全球AI芯片最全盘点

人工智能芯片市场竞争的加剧正在愈演愈烈,据ARK的研究表明,全球有60多家公司处于开发或销售专用处理器以加速AI应用程序发展的高级阶段。与第一次以湾区为中心的硅热潮不同,AI芯片的开发浪潮跨越了美国,中国,欧洲和以色列。在这个浪潮里,中国毫无疑问是AI芯片开发的领先市场,很多非传统芯片玩家开始进入AI芯片设计,例如谷歌、亚马逊等等,自研定制的趋势已经逐渐形成,而光学计算也正在以AI芯片的形式卷土重来。

最近,芯片专家唐杉博士维护了一个称为“AI芯片全景图”的Github频道,以此来作为AI芯片列表的一个可视化总结,图中罗列了99家AI芯片相关公司。

半导体行业观察针对此图重点盘点了全球AI芯片的一些厂商,并介绍了厂商的一些代表性AI芯片产品和进展,以帮助大家更好的了解全球AI产业的大环境和趋势。

IC厂商

Intel

AI代表性芯片:Nervana NNP-I、Mobileye EyeQ、Movidius、Arria 10 FPGA、Loihi

是世界上第一大的半导体公司,也是第一家推出x86架构处理器的公司,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉,成立于1968年7月18日。目前英特尔主要有五大类AI芯片产品,包括Nervana神经网络处理器;还有Mobileye正在开发其第五代SoC EyeQ5,以充当视觉中央计算机;针对人工智能(AI)推理和分析性能的Intel视觉加速器设计产品Movidius视觉处理器阵列和Arria 10 FPGA;首款自主学习芯片Loihi测试。

三星

AI代表性芯片:Exynos 9825

1969年1月13日,三星电子于大韩民国水原市成立。来自韩媒的最新消息称,三星即将完成神经处理单元(NPU)的开发工作,NPU将增强移动设备和服务运行基于AI的软件的能力。其中Exynos 9825具有一个集成的 NPU,专为从人工智能摄影到增强现实的下一代移动体验而设计。Exynos 9825 是采用 7nm EUV 工艺技术的移动设备处理器,侧重于能耗与性能。

英伟达

AI代表性芯片:Volta、图灵、T4、Xavier、NVDLA

NVIDIA是一家人工智能计算公司,由黄仁勋,CHRIS MALACHOWSKY和CURTIS PRIEM于1993年创立。2007年6月,英伟达推出CUDA,自此GPU的大规模并行计算能力得到进一步释放,GPU也被广泛用于云厂商的AI 训练/推理加速任务。

高通

AI代表性芯片:骁龙855、cloud AI 100

高通是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅各布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。早在2007年,高通就启动了首个AI研究项目,2018年,高通成立Qualcomm AI Research。

AMD

AI代表性芯片:EPYC

AMD创立于1969年,是一家专注于微处理器及相关技术设计的跨国公司,总部位于美国加州旧金山湾区硅谷内的森尼韦尔市。AMD的主要产品是CPU(包括嵌入式平台)、GPU、主板芯片组以及电脑存储器。2017年6月,AMD第一代EPYC服务器Naples(那不勒斯)横空出世,自此AMD重返服务器市场;第二代EPYC罗马被称为“史上最强x86服务器芯片”;第三代EPYC处理器“Milan”(米兰),工艺超越7nm,升级为全新 AMD Zen 3 微架构。

XILINX

AI代表性芯片:Versal

赛灵思(Xilinx)是一家位于美国的可编程逻辑器件生产商,因发明了现场可编程逻辑门阵列成名,也是可编程SoC及ACAP的发明者。2018年,赛灵思CEO发布了第一款7nm工艺的ACAP平台第一款产品Versal,采用突破性的AI引擎,发力AI应用加速。

联发科

AI代表性芯片:天玑1000、Helio P90

联发科,是一家为无线通信、高清电视、DVD和蓝光光盘提供系统芯片解决方案的无厂半导体公司。公司成立于1997年,总部位于台湾新竹科学园区。去年11月,联发科发表了首颗的 5G SOC芯片天玑1000,英文名Dimensity,其APU 3.0 AI-Benchmark跑分位列第一。另外其Helio P90拥有领先的融合AI架构,可处理最复杂的AI应用程序和任务,同时运行多个AI功能。

紫光展锐

AI代表性芯片:虎贲T710

紫光展锐的业务方向是移动通信和物联网领域的2G/3G/4G/5G移动通信基带芯片设计,包括射频芯片、物联网芯片、电视芯片、图像传感器芯片等核心技术的自主研发。2019年中旬由苏黎世联邦理工学院推出的安卓端AI基准测试项目AI Benchmark,测试发现紫光展锐的虎贲T710手机CPU,在测试中以28097分居世界第一。

