主控芯片和ai芯片的区别

目前主控芯片和ai芯片没有太大区别。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。AI芯片遵循一个硬件设计规律：通过牺牲一定通用性，换来特定业务的效率提升。

本文编译自zdnet
据知名芯片分析公司Linley Group称，智能手机等边缘设备上的人工智能推理的芯片吸引了越来越多的初创公司和风险投资。
“有更多新的初创公司不断涌现，并继续试图与众不同。”Linley Group的高级分析师Mike Demler在接受 ZDNet 电话采访时表示。
在最近一次于 10 月在加州圣克拉拉举行的线上线下同步活动中，包括Flex Logix、Hailo Technologies、Roviero、BrainChip、Syntiant、Untether AI、Expedera 和 Deep AI 等初创公司分别谈论他们的芯片设计。
Demler 和团队定期编写一份题为《深度学习处理器指南》的研究报告，最新版本预计将于本月发布。 “在这个最新版本中，我统计了 60 多家芯片供应商。”他告诉 ZDNet。

Edge Cortix
边缘AI已成为一个笼统的术语，主要指不在数据中心内的所有事物，尽管它可能包括位于数据中心边缘的服务器。它的范围从智能手机到使用谷歌TinyML 框架微瓦功率级别的嵌入式设备。
Demler 说，其中功耗从几瓦到 75 瓦不等的边缘AI芯片，是市场中最拥挤的部分，通常采用可插拔 PCIe 或 M2 卡的形式。 （75 瓦是 PCI 总线限制。）
“PCIe 卡是市场的热门部分，用于工业人工智能、机器人技术、交通监控。”他解释说。 “你已经看到了 Blaize、FlexLogic 等公司——其中很多公司都在追求这一领域。”
但真正的低功耗也相当活跃。“我想说的是 tinyML 领域也很火爆，从几毫瓦到几微瓦不等。”
Hailo软件工具链
大多数器件都是专用于人工智能的“推理”阶段。
推理发生在神经网络程序经过训练之后，这意味着它的可调参数已经完全开发到足以可靠地形成预测并且可以投入应用。
Demler说，初创公司面临的最初挑战实际上是从一个漂亮的PPT到工程中实际应用。许多人从FPGA仿真开始，然后转向销售成品SoC，或者将他们的设计变为可整合到客户SoC中的IP。
“我们仍然看到许多初创公司对冲他们的赌注，或者尽可能多地追求灵活的收入模式。”Demler 说，“首先在 FPGA 上进行演示，并提供他们的核心 IP 以进行许可。一些初创公司还提供基于 FPGA 的版本作为产品。”

Roviero
市场上有数十家供应商，因此真正点亮的芯片，也面临着各种竞争与挑战。
“很难总结出各家的真正不同。”Demler说。 “我已经看了几十个宣称‘世界第一’或‘世界最好’的PPT。”
有些公司一开始采用了不同的方法，以至于他们很早就脱颖而出，但花了一些时间才结出硕果。
澳大利亚悉尼的 BrainChip Holdings 在 2011 年就开始使用芯片来处理脉冲神经网络，这是一种人工智能的神经形态方法，旨在更准确地模拟人脑的功能。
多年来，该公司展示了其技术如何执行任务，例如使用机器视觉识别赌场地板上的扑克筹码。
“BrainChip 一直在坚决低追求这种尖端架构。”Demler 说。 “它具有独特的能力，它可以真正在设备上学习”，从而进行训练和推理。
FlexLogix
从某种意义上说，BrainChip 是所有初创公司中走得最远的：它上市了。其股票在澳大利亚证券交易所上市，股票代码为“BRN”，去年秋天，该公司发行了美国存托股票，在美国场外交易市场交易，股票代码为“BCHPY”。自那以后，股票的价值已经翻了三倍多。
BrainChip 刚刚开始产生收入。该公司在 10 月份推出了适用于 x86 和 Raspberry Pi 的“Akida”处理器的迷你 PCIe 板，并于上个月宣布了新的 PCIe 板，价格为 499 美元。该公司在 12 月季度的收入为 110 万美元，高于上一季度的 10 万美元。 年度总收入250 万美元，运营亏损 1400 万美元。
事实证明，其他一些奇特的方法很难在实践中实现。芯片初创公司 Mythic 成立于 2012 年，总部位于德克萨斯奥斯汀，一直在寻求使用模拟技术实现AI的新颖路线，它不是处理 1 和 0，而是通过 *** 纵实时的模拟电信号进行计算。
“Mythic 已经生产了一些芯片，但还没有公布我们所知道的任何设计导入。”Demler观察到。“每个人都同意，理论上，模拟应该具有功率效率优势，但在商业上实现这一点要困难得多。”

