可以在端侧实现大路数人脸识别、车牌识别、图像分类、视频结构化处理，可广泛应用于智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧电力、智慧社区、智能机器人、智能无人机等多种应用场景。
硬件配置
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- 海思Hi3559AV100 CPU，双核ARM Cortex A73@18GHz+双核ARM Cortex A53@12GHz+单核ARM Cortex A53@12GHz
- 双核ARM Mali G71@900MHz，支持OpenCL 11/12/20，支持OpenGL ES 30/31/32
- DDR (4GB/8GB可选) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可选）
- 双核NNIE@840MHz 神经网络加速引擎
- 四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K IRAM/512KB DRAM
NNIE
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- 支持 Alexnet、VGG16、Googlenet、Resnet18、Resnet50等多种分类神经网络
- 支持 Faster R-CNN、YOLO、SSD、RFCN 、YoloV2 等多种目标检测神经网络
- 支持SegNet、FCN 等场景分割网络
- 40Tops 神经网络运算性能
- 支持完整的 API 和工具链（编译器、仿真器），易于适配客户定制网络
特性描述
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Hi3559AV100支持8K@30fps/4K120fps视频录制下，提供硬化的6-Dof 数字防抖。集成了双核A73和双核A53，独创性的大小核架构和双 *** 作系统，使得功耗和启动时间达到均衡。
Hi3559AV100集成了海思独有的SVP平台，提供了高效且丰富的计算资源，支撑客户开发各种计算机视觉应用，如无人机、机器人等行业类应用，为边缘计算提供优秀的硬件平台。
Hi3559AV100方案的边缘计算主板开发，目前主要应用分布在，视频监控、黑白名单识别、陌生人识别、零售分析、无感考勤等方向；
边缘计算主板开发
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- 同时支持8-16路视频的实时人脸检测跟踪
- 支持至多30W人脸底库
- 提供多种抓拍参数（包括人脸遮挡，人脸清晰度，人脸角度）供用户设置
- 支持自定义人脸库和抓拍比对记录搜索
- 开放盒子后端>浪潮服务器NE5250M5就是专门为边缘计算AI场景打造的。首先，浪潮服务器NE5250M5外形遵循了电信机架的标准，高度为2U。尽管尺寸缩小，NE5250M5仍实现了良好的扩展性，可以满足各类边缘侧AI应用的需求；然后，浪潮服务器NE5250M5可以长时间耐受高温、高湿度，防尘抗震等，环境适应性更强，可适用于边缘计算数据中心的特殊环境；另外，浪潮服务器NE5250M5可以通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景，既可满足高性能的AI训练应用，也可以支持高负载的AI推理应用，或者获得训练与推理混合的应用灵活性。
智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 杨畅
编辑 | 李水青
智东西2月25日消息，近日，“东数西算”国家项目正式启动，为数据中心产业带来了重要利好信号。（《 历史 时刻！“东数西算”国家工程全面启动》）
作为数据中心中领域的一颗“明珠”，智算中心也引起行业关注。
一般认为，智算中心全称是人工智能计算中心，主要是为人工智能（AI）应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务，由AI芯片和算力机组等设备组成，与云计算中心、超算中心有一定区别。企业和研究机构可以依托智算中心提供的强大算力，驱动AI模型进行数据深度加工，实现AI应用创新。
“东数西算”国家项目强调在京津冀、长三角、成渝等八大枢纽间建设算力网络，支持全国各地日益增长的算力需求。而沿着这张算力网络“地图”，我们发现智算中心已经“遍地开花”。
细数过来，从2021年到2022年开年，全国有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心数量达到27个，而其中位于八大枢纽的就有12个，接近50%。
“东数西算”工程国家算力枢纽节点范围内的智算中心
那么具体有哪些城市在建设或者规划建设智算中心？“东数西算”工程会对智算中心带来什么样的影响？各地智算中心项目建设进度如何？可能会对当地AI产业有何影响？
智东西通过调查2021年以来各地规划、建设和建成的智算中心，并与业内人士交流，来与大家一起探讨这些问题。
