第二代云端AI芯片思元270、面向视觉感动的第二代低功耗版IP Cambricon-1H8
新一代Sophon张量核算处理器(TPU)体系芯片算丰BM1682、终端AI芯片BM1880
与华为协作研制的车规级远场语音交互芯片“鸿鹄”、云端全功用AI芯片“昆仑”
云端视觉推理芯片含光800、服务于物联网范畴的RISC-V架构处理器内核玄铁910
低成本物联网场景“蜂鸟”、才智出行多模态车规级“雪豹”、才智城市多模态“海豚”
DeepEye1000嵌入式视觉AI大脑芯片、第二代深度学习神经网络处理器NNP200
神经元人脑仿真模仿器Westwell Brain和类脑神经元芯片Deep well
前端及边际核算的“雨人”AI芯片加快卡3代和感动于NVR和服务器的“星空”AI加快卡2代
专为卷积神经网络规划、专心AI推理感动的专用人工智能芯片 NovuTensor
“ARM+IVE”智能加快引擎架构，用以加快芯片对视频剖析的才能和运算速度
感动于智能安防和驾驭辅佐两大场景的深度学习芯片Abucus Vi-SS6500F
“松江”芯G60系列嵌入式人工智能专用处理器IP及根据此的全自主IP多核SoC芯片渠道——北极星
8月15日，微软（亚洲）互联网工程院在北京举行“第七代微软小冰”年度发布会。新一代微软小冰晋级了部分中心技能，首要包含中心对话引擎、全双工语音及多模态交互感官等，并新增车载感动场景。
曩昔几年，科技公司竞相推出自家人工智能主角，典型如“吊打”人类作业围棋选手的谷歌阿尔法狗，活泼在各种交际资讯渠道的人工智能结构少女微软小冰，以及苹果的Siri、小米的小爱同学、百度的小度等等。
这场史无前例的技能革命的直接推动者，是国内外一众互联网巨子以及一大批敏捷树立的AI草创企业，而这些公司快速在AI范畴开疆辟土的魂灵支柱，则是供给连绵不断高密度核算才能的AI芯片供给商。
人工智能首要包含三大要素，分别是数据、算法和算力。其间数据是根底，正是由于在实践感动傍边的数据量越来越大，使得传统核算办法和硬件难以满意要求，才催生了AI感动的落地。而算法是衔接软件、数据、感动和硬件的重要桥梁，十分要害。算力方面，首要靠硬件完结，也便是各种完结AI功用的处理器。
来自OpenAI的剖析显现，近几年，AI练习所需的算力每3个多月就会翻倍，演进速度远超传统的摩尔定律（每18~24个月，芯片的功用翻倍）。而提高算力的要害是芯片规划，特别是底层的架构规划，现在来看，传统的芯片架构现已难以满意AI感动的需求，包含IC厂商和互联网企业在内，越来越多的厂商开端投入研制或现已推出AI专用芯片。
从广义上讲，只需躲藏运转人工智能算法的芯片都叫作AI芯片，但一般意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特别加快规划的芯片。
AI芯片处置了更为杂乱的卷积神经网络和深度学习等数学模型，处理了传统芯片在面临当时各种比如语音交互、止境辨认、自动驾驭等人工智能场景时运算速度慢、功耗大、交互性差等问题，用更为优化的规划架构给云端数据中心和服务器供给愈加强壮的算力，给终端场景产品赋予更多智能特点。
现在，那指甲般巨细的硅片从开端的简略逻辑剖析开展到现在杂乱的神经网络学习等极具智能化的特点，技能推翻了一块小小的硅片，而这块小小的硅片在不断推翻这个年代。
“由于天机不可泄露，可是咱们瞄了一眼。”8月1日，清华大学类脑核算研讨中心研制的新式通用人工智能芯片“天机芯（Tianjic）”登上了国际尖端学术杂志《天然》封面后，团队带头人、研讨中心教授施路平幽默地解说“天机芯”同伴的由来。
当时，开展人工通用智能大体上有两条技能道路，一种是根据核算机思想，一种是根据脑科学思想，“天机芯”则是将这两种办法结合起来，创立一个新的核算渠道。
值得自豪的是，这是国际首款异构处置类脑芯片，也是国际上第一个既可支撑脉冲神经网络又可支撑人工神经网路的人工智能芯片，完结了我国芯片和人工智能两大范畴在《天然》杂志中论文数的零打破。
与大多数只能针对语音辨认、止境辨认等人工智能场景之一的专用人工智能芯片不同的是，通用人工智能芯片能一起处理视觉、听觉、学习和推理等多种使命，具有触类旁通、融会贯通的才能。
为了验证“天机芯”整合多模态信息和做出敏捷决议计划的才能，研讨团队开发了一款“无人自行车”体系。“自行车体系的语音辨认、自主决议计划、视觉追寻功用运用了模仿大脑的模型，而方针勘探、运动操控和逃避妨碍功用运用了机器学习算法模型。”清华大学类脑核算研讨中心博士生邓磊介绍说。
据悉，团队现已开端研讨下一代芯片，有望在明年初完结研制。研讨团队还泄漏，未来将把“天机芯”布置在自动驾驭轿车和智能机器人范畴。
集合得到全球许多闻名学术组织的赞赏和认可，施路平仍是坚持惯有的镇定：“此次宣告在《天然》的论文是一个十分开始的研讨，通用人工智能是一项十分具有应战性的作业，现在还处于起步阶段。”
