19大AI技术及其全球AI芯片公司

01

自然语言生成

NATURAL LANGUAGE GENERATION

自然语言生成是AI的细分领域，它将数据转换为文本语言，从而使计算机能“沟通表达”。目前它被用于客户服务领域，进行报告生成和市场总结。

Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS和Yseop都是这个领域的代表公司。

02

语音识别

SPEECH RECOGNITION

Siri是语音识别技术的典型代表，它能够理解你在说什么。现在，这样的系统越来越多，逐步进入我们的生活，例如语音交互响应系统和一些手机app。

NICE, Nuance Communications, OpenText 和 Verint Systems提供语音识别服务。

AI语音识别

03

虚拟代理

VIRTUAL AGENTS

虚拟代理本质上是一套能和人类互动的程序。这项技术的典型代表是聊天机器人。目前，这项技术被应用在客户服务与支持，智慧家庭管理等领域。

Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft和 Satisfi等公司进行虚拟代理业务。

04

机器学习平台

MACHINE LEARNING PLATFORMS

作为AI的分支，机器学习的目标是实现计算机的“自主”学习，目前这项技术主要用于预测和分类。

机器学习平台（ML platforms）是当前机器学习应用的一个热门方向，它为机器学习提供算法，API（应用程序接口），开发训练工具，大数据和应用等基础设施，正获得越来越多的关注。

Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree和Adext是这个领域的代表公司。

05

AI硬件设备

AI-OPTIMIZED HARDWARE

这是一项使硬件对用户更加友好的技术。通过图像和经过特殊设计从而能执行AI任务的中央处理系统&设备发挥作用。

如果你没见过这项技术，那你可以期待一下即将面世的AI芯片，它可以插入便携设备以及很多硬件设备，具有广泛的应用范围。Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel，Nvidia是提供这项技术的公司。

06

决策管理

DECISION MANAGEMENT

AI决策管理系统引入了逻辑和规则，使用户能对系统进行初始设定，后续保养和调试。

这项技术可以帮助企业实现决策自动化，从而提升业务的利润空间。Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath是代表公司。

“计算机与人类优势互补，重塑决策流程，实现价值的最大化和决策的再分配。“

——Mike Rollings, Gartner研究部副总裁

07

深度学习平台

DEEP LEARNING PLATFORMS

深度学习平台采用了包括神经网络**在内的机器学习技术，应用在图像识别，大数据分类等领域。

Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology和Sentient Technologies是这个领域的代表公司。

神经网络的抽象层模拟人类大脑，进行数据处理和决策。

08

生物统计

BIOMETRICS

这项技术能识别，测量和分析人类行为和生理构造，使得人类与机器的互动成为可能，这些互动包括触摸，映像，沟通和肢体语言识别，在市场研究方向尤其具有应用空间。

3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera和Tahzoo是这个领域的代表公司。

09

机器人流程自动化

ROBOTIC PROCESSES AUTOMATION

这项技术还原并自动化人类的任务流程，特别面向人力成本高昂或人力低效的领域。

Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath和WorkFusion提供这项技术服务。

机器人流程自动化

10

文本分析和自然语言处理

TEXT ANALYTICS & NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING)

通过统计方法和机器学习，这项技术能进行文本分析，理解语句的结构和含义。当前的应用领域主要在安防，诈骗检测，及提取非结构化数据（应用程序或智能自动助理）。

Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd和Synapsify是这个领域的代表公司。

11

数字孪生/AI建模

DIGITAL TWIN/AI MODELING

数字孪生在虚拟世界构建了现实物体的“备份”，从而搭建了现实和虚拟的桥梁。General Electric（GE）正在为旗下的设备建设云端软件模型（数字孪生），用以监控航空发动机，机车和燃气涡轮，预测它们出现故障的概率。本质上来说，这些模型就是代码，但经过精心处理，变成了一组可3D交互的图表和数据。

这个领域的公司VEERUM运用这项技术进行资本项目的交付过渡；Akselos, 运用这项技术进行关键基础设施的维护；Supply Dynamics开发出一套SaaS 解决方案，用以在高度复杂，分散的制造环境下管理原材料的源头。

