● 自动驾驶芯片是干什么用的？
虽然目前L3级别有条件自动驾驶车辆在中国尚未落地，但从一些带有高阶L2驾驶辅助系统的车辆上我们可以发现，这些车辆都带有数量不少的传感器用以检测车辆周围的障碍物，从而为控制系统决策提供数据支持。这些传感器包括毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等。这些传感器每秒钟会产生数GB（1GB=1024MB=10242KB）的数据，自动驾驶芯片需要流畅地处理这些数据才能保证系统及时作出正确的决策，从而确保车辆的行驶安全。
可能大家对每秒数GB的数据没有概念，这里举一个生活中的例子。普通的USB30接口U盘，其读取速度峰值接近200MB/s，要从这个U盘中读取1GB的文件大约需要5秒左右的时间，足见每秒数GB的数据量是相当大的。
自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要解决的就是如何能快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把正确的钥匙。
● 国外的自动驾驶芯片处在怎样的水平？
虽然本文主要是讲中国自动驾驶芯片的，但知己知彼，百战百胜，在审视本土状况之前，我们还是先要来简单了解国外的情况。国外自动驾驶芯片真正能够大规模进入量产车市场的无非三家，英伟达、Mobileye（现已被英特尔收购）、特斯拉。
其中，走实用路线的Mobileye目前市场占有率在70%以上，市场上的产品主要是应用于L2驾驶辅助系统的EyeQ3芯片（算力0256TOPS，“TOPS”是每秒万亿次运算的意思，详细介绍请看这篇文章相关介绍，本文标注的算力如无特别说明均指的是8位整数计算能力）以及具备L3级别自动驾驶能力的EyeQ4芯片（算力25TOPS）。像是小鹏G3、蔚来ES6/ES8、广汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作为其驾驶辅助系统的核心。
相较于英伟达上代自动驾驶平台旗舰之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗舰配置实现了成倍的性能增长。此外，DRIVE AGX Orin平台的扩展柔性化程度相比以往平台进一步提升，能够通过硬件配置的增减，满足从一般驾驶辅助到L5级别完全自动驾驶等不同级别车辆的需求。
特斯拉Autopilot 10系统采用的是1颗英伟达Tegra3芯片+1颗Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 20系统采用的是1颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片；Autopilot 25系统采用的是2颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片。
已经搭载在最新下线特斯拉车型上的自研FSD芯片，单颗芯片算力为72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有两颗独立工作的FSD芯片，一颗“挂了”，另外一颗马上“顶上”，提升了整套系统的安全性和稳定性。
当然了，除了上面三家锋芒毕露的企业，还有不少企业在垂涎自动驾驶芯片这块蛋糕，其中包括高通、赛灵思、恩智浦等，但这些企业真正走向量产车的自动驾驶芯片还不成规模，限于篇幅，这里就不作介绍了。
● 迅速崛起的中国自动驾驶芯片企业
好了，看完国外的情况，我们目光回到国内。自动驾驶芯片市场火爆，国外科技巨头抢滩登陆，中国企业究竟实力怎么样呢？下面我们一起来看看。
◆ 寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司（下称“寒武纪”）的前身是中国科学院计算技术研究所下，由陈云霁和陈天石两兄弟领导的一个课题组。该课题组在2008年开始研究神经网络算法和芯片，并在2012年开始陆续发表研究成果。