ArchiTek
Demler 指出，另一家在处理器大会上展示的初创公司 Syntiant 也是以模拟芯片设计方法开始，但认为模拟没有提供足够的功耗优势，并且开发周期更长。
加州欧文市的 Syntiant 成立于 2017 年，专注于非常简单的物体识别，它可以在功能机或可穿戴式设备上以低功耗运行。
“在功能机上，您不需要应用处理器，因此 Syntiant 解决方案是完美的。”Demler说道。
Demler 表示，无论任何一家初创公司是否成功，AI的实用性都意味着AI加速将作为一种芯片技术持续存在。
“人工智能在许多领域变得如此普遍，包括 汽车 、嵌入式处理、物联网、移动、PC、云等，专用加速将变得司空见惯，就像 GPU 用于图形一样。”

Expedera
尽管如此，Demler 说，在通用 CPU、DSP 或 GPU 上运行某些任务会更有效率。这就是为什么英特尔和英伟达以及其他公司正在使用特殊指令（例如矢量处理）来继续他们的架构。
只要风投市场现金充裕，养料丰富，一千朵鲜花都可以绽放，市场可以有不同的方法进行 探索 。
“仍然有如此多的风险投资资金进入这一市场，我对这些增量感到震惊。”Demler说。
Demler 指出，成立于 2018 年的加州圣何塞的 Simaai 获得了巨额融资，该公司正在开发其所谓的“MLSoC”，专注于降低功耗。该公司在 B 轮融资中获得了 8000 万美元。
另一个是特拉维夫的 Hailo Technologies，该公司成立于 2017 年，根据 FactSet 的数据，该公司已母鸡了 3205 亿美元，其中包括最近一轮的 1 亿美元，据称估值为 10 亿美元。
“来自中国的数据，如果属实，将更加惊人。”Demler说，风投资金看起来将暂时继续。 “在风险投资界决定投资其他东西之前，你会看到这些公司将继续获得热捧。”
在某个时候，会发生一次洗牌，但那一天何时到来尚不清楚。
“一些公司最终会离开。”Demler沉思道。“无论是从现在开始的 3 年还是 5 年后，我们都会在这个领域看到更少的公司。”

 需求最高的芯片主要有:通用型的芯片、基于FPGA的半定制化芯片以及全定制化ASIC芯片。这些芯片的应用领域都非常的广泛，首先应用于人工智能，例如智能家电、智能机器人、虚拟个人助理、语言识别翻译、视觉内容自动识别等等。

1、 AI技术发展的意义

AI技术已经成为了人工智能时代最核心的技术之一。目前它已经成为了投资界最热门的投资领域，而市场上各种各样的芯片层出不穷。截至目前为止AI技术的发展已呈现了爆炸性的增长趋势，而这一发展趋势，给新型企业带来了颠覆性的机会，同时促进研究界开展新一轮的技术研发，并提高AI技术的市场应用范围。

 2、AI技术的应用领域

AI技术目前发展主要有三个方向，一是异构计算。AI时代没有哪一种单独的芯片是可以独占鳌头，因为不管是通用型芯片，还是全智能化定制芯片，他们都各有其优缺点,所以未来探索的方向就是将它们结合在一起，共同实现更高效的计算。二是芯片不断的精细化。从通用型芯片向专用型芯片转化，提高AI技术向专业领域方面的应用。三是探索新结构的储存模式。人工智能智能时代对储存容量的要求特别高，因为当我们储存的内容越来越大，容量满足不了计算本身本身时，就会面临严峻的挑战。

3、生活在智能时代的我们，应如何面对？

首先我们要不断的学习，提高自己的认知水平，尽快的学习并接受人工智能带来的便利。其次我们要深度挖掘自己的智慧，善于创新新的事物，做一些人工智能做不了的事情，增加自己的社会竞争力。

基于自身历史渊源和优势，瑞芯微在AI芯片层面直接瞄准蓬勃发展的物联网市场，并推出一系列AI芯片产品及应用。更关键的是，瑞芯微的AI产品正在以全方位、多种应用形态量产并商用，包括AI扫地机器人、AI人工智能音箱、安防、交通等等。

AI画质创维自主研发的蜂鸟AI芯片搭载了三项画质优化技术，包括精密平滑处理、动态目标重塑和超级清晰度。精密平滑处理可以结局图像失真问题，让色彩表现平滑自然；动态目标重塑则是降低图像噪点，呈现更多细节；超级清晰
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AI语音蜂鸟AI芯片每秒的运算次数可以达到千亿次，再加上与百度战略合作引入的强大人工智能技术，使AI语音功能相当强大。语音功能
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AI系统创维和百度联合打造的全新人工智能系统——小维AI，它高度整合了创维的语音交互

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在AWE上，最吸引人的关注点就是创维发布的蜂鸟AI芯片，蜂鸟AI芯片是创维基于AI人工智能技术进行自主研发的智能芯片，专用于电视产品。

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根据相信信息了解，蜂鸟AI能够对图像进行实时的搜索，并且能够对进行精准的识别以及完善的重构，从而提高图像的质量。

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根据相关体验，使用AI重构的图像能够还原超强的临场体验感的高品质影响，让用户对于电视画质的直接观感更接近于真实。

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此外，蜂鸟AI芯片的推出也代表着AI+OLED的发展，在未来AI人工智能对于电视产业的影响肯定是很大的，创维此举也是来了一个开门红。