数字孪生/AI建模

12

网络防御

CYBER DEFENSE

网络防御是一套计算机网络防护系统，能阻止和检测网络攻击或威胁，并作出及时反应。

当前的网络环境愈发险恶：Breach Level Index显示，2017年有超过20亿条信息泄露，其中76%的数据是意外丢失，69%的泄露是身份盗窃型泄露。值得庆幸的是，AI和ML技术正被引入网络防御领域，将它带上新的发展阶段。例如，递归神经网络可以处理序列输入，与ML技术结合创造出监督学习技术以发现可疑的用户活动，成功检测出超过85%的网络攻击。

这个领域的初创公司Darktrace将行为分析和数学结合在一起，自动识别组织内的异常行为，Cylance使用AI算法阻止恶意软件，减轻“零天攻击”的伤害。另一家网络防御公司DeepInstinct，在开展一项被Nvidia硅谷庆典誉为“最具颠覆潜力创新”的深度学习项目，它为企业的端点，服务器和移动设备提供保护。

13

合规

COMPLIANCE

合规是指人或组织的行为与法律、规则、准则，合同规定的事项相一致。

目前已能看到第一波使用AI技术以实现自动化和风险管理的合规解决方案。还有使用自然语言处理技术（NLP）扫描法规文件，将其与特定关键词匹配以发现相关改变的应用出现。此外，具备预测和场景搭建功能的资本压力测试可以维持企业的资本金在法规要求的水平上。而深度学习在具体业务中指引商业法规，推动减少洗钱疑似案例。

这个领域的公司包括Compliance.ai，一家将法规文件与对应商业活动匹配的企业；Merlon Intelligence，一家帮助金融业应对金融犯罪的全球性合规技术公司；Socure，一个具有专利的预测分析平台，能提升客户接受度，同时减少欺诈和人工复检。

14

知识工作辅助

KNOWLEDGE WORKER AID

尽管有人担忧AI取代人类，但不要忘记，AI技术也能帮助员工完成工作，特别是完成知识型工作。知识工作辅助被麦肯锡列为第二大最具颠覆意义的技术。

在医疗和法律界，越来越多人使用这项技术作为辅助，因为他们高度依赖知识信息。

也有越来越多的公司进入这个领域。Kim Technologies是其中之一，它为不具备IT编程基础的知识型员工提供能创造全新工作流程和文件流程的AI工具，提升他们的工作效率。 Kyndi是另外一家，它的平台帮助知识型员工处理海量信息。

15

内容生产

CONTENT CREATION

目前内容生产包括任何人们上传到网络世界的材料，比如视频，广告，博文，白皮书，信息图和其它视觉或文字资料。

USA Today, Hearst和CBS等公司已经开始采用AI技术来生产内容。相关技术公司Wibbitz提供一款SaaS工具，能帮助出版人在几分钟时间内将文字内容转换为视频。Automated Insights开发的一款名为Wordsmith的工具，应用自然语言处理技术（NLP），在获取数据的基础上生产故事内容。

16

对等网络

PEER-TO-PEER NETWORKS

当两台或以上的PC彼此连接，分享资源但不通过服务器，最简单的对等网络就产生了。

加密数字货币是对等网络技术的重要应用方向。Bet Capital的CEO Ben Hartman认为，通过收集分析海量数据，这项技术具有解决当今某些棘手问题的潜力。

相关技术公司Nano Vision，以加密数字货币为奖励，招募用户提供分子数据，致力于改变我们应对超级病菌，传染性疾病和癌症等健康隐患的方式。Presearch提供社区支持的去中心化搜索引擎，给予成员代币以奖励他们在更加透明的搜索系统上作出的贡献。

17

情绪识别

EMOTION RECOGNITION

这项技术使用先进的图像音频处理技术，使软件可以读取人类的面部表情。目前我们的技术已经进展到了能够通过捕捉微表情或细微肢体语言，语音语调，来判断一个人是否言不由衷。

