在美國對晶片卡脖子的今天，中國哪些晶片有可能成功突圍？
出品：科普中國
製作：寒木釣萌
監製：中國科學院電腦網路資訊中心
近日，美國商務部禁止美國企業向中興出售各類晶片，一時間，失去核心晶片供應的中興就像被人扼住了咽喉，而中興的應對之策就是緊急停牌。
消息一出，很多人這才第一次意識到，晶片對一個國家來說是如此的重要，一直以來，我們擔心的是：
如果不能進口石油了怎麼辦？
石油大幅漲價了怎麼辦？
…………
但其實，中國的晶片進口額已連續兩年超過石油。2017年晶片進口額高達2601.4億美元，
石油大幅漲價，大不了我們還可以鼓勵國人多用地鐵公交出行;中東不出口我們石油了，大不了從俄羅斯多買一點就是，總之，西方不亮東方亮。
但晶片卻不是這樣。沒有晶片，則自身包含晶片的產品就無法出口。
一直以來，很多人心目中的晶片就是電腦和手機的CPU，但其實，晶片多種多樣。
去掉蓋子後的晶片內膽。
晶片無處不在你家裡上網用的路由器需要晶片，冰箱、洗衣機、空調、電視等也需要晶片。
你走在大街上，看到的紅綠燈系統需要晶片。
衛星上天需要防輻射晶片，鑽頭入地需要抗高溫晶片。
一句話，晶片無處不在。
可遺憾的是，這個領域是我們的短板，中國晶片自給率很低，
今天的問題是，在晶片領域，我們還有希望嗎？未來有哪些有可能產生突圍的地方？曾經又有過哪些佈局？
為說明這個問題，咱們先來認識一個新東西，NPU。
NPU是什麼？CPU我們很熟悉，它什麼都能幹，所以被稱為“通用處理器”。而如果我們想要有更好的遊戲性能，則需要更好的GPU，也就是說，GPU能幹的事兒沒有CPU多，但在某個特定領域比如遊戲，則GPU擅長得多。
這幾年，人工智慧（簡稱AI）如火如荼，
2016年3月，阿爾法狗（AlphaGo）輕鬆戰勝世界圍棋冠軍，職業九段棋手李世石。
2017年5月，阿爾法狗戰勝中國棋手柯潔，這讓柯潔當場落淚哽咽:它太完美我看不到希望。
到此，人類最後的智力驕傲面臨崩塌。而在與柯潔比賽之後，阿爾法狗團隊宣佈阿爾法狗將不再參加圍棋比賽，再比下去已經沒有意義。
這就是人工智慧，現在，它正廣泛地服務於人類。
看到一篇純英文的文章，你可以用手機將其拍照，翻譯成你熟悉的語言。而電腦上網時，拍照這步都省了，直接給你翻譯出來。前些日子，某IT巨頭宣佈，在人工智慧的幫助下，他們的翻譯可媲美真人水準。
具體到我們身邊的應用，諸如手機上的語音助手、指紋識別、面部識別、虹膜識別等等，都是人工智慧的應用場景。
軍用的，民用的無人機大量出現，而無人駕駛車輛更是未來的潮流，這些，全都離不開人工智慧。
現在我們終於可以說，21世紀是人工智慧的世紀。
但人工智慧不是空中樓閣，她必須附著在某個東西上，這就是晶片。傳統的CPU、GPU也能進行AI計算，但效率很低。
這並不難理解，CPU什麼都能幹，就好像一個人，他能搞科研，還會畫畫，唱歌好，跳舞棒，會寫作，能演講，還懂管理，這就是CPU——全面發展可能意味著全面平庸。
人工智慧這麼重要，應用面又如此之廣，顯然，我們迫切地需要一種晶片，它特別擅長智慧演算法、深度學習，這就是NPU，一種嵌入式神經網路處理器。
中科院計算所如果中國的科學家現在才意識到NPU的重要性，則一切晚矣。
幸運的是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網路處理器的單位之一，他們進行了長達近10年的攻關，終於有了成果。
有了成果，但若不及時推向市場，最終的結果必然是失敗。所以2016年，脫胎於中科院計算所的“寒武紀”公司成立，這是一個初創的團隊，很弱小，他們必須馬不停蹄快速前進。
2016年是一個特殊的年份，在這一年，人工智慧第一次戰勝人類的圍棋冠軍。這導致很多人質疑質疑“寒武紀”是借著人機圍棋大戰來炒作自己。
事實是這樣嗎？來看一些資料。
寒武紀公司成立當年獲得千萬級天使投資，公司估值過億美元。
第二年也就是2017年，寒武紀獲得1億美元融資，投資方為國投創業、阿裡巴巴、聯想等，估值10億美元。
同年，寒武紀的晶片賣了1億元。
2018年，寒武紀再次獲得投資，估值20億美元。
…………
寒武紀的晶片2017年9月，華為發佈了全球首款人工智慧手機晶片麒麟970，之所以被稱為“人工智慧晶片”，這是因為寒武紀在他們的晶片上添加了自己的智慧晶片“寒武紀1A”。
