寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿
寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿，从2017年到2021年，寒武纪已经连续亏损5年，合计亏损286亿元。寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿。
寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿14月15日晚间，寒武纪发布年报。2021年全年营收721亿元，同比增长5712%；亏损825亿元，2020年亏损金额为435亿元，亏损扩大8966%；扣非亏损金额更是高达111亿元。芯片是资金密集型行业，具有高特入特点，高昂的研发投入使得寒武纪自身盈利能力堪忧，近五年累计亏损超过28亿元，且还将存在持续亏损风险。
寒武纪不计成本投入，研发平均薪酬超60万
对于2021年亏损扩大39亿元的情况，寒武纪指出了确保智能芯片产品及基础系统软件平台的高质量迭代，在竞争激烈的市场中保持技术领先优势，持续加大研发投入，积极引进优秀人才、保持公司研发团队稳定，在报告期内研发费用大幅增长。2021年，研发投入达1135亿元，与去年同期增长478%，研发投入占营收收入比例1575%。
营收无法覆盖研发投入，可以看出寒武纪不计成本搞研发，其研发人员薪酬更是惊人。年报数据显示，2021年应付职工薪酬为1918亿元，同比增长4175%。需要指出的是，寒武纪在职员工数量是1497个人，平均薪酬128万元，但研发人员的平均薪酬则超60万元。
截止2021年12月31日，寒武纪研发团队规模为1213人，占总人数比例81%，研发人员的薪酬合计为738亿元，平均薪酬达6088万元，2020年研发人员平均薪酬为4527万。因芯片设计人才稀缺，为吸引行业高端人才，稳定研发人才队伍，导致研发人员平均薪酬较上年同期提升3448%。
当然，高昂的研发投入是为了保持技术先进性和市场竞争力，是其营收增长的核心驱动力，2021年营收同比大增五成。
营收增长强劲背后，单一客户营收占比超六成
营收看似增长强劲，遗憾的是，背后依赖单一客户。2021年，寒武纪来自智能计算集群系统营收456亿元，同比增长399%，占总收入比例六成以上。而这个营收主要来自昆山智能计算中心项目。
2021年12月，寒武纪与江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司签署了智能计算中心基础设施建设项目设备采购合同，合同含税金额为5089亿元。主要提供含智能加速、计算服务器、人工智能算力平台软件等软硬件产品。
值得一提的是，昆山智能计算中心项目为寒武纪贡献了45亿元，占2021年公司营业收入的 6319%。换一句话说，一个客户支撑起了寒武纪智能计算集群业务板块，也是支撑整个公司营收核心。且其他业务板块营收规模并不亮眼，尤其云端产品线、IP授权及软件、其他业务营收面临下滑尴尬局面。
要知道，寒武纪所处的芯片赛道上，汇聚了英特尔、英伟达、ARM等芯片大厂，与这些芯片巨头相比，寒武纪整体规模、资金实力、研发储备等存在较大差距。
尤其英伟达是全球人工智能芯片领导者，全球科技巨头都依赖于英伟达发展AI技术，包括微软、谷歌、Meta等全球科技巨头们均依赖于其GPU来训练AI，带动市场对英伟达AI的需求激增，在超大规模和云扩展的推动下，使得英伟达数据中心板块营收不断创纪录，且有望成取代游戏成为最大业务板块。
英伟达在云计算、企业和边缘数据中心、超级计算等市场中展现出强劲的竞争力。对于寒武纪来说，人工智能芯片产品主要应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备。
目前推出了云端推理思元270、边缘推理思元220、云端训练思元290，还有推训一体思元370等芯片。其云端智能芯片及加速卡，已与包括阿里巴巴等国内头部互联网厂商的多个业务部门进行了深入合作。