据智东西统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或刚刚完成当地智算中心的建设，这些城市中既有省会城市，例如南京、西安，也有非省会城市，像许昌、青岛。
其中，不少城市已经在本地建设了像大数据中心、云计算中心、国家超算中心等信息基础设施。不过这些中心并不能替代智算中心，它们之间的功能存在差异——像云计算中心，主要是提供云服务，超算中心主要为科学研究提供超算服务，智算中心则主要是为企业和科研院所提供普惠AI算力服务。
此外，中信所《人工智能计算中心发展白皮书（2021）》中指出，智算中心借鉴了超级计算（高性能计算）中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构，但它是以AI专用芯片为计算算力底座的。上述三类中心的软件和业务架构不一样，不过云数据中心和超算中心也可以通过延展建设，来对外提供智能算力。
据我们统计，2021年，全国建成并投入运营或试运营的智算中心有8个，分别是武汉人工智能计算中心、合肥先进计算中心、南京智能计算中心、中国电信京津冀大数据智能算力中心、浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心、西安未来人工智能计算中心、中原人工智能计算中心、哈尔滨人工智能先进计算中心，投运时间分别是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。这些智算中心中大部分都有二期建设规划。
截至目前，2021年和2022年各地投入运营的智算中心情况
一些智算中心并没有直接用“智算中心”或“人工智能计算中心”命名，而是采用“先进计算中心”或“智能超算中心”的命名方式，但它们也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先进计算中心和浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心。
不同智算中心的测算算力时采用的算力测试基准有所差别，使用算力单位略有不同，但是无论是“1 P OpS”、“1 PFLOPS FP16”、“1 Petaflops”还是“1 P”，都相当于每秒可进行一千万亿次运算。
2022年开年以来，国内已经有一个新投运的智算中心，是位于上海的商汤 科技 人工智能计算中心。
很多城市是正在建设智算中心，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少18个城市签约、开工、招标、计划建设智算中心项目，其中已经宣布开工建设的至少有6个城市，分别是合肥、庆阳、大连、沈阳、深圳、长沙。
截至目前，2021年和2022年各地规划或已经开始建设的智算中心情况
对比2021年之前的各地智算中心建设情况来看，2020年之前的智算中心项目更少一些。不过，部分2021年开工建成的智算中心其实在2020年就已经立项招标和预研规划，比如武汉人工智能计算中心项目。
智算中心并不是2021年才有的新类型数据中心，我国较早建成的智算中心还有深圳鹏城云脑、旷视芜湖AI超算中心等。2018年，鹏城云脑I初步建成并上线运行，算力达到100 PFLOPS（1 PFLOPS相当于每秒运算能力为一千万亿次）。
从全国智算中心的地理位置分布来看，目前，东部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作为数据中心的一种，各地的智算中心建设规划难免会受到“东数西算”政策的影响。
特别是国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”智算中心作为各地政府主导的项目，极有可能受到影响，但是并不一定会大批向西部地区迁移。因为智算中心主要面向AI相关产业，这些业务对于网络通信的要求也比较高，在这方面，东部地区略有优势。
中科曙光高级副总裁任京暘告诉智东西，“东数西算”工程会促进智算中心的发展，预计在全国一体化算力网络国家枢纽节点建设中，规划的数据中心项目会配置一定规模的智能算力，有些项目还可能是直接以智算中心的形态出现。
另外，从这些智算中心公布的算力规模情况来看， 100P算力是很多智算中心的起步目标 。
一般认为，100P大约相当于5万台高性能电脑的算力。拿科研场景为例，天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体，如果算力不够，耗时可能要超100天，如果拥有100P算力，定位星体所需时间仅为100秒。
任京暘说，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就现阶段而言，以100P起步，能实现比较大的规模效益。
从需求角度看，智算中心作为城市级公共算力平台，要满足区域内政府、企业、高校等各类用户的算力需求，起步规模不宜过小，否则无法支撑类似大模型训练等大算力需求，也不足以发挥集约共享的规模效益。
任京暘补充道，从投资角度看，智算中心发展尚处于初期阶段，建设、运营、应用与生态建设等投入较大，需要结合地方财政承受能力做出合理评估，根据实际需求进行适度的超前部署。