（全球TMT2022年3月16日讯）在半导体开发领域，“RISC-V”正在崛起。RISC-V是规定半导体基本规格的指令集架构（ISA）之一，由美国加州大学伯克利分校的研究人员从2010年开始开发。RISC-V最大的优势在于完全的免费开源。最近RISC-V的存在感提升。该标准首先在可穿戴设备和智能家电等领域不断得到应用，有预测显示，到2025年采用率将达到近3成。

在中国，华米 科技 等可穿戴设备厂商一直采用这种架构。阿里巴巴集团以RISC-V为基础开发出了用于物联网的AI芯片，并将其IP公开。此前有消息称，华为为鸿蒙系统的开发人员提供了首个基于RISC-V架构的鸿蒙开发板Hi3861芯片。

海外的大型IT企业也在积极采用RISC-V。美国谷歌2021年10月推出了新款智能手机“Pixel 6”系列，利用RISC-V为该系列开发了用于保护数据的半导体。美国苹果已开始在招聘网站上招募“RISC-V程序员”。 西部数据提出了将存储装置的控制半导体换成RISC-V产品的方针。日本企业方面，索尼半导体解决方案和日立制作所等也加入了该团体。

文/观察者网 谷智轩

全球估值最高的人工智能（AI）芯片独角兽诞生，摘取这一头衔的仍是一家中国公司。

2月27日，AI芯片初创企业地平线（Horizon Robotics）对观察者网透露，其获得6亿美元（约合40亿人民币）左右的B轮融资，估值达30亿美元（约合200亿人民币）。

去年6月，另一家中企寒武纪（Cambricon Technologies）完成数亿美元B轮融资，投后整体估值为25亿美元（约合167亿人民币），彼时成为全球AI芯片创业公司的“领头羊”。

如此看来，地平线已超越寒武纪，成为AI芯片领域“最值钱”的独角兽企业。

需要提及的是，本轮融资的领投方中，世界第三大半导体供应商韩国SK海力士（SK Hynix）赫然在列，而该领域的“老大”英特尔（Intel）早在2017年就领投地平线的A+轮融资。这意味着，全球前三的半导体巨头中，有两家已成为地平线的重要股东。

地平线的“征程10处理器” 图自地平线网站

成立已三年

地平线方面对观察者网表示，B轮融资由SK中国、SK海力士以及数家中国一线 汽车 集团（与旗下基金）联合领投。

参与的其他机构与战略合作伙伴包括：中国泛海控股集团旗下泛海投资、民银资本、中信里昂旗下CSOBOR基金和海松资本等。同时，本轮融资还获得了包括晨兴资本、高瓴资本、云晖资本和线性资本等现有股东加持。

这也是继2017年下半年获得由英特尔领投的超过1亿美元的A+轮融资之后，成立仅三年多的地平线再次获得重量级投资。

该公司还称，本次国内数家一线 汽车 集团给予地平线的上亿美元投资，也成为中国车企目前在AI领域最大规模的投资。

地平线创始人、CEO余凯对观察者网表示，“本次融资引入的重要战略伙伴和资源将进一步加速地平线的研发和商业化步伐。”

另外，SK中国总裁吴作义指出，“地平线在AI处理器以及自动驾驶领域的产品与方案令人印象深刻。”

此前供职于百度的余凯在2013年发起了百度自动驾驶项目。不过，2015年5月，他从百度离职，并于同年7月创立地平线。

余凯资料图 图自视觉中国

在获得最新一轮融资前，地平线也晒出了一份“成绩单”。

2017年，地平线大规模流片（试生产）并发布了中国首款边缘AI处理器——用于智能驾驶的地平线“征程”系列处理器与用于AIoT（人工智能物联网）边缘计算的地平线“旭日”系列处理器。

2018年，该公司依托其软硬结合AI处理器技术，相继发布了Matrix自动驾驶计算平台与和地平线XForce边缘AI计算平台。

目前，Matrix自动驾驶计算平台已向世界顶级L4自动驾驶厂商大规模供货。2018年底，该公司推出依托Matrix计算平台的Navnet众包高精地图采集与定位方案等软硬一体解决方案，并已开始逐步落地。

在智能驾驶领域，地平线的合作伙伴包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等。

另据路透社报道，地平线和奥迪合作开发的软硬件，帮助后者获得了在中国无锡公路上测试自动驾驶的执照。

地平线智能驾驶演示视频截图

中企尚待追赶行业巨头

观察者网同时注意到，尽管地平线已经获得众多资本的青睐，但在AI芯片领域，中企尚待追赶行业巨头。

市场研究机构Compass Intelligence对全球100多家芯片公司进行了评估，最终的AI芯片公司排名有24家企业入围，前3强为英伟达（Nvidia）、英特尔和IBM。华为是排名最高的中国公司，位列第12名。

地平线也跻身这份榜单，排名第24名，上文提到的寒武纪则领先其1位。

其他入围的中国企业还包括联发科（MediaTek）、Imagination、瑞芯微（Rockchip）、芯原（Verisilcon），分列第14、15、20、21名。

图自Compass Intelligence

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