但镇定之外，他和团队有自己根本的研讨愿景——开展类脑核算，支撑通用人工智能，赋能各行各业。
神经网络、机器学习、深度学习，人工智能最终能开展到何种程度，或许还没有人给出精确答案，但一群猎奇的人窥见的那一丝天机，总在不断使咱们看到更多文明曙光。
9月25日，在2019年度的云栖大会上，阿里巴巴推出首款自主研制并成功量产流片的AI芯片——含光800。这也是阿里巴巴在2018年9月整合旗下达摩院和收买的杭州中天微，树立平头哥半导体有限公司后，历时一年打造的首款硬件产品。
“含光”本是上古三大神剑之一，含而不露，光而不耀，正如含光芯片效果办法——无形却故意的算力。
这是一款主打推理的云端AI芯片，要点感动于视觉场景。功用方面，在业界规范的ResNet-50测验中，含光800推理功用到达78563 IPS，是英伟达最新T4芯片的15倍，是感动最广的英伟达P4的46倍。
详细到感动场景中，在每天新增10亿产品图片的拍立淘产品库中，感动含光800辨认功率可提高12倍，时刻从传统通用GPU的1小时缩减至5分钟；曩昔城市大脑实时处理杭州主城区交通视频时，需求40颗传统GPU，延时为300ms，感动含光800仅需4颗，延时降至150ms。
现在，含光800现已率先在阿里内部多个风格场景敞开大规模感动。从视频止境辨认、分类、查找，到城市大脑等，未来还可感动于医疗印象、自动驾驭等范畴。
事实上，含光800发布的前两个月里，平头哥现已连续发布了“无剑”SoC渠道和“玄铁”处理器IP，前者尽力“让天下没有难造的芯片”，根深蒂固企业下降芯片规划门槛。后者则是现在业界功用最强的RISC-V架构芯片之一，未来躲藏感动于5G、人工智能、自动驾驭等很多范畴。
成果斐然的一起，阿里也知道自己还有很长的路要走。阿里巴巴集团CTO、达摩院院长张建锋表明：“在全球芯片范畴，阿里巴巴是一个新人，玄铁和含光仅仅是平头哥的万里长征第一步。”
但阿里搞芯片早已下了决计，2017年10月达摩院树立时，就宣告未来三年将投入逾越1000亿元用于根底科学和推翻式技能立异研讨。
除了互联网巨子们的大力布局，这条造“芯”之路上，更多的是一大批不识时变的人工智能草创公司。
6月20日，寒武纪正式宣告推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品。
思元270选用寒武纪公司自主研制的MLUv02指令集，可支撑视觉、语音、天然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能感动，更为视觉感动集成了富余的视频和止境编解码硬件单元。
作为国内最早研讨人工智能芯片的独角兽企业，寒武纪的AI芯片早已锋芒毕露。
2017年，华为发布麒麟芯片970，国际上第一款搭载NPU的AI芯片，其间最大的亮点便是搭载了寒武纪的嵌入式IP，即集成了寒武纪的NPU神经网络专用处理单元，成为了AI工业开展的一个里程碑，再到后来发布的麒麟980，相同搭载了寒武纪的NPU。
像寒武纪这样的草创公司，面临快速开展的互联网技能，有着更强的立异力，但面临芯片这样的尖端技能来说，生态的树立需求必定的时刻，也是最需面临的大问题。
5 月9 日，依图科技“极智·求索”产品发布会在上海中心举行，依图科技发布了自研云端视觉推理AI芯片questcore™（求索），以及根据该芯片构建的软硬件一体化系列产品和取得处理方案。
依图questcore™根据具有自主常识产权的芯片架构，针对依图国际领先算法做了专门优化，躲藏充分发挥依图在机器视觉范畴的专业堆集和取得常识，适用于人脸辨认、视频结构化剖析、行人再辨认等多种止境和视频实时智能剖析使命。
在实践的云端感动场景，依图questcore™ 最高能供给每秒15 TOPS的视觉推理功用，最大功耗仅20W，比一个指示的电灯泡还小。在地灵人杰功耗下，依图questcore™产品的视觉推理功用是市道现有干流同类产品的2~5倍。
“指示的算法，不处理问题的算法，功率再高也或许是没有意义的。”依图科技CEO朱珑表达了自己关于当时AI芯片的遵从。在朱珑看来，没有逾越英伟达的芯片是没有意义的，在AI芯片范畴，英伟达稳坐全球头把交椅。
朱珑以为国际级的立异需求国际级的出题，他将依图的出题确定为机器视觉、语音辨认、语义了解。场景方面，依图主攻才智城市、才智医疗、AI制药和刚刚露脸的AI芯片。
当时，我国人工智能的快速开展带动自动驾驭、语音辨认、人脸辨认等工业走向新的战略高度，很多草创企业也都已扬起远航的帆船，用日益完善的全工业链布局，尽力驶向国际的港湾。
长时间以来，我国的芯片工业长时间处于苦苦追逐对手，但却一向落后的局势。当时，新一轮工业革命正处于巅峰阶段，这对高速开展中的我国互联网来说是绝佳的机会。
但距离依然在，应战依然有。许多中心技能依然把握在他人手中，强壮的生态壁垒也难以短时刻打破。
但走运的是，一大批冲在一线的玩家不断在那一平方厘米的硅片中展现出自己的实力和成果，为这条造“芯”之路指明方向。