Marvell

AI代表性芯片:计算型SSD

Marvell是一家美国芯片制造商,专门制造存储、通讯以及消费性电子产品芯片,创立于1995年。据悉,Marvell正在将机器学习引擎引入到SSD主控之中,使其可以从CPU、GPU那里接手一些推理工作,直接处理自己内部保存的数据,而无需进行传输交换。MS 2019峰会上,Marvell就展示了这种计算型SSD的能力。

瑞芯微

AI代表性芯片:RK3399Pro、RK1808

瑞芯微电子是一家无厂半导体公司,总部设在福建福州。瑞芯微电子自2001年成立以来,一直为平板电脑和PC、流媒体电视盒、AI音频和视觉、IoT硬件提供SoC解决方案。CES 2018消费电子展,瑞芯微向全球发布旗下首款性能超强的AI处理器RK3399Pro;在CES 2019上,又向全球发布了旗下内置高能效NPU的AIoT芯片解决方案RK1808。

安霸(Ambarella)

AI代表性芯片:CV22S/25S

安霸是一家高清影像芯片研发商,主要提供低功耗、高清视频压缩与图像处理的解决方案。致力于提供超低码率与极小功耗下的高画质影像技术。2019年1月,安霸推出了CVFLOW系列最新的芯片上CV25摄像系统(SoC),2019年其CV22s芯片组投入量产。

National chip(国芯)

AI代表性芯片:GX8010

杭州国芯科技股份有限公司成立于2001年,公司专注于数字电视、家庭媒体中心及人工智能领域的芯片设计、系统方案开发及芯片销售,公司开发的数字电视芯片产品已涵盖DVB全球标准及中国标准的各类数字电视接收终端领域。2017年10月31日,国芯发布搭载NPU的物联网人工智能芯片的全新芯片GX8010,针对人工智能与物联网的特点,将算法、软件、硬件深度整合,创新性地采用了NPU、DSP等多项最新技术,它将为各种物联网产品赋能。

NXP

AI代表性芯片:S32V234

恩智浦半导体,前身为飞利浦半导体,由荷兰企业飞利浦在1953年创立。恩智浦半导体目前可以提供半导体、系统和软件解决方案;使用在汽车、手机、智能识别应用、电视、机上盒以及其他电子设备上。恩智浦的S32汽车平台是世界上第一个可扩展的汽车计算架构。S32V234是NXP的第二代视觉处理器系列,主要用于前视和环视摄像头,机器学习和传感器融合应用的视觉处理器。

除了上述的企业,ST提供了一个神经网络输出器STM32Cube.AI,以期让MCU更加智能;东芝开发出了一款可用于人工智能深度学习的脑型芯片;瑞萨最近宣布已开发出一种AI加速器;德州仪器开发出了几款毫米波雷达芯片;

技术巨头和HPC厂商

谷歌

AI代表性芯片:TPU

2016年,谷歌I/O开发者大会上,谷歌正式发布了首代TPU,这是一种专门针对TensorFlow开发的芯片,至今已发布到第三代。Google的原始TPU在GPU方面拥有领先优势,并帮助DeepMind的AlphaGo在Go锦标赛中击败了Lee Sedol。近期,Google 推出了可在Google Cloud Platform中使用的Cloud TPU。谷歌还有专用于在边缘的AI专用ASIC Edge TPU,它以较小的物理和电源占用空间提供了高性能,从而可以在边缘部署高精度AI。

微软

AI代表性芯片:Brainwave

微软是美国一家跨国电脑科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务为主。公司于1975年由比尔·盖茨和保罗·艾伦创立,总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德。2017年8月,微软宣布推出一套基于FPGA(现场可编程门阵列)的超低延迟云端深度学习系统-Brainwave,以具有竞争力的成本以及业界最低的延时或延迟时间进行实时AI计算,Brainwave旨在加速实时AI计算的硬件体系结构。据悉,微软正在招聘工程师为其云进行AI芯片设计。

亚马逊

AI代表性芯片:Inferentia

亚马逊于1994年7月成立,是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店。2016年底,亚马逊AWS正式推出自己的AI产品线:Amazon Lex、Amazon Polly 以及 Amazon Rekognition,分别定位于可编写自然人机交互、语音转换服务以及图像识别。2018年亚马逊发布了Inferentia 的机器学习芯片,Inferentia支持 INT8、FP16 等流行框架以及混合精度。此外,它也支持 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX 等机器学习框架。

苹果

AI代表性芯片:A11、A12、A13仿生芯片

苹果每年都会发布新一代芯片,从A11开始,苹果迈出了移动AI芯片步伐。苹果的A11包括专用的神经网络硬件,Apple称其为“神经引擎”,每秒可执行多达6,000亿次操作。此后的A12和A13无不都在强调AI的重要性,例如A13主打的两大亮点是低功耗优化和机器学习。Core ML是Apple当前用于机器学习应用程序的支持。另外,苹果近些年也收购了不少AI公司。