在云端产品中，寒武纪推出了思元370，凭借7nm制程工艺和最新智能芯片架构MLUarch03，思元370智能芯片最大算力高达256TOPS(INT8)，是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。并推出3款加速卡（MLU370-S4/X4/X8），在视觉、语音、图文识别等场景的适配性能表现超出客户预期，部分场景已经进入小批量销售环节。
在金融领域，MLU370-X4在招行多个业务场景的实测性能超过竞品，能够大幅提升客户的效率。只是寒武纪云端产品线表现低迷，2021年营收为8023万，同比下降698%。
增速最快的板块是边缘产品线。2021年，思元220智能芯片及边缘智能加速卡实现出货量快速增长，实现收入175亿元，较上年同期显著增长741%，且是寒武纪第一款年度出货量近百万片的产品。
寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿24月16日消息，A股上市公司寒武纪在4月15日发布2021年全年财报，财报显示寒武纪实现营收721亿元，较2020年同期的4589亿元同比上涨了5712%；全年净亏损为8249亿元，较2020年同期的净亏损4345亿元同比扩大8986%。
从主营业务来看，寒武纪的智能芯片及加速卡业务贡献收入215亿元，智能计算集群系统业务实现收入456亿元。
不过从2017年到2021年，寒武纪已经连续亏损5年，合计亏损286亿元。
寒武纪还在财报中分析了至今仍未实现盈利的3个原因：
第一、为了在竞争激烈的市场中保持技术领先优势，寒武纪持续加大研发投入，积极引进优秀人才、保持公司研发团队稳定，报告期内研发费用增长幅度较大，2021年公司的研发投入总额为11357亿元，较上年同期增长4783%；
第二、寒武纪2020年底及2021年实施的股权激励计划，导致本报告期按归属期分摊的股份支付费用显著增加。较上年同期增长了166997%。
第三、寒武纪积极发力市场推广及生态建设，向客户提供高质量的服务，积聚品牌效应，销
售费用有一定程度的增加，增幅为5898%。
2021年，寒武纪在3项业务上都在持续推进：
硬件方面，他们发布了基于第四代智能处理器微架构的推训一体思元370智能芯片及加速卡；软件方面，公司投入了大量的资源优化基础系统软件平台，统一的软件平台日臻完善；同时，新一代产品及智能驾驶芯片的研发也在有序进行。
2021年，寒武纪还设立了控股子公司行歌科技，开展智能驾驶芯片的研发和产品化工作。这家公司在进行独立融资时，还曾获得蔚来、上汽及宁德时代旗下基金等机构的战略投资。截至 2021年12月31日，行歌科技已有超过80名员工，其中约90%是研发人员。
2021年共有超过200名资深专家和年轻员工加入寒武纪，截至2021年底，寒武纪共有1213名研发人员，与2020年同期的`978人相比增长2403%。
同时寒武纪也表示因芯片设计人才稀缺，为吸引行业高端人才，稳定研发人才队伍，2021年研发人员的平均薪酬较上年同期也有所提升，从2020年的平均年薪4527万元，上升到2021年的平均年薪6088万元。
也就是说，寒武纪的研发人员，在2021年里，平均月薪超过5万元，达到507万元。
其中公司创始人、董事长兼CEO陈天石的年薪为10319万元，COO王在的年薪为1544万元，副总经理刘少礼的年薪是13386万元，CFO叶淏尹的年薪是12636万元。这些高管中年薪最高的是公司前CTO梁军，他在2021年的年薪高达39585万元。
不过遗憾的是，梁军在2022年已经离职。
梁军是在2022年3月14日晚间被宣布离职的，他在2022年1月份递交辞职申请，寒武纪曾尝试挽留，但最终没有成功。
寒武纪在2020年7月20日登陆A股，上市首日开盘曾上涨近290%，市值一度突破1000亿元，当天收盘价为2124元。但目前其股价仅为5626元，已经跌破发行价，当前市值也仅有2255亿元。
作为科创板AI芯片第一股，寒武纪未来的亏损能否缩小并最终实现盈利，是他们面临的终极考验。
寒武纪营收无法覆盖研发投入，去年亏损超8亿32022年4月15日,寒武纪(688256SH)发布2021年年度报告。报告显示,2021全年,公司营业收入达到721亿元,较上年同期增长5712%,综合毛利率为6239%,较上年同期基本持平。营业收入中,智能芯片及加速卡业务贡献收入215亿元,同比上年增长10101%。