2016年，上述课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，实验表明搭载该指令集的芯片相较于传统执行X86指令集的芯片，在神经网络计算方面有两个数量级的性能优势。随着课题组的研究成果趋于成熟，中科寒武纪科技股份有限公司正式成立，并着手将其芯片和指令集向商业领域转化。也是在2016年，寒武纪发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
聊完这家公司的身世，下面我们来看看它的产品。目前寒武纪有两款最新的人工智能芯片IP授权，分别是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指标最强的Cambricon-1M-4K在1GHz时钟频率下拥有8TOPS的算力；性能指标最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz时钟频率下拥有05TOPS的算力。所有型号的详细算力参数可以参看下表。
Cambricon-1M和Cambricon-1H被定义为终端智能处理器IP。我们在手机或者汽车这些终端上出现的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用都能通过在芯片中集成上述处理器IP实现加速。
上面提到的“边缘”一词来自于“边缘计算”。 边缘计算是指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。思元220在边缘计算中扮演着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的角色。
目前寒武纪高算力芯片产品被定义为智能加速卡，可用于服务器中加速人工智能运算。谷歌的AlphaGo人工智能机器人打败韩国世界围棋冠军李世石的新闻相信各位有所耳闻，AlphaGo人工智能机器人的背后其实是谷歌自研的TPU芯片。寒武纪的高算力芯片产品的特性和应用也与谷歌TPU类似，当然它们之间也可以算是竞争对手了。
所不同的是思元270-S4采用的是被动散热设计，最大热设计功耗为70W，定位为高能效比人工智能推理设计的数据中心加速卡。这也意味着该卡会有“功耗墙”设定，即当加速卡功耗达到阈值上限时会降低算力以保证较低的功耗和发热。
思元270-F4相当于是“满血版” 思元270-S4，最大热设计功耗150W，采用涡轮风扇进行主动散热。良好的散热和充足的供电使得思元270-F4能够发挥出思元270芯片的全部性能。该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
虽然思元270在制造工艺上只采用了台积电的16nm工艺，但整体能耗比还是做得比较不错的。虽然单卡算力不及最新的英伟达旗舰计算卡，但5张思元270-S4/思元270-F4并行的话，峰值算力也能达到英伟达A100的水平。只是英伟达A100更先进的工艺应该在能耗比上面会有一定的优势。
其中思元100-C搭载了视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为110W；思元100-D不搭载视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为75W。目前思元100系列产品已经于2019年在滴滴云和金山云上得到应用。其中滴滴云采用思元100板卡加速d性推理服务，该服务用于深度学习推理任务；而金山云则采用思元100板卡加速语音、图像、视频等人工智能应用。
前面讲的尽是服务器级的计算卡，这是不是偏离了我们应该聊的自动驾驶芯片话题呢？其实不然。前面也提到了，寒武纪目前是一家专注于人工智能芯片开发的企业，自动驾驶领域确实涉足不深，但通过和其他国内友商的联合还是有一些建树的。
WiseADCU CN1自动驾驶运算域控制器提供了L3或以上级别自动驾驶系统所需的算力以及传感器连接数量需求，实现了仿真、模型、系统、架构、编码、加速、算法七个关键控制点的自主可控。