IBM

AI代表性芯片:TrueNorth、Watson

IBM是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。IBM在2014年开始重点关注AI领域,且围绕Watson和类脑芯片展开。Watson是一个开放的多云平台,可实现自动化AI生命周期。而IBM研发的TrueNorth被称作是类脑芯片的典型代表,它由54亿个晶体管组成,分成4096个“神经突触内核”的结构。过去几年,IBM人工智能领域签下16000份合同、400 份区块链合同。

华为海思

AI代表性芯片:昇腾910、昇腾310、麒麟980、麒麟990 5G、Hi3559A

昇腾有四大系列,昇腾310是目前面向计算场景最强算力的AI SoC;昇腾910是目前已发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片;麒麟980,是世界上第一个7纳米工艺手机SoC芯片组,世界上第一个cortex-A76架构芯片组,世界上第一个双NPU设计以及世界上第一个支持LTE Cat.21的芯片组;麒麟990 5G是目前晶体管数最多、功能最完整、复杂度最高的 5G SoC,也是首个采用达芬奇架构NPU的旗舰芯片;Hi3559A是一个移动摄像机SoC,具有双核CNN 700 MHz神经网络加速引擎。

百度

AI代表性芯片:昆仑、鸿鹄

据了解,百度从2011年开始开发现场可编程门阵列AI加速器,2018年7月,百度发布自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”。2019年7月,百度又发布了智能语音芯片——百度鸿鹄,主打低功耗和高精度。2019年12月18日,三星官方宣布,百度首款AI芯片昆仑已经完成研发,将由三星代工,最早将于2020年初实现量产。

阿里巴巴

AI代表性芯片:含光800、TG6100N

2018年10月31日阿里成立平头哥半导体有限公司,平头哥半导体将打造面向汽车、家电、工业等诸多行业领域的智联网芯片平台。2019年9月阿里首款AI云端推理芯片含光800正式推出,在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。除此之外,阿里还推出了TG6100N,这款芯片将用于天猫精灵等产品中。

特斯拉

AI代表性芯片:FSD

特斯拉是美国最大的电动汽车及太阳能板公司,产销电动汽车、太阳能板及储能设备,于2003年7月1日成立。在IEEE年度Hot Chips大会上,特斯拉首次公开了他们的全自动驾驶(FSD)芯片,这颗芯片是一种特殊类型的AI处理器,可以支持人工神经网络(ANN)。

据了解,富士通在自行开发专为深度学习打造的DLU多核心深度学习芯片,惠普正在开发自己的低功耗“神经网络”芯片,LG将利用自有的人工智能芯片加速人工智能的发展,诺基亚已经为其5G网络解决方案开发了ReefShark芯片组。还有富士通、戴尔、浪潮、西数也在AI芯片领域加速布局。

中国的初创企业

寒武纪

AI代表性芯片:MLU100/270/220

寒武纪科技是北京市一所人工智能技术公司,是全球第一个量产商业人工智能芯片的公司,名称取自寒武纪大爆发认为人工智能改写世界的曙光已经出现。2019年6月寒武纪推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270(MLU270)及板卡产品;2019年11月,寒武纪发布边缘AI系列产品思元220(MLU220)芯片及模组产品,思元220基于寒武纪自研架构 MLUv02 设计。

地平线

AI代表性芯片:征程(Journey)、旭日(Sunrise)

深圳地平线机器人科技有限公司成立于2015年6月,2017年12月,发布中国首款全球领先的边缘人工智能视觉芯片征程(Journey)系列和旭日(Sunrise)系列,目前这两大系列均已量产。其中,征程系列芯片使用自研 BPU(Brain Processing Unit),可实现对车辆、行人和道路环境等多类目标的实时感知。旭日系列处理器采用地平线 BPU 2 代架构,具备在前端实现视觉识别与数据处理、视频结构化的处理能力,可广泛应用于 AIoT 场景。

比特大陆

AI代表性芯片:BM1680/1682/1684/1880

比特大陆(Bitmain)于2013年创立,是一家总部在中国北京的半导体设计公司。公司以设计比特币矿机定制芯片著名。BM1680是BITMAIN面向深度学习领域推出的一款张量处理器,适用于CNN/RNN/DNN等神经网络模型的训练与预测;BM1682,是BITMAIN面向深度学习领域推出的第二代张量处理器;BM1684是比特大陆面向深度学习领域推出的第三代张量处理器,性能较上代提升约6倍;BM1880 TPU可以提供1TOPS的算力@INT8,在Winograd卷积加速运算下,提供高达2TOPS的算力。

