紧抓AI“芯”未来 华为/高通/英特尔/英伟达/谷歌都干了啥？

　　随着人工智能(AI)技术大红大紫，各类终端厂商纷纷紧跟科技趋势在自家产品中加入AI元素以便更好的抢占市场。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　在今年7月的华为消费者业务年中业绩媒体沟通会上，公司消费者业务CEO余承东曾表示过，将在9月份发布AI芯片。8月25日他更新了一条微博内容如下图所示，似乎是对AI芯片发布的再一次暗示，该芯片或会于9月2日在IFA 2017上亮相。

　　华为AI芯片亮相在即，业界对其具体形态的猜测也是多多，或是认为该AI芯片将集成到麒麟970中，或是认为该AI芯片将会独立运用于多类型、品牌终端中，也有认为华为为麒麟970配备了专门用于AI运算的寒武纪芯片。说法不一但都对华为将发布的AI芯片抱有极大的期待，尤其是期待华为和寒武纪的合作。据悉，华为和中科院计算所关系密切，而寒武纪正是中科院系企业，双方合作具有天然基础。

　　寒武纪被称为全球AI芯片界的首个独角兽，于近期宣布已完成1亿美元的A轮融资，投资方包括国投创业，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资等。不止于此，该公司还是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，于2016年发布了世界首款商用深度学习专用处理器寒武纪1A，运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU等传统处理器，可用于智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机及智能驾驶等多类设备。

　　不让华为 高通也有AI元素

　　华为要给自家芯片配上AI元素，高通作为移动芯片界的老大怎么能够坐得住呢?作为智能手机芯片界毫无疑问的No.1，在智能手机市场增长放缓且各大手机厂商纷纷自主研发芯片的背景下，高通的业务亦是在向其他领域延伸。在AI方面，高通同样是紧跟潮流不久前才传出其收购了荷兰机器学习初创公司Scyfer，强化人工智能方面的布局。此外，高通还投资过一家神经科学初创公司Brain Corp。

　　据悉，Scyfer在机器学习方面实战经验丰富，其技术已经用于制造、医疗及金融等领域。此次收购除了技术上的拓展外，公司创始人、阿姆斯特丹大学知名教授Max Welling博士也将加入高通。而Brain Corp则是一家深耕于自动驾驶设备研发人工智能、自动化人工智能系统的软件技术公司，旗下主打产品Brain OS平台能够像训练小朋友一样的训练机器人。

　　高通方面也曾透漏，公司的产品已支持许多AI使用案例，而基础性研究更是在十年前就已经开始了。另外，首个面向骁龙系列移动平台设计的深度学习软件框架骁龙NPE(Neural Processing Engine)的软件开发包(SDK)已经面向开发者推出了。至于此前传闻高通将推出的专用AI移动芯片虽然不知道将会于何时问世，但以其对人工智能领域的重视就值得期待。

　　高通在人工智能上的布局并非一朝一夕，并且认为，智能手机将成为人工智能最大的载体，成为最普遍的人工智能AI平台，而高通在智能手机市场的地位大家也都知道。

　　英特尔买买买 巨资布局争先

　　高通是移动芯片领域的老大，英特尔则是PC芯片当之无愧的霸主。而这个霸主在失手移动芯片后为自己的转型选择了多个方向，AI便是其中之一。财大气粗的英特尔在AI上的布局关键词之一就是“买买买”。

　　今年以来的收购案中，英特尔以153亿美元收购以色列自动驾驶公司Mobileye绝对要算是浓墨重彩的一笔，以40多倍的溢价率英特尔买到了什么呢?据悉，Mobileye是全球最大的ADAS及无人驾驶技术供应商，这家成立于1999年的企业占有全球90%的ADAS市场份额。公司归于英特尔麾下后，将会整合英特尔的自动驾驶部门并仍以以色列为研发总部，且还会保持自己的品牌名称。