执法者采用这项技术从被审人身上获取更多信息。当然，这项技术在市场营销也有很广泛的应用。

这个领域有越来越多的初创企业出现。Beyond Verbal通过分析语音输入，能分析出一个人的性格特征，例如他有多积极，多激动，愤怒或情绪化。nViso使用视频分析情绪来激发好的产品点子，发现存在改进空间的地方，提升用户体验。Affectiva的Emotion AI应用在游戏，自动驾驶，机器人，自动化，健康等领域，以面部和语音数据为基础，进行面部编程和情绪分析。

AI情绪识别

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图像识别

IMAGE RECOGNITION

图像识别是在数字图像或视频中找出一个物体或检测某些特征的过程。AI技术在其中发挥越来越重要的作用。

AI可以在社交媒体平台上搜索图片，并将它们和一系列数据进行对比，进而找出最相关的那些图片。也可以检测车牌，疾病，分析客户和他们的想法，通过面部确认客户身份。

Clarifai的图像识别系统能为客户检测近似图像，搜寻相似的未分类图像。SenseTime是图像识别领域的领军企业之一，它开发的面部识别系统被应用在支付和银行卡认证上。而GumGum致力于用AI技术挖掘网页图像和视频的价值。

19

自动营销

MARKETING AUTOMATION

自动营销技术实现了自动化的客户细分、数据收集和推广管理，同时精简重复的工作流程，使公司智囊能集中在最擅长的事上。受益于此，企业的市场参与能得到提升，收入增长步伐加快。

市场营销是最受益AI的行业之一，业内人士普遍看好这项技术。据调查，55%的营销人员认为AI能为这个行业带来比社交媒体还大的改变。

国内AI芯片公司

中科寒武纪

AI产品：Cambricon-1A

寒武纪科技成立于2016年，总部在北京，创始人是中科院计算所的陈天石、陈云霁兄弟，近期刚刚完成了一亿美元A轮融资，阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点、涌铧投资联合投资，成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。

寒武纪是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司，拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线。2016年发布的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器，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。

地平线机器人（Horizon Robotics）

AI产品：BPU

地平线机器人成立于2015年，总部在北京，创始人是前百度深度学习研究院负责人余凯。公司于去年中完成了A+轮融资，投资方包括了晨兴资本、高瓴资本、红杉资本、金沙江创投、线性资本、创新工场、真格基金、双湖投资、青云创投、祥峰投资、DST等。据介绍，公司近期即将完成B轮融资。

BPU(BrainProcessing Unit)是地平线机器人自主设计研发高效的人工智能处理器架构IP，支持ARM/GPU/FPGA/ASIC实现，专注于自动驾驶、人脸图像辨识等专用领域。2017年，地平线基于高斯架构的嵌入式人工智能解决方案将会在智能驾驶、智能生活、公共安防三个领域进行应用，第一代BPU芯片“盘古”目前已进入流片阶段，预计在今年下半年推出，能支持1080P的高清图像输入，每秒钟处理30帧，检测跟踪数百个目标。地平线的第一代BPU采用TSMC的40nm工艺，相对于传统CPU/GPU,能效可以提升2~3个数量级(100~1,000倍左右)。

深鉴科技

AI产品：DPU

深鉴科技成立于2016年，总部在北京。由清华大学与斯坦福大学的世界顶尖深度学习硬件研究者创立，今年初完成了A轮融资，投资方包括了联发科、赛灵思、金沙江创投、高榕资本、清华控股、方和资本等。

深鉴科技将其开发的基于FPGA的神经网络处理器称为DPU。到目前为止，深鉴公开发布了两款DPU：亚里士多德架构和笛卡尔架构，其中，亚里士多德架构是针对卷积神经网络CNN而设计；笛卡尔架构专为处理DNN/RNN网络而设计，可对经过结构压缩后的稀疏神经网络进行极致高效的硬件加速。相对于 Intel XeonCPU 与 Nvidia TitanX GPU，应用笛卡尔架构的处理器在计算速度上分别提高189倍与13倍，具有24000倍与3000倍更高能效。

