就通用芯片而言，我國與海外企業(yè)相比并不占據(jù)優(yōu)勢，但隨著人工智能的發(fā)展，基于人工智能的芯片在我國得到快速發(fā)展——2019年，阿里巴巴、依圖、云天勵飛、寒武紀等眾多AI企業(yè)推出了大量人工智能芯片，同時�？低�視、大華、華為等傳統(tǒng)企業(yè)也紛紛涉足AI芯片，可以說，2019年是我國AI芯片爆發(fā)式增長的一年。

而在2020年，我國AI芯片又迎來新的增長期，在2020年，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的落地，針對不同的落地環(huán)境，我國企業(yè)也推出了針對性AI芯片，從而實現(xiàn)百花齊放的態(tài)勢。

1、鯤云科技：CAISA

2020年6月23日，鯤云科技在深圳舉行產(chǎn)品發(fā)布會，發(fā)布全球首款數(shù)據(jù)流AI芯片CAISA，定位于高性能AI推理，已完成量產(chǎn)。鯤云通過自主研發(fā)的數(shù)據(jù)流技術(shù)在芯片實測算力上實現(xiàn)了技術(shù)突破，較同類產(chǎn)品在芯片利用率上提升了最高11．6倍。第三方測試數(shù)據(jù)顯示僅用1／3的峰值算力，CAISA芯片可以實現(xiàn)英偉達T4最高3．91倍的實測性能。鯤云科技的定制數(shù)據(jù)流技術(shù)不依靠更大的芯片面積和制程工藝，通過數(shù)據(jù)流動控制計算順序來提升實測性能，為用戶提供了更高的算力性價比。

2、蘋果M1

2020年11月11日，蘋果正式發(fā)布第一款用于Mac的自研電腦芯片M1。蘋果公司表示，M1芯片實現(xiàn)了巨大飛躍，它能夠讓Mac成為完全不同的產(chǎn)品。這顆芯片采用5納米制程工藝，CPU、GPU、緩存集成在一起，其中包含160億個晶體管。

蘋果M1芯片擁有8核CPU，其中4顆為高性能核心，另外四顆為高能效核心。此外，這顆SoC還具備8核GPU。M1芯片中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎采用16核架構(gòu)，每秒能進行11萬億次運算，將機器學習速度最高提升到了15倍。

蘋果副總裁、硬件工程師John Ternus表示，新款MacBook Air、13英寸MacBook Pro和Mac mini都會配備M1芯片。而Mac系列也將逐步過渡到采用蘋果設(shè)計的全新系列芯片，該過渡將在約兩年內(nèi)完成。

3、華為麒麟9000

麒麟9000芯片是華為公司于2020年10月22日發(fā)布的基于5nm工藝制程的手機Soc，采用1＊A77，3＊2．54GHz A77，4＊2．04GHz A55的八核心設(shè)計，最高主頻可達3．13GHz。麒麟9000芯片包含兩個規(guī)格：麒麟9000和麒麟9000E。

據(jù)華為公布的數(shù)據(jù)，基于5nm工藝制程打造的麒麟9000，集成多達153億個晶體管，包括一個3．13GHz A77大核心、三個2．54GHz A77中核心、四個2．04GHz A55小核心，是目前頻率最高的手機處理器，同時集成24核心的Mali－G78 GPU（架構(gòu)超過麒麟990 Mali－G76，核心數(shù)也多了一半，性能提升60％）。

4、地平線：旭日3

9月9日，地平線推出新一代AIoT邊緣AI芯片旭日3，該芯片擁有3M和3E兩種型號。該系列芯片搭載地平線第二代BPU，采用15×15mm封裝，16nm制程工藝，等效算力達5Tops，典型功耗為2．5W。

5、芯盟科技：異構(gòu)AI芯片

2020年8月25日，海寧發(fā)布消息稱，芯盟科技研發(fā)出全球首款超高性能異構(gòu)AI芯片。該芯片打破了傳統(tǒng)同構(gòu)芯片內(nèi)儲存與計算間的數(shù)據(jù)墻，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲、計算的三維集成，將主要應用于類人感知與決策應用場景，如服務(wù)員、醫(yī)生、駕駛員等。

6、“啟明920”芯片

“啟明920”由清華大學與西安交叉核心院的研發(fā)團隊共同研發(fā)。

該芯片采用軟硬件協(xié)同設(shè)計的思想，對模式修剪優(yōu)化之后的模型采用特定技術(shù)實現(xiàn)存儲優(yōu)化和計算加速。它可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的存儲壓縮達4．5倍，充分發(fā)揮硬件稀疏計算的效率。硬件加速比可達3．5倍，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度損失僅限于1％。

此外，“啟明920”進一步采用了與模式修剪技術(shù)兼容的卷積核修剪技術(shù)，實現(xiàn)了最低11．25倍的模型存儲壓縮，硬件峰值精確加速比接近9倍，可以充份縮短計算時間。值得注意的是，“啟明920”通過統(tǒng)一的架構(gòu)，為余模式數(shù)據(jù)量化提供了高效的支持，能夠適應線性和非線性權(quán)重參數(shù)的量化方法，滿足有所不同場景的需求。