实际上威盛集团由于处理器产品性能竞争力弱，早就退出了主流X86处理器市场的竞争，市场中就剩下英特尔和AMD在角力。兆芯成立后，吃透了威盛的X86技术，并在威盛当时最新的处理器架构基础上进行全面的改进和优化，先后推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等处理器产品。
6月2日，科创板上市委发布2020年第33次审议会议结果公告，寒武纪上市获得通过，从受理到审批通过，寒武纪只用了68天，刷新了科创板审核速度。寒武纪上市后成为A股中唯一一家人工智能芯片公司，该领域的市场空间在2022年有望超过500亿美元，发展潜力巨大。打通了A股融资渠道的寒武纪究竟能否凭借其独特的技术优势进一步发展壮大呢？这谁都说不准，但可以确定的是，寒武纪的成功上市让很多投身于该领域的公司赢得了信心，看到了希望，中国人工智能芯片时代或将由此开启。
◆ 地平线机器人
好了，聊完寒武纪，我们来聊聊另外一家人工智能芯片企业——地平线机器人技术研发有限公司（下简称“地平线”）。地平线是由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片的一家公司。余凯也是百度自动驾驶的发起人。
余凯建立的地平线，一直以来坚持的是软件和硬件相结合的方向。他认为，算法、芯片和云计算将构成自动驾驶的三个核心支点。相比起前面介绍的寒武纪注重打造高性能硬件芯片，地平线的商业模式是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，提供给下游厂商。打个比方比较好理解，如果说寒武纪卖的是处理器芯片，那么地平线卖的就是安装了 *** 作系统的整机。产品方面，相较寒武纪从终端到云端的芯片产品布局，地平线虽然自研芯片，但更偏重的是以产品功能来划分产品线。
硬件上，征程二代芯片内部集成了两个Cortex A53核心、两个自研的BPU（Brain Processing Unit，可用于加速人工智能算法）核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W，这比起目前主流的Mobileye EyeQ4芯片的算力和能耗比都更优秀。
这些智能音箱有较强的自然语义识别功能，能够识别人们发出的语音命令，结合物联网技术，人们通过简单的语音命令除了能够让音箱播放在线音频资源外，还能够控制各种家电，如开关、灯泡、风扇、空调等。这就是AIoT的一个最简单的应用例子。
从硬件方面看，旭日二代芯片内部集成了两个ARM Cortex A53核心、两个自研的BPU核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W。从参数上看，旭日二代和征程二代好像没什么差别，实际上征程二代可以看做是旭日二代的车规版，它满足AEC-Q100标准，在工作温度、电磁辐射等标准上会更高一些。虽然征程二代和旭日二代均采用台积电28nm工艺制造，但旭日二代芯片尺寸为14x14mm，比征程二代芯片17x17mm的尺寸更小，更有利于内嵌到AIoT设备当中。
和寒武纪一样，地平线同样拥有自研的人工智能加速芯片技术。所不同的是，地平线更注重软件和硬件的整合，从而为下游厂商提供成熟的解决方案。在资本市场，地平线同样受到追捧，其投资者众多，其中包括了世界半导体行业巨头英特尔和SK海力士以及国内的一线汽车集团等。未来地平线是否会和寒武纪一样登录科创板目前还不得而知，但CEO余凯对于在科创板上市是持积极态度的。我个人是支持有更多像地平线这样的企业登录科创板，更充分的竞争可以避免垄断同时促进该领域的加速发展。
◆ 西井科技
西井科技创办于2015年，它起初是一家做类脑芯片的厂商。所谓的类脑芯片简单来说就是以人脑的工作方式设计制造出来的芯片。目前大行其道的冯诺依曼结构处理器芯片，其计算模块和存储单元是分离的，芯片工作的过程中需要通过数据总线来连接计算模块和存储单元，数据传输上的开销太大从而限制着这类芯片的工作效率和能耗比的提升。