启英泰伦

AI产品：CI1006

启英泰伦于2015年11月在成都成立，是一家语音识别芯片研发商，投资方包括了Roobo、汇声信息等。

启英泰伦的CI1006是基于ASIC架构的人工智能语音识别芯片，包含了脑神经网络处理硬件单元，能够完美支持DNN运算架构，进行高性能的数据并行计算，可极大的提高人工智能深度学习语音技术对大量数据的处理效率。

云知声

AI产品：Unione/IVM-M/Unitoy

云知声是一家智能语音识别技术公司，成立于2012年，总部位于北京。今年8月刚刚获得3亿人民币战略投资，其中部分资金将用于加大人工智能专用芯片UniOne的研发力度。

UniOne将内置DNN处理单元，兼容多麦克风、多操作系统，对任何的场景不做限制，无论是在智能的空调上、车载上或其他智能设备上都可以植入这个芯片，该芯片具有高集成度的，低功耗、低成本的优点。与此同时，公司还有IVM-M高性能嵌入式芯片，基于高通wifi模组，提供高性价比的物联网语音交互整体方案，主要应用在智能空调，厨电等职能家具产品上；基于 Linux 系统设计的Unitoy芯片可一站式解决儿童陪伴式机器人的唤醒、识别、设备互联能力。

百度

AI产品：XPU

百度2017年8月Hot Chips大会上发布了XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。合作伙伴是赛思灵(Xilinx)。XPU采用新一代 AI 处理架构，拥有GPU的通用性和FPGA的高效率和低能耗，对百度的深度学习平台PaddlePaddle做了高度的优化和加速。据介绍，XPU关注计算密集型、基于规则的多样化计算任务，希望提高效率和性能，并带来类似CPU的灵活性。但目前XPU有所欠缺的仍是可编程能力，而这也是涉及FPGA时普遍存在的问题。到目前为止，XPU尚未提供编译器。

华为

AI产品：麒麟 970 神经网络处理器NPU

麒麟970搭载的神经网络处理器NPU采用了寒武纪IP。麒麟970采用了TSMC 10nm工艺制程，拥有55亿个晶体管，功耗相比上一代芯片降低20%。CPU架构方面为4核A73+4核A53组成8核心，能耗同比上一代芯片得到20%的提升；GPU方面采用了12核Mali G72 MP12GPU，在图形处理以及能效两项关键指标方面分别提升20%和50%；NPU采用HiAI移动计算架构，在FP16下提供的运算性能可以达到1.92 TFLOPs，相比四个Cortex-A73核心，处理同样的AI任务，有大约50倍能效和25倍性能优势。

云天励飞

AI产品：IPU

公司成立于2014年，总部在深圳，由国家“千人计划”特聘专家陈宁和田第鸿博士联合创立，今年3月完成了A轮融资，投资方松禾资本、深投控、红秀盈信、山水从容投资、投控东海、真格基金等。

云天励飞提供视觉智能芯片和解决方案，专注于人工智能领域，以新型处理器、机器学习与大数据技术为核心。公司自主研发的处理器芯片IPU，采用了全新的面向视觉计算的处理器芯片架构，该技术将机器学习效能提升了两个数量级。公司在在深圳搭建的区域级天眼系统，实现了全球首创的“百万人群、秒级定位”，还被采纳为2016年杭州G20峰会和乌镇互联网大会的安全系统提供服务。

中星微

AI产品：NPU

中星微在2016年6月20日率先推出中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，这是全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，取名“星光智能一号”。这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该NPU采用了“数据驱动”并行计算的架构，单颗NPU（28nm）能耗仅为400mW，极大地提升了计算能力与功耗的比例。

研发“星光智能一号”耗时三年时间。中星微集团聚集了北京、广东、天津、山西、江苏、青岛、硅谷的研发力量，采用了先进的过亿门级集成电路设计技术及超亚微米芯片制造工艺，在TSMC成功实现投片量产。