大部分智算中心都是分期建设的，建成一期，就可以投入运营一期，后期再根据运行情况和产业发展需求进行二期、三期建设。
例如武汉人工智能计算中心，该智算中心在2021年5月完成了一期项目建设工作，并开始为企业提供AI算力，但很快饱和了。于是，武汉人工智能计算中心又进行了二期项目扩容工作，将算力规模从100P扩容到200P。武汉人工智能计算中心相关负责人在接受媒体采访时说，现在二期算力也接近饱和，随着准备进行进一步的算力扩容工作。
武汉人工智能计算中心
根据各智算中心的数据，至少数百家企业已经签约智算中心，例如武汉人工智能计算中心已经为多家高校和科研院所、100多家企业提供算力，南京智能计算中心已经吸引超40家产学研机构入驻。
一个智算中心可以同时支撑的产业场景很多，例如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智能制造等等，主要看当地的需求，一般都是为了支撑当地的优势产业更好发展。比如，青岛靠近海域，其人工智能计算中心招标文件就有提到青岛人工智能计算中心要支撑青岛优势产业集群，比如智能家居、智能制造等产业智能化持续领先，并着重强调支撑当地智慧海洋经济的发展。
上述智算中心都并不局限于支撑单一产业。不过，也有一些城市选择建设针对性更强的智算中心，像山西晋城建设了专门面向煤炭行业的智算中心（智能矿山创新实验室创新成果&计算中心）。该智算中心由华为、晋能控股等企业参与建设，主要是为推动山西煤矿智能化建设。
智能矿山创新实验室创新成果&计算中心
在智算中心建设过程中，市政和建筑设计企业背后的AI和ICT企业是重要角色，例如曙光、华为、浪潮、腾讯、商汤 科技 等企业。
在 探索 智算中心过程中，作为计算领域的头部玩家曙光提出了“5A级”智算中心建设方案，从开放、融合、绿色、普惠、服务五个方面，进行智算中心相关的实践和 探索 。目前，曙光5A级智算中心已在广东珠海、安徽合肥、浙江桐乡等地陆续落成，其江苏昆山等地的智算中心也进入建设阶段。
合肥先进计算中心
曙光智算中心会采用兼容多种芯片、算法、模型等的多元协作方式以实现多元算力提供。例如曙光参建的合肥先进计算中心不仅能提供智能算力，还能提供高性能计算所需算力。在降低智算中心、数据中心能耗方面，曙光研发有浸没式相变液冷技术，可使智算中心的PUE值降至104到105。
华为应该是比较早尝试智算中心的企业，而且也是参与各地智算中心建设最多的企业之一。华为升腾计算业务总裁许映童曾在2021世界人工智能大会期间透露，华为希望在2021年内启动超20个智算中心建设。
包括“鹏城云脑II”、“武汉人工智能计算中心”在内的几个华为承建的智算中心项目几乎都是使用华为的Atlas 900 AI集群架构，来实现AI算力供给的。Atlas 900 AI集群架构是由数千颗升腾910 AI处理器构成，其总算力达到256P 1024 PFLOPS FP16。
鹏城云脑
浪潮在智算中心方面也有多年的研究，无论是智算中心运行过程中算力生产、算力聚合、算力调度还是算力释放环节，浪潮都分别有相应的技术和软硬件支撑。南京智能计算中心就是采用了浪潮AI服务器算力机组和寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡。
南京智能计算中心
作为数据中心行业的重要玩家，腾讯将其在数据中心方面的 探索 应用在了智算中心建设中，像腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心建设中就用到了腾讯第四代T-Block等高端模块化技术，支持项目快速交付。腾讯第四代T-Block等高端模块化技术就是将IT、空调等数据中心的各个功能模块化，以实现按需灵活配置。
商汤 科技 是从2018年开始进行人工智能计算中心预研工作的，2020年7月开始商汤 科技 人工智能计算中心建设工作。2022年1月24日，商汤 科技 人工智能计算中心启动运营。商汤 科技 人工智能计算中心的峰值算力高达3740 Petaflops，这背后包含了商汤 科技 的多种技术突破，包括高性能计算、分布式调度、硬件/软件协同设计等。
商汤 科技 人工智能计算中心
我们通过调查2021年以来建设和建成的智算中心，发现越来越多的城市已经开始了智算中心建设。这体现了各地对于AI产业的重视。从一些现有的智算中心建设工期来看，一般一期建设大概时间在半年到一年不等，今年可能会有更多在建的智算中心建成并投运。另外，“东数西算”工程也会对新的智算中心的规划、建设产生多重影响。
目前参与智算中心建设的企业相对有限，随着各地对智算中心建设需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心领域玩家可能会面临更激烈的竞争。