类脑芯片模仿的是大脑神经元的工作形式，大脑的处理单元是神经元，内存就是突触。神经元和突触是物理相连的，所以每个神经元计算都是本地的，而从全局来看神经元们是分布式在工作。类脑芯片由于具有本地计算和分布式工作的特点，所以在工作效率和能耗上相比冯诺依曼结构处理器芯片更有优势。
虽然这种类脑芯片看着和普通的处理器芯片在外观上没有什么不同，但其实内部运作原理与传统的处理器芯片有着本质的区别。国内除了西井科技开发出了类脑芯片，像是清华开发的天机（TianJic）芯片和浙大开发的达尔文（DARWIN）芯片都是类脑芯片。所不同的是，西井科技的DeepSouth芯片是全球首块可商用5000万类脑“神经元”芯片。
西井科技这艘大船拿着投资人动辄过亿的投资款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技术有多超前，无法商业化在逐利的资本市场必然是无法接受的。随着人工智能和自动驾驶产业的兴起，西井科技找到了技术商业化的契机。
相比起我们前面两个厂商动辄上百TOPS算力的产品，西井这两款产品的算力确实有点拿不出手。但西井科技的这两款芯片能够实现片上学习，可以随时新增样本进行增量训练来提升推理准确率。
可能大家看到这里还是没看懂西井科技这两块芯片的优势所在，我在这里稍微解析一下大家就能够明白。目前的自动驾驶算法都是通过高性能服务器进行模型训练（让计算机去看摄像头或激光雷达等传感器获取的环境数据，学习目标判断方法），然后将训练好的模型再部署到车载硬件之中（把机器学习到的高效目标判断方法固化到车载自动驾驶系统之中）。
在实际应用方面，西井科技并没有一头冲进乘用车自动驾驶系统领域，而是在智能港口和智能矿场干出了自己的一片天地，并把触角伸向了智慧医疗和智慧物流领域。2017年10月，公司与全球知名港机巨头振华重工建立长期合作伙伴关系，这是西井科技进军智能港口的重要一步。
自动驾驶卡车要在港区自动装卸集装箱，需要自动驾驶系统精细的车辆控制、敏锐的环境识别以及准确的定位，这些都需要港区高清地图配合。西井科技的无人集装箱卡车定位精度在5cm以内，这是实现集装箱自动装卸的关键。全球首辆港区作业无人集装箱卡车作业成功，充分展现了西井科技在卡车自动驾驶系统以及高精度地图绘制领域的实力。
除了自动驾驶和高清地图绘制外，西井科技还为企业打包了一整套智能港口和智能矿场解决方案，利用人工智能技术提升港口和矿场的运作效率，同时能够进一步降低其运营成本。深挖行业中存在的机遇，逐步筑起行业壁垒是西井科技面对人工智能芯片市场激烈竞争的重要策略。
作为全球最早落地行业应用的自动驾驶团队，西井科技旗下自动驾驶品牌Qomolo逐路目前涵盖了无人驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡和无人驾驶矿卡三大项目。
面对乘用车自动驾驶芯片领域的激烈竞争，我认为短期内西井科技不会进入该领域。相反它会通过深耕已有的智能港口、智能矿场以及无人驾驶重卡市场，进一步筑高上述市场的壁垒，扩大自身的行业影响力和竞争力。但不能忽视的是，西井科技掌握的类脑芯片技术或有可能成为未来自动驾驶芯片领域的一个风口。
上文详细介绍中国3家知名自动驾驶芯片公司及其产品，相信大家应该对目前国内自动驾驶芯片现状有了一个更深了解。除了这三家公司，数字地图供应商四维图新通过收购杰发科技也布局自动驾驶芯片市场，但量产芯片目前尚未落地。百度的昆仑芯片以150W的功耗实现了260TOPS的算力，竞争力很强，但其定位为云端全功能人工智能芯片，主要用在服务器之上。百度在自动驾驶领域的亮点还是在于其Apollo自动驾驶软件平台。
● 全文总结：
寒武纪、地平线、西井科技这三家公司都有着各自的特色和亮点。寒武纪专注于芯片研发，产品算力最强；地平线除了研发芯片，还提供完整的自动驾驶软件方案，对主机厂开发更友好；西井科技掌握独特的类脑芯片设计，在智能港口、智能矿场以及无人驾驶卡车领域已经站稳了阵脚。整体来看，中国自动驾驶芯片在性能和功耗上和外国芯片相比并不差，如何在中国开放L3级别有条件自动驾驶车辆落地这个时间节点用产品和服务先发制人是中国自动驾驶芯片企业的制胜关键。究竟鹿死谁手，让我们拭目以待吧，好戏即将上演！（图/文/汽车之家 常庆林部分源于网络）