目前“星光智能一号”出货量主要集中在安防摄像领域，其中包含授权给其他安防摄像厂商部分。未来将主要向车载摄像头、无人机航拍、机器人和工业摄像机方面进行推广和应用。

杭州国芯

AI产品：gxNPU

杭州国芯是一家本土的芯片公司，成立于2001年，已经有17年的历史。最初杭州国芯主要做数字电视芯片、机顶盒芯片，产品已遍销全球。

西井科技

AI产品：Deepsouth

西井科技成立于2015年5月，是一家开发“类脑人工智能芯片+算法”的科技公司，其芯片用电路模拟神经，成品有100亿规模的仿真神经元。西井用FPGA模拟神经元以实现SNN的工作方式，其产品命名为Deepsouth，正是和IBM的truenorth成竞品。由于架构特殊，这些芯片计算能力强，可用于基因测序、模拟大脑放电等医疗领域。

西井科技还有一款5000万个神经元的商用芯片。除了自我学习外，它的传统计算能力也极强，能将基因测序从两周缩短到数个小时。由于体积小、功耗是同类芯片几十分之一，其它便携式医疗设备也可使用这款芯片。

Think Force

Think Force——上海熠知电子科技有限公司成立于2017年，由来自芯片设计、算法软件、系统开发领域的资深专家创立。公司主要设计融合一流AI算法和先进制成工艺的智能芯片，并以此构建人工智能硬件平台，提供一站式行业应用解决方案。

据介绍，ThinkForce计划推出的AI芯片基于业界先进的半导体制程工艺，采用自主研发的微内核ManyCore架构，能完成AI云虚拟化调度在芯片级的实现，此架构将AI云的弹性计算和调度提升一个量级，类似CPU的虚拟化给云计算的弹性调度带来成倍的成本节约。同时，该技术结合自主研发的固件和TFDL软件SDK能够实现对于各类神经网络模型的计算加速，相对于Nvidia主流计算卡能实现5倍以上的功耗和成本节省。

比特大陆

AI产品：TPU

比特大陆成立于2013年，是一家专注于高速、低功耗定制芯片设计研发的科技公司，拥有低功耗高性能的16nm工艺集成电路的量产经验，成功设计量产了多款ASIC定制芯片和集成系统。

在2017世界人工智能大会上重磅发布了面向人工智能应用的专用定制芯片Sophon BM1680，深度学习加速卡SC1和SC1+以及智能视频分析服务器SS1，正式进军人工智能行业。

中天微系统

杭州中天微系统有限公司成立于2001年，总部位于杭州高新区。是一家致力于32位高性能低功耗嵌入式CPU研发，以芯片架构授权为核心业务的IC设计公司，也是直接与阿里巴巴合作，并获得阿里巴巴入股投资的一家国产CPU业者。是当前我国唯一基于自主指令架构研发嵌入式CPU并实现大规模量产的CPU供应商。

2015年，阿里便与杭州中天微系统有限公司进行深度合作，面向物联网各细分领域开发云芯片（Yun on Chip）架构。在云端一体的框架下研制新一代CPU、SoC平台、软件支撑环境和操作系统，支持从芯片到云端的全链路安全、低成本接入。并积极致力于打造产业生态链，开发面向全行业的云芯片产品。

人人智能

AI产品：FaceOS

人人智能提供一个基ARM的人脸识别核心芯片即模组方案，识别模组是独创的支持深度学习算法的嵌入式高性能ARM平台，支持外接摄像机从视频流检测和载取人脸照片等功能。据介绍，人人智能发布的“智能芯”是国内首个人脸识别硬件模组，尺寸仅为86mm*56mm*21mm，集成了人工智能操作系统FaceOS。通过将人工智能算法进行集成产品化，能够把产品的研发周期减少60%，成本降低50%。

NovuMind

NovuMind成立于2015年，公司创始人是原百度异构计算小组负责人吴韧，在北京及硅谷设有办公室。公司于2017年初完成了A轮融资，投资方包括了真格基金、宽带资本、英诺天使基金、洪泰基金、臻云创投、极客帮创投等，据报道近期正在筹备新一轮融资。

