NPU(28nm)能耗僅為400mW，極大地提升了計算能力與功耗的比例。

研發“星光智能一號”耗時三年時間。中星微集團聚集了北京、廣東、天津、山西、江蘇、青島、硅谷的研發力量，采用了先進的過億門級集成電路設計技術及超亞微米芯片制造工藝，在TSMC成功實現投片量產。

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北京地平線機器人技術研發有限公司

地平線機器人由前百度深度學習研究院負責人余凱創辦，致力于打造基于深度神經網絡的人工智能“大腦”平臺-包括軟件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解決環境感知、人機交互、決策控制等問題。

其中，軟件方面，地平線做了一套基于神經網絡的OS，已經研發出分別面向自動駕駛的的“雨果”平臺和智能家居的“安徒生”平臺，并開始逐步落地。硬件方面，未來地平線機器人還會為這個平臺設計一個芯片——NPU(Neural Processing Unit)，支撐自家的OS，到那時效能會提升2-3個數量級(100-1000倍)。

地平線的最終產品不止芯片，而是一個核心控制模塊，具有感知、識別、理解、控制的功能。把這個控制模塊做成產品去跟合作方做集成。

換句話說，地平線提供的是一個帶有人工智能算法的解決方案。

2017年12月，地平線發布了面向智能駕駛的征程(Journey)1.0處理器和面向智能攝像頭的旭日(Sunrise)1.0處理器。這是完全由地平線自主研發的人工智能芯片，采用地平線的第一代BPU架構，具有全球領先的性能：可實時處理1080p@30視頻，每幀中可同時對200個目標進行檢測、跟蹤、識別，典型功耗1.5W，每幀延時小于30ms。

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北京深鑒科技有限公司

深鑒科技由清華團隊創辦，其產品稱作“深度學習處理單元”(Deep Processing Unit，DPU)，目標是以ASIC級別的功耗，來達到優于GPU的性能，目前第一批產品基于FPGA平臺。

從官方提供的數據來看，嵌入式端的產品在性能超過Nvidia TK1 的同時，功耗、售價僅為后者的1/4左右。服務器端的產品，性能接近Nvidia K40 GPU ，但功耗只有35瓦左右，售價300美元以下，不足后者的1/10。

深鑒科技的創始人汪玉博士是清華大學電子工程系副教授，是清華大學的首批終身教職，是ACM FPGA技術委員會亞太地區唯一成員。

深鑒科技著力于打造基于DPU的端到端的深度學習硬件解決方案，除了承載在硬件模塊(訂制的PCB板)上的DPU的芯片架構外，還打造了針對該架構的DPU壓縮編譯工具鏈SDK。

產品的應用領域分為終端和云端兩類。其中嵌入式端的產品將主要應用在無人機、安防監控、機器人、AR等領域，目前已經與一家知名無人機廠商建立了合作。

服務器端的產品將主要面向大型互聯網公司的語音處理、圖像處理等。目前也已經與國內知名互聯網公司展開合作，在兼容對方現有機房的情況下，功耗降低80%，語音識別的準確率提升了5%-7%。

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杭州國芯科技股份有限公司

杭州國芯是一家本土的芯片公司，成立于2001年，已經有17年的歷史。最初杭州國芯主要做數字電視芯片、機頂盒芯片，產品已遍銷全球。

在2016年初，杭州國芯就成立了AI事業部，2017年10月31日，杭州國芯發布了一款面向物聯網市場專用AI芯片GX8010，能夠在本地離線、低功耗、可移動的工作。GX8010 芯片中內置了杭州國芯自主研發的 gxNPU 神經網絡處理器。GX8010 作為一款語音 AI 芯片，主要面向智能音箱、智能電視、智能玩具 / 幼教領域。

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上海西井信息科技有限公司

西井科技成立于2015年5月，是一間專注研究Neuromorphic Engineering神經形態工程的類腦強人工智能商業公司。westwelllab致力構造一種完全跳脫于馮諾依曼結構的神經形態的芯片結構——即模擬人腦神經元工作原理而制造出的芯片，它既具備人腦的學習能力，又具備強大的特定運算能力，僅需一塊郵票大小的芯片，就能模仿人類大腦在短時間內處理海量的感官信息。

這家致力于開發“類腦人工智能芯片+算法”的科技公司，其芯片用電路模擬神經，成品有100億規模的仿真神經元。西井用FPGA模擬神經元以實現SNN的工作方式，其產品命名為Deepsouth，正是和IBM的truenorth成競品。由于架構特殊，這些芯片計算能力強，可用于基因測序、模擬大腦放電等醫療領域。

西井科技還有一款5000萬個神經元的商用芯片。除了自我學習外，它的傳統計算能力也極強，能將基因測序從兩周縮短到數個小時。由于體積小、功耗是同類芯片幾十分之一，其它便攜式醫療設備也可使用這款芯片。

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成都啟英泰倫科技有限公司

成都啟英泰倫科技有限公司成立于2015年11月，是一家專注于人工智能芯片設計及配套智能算法引擎開發的公司。

2016年9月，公司推出了全球首款深度神經網絡智能語音識別芯片CI1006。CI1006芯片集成我公司自主知識產權的腦神經網絡處理單元BNPU，也采用了ARM最為先進的MCU 內核Cortex-M4F，形成專用的SoC架構，具備高性能、低功耗、高識別率、低成本等優點，在應用方面，該芯片可以支持本地語音檢測、喚醒，以及數百條離線命令詞條的識別，可應用于智慧家居、智慧照明、智慧汽車、智慧玩具、機器人等領域。

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深圳云天勵飛技術有限公司

深圳云天勵飛技術有限公司是一家專注于視覺人工智能領域的公司，致力于打造基于視覺芯片、深度學習和大數據技術的“視覺智能加速平臺”，為平安城市、智慧商業、工業智造、無人系統、機器人等行業的千家企業提供視覺智能應用解決方案和開發平臺，最終實現公司愿景“讓智能無處不在”。

公司已經組建了一支四十多人的芯片團隊自主研發安防廠商急缺的AI芯片，并將于明年生產投片。通過該芯片實現視覺識別和大數據分析，即公眾通常理解的“天眼系統”。

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上海熠知電子科技有限公司

Think Force成立于2017年，由來自芯片設計、算法軟件、系統開發領域的資深專家創立。公司主要設計融合一流AI算法和先進制成工藝的智能芯片，并以此構建人工智能硬件平臺，提供一站式行業應用解決方案。

Think Force聚集了一批國際一流的核心芯片技術人員，在IBM、Cadence、AMD等國際知名的大型芯片軟件企業有平均超過10年的工作經驗。團隊成員充分掌握28nm、16nm、14nm等先進制程技術，擁有服務器CPU、高帶寬顯存GPU、SSD等超過20款、累計過億出貨量的成功芯片案例。

據介紹，ThinkForce計劃推出的AI芯片基于業界先進的半導體制程工藝，采用自主研發的微內核ManyCore架構，能完成AI云虛擬化調度在芯片級的實現，此架構將AI云的彈性計算和調度提升一個量級，類似CPU的虛擬化給云計算的彈性調度帶來成倍的成本節約。同時，該技術結合自主研發的固件和TFDL軟件SDK能夠實現對于各類神經網絡模型的計算加速，相對于Nvidia主流計算卡能實現5倍以上的功耗和成本節省。