另外,报告显示,本报告期内,公司在市场开拓方面也取得了一定成绩,报告期内毛利总额为44,98946万元,同比上一年度增长4994%。
新产品方面,报告显示,思元370是寒武纪第三代云端产品,采用台积电7nm先进制程工艺,是寒武纪首款采用Chiplet(芯粒)技术的人工智能芯片。
思元370智能芯片最大算力高达256TOPS(INT8),是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。同时,思元370芯片支持LPDDR5内存,内存带宽是思元270的3倍,可在板卡有限的功耗范围内给人工智能芯片分配更多的能源,输出更高的算力。
思元370智能芯片采用了先进的Chiplet芯粒技术,支持芯粒间的灵活组合,仅用单次流片就达成了多款智能加速卡产品的商用。公司目前已推出3款加速卡:MLU370-S4、MLU370-X4、MLU370-X8,已与国内主流互联网厂商开展深入的应用适配。
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
有很多，例如：
1、江丰电子:
高纯溅射靶材行业龙头，打破海外技术封锁受益进口替代趋势。公司是国内高纯溅射靶材行业龙头，产品包括铝、钛、钽和钨钛靶极溅射材料；
是国内少有打破海外技术封锁的龙头企业，已进入中芯国际、台积电、格罗方德、京东方和华星光电等半导体和平板制造厂商供应链，公司将持续受益于中国制造“2025”规划核心材料的进口替代趋势，业绩d性大。
2、长川科技
公司测试机及分选机等产品有望率先受益国内集成电路制造装备进口替代进程，不断丰富的客户资源和持续的研发投入有望推动公司进入高速成长期。
3、立昂技术
报告期内，公司实现收入683亿元，同比增长24732%，归母净利润为059亿元，同比增长25916%。Q3公司实现收入242亿元，同比增长18254%，归母净利润022亿元，同比增长200847%。
报告期内，公司接连获得安防领域的大额订单，分别于2017年3月、4月份与疏勒县、喀什市公安局签署相关合同，金额为08亿元、363亿元；2017年8月份和大华股份联合中标且末县平安城市PPP 项目，金额为387亿元。
4、中科曙光
新时代证券认为，公司高端计算机服务器发力，存储、云计算、自主可控业务快速增长。公司是中国科学院体系的上市公司，拥有领先的自主可控技术和专业的信息人才队伍，在国家信息安全战略中发挥着独特的重要作用。
在国家信息安全体系中,核心芯片、云 *** 作系统、云存储等领域尚存在国外厂商的技术垄断。
5、中科创达
平安证券研报指出，中科创达致力于提供移动 *** 作系统平台技术及解决方案，在该领域处于全球领先地位。
参考资料：
参考资料：
● 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）
在「寒武纪科技」工作或实习是一种很不错的体验。
中科寒武纪科技股份有限公司（简称：寒武纪），全球智能芯片领域的先行者，寒武纪聚焦云边端一体的智能新生态，致力打造各类智能云服务器、智能边缘设备、智能终端的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。
寒武纪已与智能产业的众多上下游企业建立了良好的合作关系，寒武纪秉承开放共赢的姿态，与全球诸多合作伙伴一起共建智能新生态，用人工智能芯片技术的突破与创新，驱动人工智能计算力引擎。
2021年1月21日，寒武纪宣布思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能加速量产落地后首次正式亮相。
所获荣誉：
2018年11月，于深圳举办的第二十届中国国际高新技术成果交易会上，寒武纪1M处理器、寒武纪MLU100智能芯片、寒武纪MLU100智能处理卡三款产品连续斩获高交会组委会颁发的“优秀创新产品奖”。
2019年11月15日，胡润研究院发布《世茂海峡·2019三季度胡润大中华区独角兽指数》，寒武纪以150亿人民币估值上榜。
2020年8月4日，《苏州高新区·2020胡润全球独角兽榜》发布，寒武纪排名第169位。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）