NovuMind主要为智能为汽车、安防、医疗、金融等领域提供ASIC芯片，并提供训练模型的全栈式AI解决方案。与Nvidia GPU或Cadence DSP的通用深度学习芯片不同，NovuMind专注于开发一种“非常专用但非常高效地进行推理”的深度学习加速器芯片。NovuMind设计了一种仅使用3×3卷积过滤器的AI芯片，通过使用独特的张量处理架构(tensorprocessing architecture)直接对三维Tensor进行处理，新芯片将支持Tensorflow、Cafe和Torch模型。。NovuMind的第一个AI芯片(原型)预计会在17年圣诞节前推出。到明年2月份应用程序准备就绪，并能够在该芯片上实现耗能不超过5瓦进行15万亿次浮点运算。NovuMind的第二个芯片，耗能将不超过1瓦，计划在2018年中期面世。

瑞芯微

AI产品：RK3399Pro

在CES 2018年消费电子展前夜，瑞芯微宣布，向全球正式推出旗下首款性能超强的AI处理器RK3399Pro，其片上NPU（神经网络处理器）运算性能高达2.4TOPs，具高性能、低功耗、开发易等优势，并且瑞芯微能为AI人工智能领域提供一站式Turnkey解决方案。

根据官方介绍，RK3399Pro 首次采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计的AI芯片，其集成的NPU（神经网络处理器）融合了Rockchip在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验。相较传统芯片，典型深度神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在RK3399Pro芯片上的运行效果表现出众，获近百倍提升。

RK3399Pro采用专有AI硬件设计， NPU运算性能高达2.4TOPs，高性能与低功耗指标均大幅领先：相较同类NPU芯片性能领先150%；相较GPU作为AI运算单元的大型芯片方案，功耗不到其所需的1%。

国外AI芯片公司

英伟达（Nvidia）

英伟达无疑是AI芯片市场中无可争议的领导者。2017年，英伟达可谓是风光无限。从游戏、数据中心到人工智能，市场对英伟达芯片的需求一路上升。

由于深度学习对计算速度的要求是“暴力”的，英伟达GPU芯片可以让大量处理器并行运算，速度比CPU快十倍甚至几十倍，因而成为绝大部分人工智能研究者和开发者的必备”核弹“。

国内搞AI创业的人几乎全在用英伟达GPU和平台，一个小型AI创业团队在英伟达芯片上花费几十万元很正常。

作为PC时代的绝对霸主，Intel已经错过了移动互联网时代，在已经到来的AI时代，也失掉了先机，但它并没有放弃，而是积极布局，准备逆袭。在云端，收购Altera之后推出了基于FPGA的专用深度学习加速卡，可以在云端使用；另外，收购Nervana，目标也是在云端。在移动端，则是收购了Movidius。下面先对Nervana进行介绍，对Movidius的介绍放在后面移动端。

AMD

2017年12月，相争50多年的Intel和AMD宣布将联手推出一款结合英特尔处理器和AMD图形单元的笔记本电脑芯片，一时间业内哗然。

芯谋研究总监王笑龙认为：“如果Nvidia在个人电脑GPU上营收减少，那么Nvidia在新市场的开发就会被牵制，所以Intel选择和AMD合作。”

数据研究机构Gartner的研究主管Alan Priestley也认为，Intel和AMD的合作将会对Nvida产生一些影响，“目前Intel和AMD联合推出的这款芯片的应用领域也正是Nvidia GPU的应用领域。很明显，Intel处理器已经渗入到这个领域内，并且通过新款芯片，AMD也会在这一领域内获得立足点。”

Google

Google在2016年宣布独立开发一种名为TPU的全新的处理系统。TPU是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度，减少实现每个计算操作所需的晶体管数量，从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高，这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行得更快，进而更快地让用户得到更智能的结果。

在2016年3月打败了李世石和2017年5月打败了柯杰的的阿尔法狗，就是采用了谷歌的TPU系列芯片。

高通

在智能手机芯片占据绝对优势的高通公司，也在人工智能方面积极布局。据高通提供的资料显示，其在人工智能方面已投资了Clarifai公司和中国“专注于物联网人工智能服务”的云知声。