在前瞻的战略眼光和战略布局指引下，浪潮服务器的市场表现和其产品表现一样出色，特别是在AI服务器和边缘服务器两个充满前景的市场领域内展现出强大的竞争力。据IDC发布的数据显示，2020年浪潮服务器在人工智能服务器市场以164%的市占率登上全球第一的位置；而在边缘服务器市场，浪潮服务器同样以32%的市占率高居中国第一。亿万克亚当G952N6是一款4U双路机架式服务器，采用最新一代Intel Xeon可扩展处理器，具备高性能计算特性和灵活的IO扩展能力，是兼备训练与推理功能的全能型AI异构型服务器，可广泛应用于互联网、云计算、数据库和大数据等场景。感兴趣的话点击此处，免费了解一下云服务器的业内名称其实叫做计算单元。所谓计算单元，就是说这个服务器只能算是一个人的大脑，相当于普通电脑的CPU，里面的资源都是有限的。你要获得更好的性能，解决办法一是升级云服务器，二是将其它耗费计算单元资源的软件部署在对应的云服务上。例如数据库有专门的云数据库服务、静态网页和有专门的文件存储服务。
亿万克作为中国战略性新兴产业领军品牌，拥有中国第一、世界前二的行业领先技术，致力于新型数据中心建设，构筑云端安全数字底座，为客户提供集产品研发、生产、部署、运维于一体的服务器及IT系统解决方案业务，所有产品和技术完全拥有自主知识产权，应用领域涵盖云计算、数据中心、边缘计算、人工智能、金融、电信、教育、能源等，为客户提供全方位安全自主可控技术服务保障。据IDC数据显示，过去一年，中国边缘计算服务器市场爆发式增长了2663%，这意味着当前中国企业的IT架构正在迈向一个云网融合、混合多云、边缘计算等多架构并存的全新阶段。为帮助企业更好的应对数字化转型下的架构变革，7月18日联想正式发布全新边缘服务器ThinkServer SE550 V2，这款双路2U边缘服务器具备强大的计算性能和丰富的扩展能力，能够为企业边缘端应用和场景提供专业计算平台支持。
联想ISG中国战略及运营高级总监、智能边缘中国事业部总经理杨春表示：“边缘计算将在企业未来的数字化转型中发挥关键作用。联想正在将边缘计算业务上升到公司战略高度，致力于成为行业领先的边缘计算方案提供商。联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器凭借强大的性能、丰富的扩展能力和稳定的可靠性，能够释放边缘端的强大算力，点燃边缘人工智能、边缘网络、边缘云、边缘加速等典型应用的智慧场景。”
近年来随着人工智能、5G、物联网等信息技术的不断发展，海量的数据被逐渐释放，仅依靠传统集中式的云计算架构难以解决企业低延时、本地化、高频次的计算需求。而边缘计算技术由于融合了边缘侧计算、存储、网络能力，能够在数据产生端就近提供边缘智能服务，从而满足用户和行业数字化所面临的敏捷链接、实时业务、智能应用、数据安全等关键需求，因此受到了众多企业的青睐。据Gartner预测，到2025年，约75%的企业数据将不通过数据中心，而是直接在边缘进行计算。
目前，我国智能制造、智慧零售、智慧园区、智慧城市等行业的智能化转型正在加速，这些复杂的场景对边缘计算设备的性能要求极高。比如在智能制造领域，利用边缘服务器作为载体，将机器视觉运用到产品质检过程中，智能实时处理海量数据，能够实现生产线的管理优化。作为计算平台的核心硬件之一，能够应对复杂多样的业务需求，面向特定场景的边缘服务器应运而生。
联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器不仅满足运营商OTII边缘服务器的众多标准，配合联想“端-边-云-网-智”的全要素能力，还能为用户提供从软件到硬件的整套解决方案。联想ThinkServer SE550 V2支持最多两颗Intel Xeon 第三代可扩展处理器，每个处理器数量最多32核，并且支持NVIDIA专业GPU，为边缘人工智能的场景应用提供强大算力支持。此外，联想ThinkServer SE550 V2也可像普通2U机架式服务器一样，为用户的虚拟化、数据库、云计算和AI等应用场景提供强大的算力支撑。
联想ThinkServer SE550 V2实现了便携性与扩展性的平衡。联想ThinkServer SE550 V2采用短机箱设计，相比传统机架式服务器能够节省部署空间。同时，联想ThinkServer SE550 V2支持16个DDR4内存插槽，内存频率最高可支持到3200 MHz，整机内存最大可扩展到1TB。在硬盘容量方面，联想ThinkServer SE550 V2最多支持八个25英寸热插拔硬盘，最多两个内置M2高速固态硬盘，配合Lenovo Anybay技术，可在同一驱动器托架内灵活混搭SAS/SATA/NVMe硬盘，实现灵活扩展。
相比云端服务器，边缘服务器需要深入各类行业使用场景，应对不同的温度、工业环境等需求对产品进行设计和优化。基于联想在服务器领域多年的技术积累和品质追求，联想ThinkServer SE550 V2对可能存在的极限场景进行了针对性提升——通常产品工作温度范围为常温，而联想ThinkServer SE550 V2支持宽温使用，能够在45 高温中保持长期高效运行。同时，联想ThinkServer SE550 V2还通过了地震烈度测试，能够保证在极端情况下的数据安全和使用稳定。
边缘计算是联想重点聚焦和投入的核心技术领域之一，不久前联想正式成立智能边缘事业部，基于对产业趋势的洞察和用户需求的研究，联想正式发布智能边缘计算品牌“慧天”。同时，联想将充分整合其在边缘计算领域的硬件、软件、方案及服务，致力于成为业界领先的全栈式智能化边缘计算方案提供商。目前，联想已为智能制造、智慧城市、智慧园区、智慧教育、智慧医疗、智慧金融等领域的众多企业提供智能边缘计算服务。