前文說公司剛成立第二年，寒武紀就賣了1億元晶片，而買方就是華為。
在處理人工智慧應用時，“寒武紀1A”的性能是4核CPU的25倍以上，而耗用的電量卻只有五十分之一。
搭載“寒武紀1A”的麒麟970晶片每分鐘可識別2005張照片，而蘋果的A11處理器只能處理889張照片，三星S8每分鐘只能識別95張。
照片識別速度對比：左為華為手機，中間iPhone 8，右邊三星S8
在CES2018期間，外媒對比評測了麒麟970和蘋果A11在AI性能上的跑分成績，結果令評測人員吃驚，麒麟970大幅領先。
為什麼NPU很重要？人工智慧需要的計算量通常都很大，有的計算量是手機上的CPU無法獨立完成的，而能完成的那些，要麼耗時很長，要麼耗電很大，得不償失。無疑，這會限制人工智慧在手機以及其他終端上的的各種應用。
機器蝴蝶
無人機在自主飛行時需要處理大量資料，假如有的資料（比如照片）它處理不了，就只能通過網路上傳到更強大的伺服器端來完成，這帶來的問題是，有沒有網路供你上傳是一回事，即使上傳後，伺服器處理了，再發給無人機，這也會帶來大量耗時。
但如果無人機添加了人工智慧處理器，那麼，無人機就具備了更大量的本地處理能力。
問題來了，既然NPU這麼重要，那麼國外的那些晶片巨頭為什麼沒有做？可能嗎？
不可能。
有分析認為，之所以在NPU上中國稍微領先，這是因為國外晶片巨頭多年前點歪了科技樹。
他們的CPU、GPU很強大，從而產生了路徑依賴，因此，對於人工智慧的深度學習計算，他們早年不是很重視，並沒有為之專門設計一種晶片，而是在原有的CPU基礎上進行技術微調來實現。
再一個就是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網路處理器的單位之一，近10年的攻關，這才讓我們占得一點點先機。
絕不盲目樂觀放眼整個晶片領域，中國還很弱小，幾乎不掌握話語權，研發之路任重而道遠。
人工智慧是通向未來的鑰匙，目前來看，承載人工智慧最好的晶片是“神經網路處理器”，但這並不是說，只要有了NPU晶片就行了，正如沒有CPU，GPU也沒法用一樣。同理，沒有CPU，NPU也沒法使用。
另外，我們必須看到，在人工智慧晶片上，中國的這種領先只是暫時的，國外的晶片巨頭，他們的技術實力強悍，資金雄厚，品牌效應大，趕上來是早晚的事。
所以，寒武紀必須跑得快一些，再快一些！
退一步說，即使中國產的NPU一直領先，但國外手機廠商出於各種自身的原因而一直不使用，這也很麻煩。
幸運的是，我們已經有了很多國產手機廠商，只要晶片性能夠好，相信他們會用。
再一個就是，人工智慧晶片的應用場景絕不局限於手機，在無人機、無人駕駛、智慧家居、機器人等領域都會開花結果。
華羅庚籌建起來的研究所文章的最後，咱們再來介紹一下在NPU上做出傑出貢獻的中科院計算所（全稱中國科學院計算技術研究所），創建於1956年，由華羅庚著手籌建。
這是一個有著優良傳統的研究機構，電子電腦專家夏培肅，她是中國電腦事業的奠基人之一，被譽為“中國電腦之母”，公開的報導顯示，夏培肅院士在培養博士生時，甚至可以用8個月時間去修改學生的論文，前後26稿，而論文在國際上發表後，夏培肅卻拒絕在作者的旁邊也署上自己的名字。
慈祥的夏培肅院士。
“科普中國”是中國科協攜同社會各方利用資訊化手段開展科學傳播的科學權威品牌。
本文由科普中國融合創作出品，轉載請注明出處。
民用的無人機大量出現，而無人駕駛車輛更是未來的潮流，這些，全都離不開人工智慧。現在我們終於可以說，21世紀是人工智慧的世紀。
但人工智慧不是空中樓閣，她必須附著在某個東西上，這就是晶片。傳統的CPU、GPU也能進行AI計算，但效率很低。
這並不難理解，CPU什麼都能幹，就好像一個人，他能搞科研，還會畫畫，唱歌好，跳舞棒，會寫作，能演講，還懂管理，這就是CPU——全面發展可能意味著全面平庸。
人工智慧這麼重要，應用面又如此之廣，顯然，我們迫切地需要一種晶片，它特別擅長智慧演算法、深度學習，這就是NPU，一種嵌入式神經網路處理器。
中科院計算所如果中國的科學家現在才意識到NPU的重要性，則一切晚矣。
幸運的是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網路處理器的單位之一，他們進行了長達近10年的攻關，終於有了成果。