而早在2015年CES上，高通推出了一款搭载骁龙SoC的飞行机器人——Snapdragon Cargo。高通认为在工业、农业的监测以及航拍对拍照、摄像以及视频新需求上，公司恰好可以发挥其在计算机视觉领域的能力。此外，高通的额骁龙820芯片也被应用于VR头盔中。事实上，高通已经在研发能在本地完成深度学习的移动设备芯片。

Nervana Systems

Nervana创立于2014年，位于圣地亚哥的初创公司Nervana Systems已经从20家不同的投资机构那里获得了2440万美元资金，而其中一家是十分受人尊敬的德丰杰风险投资公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。

The Nervana Engine（将于2017年问世）是一个为深度学习专门定做和优化的ASIC芯片。这个方案的实现得益于一项叫做High Bandwidth Memory的新型内存技术，同时拥有高容量和高速度，提供32GB的片上储存和8TB每秒的内存访问速度。该公司目前提供一个人工智能服务“in the cloud”，他们声称这是世界上最快的且目前已被金融服务机构、医疗保健提供者和政府机构所使用的服务，他们的新型芯片将会保证Nervana云平台在未来的几年内仍保持最快的速度。

Movidius（被Intel收购）

2016年9月，Intel发表声明收购了Movidius。Movidius专注于研发高性能视觉处理芯片。其最新一代的Myriad2视觉处理器主要由SPARC处理器作为主控制器，加上专门的DSP处理器和硬件加速电路來处理专门的视觉和图像信号。这是一款以DSP架构为基础的视觉处理器，在视觉相关的应用领域有极高的能耗比，可以将视觉计算普及到几乎所有的嵌入式系统中。

该芯片已被大量应用在Google 3D项目Tango手机、大疆无人机、FLIR智能红外摄像机、海康深眸系列摄像机、华睿智能工业相机等产品中。

IBM

IBM很早以前就发布过watson，早就投入了很多的实际应用中去。除此之外，还启动了对类人脑芯片的研发，那就是TrueNorth。

TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的最新成果。SyNapse全称是Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics（自适应可塑可伸缩电子神经系统，而SyNapse正好是突触的意思），其终极目标是开发出打破冯?诺依曼体系的硬件。

ARM

ARM刚推出全新芯片架构DynamIQ，通过这项技术，AI的性能有望在未来三到五年内提升50倍。

ARM的新CPU架构将会通过为不同部分配置软件的方式将多个处理核心集聚在一起，这其中包括一个专门为AI算法设计的处理器。芯片厂商将可以为新处理器配置最多8个核心。同时为了能让主流AI在自己的处理器上更好地运行，ARM还将放出一系列软件库。

CEVA

CEVA是专注于DSP的IP供应商，拥有为数众多的产品线。其中，图像和计算机视觉 DSP 产品 CEVA-XM4 是第一个支持深度学习的可编程 DSP，而其发布的新一代型号 CEVA-XM6，具有更优的性能、更强大的计算能力，以及更低的耗能。

CEVA 指出，智能手机、汽车、安全和商业应用，如无人机、自动化将是主要目标。

MIT/Eyeriss

Eyeriss事实上是MIT的一个项目，还不是一个公司，但是因为获得了大量的媒体报道，故把它单独拿出来进行介绍。从长远来看，如果进展顺利，很可能孵化出一个新的公司。

Eyeriss是一个高效能的深度卷积神经网络（CNN）加速器硬件，该芯片内建168 个核心，专门用来部署神经网路（neural network），效能为一般行动GPU 的10 倍。其技术关键在于最小化GPU 核心和记忆体之间交换数据的频率（此运作过程通常会消耗大量的时间与能量）：一般GPU 内的核心通常共享单一记忆体，但Eyeriss 的每个核心拥有属于自己的记忆体。

目前，Eyeriss主要定位在人脸识别和语音识别，可应用在智能手机、穿戴式设备、机器人、自动驾驶车与其他物联网应用装置上。

苹果

在iPhone 8和iPhone X的发布会上，苹果明确表示其中所使用的A11处理器集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎（Neural Engine）”，每秒运算次数最高可达6000亿次。这块芯片将能够改进苹果设备在处理需要人工智能的任务时的表现，比如面部识别和语音识别等。