在“ 科技 赋能中国智能化转型”的愿景下，联想中国区基础设施业务群将继续围绕“1248”战略全景，在边缘计算领域持续攻坚，打磨成熟的边缘计算解决方案，为千行百业客户提供绿色、敏捷、高效的“新IT”智能架构，助力中国企业迈向数字化转型新阶段。
（文/观察者网 吕栋）在距今大约53亿年前的寒武纪时期，地球上在2000多万年的时间里突然涌现出各种各样的生物，一系列与现代动物形态基本相同的物种来了个“集体亮相”。而在此之前，更为古老的地层中却长期没有找到动物化石，这一时期史称“寒武纪生命大爆发”。
56亿年前寒武纪出现的最有代表性的远古动物——三叶虫。图源：视觉中国
现如今，“寒武纪生命大爆发”仍然是古生物学和地质学中的一大悬案，更是困扰着包括达尔文在内的学界大佬。然而，当我们此刻在搜索引擎中输入“寒武纪”这三个字时，排在输出结果第一位的已不再是那个困扰科学界的谜题，而是一家人工智能芯片领域的 科技 公司。
值得注意的是，最近几年，国内涌现出不少初创AI芯片设计企业，它们在吸附大量一级市场资金后，一方面互相激烈竞争，另一方面还不得不面对来自巨头的压力。在该领域，不仅有英特尔、英伟达等芯片行业传统巨头，也有华为、阿里等跨界选手，无一不对这块蛋糕“垂涎三尺”。
而寒武纪正诞生于上述背景中。
一个月前的2月28日晚间，北京证监会官网发布消息，2019年12月5日，中科寒武纪与中信证券签署A股上市辅导协议，正式开启冲刺科创板的进程。
而3月26日上交所官网显示，创办刚满4年的寒武纪上市申请已获受理。短短几个字，意味着该公司距登陆科创板又近了一步，同时也再次将其置于舆论的放大镜下。
市场普遍认为，如果寒武纪成功登陆科创板，将成为毫无悬念的“AI芯片第一股”。
残酷的现实便是，中国集成电路进口额长期大于出口额。官方数据显示，2019年中国集成电路进口总额为30555亿美元，而出口仅10158亿美元，进出口比例为3:1，时代也在期待中国芯片领军者。
而该公司以“寒武纪”给自己命名，寓意“AI大爆发”，并以“全球智能芯片领域的先行者”作为自己定位，既彰显了几分神秘又凸显了其“野心”。
别人眼中的学霸
提起寒武纪，就不得不提其创始人陈云霁和陈天石这两兄弟。
哥哥陈云霁1983年出生，两年后弟弟陈天石出生，江西南昌人。与大多数年过而立、尚未不惑的同龄人相比，他们可以说已有所成就。
1月16日，陈天石刚以寒武纪CEO身份成为2019年中国科学年度新闻人物十人之一，而陈云霁早已从前辈手中接过2017年度 科技 创新人物奖。
不少人好奇，这对来自江西的“双子星”，缘何既能读书出色，又能在创业后搞出一个“独角兽”。
履历显示，陈云霁9岁上中学，14岁便考入中国科大少年班，24岁取得中科院计算所博士学位，29岁晋升为研究员，33岁获得中国青年 科技 奖和中科院青年科学家奖。
小两岁的陈天石，几乎是沿着哥哥的脚步一路从中科大少年班追到了中科院计算所。他16岁考入中科大少年班，25岁在中科大计算机学院拿到博士学位，指导导师是陈国良和姚新。
事实上，这对别人口中的学霸，在他们自己看来并非“模范兄弟”。
陈云霁曾提到，两人小时候常打架，长大后一言不合就吵起来，要不是有血缘关系早就闹崩了。不过，两人最终还是会让道理来说话。
在接受媒体采访时，陈云霁曾透露，“和很多人想象的不太一样，我并不是学霸。相反，多数时候都是一个学渣。”而且他讲到，在19年的学习生涯中，不但考第一名的次数不多，还常在班上排名倒数。
2002年，19岁的陈云霁已经在中科大少年班度过了第五个年头。酷爱 游戏 的他对于自己的课业成绩并不太在意，而是把《星际争霸》当做主课来修。他曾坦言，“挂科的压力一直是悬在头上的剑，但是科大的老师对于我们这些调皮的孩子非常包容，给了我们很大的空间去成长。”
当年，即将本科毕业的陈云霁听说中科院计算所在研制中国第一块通用CPU芯片“龙芯1号”，希望能拜师计算所胡伟武老师，于是报考了中科院计算所的研究生。
这家始建于1956年的研究所，是中国第一个专门从事计算机科学技术综合研究的学术机构。从这里走出的包括联想控股、龙芯中科、中科曙光等，均为中国信息技术产业中的知名企业。
2017年，陈云霁接受采访时曾开玩笑称，在他之前，中科院计算所从来没有招过像他本科成绩这么差的学生。但是，胡伟武看到他玩《星际争霸》的表现，认定他有科研潜力，便力排众议将他录取。
“Work hard，play harder！胡老师就是看中了我这一点。” 陈云霁当时说。
估值超220亿
事实证明，陈云霁确实没有辜负胡伟武的期望。
博士毕业后，他留在了中科院计算所龙芯团队，在胡伟武的指导下成为8核龙芯3号的主架构师。他还与胡伟武合著了《计算机体系结构》，并在2008年开发龙芯3号的过程中完成了一篇重量级的论文。
不仅如此，陈云霁向胡伟武引荐了另一位“高徒”，他的弟弟陈天石。
与做硬件芯片出身的陈云霁不同，陈天石的研究方向是人工智能，专注于软件算法。 在博士毕业后他也加入了中科院计算所，这为后来两个人一起设计出“让计算机更聪明”的专门神经网络处理器埋下了伏笔。