有了成果，但若不及時推向市場，最終的結果必然是失敗。所以2016年，脫胎於中科院計算所的“寒武紀”公司成立，這是一個初創的團隊，很弱小，他們必須馬不停蹄快速前進。
2016年是一個特殊的年份，在這一年，人工智慧第一次戰勝人類的圍棋冠軍。這導致很多人質疑質疑“寒武紀”是借著人機圍棋大戰來炒作自己。
事實是這樣嗎？來看一些資料。
寒武紀公司成立當年獲得千萬級天使投資，公司估值過億美元。
第二年也就是2017年，寒武紀獲得1億美元融資，投資方為國投創業、阿裡巴巴、聯想等，估值10億美元。
同年，寒武紀的晶片賣了1億元。
2018年，寒武紀再次獲得投資，估值20億美元。
…………
寒武紀的晶片2017年9月，華為發佈了全球首款人工智慧手機晶片麒麟970，之所以被稱為“人工智慧晶片”，這是因為寒武紀在他們的晶片上添加了自己的智慧晶片“寒武紀1A”。
前文說公司剛成立第二年，寒武紀就賣了1億元晶片，而買方就是華為。
在處理人工智慧應用時，“寒武紀1A”的性能是4核CPU的25倍以上，而耗用的電量卻只有五十分之一。
搭載“寒武紀1A”的麒麟970晶片每分鐘可識別2005張照片，而蘋果的A11處理器只能處理889張照片，三星S8每分鐘只能識別95張。
照片識別速度對比：左為華為手機，中間iPhone 8，右邊三星S8
在CES2018期間，外媒對比評測了麒麟970和蘋果A11在AI性能上的跑分成績，結果令評測人員吃驚，麒麟970大幅領先。
為什麼NPU很重要？人工智慧需要的計算量通常都很大，有的計算量是手機上的CPU無法獨立完成的，而能完成的那些，要麼耗時很長，要麼耗電很大，得不償失。無疑，這會限制人工智慧在手機以及其他終端上的的各種應用。
機器蝴蝶
無人機在自主飛行時需要處理大量資料，假如有的資料（比如照片）它處理不了，就只能通過網路上傳到更強大的伺服器端來完成，這帶來的問題是，有沒有網路供你上傳是一回事，即使上傳後，伺服器處理了，再發給無人機，這也會帶來大量耗時。
但如果無人機添加了人工智慧處理器，那麼，無人機就具備了更大量的本地處理能力。
問題來了，既然NPU這麼重要，那麼國外的那些晶片巨頭為什麼沒有做？可能嗎？
不可能。
有分析認為，之所以在NPU上中國稍微領先，這是因為國外晶片巨頭多年前點歪了科技樹。
他們的CPU、GPU很強大，從而產生了路徑依賴，因此，對於人工智慧的深度學習計算，他們早年不是很重視，並沒有為之專門設計一種晶片，而是在原有的CPU基礎上進行技術微調來實現。
再一個就是，中科院計算所是國際上最早研究深度神經網路處理器的單位之一，近10年的攻關，這才讓我們占得一點點先機。
絕不盲目樂觀放眼整個晶片領域，中國還很弱小，幾乎不掌握話語權，研發之路任重而道遠。
人工智慧是通向未來的鑰匙，目前來看，承載人工智慧最好的晶片是“神經網路處理器”，但這並不是說，只要有了NPU晶片就行了，正如沒有CPU，GPU也沒法用一樣。同理，沒有CPU，NPU也沒法使用。
另外，我們必須看到，在人工智慧晶片上，中國的這種領先只是暫時的，國外的晶片巨頭，他們的技術實力強悍，資金雄厚，品牌效應大，趕上來是早晚的事。
所以，寒武紀必須跑得快一些，再快一些！
退一步說，即使中國產的NPU一直領先，但國外手機廠商出於各種自身的原因而一直不使用，這也很麻煩。
幸運的是，我們已經有了很多國產手機廠商，只要晶片性能夠好，相信他們會用。
再一個就是，人工智慧晶片的應用場景絕不局限於手機，在無人機、無人駕駛、智慧家居、機器人等領域都會開花結果。
華羅庚籌建起來的研究所文章的最後，咱們再來介紹一下在NPU上做出傑出貢獻的中科院計算所（全稱中國科學院計算技術研究所），創建於1956年，由華羅庚著手籌建。
這是一個有著優良傳統的研究機構，電子電腦專家夏培肅，她是中國電腦事業的奠基人之一，被譽為“中國電腦之母”，公開的報導顯示，夏培肅院士在培養博士生時，甚至可以用8個月時間去修改學生的論文，前後26稿，而論文在國際上發表後，夏培肅卻拒絕在作者的旁邊也署上自己的名字。
慈祥的夏培肅院士。
“科普中國”是中國科協攜同社會各方利用資訊化手段開展科學傳播的科學權威品牌。
本文由科普中國融合創作出品，轉載請注明出處。