　　在Mobileye之前，英特尔还在2015年以167亿美元的价格收购了Altera，成功拿下后者的FPGA。2016年9月收购了计算机视觉初创公司Movidius，后者的主要产品是被开发者称为VPU的Myriad系列集成芯片。2016年8月收购了深度学习初创公司Nervana Systems，获得后者的软件、硬件及云计算服务。2016年5月收购俄罗斯计算机视觉公司Itseez，后者开发了供驾驶辅助系统使用的软件和服务。2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology，后者深耕于企业软件行业，研发过能够预测路边地雷爆炸的装置。

　　很“壕”的英特尔通过买买买将大批有潜力的人工智能相关企业纳入麾下，成为了AI芯片行业中一支不可忽视的力量。

　　英伟达：GPU在手 天下我有

　　英伟达可算是人工智能的东风最先照拂的企业，这家以显卡闻名于世的公司已成功转型为人工智能计算企业，这与GPU在人工智能计算中的天然优势关联密切。适用于处理大规模并行计算的GPU在深度学习领域优势明显，而人工智能此次发展高潮正是由深度学习所引发的。

　　GPU被视为显卡的“心脏”，同时也被认为是最适合用于训练的芯片。在应用方面，谷歌、百度、微软、Facebook及Twitter等巨头和众多AI初创公司都是GPU芯片的使用者，而英伟达也牢牢占据了人工智能领域最红的阵营。

　　落实到产品上，早前英伟达曾发布过一款针对人工智能应用的处理器：Tesla V100。据了解，该芯片基于12nm制程工艺打造面积达到了815平方毫米，集成了210亿个晶体管、5210个CUDA核心。性能方面采用了Volta全新架构的该芯片比早一年发布的拥有150亿个晶体管的Pascal处理器要强很多，单精度浮点性能15 TFLOPS，双精度浮点性能7.5 TFLOPS。而在发布之初这款芯片149000美元(约为102万元人民币)的售价也是引人瞩目的焦点之一。

　　自动驾驶作为人工智能的终极场景，是英伟达分外看重的一个领域。据悉公司已与超过50家汽车制造商建立了合作，如日本汽车厂商丰田为自家产品选择了英伟达旗下的Drive PX平台。

　　因GPU在人工智能应用中的先天性优势，英伟达已成功跻身引领人工智能风潮的企业之列，强劲的产品加上众多合作伙伴，英伟达在AI这条路上走出的距离已让许多企业难以追赶了。

　　有AlphaGo还有TPU的谷歌

　　AlphaGo横扫围棋界是开启人工智能大规模讨论的契机，而支撑它进行比赛过程中海量运算的硬件是“谁”同样是值得探讨的。据悉，今年和柯洁对阵的AlphaGo搭载的正是谷歌自主研发的TPU。除了GPU外，FPGA和ASIC是人工智能芯片的另外两大热门类型，而TPU就是一种ASIC。

　　TPU的亮相始于2016年谷歌I/O大会，当时公司称该芯片已在自家数据中心使用了一年，并参与了AlphaGo和李世石之间的对战。但TPU的具体资料则是在发布一年之后才浮出水面，谷歌于今年4月份才发文对其进行了详细介绍。TPU的应用范围很广阔，包括谷歌影像搜寻、谷歌照片、谷歌翻译、谷歌云视觉 API及围棋高手AlphaGo的围棋系统等等。

　　在今年的I/O大会上，比一代TPU更强大的二代TPU正式亮相，根据谷歌方面给出的资料可知，二代TPU既可以用在训练上也可以用在推理上，包括4个芯片能够提供180TFLOPs浮点运算的计算能力。然而TPU虽强但面向公众出售芯片、主板或服务器的可能性却不大。

　　人工智能对于科技行业的影响是巨大的，让谷歌这样的互联网巨头跨界了半导体领域，并选择了一条与众不同的路线介入。然而也正是这样一家非半导体行业出身的企业成为了AI芯片界举足轻重的力量。

　　结语：当然除了以上这些企业外，参与AI芯片行业竞争的国内外企业还有许多，如不久前宣布将为HoloLens开发AI芯片的微软、发布了DuerOS智慧芯片的百度，及以地平线机器人为代表的一众国内企业。人工智能对于芯片、智能硬件乃至整个科技行业的影响力日益深厚，在这位颠覆者的席卷下科技行业的发展值得我辈期待。

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