时针拨回到2010年，当时国内人工智能芯片尚处于较冷阶段。
根据公开报道，在计算所汇合后，陈氏兄弟也曾就职业发展探讨了好长时间，最后认定有两件“非常好玩的事”可以做：一是用AI辅助做处理器的设计，另外一个就是做AI芯片。
起初，陈天石在向计算所领导汇报想做AI芯片时还曾拿自动驾驶举例：“大家很早就在说有一天机器会替代人开车，但如果开车的机器人在做模式识别的时候速度不够快，那么这个车就完全没有让机器开的理由。所以，它一定需要很强的车载运算能力。”
2015年，早在寒武纪公司成立之前，在中科院战略性先导专项和中科院计算所的支持下，陈氏兄弟主导的世界首款深度学习专用处理器原型芯片——“寒武纪”首次成功流片。
之所以取名为“寒武纪”，是想用地质学上生命大爆发的时代寓意人工智能的未来。
次年春天，谷歌的AlphaGo“一战成名”，人工智能在全世界范围内再次掀起波澜，国内对人工智能的重视也达到前所未有的高度。不仅如此，2017年以及之后的两会中，人工智能也成为关键词之一。
而陈氏兄弟的研究也赶上了好时候。
2016年，全球首款可商用的深度学习处理器“寒武纪1A”处理器问世，寒武纪 科技 公司也正式成立于当年3月，其数千万的天使轮融资也正是来自中科院。
值得一提的是，性格的不同也让陈氏兄弟在公司拥有不同的角色。
陈云霁在公司职务上更偏研究，思考技术路径相关的部分，很少挂寒武纪头衔，多以“中科院计算所研究员”示人。
据陈云霁透露，他的性格偏外向、胆子大，喜欢做一些天马行空的事情，更适合搞科研。
而弟弟陈天石比较慎重，每走一步都会想好可行性，能规避产业发展中的“坑”，适合带领一个企业往前冲。
所以陈天石总以寒武纪创始人、CEO的身份出现在公众视野。
根据公开报道，除陈氏兄弟外，寒武纪团队成员不仅囊括了中科院技术精英，也有中国首个通用CPU“龙芯1号”的核心参与人员。
具体奋斗目标上，他们希望让AI芯片计算效率提升1万倍，功耗降低1万倍，可以把“AlphaGo”这样的领先AI应用装入手机中。
不过，“天才少年”也曾被人吐槽。
根据中国科学报报道，在寒武纪最开始募资的时候，其团队也曾碰钉子，有人吐槽他们“PPT做得差”，边吐槽边教育，“小伙子你这样是融不到钱的”。
招股说明书显示，在公司成立之后，寒武纪共经历了6次增资和3次股权转让。
2017年8月，该公司完成估值10亿美元的A轮融资，国投创业领投，阿里巴巴、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点和涌铧投资等参投，使得寒武纪成为全球AI芯片领域首家独角兽公司。
不到一年之后的2018年6月，寒武纪宣布完成数亿美元B轮融资，国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本等联合领投，该轮融资后的寒武纪估值约为25亿美元，距离一年前的10亿美元翻了一番还多。
正是在此时，陈天石对外透露了公司上市动向：“未来倾向于考虑在境内A股上市”。
在此之后，寒武纪的估值便不得而知。根据招股书，2019年9月13日，寒武纪新增南京招银、湖北招银、国调国信智芯和嘉富泽地等股东；2019年9月16日，陈天石将其所持寒武纪有限243%的股权和086%的股权分别转让给艾溪合伙和纳什均衡。
这也是寒武纪在上市前最后的增资与股权变动。
根据股权结构，南京招银出资8亿元，获得寒武纪上市前361%的股权，纳什均衡受让了086%股权，耗资18亿元。
据此计算得知，寒武纪在经历6轮融资后估值约2216亿元。
由于在过去的几轮融资中，国字号背景的投资方居多，寒武纪也因此被市场视为AI芯片的“国家队”。
存银行理财39亿
寒武纪公开的招股书披露，其主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品包括终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及与上述产品配套的基础系统软件平台。
简而言之，人工智能芯片是相对于传统芯片的概念。
目前，AI芯片主要是指GPU、FPGA、ASIC等人工智能加速芯片，主要用于解决人工智能庞大的算力需求。AI芯片的主要应用场景为云计算数据中心与边缘计算，后者包括摄像头 IPC、自动驾驶、手机的Soc等。
纵观处理器芯片市场，通用处理器芯片如CPU、GPU的芯片的壁垒极高，国内仍未实现突破，且通用处理器领域已经发展成熟，目前市场由国际巨头高度垄断，后来者难以竞争。
而AI芯片是全新的市场，进入者有后发先至的可能，寒武纪正是这样的新入局者。
自寒武纪2016年3月成立以来，其先后推出了三大类产品：
招股书中介绍，寒武纪目前采用的盈利模式是“授权+成品”，前者类似ARM，将AI芯片的知识产权（IP） 授权给下游厂商，例如最知名的合作伙伴华为；后者则是寒武纪自己设计，找代工方生产后自行销售。
值得注意的是，IP供应商相比于芯片提供商利润规模并不高。
例如，ARM作为全球领先的半导体IP提供商，本身不直接从事芯片生产。
全球大部分的手机CPU都在使用ARM架构，市占率非常高，但是营收规模却在巨头中比较逊色。2017年ARM核芯片出货量213亿颗，营收才178亿美元，净利8亿美元，营收规模还不如国内很多芯片公司。
