从人工智能的定义来看，“智能”包含有获取和使用知识的含义，前缀加上“人工”之后就是指人工开发出的智能实体。知识的输入和输出，也是机器利用数据和算法发现问题、定义问题和解决问题的过程。

作为数据和算法保存的物质载体，目前人工智能芯片主要有三方面市场需求：其一，是面向各大人工智能企业及实验室研发阶段的训练环节市场；其二，数据中心推断，需要通过云端提供服务，即推断环节放在云端而非用户设备上；最后，是面向智能手机、智能安防摄像头、机器人/无人机、自动驾驶、VR等设备的设备端推断市场。

而具体到芯片种类，除了传统CPU，近几年流行的还有 GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门列阵）、ASIC（专用芯片，TPU 也可算作其中一种）和类脑芯片。

2017，这一年来人工智能硬件芯片行业又发生了哪些重大事件？小编做了如下十大盘点：

国外

特斯拉：AI威胁论，还是自主造芯片？

总是发表AI威胁论的马斯克也要造芯片了，你没看错！

伊隆·马斯克在今年NIPS大会的一场圆桌讨论上透露称，“由吉姆·凯勒带领的Autopilot硬件工程团队正在开发专门的人工智能芯片，我们认为是全球最棒的AI芯片”。

英伟达：推出进化版TITAN V 更加清晰地面向AI

12月，英伟达推出了重磅新品“TITAN V”PC GPU。据了解，Titan V GPU拥有110万亿次浮点运算性能，是今年4月份公布的架构Titan Xp的9倍（7个月增长了9倍）。就像5月份发布的用于数据中心的英伟达Tesla V100 GPU一样，新的Titan V也更加清晰地面向AI。
 

高通：新一代SoC目标产品不仅是手机

日前，高通正式发布了新一代的骁龙845处理器芯片。升级的地方包括性能、拍摄、安全、AI、连接性、沉浸式体验架构等方面。其中最大的亮点是新增2MB 共享L3缓存和3MB系统缓存。

英特尔：发布Nervana神经网络处理器和人工智能芯片Loihi

作为芯片行业传统意义上的NO.1，英特尔需要探索的未来中自然也包括人工智能，而且是非常重要的部分。目前，英特尔正在进行多种适合人工智能计算架构的开发与研究，以突破传统人工智能产品的极限。在今年10月和9月，英特尔分别发布了Nervana神经网络处理器（NNP）和人工智能芯片Loihi。

GTI：Lightspeeur?光矛系列具备超高密度计算性能

和特斯拉、英伟达、高通、英特尔的高曝光度不同，GTI是一家具有神秘感的AI芯片公司。公司全称是Gyrfalcon Technology Inc.，由美国硅谷资深人工智能科学家及半导体芯片行业专家团队创立，在半导体与储存技术方面有超过50个成功的项目经历，在卷积网络、分布数据与存储技术领域发表超40篇期刊，获100多项专利，被其他论文引用超过5000篇。

微软：打造人工智能芯片 用于全新的Hololens AR设备

今年七月，微软在夏威夷的火鲁奴奴宣布将打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR设备。有人质疑，微软不是一家传统的芯片厂商，投身芯片研发会面临一定的风险。但不得不说，硬件中含有软件的机会，任何人工智能芯片的加速都是与软件算法有关。

国内

华为：麒麟970首次集成NPU 提升各项智能处理能力

9月，华为发布了人工智能芯片“麒麟970”。首款采用麒麟970的华为手机Mate10则于2017年10月在德国慕尼黑正式发布。

寒武纪：AI芯片首个独角兽发布新一代产品

8月，寒武纪科技完成由国投创业（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）联合投资的A轮一亿美元融资。11月，寒武纪在北京发布了三款新一代人工智能芯片，分别为面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8，高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16，以及用于终端人工智能产品的寒武纪1M。

地平线：与英特尔合推ADAS系统 “盘古”芯片选定台积电量产合作

在今年年初的CES上，地平线机器人联合英特尔推出了基于高斯架构的ADAS系统。据了解，在此次合作中，地平线将嵌入式ADAS系统实现在英特尔的FPGA硬件平台上。该系统可以有效降低对硬件平台计算资源的需求，且相较于传统的end-to-end“黑箱”模型训练方法，地平线采用基于理性决策的深度学习算法，构建了结构模块化和具备高度可扩展性的模型。

深鉴科技：顶级合作伙伴支持下的AI芯片又一重磅选手

10月，国内A+I创业公司深鉴科技在北京召开2017年新品发布会，宣布公司已完成A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星领投，招商局创投与华创资本跟投，共融资约4000万美元。而早在2017年年初，深鉴科技还获得了由世界最大的FPGA芯片厂商赛灵思与全球最大的手机芯片制造商之一联发科领投的数千万美金A轮融资。

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