「中國芯」離了美國到底行不行？

中興被罰，無數個問題拋了出來。

去年的罰單，為何在今年冷不丁的給了一擊？中國「芯」離了美國，到底行不行？中國「芯」在其他領域能不能有所作為？

第一個問題的答案顯而易見，中美貿易摩擦，雙方都在為各自尋找可利用的工具；

第二個問題的答案見仁見智，儘管與美國有一定差距，但不可否認，中國創新正積跬步、邁大步；

第三個問題的答案借用中國科學院計算技術研究所控制計算實驗室主任、機器人晶片項目負責人韓銀和的一句話來回答，對於中國來說，跟半導體晶片領域同樣重要的是神經網絡處理晶片，中國應該在這一領域建立起自己的優勢。

學界布局

2018年初，清華大學研究團隊便開發出的代號為「思考者（Thinker）」的晶片引起外媒關注，該晶片能支持神經網絡處理，最明顯的兩個優點是低功耗和高靈活性。

「思考者」可支持神經網絡，該晶片獨特之處在於低能耗驅動——8節五號電池就能夠滿足該晶片一年下來的耗電量。

除此之外，「思考者」可動態調整自身的計算和記憶要求，從而適應設備中的軟體在運行時所需的條件。

目前，許多人工智慧應用，或用於識別圖片中的目標物，或用於理解人類的講話等都需要多種神經網絡和多層神經網絡聯合。

2017年12月，有關「思考者」的論文發布在《IEEE固態電路學報》上，這對中國研究界而言，當算得上是一個了不起的成果，而且雖然使用現有的圖形處理晶片或FPGA（現場可編程門陣列）晶片也能運行人工智慧軟體，但這些設計十分昂貴，難以運用在小型化、帶電池的設備中。

這一晶片只是現在中國科技界的一個縮影。

在優化AI硬體的熱潮中，中國的半導體產業也迎來了難得的機會，來確立自己的地位。

計算機晶片是AI成功的關鍵，所以中國需要發展自己的硬體產業從而成為真正的科技強國。

企業發力

中新社國是直通車19日從阿里巴巴獲悉，阿里巴巴達摩院正研發一款神經網絡晶片——Ali-NPU，該晶片將運用於圖像視頻分析、機器學習等AI（人工智慧）推理計算，據悉，此款晶片的研發，未來將實現在AI在商業場景中的運用，提升運算效率、降低成本。

阿里達摩院研究員驕暘告訴中新社國是直通車，CPU、GPU作為通用計算晶片，為處理線程邏輯和圖形而設計，處理AI計算問題時功耗高，性價比低，在AI計算領域急需專用架構晶片解決上述問題。

驕暘透露，阿里巴巴自主研發的Ali-NPU，基於阿里機器智能技術實驗室等團隊在AI領域積累的大量算法模型優勢，根據AI算法模型設計微結構以及指令集，以最小成本實現最大量的AI 模型算法運算。

AI晶片是中國「芯」的新征程，而阿里巴巴絕不是獨行者。

2018年初，清華大學研究團隊便開發出的代號為「思考者（Thinker）」的晶片引起外媒關注，該晶片能支持神經網絡處理，最明顯的兩個優點是低功耗和高靈活性。

一方面，「思考者」可低能耗驅動，8節五號電池就能滿足該晶片一年下來的耗電量，另一方面，其可動態調整自身的計算和記憶要求，從而適應設備中的軟體在運行時所需的條件。

中國初創企業寒武紀科技專注於AI晶片的研發生產，其已打造出的Cambricon-1A是一款用於商用深度學習的處理器，可廣泛應用於計算機視覺、語音識別、自然語言處理等智能處理關鍵領域。

2017年底，中國初創企業地平線機器人發布了嵌入式人工智慧晶片——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。

清華大學微電子學研究所副所長尹首一直言：「與應對之前信息技術的變革相比，中國以最快速度跟上了這次大潮。

」

AI晶片能有戲嗎？

跟上大潮，但並不代表能迅速拿下市場，AI晶片市場仍是海外公司唱主角。

中國科學院自動化研究所助理研究員吳軍寧表示，由於具有得天獨厚的技術和應用優勢，英偉達和谷歌幾乎占據了人工智慧處理領域 80% 的市場份額，而在谷歌宣布其 Cloud TPU 開放服務和英偉達推出自動駕駛處理器 Xavier後，這一份額在2018年有望進一步擴大。

至於其他廠商，如英特爾、特斯拉、ARM、IBM 以及 Cadence 等，也在人工智慧處理器領域占有一席之地。

據《2018-2023年中國晶片行業市場需求與投資規劃分析報告》顯示，2016年全球人工智慧晶片市場規模達到36億美金，預計到2021年將達111億美金，年複合增長率達到25%，增長迅猛，發展空間巨大。

在中國工信部2017年12月發布的《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》 中，中國政府確立了2020年有能力大規模生產神經網絡處理晶片的目標。

當下，中國AI晶片的研發百花齊花，但仍有諸多問題亟待中國晶片研究專家去解決，例如怎樣實現晶片設計的商業化，怎樣擴大規模，怎樣引領一個由人工智慧轉變的計算機世界。

在吳軍寧看來，在人工智慧晶片領域，國外晶片巨頭占據了絕大部分市場份額，不論是在人才聚集還是公司合併等方面，都具有絕對的領先優勢。

而國內人工智慧初創公司則又呈現百家爭鳴、各自為政的紛亂局面；特別是每個初創企業的人工智慧晶片都具有自己獨特的體系結構和軟體開發套件，既無法融入英偉達和谷歌建立的生態圈，又不具備與之抗衡的實力。

尹首一表示，中國正致力於將來在人工智慧領域成為創新引領者，人工智慧技術要不斷地進步，自然必須要有更先進的硬體技術作為支撐，而計算機晶片恰恰又是推動人工智慧進步的一大關鍵性技術，這也同樣有助於推動本土半導體產業發展。

「作為晶片研究人員，我們都有夢想。

不論研究進展如何，我們將拭目以待。

」韓銀和說。