寒武纪获1亿美元融资 中国诞生AI芯片首个独角兽

根据寒武纪网站上的介绍，公司去年发布的1A芯片是全球首个商用的能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。

由中国科学院计算技术研究所(中科院计算所)陈云霁、陈天石两兄弟创立的寒武纪科技(CambriconTechnologies)宣布完成1亿美元A轮融资，由国投创业(A轮领投方)，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点(天使轮领投方)、涌铧投资(天使轮投资方)联合投资。中国正在发力人工智能芯片，以缩小与全球科技巨头的差距。

人工智能的“寒武纪”

、大约6亿年前的时代在地质学上被称作“寒武纪”，大量无脊椎动物在短时间出现“生命大爆发”。中科院计算所陈云霁、陈天石团队将研发的全球首款人工智能处理器命名为“寒武纪”，也意喻着人工智能即将迎来大爆发的时代。

此轮融资令寒武纪估值达到10亿美元。

根据寒武纪网站上的介绍，公司去年发布的1A芯片是全球首个商用的能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。

寒武纪科技CEO陈天石解释道：“目前深度学习的应用这么多，但全都基于传统的通用处理器，如CPU或者GPU。例如几年前的一个老故事是，谷歌花了上万个CPU去训练猫脸识别模型。未来想要扩展至人脑规模的神经网络，不论是CPU还是GPU，都不足以支撑。”

他表示，基于历史的经验，在智能时代，我们需要有一类专门的智能处理器芯片。陈天石说：“寒武纪就是一个专门针对人工智能深度学习而设计的处理器，在图像、语音识别领域比传统处理器性能至少提高两个数量级，集成度也是传统处理器的数倍，让手机等移动设备搭载人工智能芯片成为可能。”

针对通用芯片和专业芯片的区别，陈云霁喜欢用“瑞士军刀”和“菜刀”做比喻。他认为，普通的处理器就好比“瑞士军刀”，虽然通用，但不专业，造成浪费，但是做菜的时候，还是菜刀得心应手，而专业的深度学习处理器就是这把更高效、更快捷的“菜刀”。

中科院计算所研究员，寒武纪公司联合创始人首席科学家陈云霁表示，寒武纪1A芯片可以解决两个方面的问题：一是显著提升计算机系统在人工智能领域的运算效能，可以超过传统中央处理器和图形处理器芯片两个数量级;二是终端产品的离线智能化，让很多用户数据不必上传，保证了信息安全。

目前寒武纪终端处理器IP产品已衍生出1A、1H等多个型号，据陈天石透露，寒武纪A轮融资将用于推动寒武纪系列处理器在终端和云端的产品化和市场化，促进各类终端设备的智能化，提供高性能低功耗的云端智能处理解决方案。

寒武纪正在紧锣密鼓地将芯片推向市场。据陈天石介绍，商业化主要是两方面：一是终端，二是云端。终端产品就是手机、智能眼镜、手环等等，需要芯片去识别图像、影音和文字。而在云端，像科大讯飞、曙光这样知名的云端客户，都已经是寒武纪的客户。

中国芯片距离引领世界有多远?

寒武纪团队成员的平均年龄只有25岁，很多骨干成员在校期间已开始从事相关领域的工作。面对中国人工智能芯片引领世界的消息，业内人士持有不同的看法。一位中科大研究员对第一财经记者表示：“寒武纪项目以中科院计算所为依托，起点非常高。而且该所曾孕育出像联想这样的企业，做一个中国人工智能硬件的龙头公司也很正常。”

中科院计算所是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构，被誉为“中国计算机事业的摇篮”。此前，中科院计算所已经成功研制了我国首枚通用中央处理器芯片“龙芯一号”。虽然“龙芯一号”曾被一些业内人士诟病，但仍然为中国芯片的发展做出重要贡献。“你当然不可能要求它和英特尔竞争，但目前还是在一些领域有应用的。”上述中科大研究员对第一财经记者表示。

Gartner研究副总裁、芯片行业分析师盛陵海对第一财经记者表示：“根据国家新一代人工智能的发展战略，人工智能芯片在安防、军事、视频人工智能算法等方面都有用武之地，而且是刚需，订单不用担心，只要技术过硬，完全可以取代英伟达的人工智能开发板Jetson。”

不过英伟达一位专业人士对第一财经记者表示：“寒武纪和英伟达的芯片没有很强的可比性，因为它是为专门目的而设计的集成电路(ASIC)，就好像谷歌的TPU芯片就是为Tensor-flow设计的，会有局限性。而英伟达的GPU具有更大的扩展性，能根据不同的应用需要编程，为不同的算法优化，也能经得起技术升级的考验等等。”

“智能时代迟早要到来。”陈云霁表示，“每个时代都有其核心的物质载体，比如工业时代的蒸汽机、信息时代的通用CPU，智能时代也将会出现这个核心载体。”

咨询公司Tractica的预测数据显示，到2025年，与人工智能相关的深度学习芯片组市场收入，将由去年的5亿美元飙升至122亿美元的规模，复合年均增长率超过40%。

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