三星

2017年，华为海思推出了麒麟970芯片，据知情人士透露，为了对标华为，三星已经研发了许多种类的人工智能芯片。三星计划在未来三年内自家智能手机中都采用人工智能芯片，并且他们还将为人工智能设备建立新的组件业务。三星还投资了Graphcore、深鉴科技等人工智能芯片企业。

ManyCore

ManyCore架构特斯拉CEO马斯克在今年的神经信息处理系统大会上，承认特斯拉自动驾驶硬件工程副总裁 Jim Keller正在领导着一个超五十人的团队在开发自己的AI芯片。

Jim Keller 是2016年带了一批架构师和高管跳槽到特斯拉的，他在 AMD和苹果期间，设计出了K7 、K8架构和A4、A5 处理器，被称得上是天才架构师。

微软

微软蛰伏六年，打造出了一个迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。这个FPGA 目前已支持微软Bing，未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法，在执行这个人工智能的几个命令时，速度比普通芯片快上几个数量级。

2017年7月，微软表示正在研发用于识别语音和图像的 AI 芯片，未来将被包含在下一代 HoloLens 的全息处理单元（HPU）当中。

KnuEdge

KnuEdge实际上并不是一个初创公司，它由NASA的前任负责人创立，已经在一个隐形模式下运营了10年。KnuEdge最近从隐形的模式中走出，并让全世界知道他们从一个匿名的投资人获取1亿美元的投资用来开发一个新的“神经元芯片”。

KUNPATH提供基于LambaFabric的芯片技术，LambaFabric将会通过与现在市场上的GPUs、CPUs和FPGAs完全不同的架构进行神经网络的计算。LambdaFabric本质上是为在高要求的运算环境下向上拓展至512000台设备而设计，机架至机架延迟时间只有400毫微秒，低功耗的256核处理器。

krtkl

创立于2015年的krtkl致力于创造“一个微小的无线电脑用来创造一些完全不同的东西”。这款开拓板是基于XilinxZynq SoC，集成了ARM处置器和可编程FPGA。用户甚至可以经过手机上的专用APP对其举行编程，供230个用户可用的I/O接口，应用灵巧兼容很多扩展板卡。

Barefoot Networks

Barefoot Networks去年11月宣布获得2300万美元C轮融资，由阿里巴巴和腾讯领投。在去年6月，Barefoot 还获得了由谷歌和丹华资本等投资的5700万美元融资。

Barefoot Networks开发了世界上第一个可编程芯片，这种名为Tofino的芯片比现在市场上任何其他芯片快两倍，以每秒6.5兆的速度处理网络数据包。

耐能（Kneron）

耐能人工智能(KneronInc.)成立于2015年11月，是一家总部位于美国圣地亚哥的人工智能初创企业，在深圳和珠海也设有办公室。耐能人工智能(KneronInc.)的产品特色在于同时具备硬件及软件的人工智能解决方案，可以将复杂的深度学习演算法，放在终端设备里，而且无需连上网络。

耐能（Kneron）于2016年推出该公司首款终端设备专用的人工智能芯片，称为神经网络处理器（Neural Processing Unit，NPU），以及自行研发的软件开发 工具 包「重组式人工智能神经网络」（Reconfigurable Artificial Neural Network），采用算法可以针对不同的需求快速调整功能，以适用不同的人工智能应用。

Graphcore

2017年11月，英国芯片制造商Graphcore宣布获得由红杉资本中国基金与红杉资本美国基金共同领投的5000万美元C轮融资。

graphore是一家总部位于布里斯托尔的公司，它开发了新一代计算机处理器，可用于训练人工智能( AI)算法。该公司声称，其IPU ( intelligence processing units)可以将机器智能培训的性能提高10倍到100倍。这家英国公司计划明年大规模出货，其芯片将用于无人驾驶汽车和云计算。

此外，Facebook以及Twitter和更多低调的初创公司都在研发新的芯片。

注：排名无先后，如有疏漏错误之处请评论区指出。

（来源：ittbank）

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