7、零跑汽車：凌芯01

凌芯01由零跑汽車攜手國內(nèi)頂尖芯片企業(yè)耗時3年聯(lián)合開發(fā)，處理性能接近市場頂尖的Mobileye芯片，整體開放性則更強，既能支撐通用運算，又有特定的AI運算邏輯，具有能耗比更低、安全可靠性更高的優(yōu)勢。

凌芯01在核心CPU處理器采用了阿里旗下平頭哥半導體公司提供的“玄鐵C860”處理器，集成高性能的AI神經(jīng)元處理器，全面提升芯片核心處理速度與效率。此外，凌芯01可通過PCIE級聯(lián)技術(shù)，實現(xiàn)多片組合形成計算平臺，提供更強大的AI算力。

凌芯01支持接入12路攝像頭來實現(xiàn)2．5D的360°環(huán)視，并可支持自動泊車、ADAS智能駕駛輔助域控制、以及接近L3級別的自動駕駛算力，充分滿足用戶對于車輛智能駕駛與主被動智能安全的行車需求。

8、高通：驍龍888

2020年12月1日，在夏威夷舉辦的驍龍技術(shù)峰會上，高通宣布推出最新一代的旗艦級SoC——高通驍龍888 5G移動平臺及驍龍X60 5G基帶，這是該公司首次在8系處理器中集成5G調(diào)制解調(diào)器。

對于高通頂級 8 系列芯片組來說，驍龍 888 是第一次為 5G 做出重大改進：它最終將提供完全集成式的 5G 調(diào)制解調(diào)器，而不像驍龍 865（內(nèi)部包含單獨的調(diào)制解調(diào)器芯片）。

驍龍 888 將采用高通2020年早些時候宣布的驍龍 X60 調(diào)制解調(diào)器，該調(diào)制解調(diào)器采用 5nm 工藝，以獲得更好的功率效率，并改善 5G 載波聚合，跨毫米波 mmWave 和 6GHz 以下頻段的頻譜。支持全球多 SIM 卡，支持 SA 獨立、NSA 非獨立和動態(tài)頻譜共享。在新的 5nm 架構(gòu)和集成調(diào)制解調(diào)器帶來的電源效率提升之間，新的芯片在 5G 方面似乎可以提供一些實質(zhì)性的電池續(xù)航改進。

除了 5G 改進之外，高通還預告了驍龍 888 將取得的其他幾項進展，包括第六代 AI 引擎（在 “重新設(shè)計的”高通 Hexagon 處理器上運行）和第二代傳感中樞，該引擎承諾在 AI 任務(wù)的性能和功耗效率方面有很大的跳躍。該公司承諾將達到 26 TOPS。在游戲方面，高通將推出第三代驍龍 Elite Gaming，還將帶來 “高通 Adreno GPU 性能最顯著的升級”，支持 144fps 游戲，桌面級渲染。

最后，高通預覽了驍龍 888 將實現(xiàn)的新攝影功能，包括由于更新的 ISP，支持更快的十億像素級處理速度，用戶能夠以每秒處理27億像素的速度拍攝照片和視頻，即每秒捕獲120幀且每幀都是1200萬像素，高通表示，在圖像處理方面比上一代快了 35％。

9、杭州國芯：超低功耗AI芯片GX8002

7月21日，杭州國芯推出超低功耗AI芯片GX8002，主要用于TWS耳機等智能穿戴設(shè)備。

據(jù)報道，GX8002采用了MCU＋NPU的架構(gòu)，集成國芯第二代自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器gxNPU V200和平頭哥CK804處理器。芯片支持多級喚醒，集成硬件VAD，可實現(xiàn)超低功耗待機和自動人聲感應。通過NPU的強大能力，實現(xiàn)語音喚醒、指令識別、AI降噪、聲紋識別等眾多功能。

而在功耗方面，GX8002在VAD待機時的功耗只有70μW，運行功耗為0．6mW。同時，GX8002可以根據(jù)用戶是否說話自動切換VAD待機和工作兩種模式，因此通過VAD的有效過濾，芯片日常使用的平均功耗基本低于300μW。

10、百度：昆侖2

2020年9月15日，在百度世界2020大會上，百度智能芯片總經(jīng)理歐陽劍預發(fā)布了采用7nm 先進工藝的百度昆侖2，性能比百度昆侖1 提升3倍，還帶有高速片間互聯(lián)，多款細分型號，覆蓋云訓練、云推理以及邊緣計算等優(yōu)勢。預計2021年上半年量產(chǎn)。

小結(jié)：

雖然我國人工智能企業(yè)在2020年推出不少AI芯片，但不可置否的是，雖然芯片數(shù)量多，但其更偏向于針對特定環(huán)境，同時與英特爾、英偉達等芯片相比，并未實現(xiàn)追平，更多的是“在某些指標的超越”。

其次，芯片的發(fā)展與其他產(chǎn)業(yè)不同，其不僅僅需要多年的技術(shù)積累，同時還需要強有力的設(shè)計及制作能力，而我國大陸地區(qū)尚未實現(xiàn)全面突破。同時，基于美國的打壓，我國芯片發(fā)展更是不斷受阻——海思、中芯國際等世界領(lǐng)先的中國芯片企業(yè)面臨眾多困難。

但就目前而言，我國AI企業(yè)面臨的最大困難依然處于技術(shù)方面，如何進行突破，成為AI企業(yè)最大的難點。