综述:
寒武纪是国内智能芯片的头部企业之一了，目前产品已覆盖云端、边缘端、终端，能够提供云边端一体、云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。
在核心技术方面，寒武纪掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。
2021年1月，寒武纪成立子公司寒武纪行歌（南京）科技有限公司，进军智能驾驶市场，并在7月份对外公布了“云边端车”最新布局和尚在研发中的寒武纪行歌高等级智能驾驶芯片的关键数据。
9月，寒武纪与一汽也签署战略合作协议，双方将依托各自在汽车、智能芯片领域的能力，一起推动智能驾驶技术发展与落地。
未来，随着行歌科技的业务发展，也将促进寒武纪云边端既有产品线在泛汽车市场的密切联动，逐步形成车云协同、车路协同的跨产品线立体商业模式。
当前全球新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，智能汽车时代正加速到来。据乘联会数据，预计未来五年自动驾驶市场规模将持续保持增长态势，到2024年有望突破1000亿元，智能驾驶行业迎来发展的黄金时期。
这样的行业前景也使寒武纪带来了机遇，选择研发大算力智能驾驶芯片，无疑给车企研发搭载城市智能驾驶系统的车辆提供了一个新的靠谱选择，将加速国内智能汽车和智能驾驶产业的发展速度，自身也可获得新的发展助力，所以寒武纪的前景还是值得期待的。
以上内容参考:百度百科-中科寒武纪科技股份有限公司
说句实话 ， 像寒武纪这种上市才1个月 ， 刚看过招股书没多久 ， 看这样一份半年报 ， 新东西太少 。 不过好歹是上市后的第一份定期财报 ， 还是给点面子 ， 好好看一下 ， 主要是加深对一些数据的印象 。
因为我最近对寒武纪比较有兴趣 ， 结果看到这数据就笑裂了：
营收8千万，巨亏2个亿。
没办法 ， 少了华为这个大户 ， 营收主要靠中科 、 珠海和一些高校关系户 ， 什么时候能傍上阿里 、 浪潮这样的大户才行 。
照现在的业绩 ， 实在是很难给个像样的估值 。 只能梳理一下公司创立以来的融资作为参考：
2016年2月 ， 公司由陈天石 、 中科算源共同出资设立 ， 注册资本为 90 万元 ， 其中陈天石出资 63 万元 、 中科算源出资27 万元 。
2016年7月 ， 科大讯飞等增资4000万 ， 公司估值约4亿 。
2017年7月 ， 国投基金等增资 ， 公司估值约43亿 。
2018年7月 ， 阿里创投等增资 ， 公司估值约48亿 。
201 9年 1月 ， 河南国新等增资 ， 公司估值约156亿 。
2019年9年 ， 南京招银 、 湖北招银等增资 ， 公司估值约2216亿 。
顺便提一句 ， 招商银行投资12亿（1950万股 ）， 以目前730亿市值计算 ， 赚20多亿了 。
寒武纪做的主要是面向云 、 终 、 边通用型AI芯片：
具体产品：
主要竞争对手：
1 、 终端智能处理器IP的厂商主要包括英国的 ARM 、 以色列的CEVA以及美国的Cadence等 。 其中ARM和寒武纪的产品是专门针对智能计算设计的架构 ， CEVA和Cadence的产品是基于DSP产品演进而来 。
2 、 在云端智能计算市场 ， 主流的芯片和加速卡方案提供商主要包括Nvidia 、 寒武纪和华为海思等 。 由于软件生态优势 ， Nvidia的GPU芯片和加速卡产品占据大部分市场份额 。 寒武纪 、 华为海思等企业都处于市场开拓阶段 ， 市场份额相比于 英伟达 来说均较小 。 但是 ， 公司所采用的针对人工智能应用而专门设计的通用型智能芯片架构 ， 从计算效率 、 性能功耗比等方面来看均已达到行业先进水平 ， 将成为未来人工智能芯片发展的主流技术路径 。