而处理器龙头英特尔是芯片供应商，2017年营收628亿美元，净利润为96亿美元，收入规模远超ARM。
公开资料显示，人工智能IP仅作为一个加速芯片模块，价格远比不上ARM IP。
因此，IP研发需要巨大的成本投入，在IP未得到大规模应用情况下，是付出多回报少的“苦生意”。
由于智能芯片研发需要大量资本开支，作为初创公司，寒武纪也年年亏损。
招股书显示，2017年-2019年，其营收分别为78433万元、117亿元、444亿元；营收增幅明显，但盈利堪忧，连续三年分别亏损38亿元、4104万元和1179亿元，累计约16亿元。
而巨额亏损主要来自两方面，一是“研发支出较大，产品仍在市场拓展阶段”，二是“报告期内因股权激励计提的股份支付金额较大”。
其也在特别风险提示一栏中醒投资者，寒武纪无法保证未来几年内实现盈利，其上市后亦可能面临退市的风险。
正如寒武纪所言，其巨额亏损确实与研发大量投入有关。
2017年-2019年，其研发投入分别为298619万元、24亿元、543亿元，占营收比例分别为38073%、20518%和12232%，累计投入813亿元，相当于三年累计营收的143倍。
截至2019年12月31日，寒武纪研发人员有680人，占比接近员工总数的80%；拥有硕士、博士学历的员工有546人，占比超60%。
与此同时，寒武纪的高研发投入也获得了相对可观的回报。
截至2020年2月29日，其已获授权的境内专利有50项，境外专利有15项，此外还有PCT专利申请120项，正在申请中的专利共有1474项。
在研发投入远超营收的情况下，可以说寒武纪目前的营运资金主要依赖外部融资。
招股书显示，2017年-2019年，寒武纪筹资活动产生的现金流量净额分别为496亿元、2405亿元以及17亿元，总计为4601亿元。
而前述年度下，寒武纪期末现金及现金等价物余额则分别为227亿元、1354亿元以及383亿元。不难看出，其消化资金的速度有些惊人。
寒武纪还在招股书中称，由于未来几年将存在持续的大规模研发的投入，上市后未盈利的状态可能持续存在。因此，足够的运营资金对于持续高研发投入的寒武纪显得尤为重要。
招股书显示，寒武纪本次拟发行股份不超过4010万股，不低于发行后总股本的10%，融资2801亿元，用于新一代云端训练芯片、云端推理芯片、边缘端人工智能芯片及系统项目和补充流动资金。
在持续高研发投入的背景下，寒武纪还要融资28亿，那现在应该很缺钱？
令人惊讶的是，截至2019年末，寒武纪货币资金余额为383亿元， 银行理财产品389亿元 ，资产负债率为668%，且全部为日常经营过程中产生的非付息债务，无银行借款等其他付息债务。
除此之外，寒武纪还有38亿元的银行存款。
值得注意的是，作为技术密集型企业，寒武纪的毛利率水平也较高。
2017年-2019年，其综合毛利率分别为9996%、9990%及6819%。其中，终端智能处理器IP业务的毛利在99%以上。针对去年毛利率有所下降，招股书解释称，这是因为这一年拓展了新业务——云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统业务。
分道扬镳
提到寒武纪，不得不提的就是华为。
寒武纪在招股书中提到，其寒武纪1A、寒武纪1H分别应用于某全球知名中国 科技 企业的旗舰智能手机芯片中，已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中。根据公开信息，其指的就是华为。
2017年，华为推出了移动处理器麒麟970，主打AI性能，其搭载的NPU IP就是来自寒武纪；次年的麒麟980，依然选择与寒武纪合作，Mate 10、Mate 20、P20等旗舰机，均搭载了后者的NPU。
作为寒武纪最大客户，2017年-2018年两年间，来自 公司A 的收入一直占其营收比例在98%上下，为其第一大客户。
招股书中提到，2018年 公司A 得到寒武纪授权，将寒武纪终端智能处理器IP集成于其旗舰智能手机芯片中。
艾瑞咨询则在一份报告中称：“仅从搭载麒麟970手机出货量来看，若授权费为5美元/片，则超过4000万台手机出货量为寒武纪带来约2亿美元（折合人民币14亿元）的收入。”
由于和华为的良好合作关系，寒武纪曾在2017年公开表示，计划3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额，并使全世界10亿台以上的智能终端设备集成有寒武纪终端智能处理器。
不过，事情在2018年发生了变化。
当年10月，华为在全连接大会上发布了升腾910、升腾310两款AI芯片，其采用的是华为自研的达芬奇架构，而非寒武纪的方案。当时，这被媒体解读为“华为要与寒武纪做彻底的切割”，走向独立造芯之路。
次年6月，华为发布的nova 5搭载了中端移动处理器“麒麟810”，这是首款采用华为自研达芬奇架构的手机AI芯片；年底的麒麟990，依然采用的是前述架构，其在AIBenchMark跑分达到了麒麟980的476%。
近日，寒武纪CEO陈天石在接受采访时谈到与华为的合作关系称：其实我们和客户的关系一直挺好。还是我之前的观点，AI芯片大家都做，恰恰说明它重要。