3 、 在边缘智能计算市场 ， 目前市场份额主要也由 英伟达 所占据 ， 其主要产品包括Jeston TX1 、 Jeston TX2以及最新的Xavier和Xavier NX 。 寒武纪和华为海思是较早进入该领域的中国代表性厂商 ， 目前仍处于市场开拓阶段 ， 未来应用前景广阔 。
4 、 在智能计算的基础软件生态上 ， 英伟达 的CUDA软件生态成熟完备 ， 在 该领域处于绝对领先地位 ， 相对公司 、 华为海思与英特尔具备显著的优势；在智能计算市场份额与认知度上 ， 英伟达的GPU产品仍处于绝对领先地位 ， 而公司 、 华为海思与英特尔的相关产品仍处于市场开拓期 。
销售费用同比增长249% ， 主要系销售业务拓展 ， 职工薪酬增加 。
管理费用同比增长60% ， 主要系公司规模扩大 ， 职工薪酬增加 。
研发费用同比增长109% ， 主要系研发投入加大 ， 职工薪酬增加 。
感受一下真正的高 科技 ， 研发投入是收入的3倍多 。
这是上市时的人员构成：
这是半年报时的研发人员情况：
刚开始看到平均薪酬吓我一跳 ， 3/4的研究生 ， 20万薪酬也太低了 ， 定睛一看：半年 ， 这还差不多 。
寒武纪最大的风险在于 ， 它就像一只羽翼未丰的雏鹰 ， 刚出生就要独自穿行在苍穹 ， 要独自面对狂风暴雨的洗礼 ， 也要独自面对强敌环伺的险境 。
失去了华为这个大客户 ， 寒武纪的终端芯片需要开拓新的国内客户 。 华为已经依托海思完成了自我救赎 ， 小米也号称要自研芯片 。 如今 ， 华为虽然被禁 ， 海思前途未卜 ， 但寒武纪估计也很难直接再向华为提供终端芯片或IP授权 。
在云端芯片方面 ， 寒武纪还没有取得阿里的信任 ， 阿里现在用的是英伟达的芯片 ， 同时也在依托平头哥自研云端芯片 。 未来 ， 寒武纪最先取得突破的可能也是云端方面 ， 通过参与数据中心等新基建建设而获得订单 。
在边缘芯片方面 ， 虽然用户的获得门槛略低 ， 但英伟达拥有更加成熟的生态体系 。
综上 ， 寒武纪在研发和销售方面还有很长的路要走 。
很久以前 ， 计算机都是黑白的 ， 直到1999年 ， 英伟达发明了GPU ， 你的世界开始变得多姿多彩 ， 1999年上市 ， 当时市值700亿人民币 ， 现在市值3000亿美元；过了20年 ， 寒武纪发明了NPU ， 你的世界开始变得栩栩如生 ， 现在市值700亿人民币……
生存 ， 从来就不是浪漫的故事 。
活下来的英雄 ， 才有资格承受浪漫的故事 。
否则 ， 就可能只是一场投资事故。
寒武纪目前掌握着芯片的核心技术，公司呈现出蒸蒸日上的现象，股票趋势呈直线上升，国家并没有任何通告要收购寒武纪。
寒武纪是目前国际上少数几家全面系统掌握了通用型智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。寒武纪产品广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。
2020年7月20日上市，股票代码“688256”。
寒武纪成立于2016年3月，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，为客户提供丰富的芯片产品与系统软件解决方案。
此次登陆科创板后，超过40亿现金储备以及25亿募集资金加持，寒武纪无疑是AI计算芯片初创企业中资金实力最雄厚之一，但作为人工智能时代的“种子选手”，寒武纪的长跑才刚开始。
扩展资料
寒武纪优势：
寒武纪是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化。
寒武纪劣势：
需要警惕寒武纪市场竞争加剧、云端智能芯片及加速卡业务中关联方中科曙光的销售占比较高及未来的持续交易、供应商集中度较高且部分供应商难以取代、当前产品、不确定性等风险。
参考资料来源：人民网-首日收盘涨22986%！AI芯片设计“独角兽”
参考资料来源：人民网-AI芯片第一股寒武纪如何搅动一池春水
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