针对华为已经在用自研的达芬奇架构，对其收入有何影响？
陈天石并没有正面回答，只是表示：“我们的收入增长很快，未来希望有机会向大家公开披露我们的财报。”
而寒武纪招股书中的数据显示，来自 公司A 的收入占比已经从2017年9834%骤降到2019年的1434%，比2018年大幅减少为6365万元，并从第一大客户降为第四大客户。
众所周知，华为是国内仅有的自研SoC的手机厂商。国内大部分的终端厂商不像华为一样自研AI芯片。
不过，有观点指出，如果寒武纪要进入vivo、OPPO等手机品牌，必须说服芯片供应商采用其产品，难度不小。
因此，寒武纪此后再未提及“三年占领三成市场”的目标。
寒武纪在招股书中称，2018年其终端智能处理器IP许可销售收入同比大幅增长，主要原因系人工智能技术和应用开始普及，采用该公司终端智能处理器IP的终端设备已实现规模化出货，使得其终端智能处理器IP许可销售收入大幅增加。
而2019年其终端智能处理器IP许可销售收入同比下降较大。
招股书中解释称，主要原因系2018年向 公司A 逐步交付了终端智能处理器IP，2019年固定费用模式的IP许可销售收入相应下降。
与此同时，寒武纪在招股书中还将华为海思列为了竞争对手。
寒武纪在招股书中坦言，与英伟达、英特尔、AMD等国际大型集成电路企业相比，其在整体规模、资金实力、研发储备、销售渠道等方面仍然存在着较大的差距。国内企业中如华为海思及其他芯片设计公司也日渐进入该市场，其面临着市场竞争进一步加剧的状况。
耐人寻味的是，寒武纪CTO梁军就出身华为，先后就职于华为公司北京研究所、华为海思半导体公司，于2017年跳槽到寒武纪。目前这位CTO是所有高管中薪资最高的一位，持股也达到了32%。
值得注意的是，在市场调研机构Compass Intelligence2018年发布的AIChipset Index TOP24榜单中，英伟达高居第一，华为海思排名12位，而寒武纪则是第23位。
事实上，除了华为，寒武纪的投资方之一阿里巴巴也是其强大的竞争对手，后者在2018年成立了“平头哥半导体有限公司”，整合了中天微系统有限公司和达摩院自研芯片业务。
次年7月，平头哥首颗智能芯片玄铁910发布，采用RISC-V架构瞄准端+云市场， 与寒武纪有高度重合 。
客户、供应商集中度高
“失去”华为的寒武纪，不再单独依赖IP授权，开始转向拓展云端智能芯片及加速卡业务与智能计算集群系统业务。
招股书中提到，2019年其拓展了云端智能芯片和加速卡、智能计算集群业务和相应的新客户，如服务器厂商、云服务厂商、企业和地方政府等，第一大客户销售占比下降，“实现了客户多元化”，已不存在向单个客户销售比例超过公司销售总额50%的情况。
寒武纪在招股书中透露，面向数据中心、云计算、边缘计算、移动终端、智能教育、智能制造、智能交通等多个领域，其已与紫光展锐、智芯微、浪潮、联想、阿里巴巴、百度、滴滴、好未来、金山云等众多国内知名公司分别就一个或多个领域开展深度合作。
2019年11月，寒武纪签下了珠海市横琴新区管理委员会商务局的智能计算平台（二期）项目，该合同总价高达44亿，当年直接为寒武纪带来了2亿营收。
另外，寒武纪还与西安沣东仪享 科技 服务有限公司、上海脑科学与类脑研究中心达成了智能集群系统的相关合作。
不过，寒武纪仍然面临着客户集中的风险。
其在招股书中介绍，2017-2019年，前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为10000%、9995%和9544%，客户集中度较高。若主要客户大幅降低对其产品的采购量或者其未能继续维持与主要客户的合作关系，将给其业绩带来显著不利影响。
据艾瑞咨询测算，芯片销售利润一般在每颗几美金，只有当产量达到千万量级时，芯片定价才能覆盖研发费用和芯片成本。
因此有分析称，作为专用芯片，寒武纪找到如此大规模的特定应用市场并不容易，收入很可能不足以支撑研发，这可能也是寒武纪寻求上市的主要原因。
除此之外，寒武纪采用Fabless模式经营，供应商包括IP授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。2017年-2019年，其通过代理商采购芯片IP、EDA工具、晶圆及其他电子元器件等。
2017年-2019年，该公司向前五名直接供应商合计采购的金额分别为142228万元、2031549万元和3627117万元，占同期采购总额的比例分别为9264%、8253%和6649%，占比相对较高。
其中，晶圆主要向台积电采购，芯片IP及EDA工具主要向Cadence、Synopsys和ARM等采购，封装测试服务主要向日月光、Amkor和长电 科技 采购，采购相对集中。
寒武纪提到，由于集成电路领域专业化分工程度及技术门槛较高，部分供应商的产品具有稀缺性和独占性，如不能与其保持合作关系，该公司短时间内难以低成本地切换至新供应商。
此外，寒武纪表示，未来若供应商业务经营发生不利变化、产能受限或合作关系紧张，或由于其他不可抗力因素不能与该公司继续进行业务合作，将对其生产经营产生不利影响。
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