云天励飞

AI代表性芯片:DeepEye1000

深圳云天励飞技术有限公司成立于2014年8月,是一家专注于视觉人工智能领域的公司,致力于打造基于视觉芯片、深度学习大数据技术的“视觉智能加速平台”。其中云天励飞自主研发的AI芯片“DeepEye 1000”在2018年8月成功流片,并将在2019年上半年实现量产及商用。它是一款专用深度学习神经网络处理器芯片,采用ASIP设计思路和异构计算多核SOC架构,集成多处理器单元,并行分布式处理与集中控制系统。

依图

AI代表性芯片:QuestCore

依图科技是朱珑博士于2012年创立,依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业,在计算机视觉语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平。2019年5月,依图发布首款芯片-取名questcore,中文名求索。该芯片基于领域专用架构(DSA)理念,专为计算机视觉应用而生。

肇观电子

AI代表性芯片:N171

上海肇观电子科技有限公司于2016年05月30日成立,肇观电子致力于计算机视觉处理器和人工智能应用产品的创新和研发,为机器人、无人机 、无人车、安防监控等专业领域提供端到端的解决方案。2018年8月,肇观电子(NextVPU)正式发布AI视觉处理器芯片N171。N171是一款高度集成的SoC芯片,可作为主芯片独立运行操作系统,还可为计算机视觉定制特殊的视觉成像引擎。

嘉楠

AI代表性芯片:K210

2013年,嘉楠canaan由董事长兼CEO张楠赓创办,并发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备,引领行业进入ASIC时代。2018年9月,嘉楠成为行业内第一个交付基于RISC-V架构和自研神经网络加速器的商用边缘智能芯片的公司。其研发的勘智K210是嘉楠科技的第一代内置了一体化SOC方案人工智能芯片,芯片采用内置FPU的RISC-V双核64位处理器架构,具备视听觉同步,低功耗和可编程能力强三大特点。

酷芯微电子

AI代表性芯片:AR9000

上海酷芯微电子有限公司于2011年7月12日成立,主要基于自主研发的无线通信基带和射频、视频信号处理、嵌入式智能视觉等核心技术,为客户提供芯片、模组和解决方案。2018年9月19日上海酷芯微电子针对无人机、无人新零售、智能安防、家庭服务机器人、工业视觉、IOT应用和通信等市场,推出了新一代 AR9000 系列高性能、低功耗的Edge AI 边缘智能处理SoC。

探境科技

AI代表性芯片:Voitist611

2017年7月,探境科技正式成立,鲁勇博士为公司创始人&CEO。探境科技是一家以终端AI处理芯片为核心产品的公司,提供芯片硬件平台和软件算法的整体方案,鲁勇曾经是硅谷著名半导体公司Marvell高管。2019年7月,探境科技发布全球首款通用型AI语音识别芯片——音旋风611(英文名称:Voitist611),音旋风611实现了97%的超高识别率、毫瓦级别超低功耗。

清微智能

AI代表性芯片:TX101/210/510

北京清微智能科技有限公司成立于2018年7月,是可重构计算芯片领导企业,提供以端侧为基础,并向云侧延伸的芯片产品及解决方案。清微智能的TX101是一款智能传感器产品,具有超强的语音控制功能;TX210是一款智能语音产品系列;TX510是一款智能视觉产品系列,具有超低功耗。公司芯片产品已于2019年上半年量产,预计出货量近千万。

亿智科技

AI代表性芯片:TAi8010

亿智电子科技有限公司是以AI机器视觉算法和SoC芯片设计为核心的系统方案供应商,公司于2016年在珠海注册,志在成为视像安防、汽车电子、智能硬件领域智能化(AI)赋能的行业领导者。亿智一直坚持AI加速、高清显示、音视频编解码、高速数模混合等IP的自主研发,公司发布的TAi8010提供多种AI算力、多类应用市场的产品。

黑芝麻

AI代表性芯片:华山一号

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP的AI芯片开发企业,致力于成为全球嵌入式人工智能平台的领跑者,主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉,核心业务是提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台,为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。2019年8月,黑芝麻发布了车规级自动驾驶芯片A500(也叫做HS 1),在关键性能超越EyeQ4。

燧原科技

AI代表性芯片:DTU邃思

燧原科技专注人工智能领域云端算力平台,致力为人工智能产业发展提供普惠的基础设施解决方案,提供自主知识产权的高算力、高能效比、可编程的通用人工智能训练和推理产品。2019年12月,燧原科技推出了首款云端 AI 训练芯片邃思 DTU,邃思是针对云端人工智能训练场景的高性能通用可编程芯片,支持 CNN、RNN、LSTM、BERT 等网络模型以及 FP32、FP16、BF16、Int8、Int16、Int32 等数据类型。

知存科技

AI代表性芯片:MemCore001

知存科技成立于2017年10月,专注于模拟存算一体人工智能芯片设计。团队研发存算一体芯片6年,于2016年成功流片验证了国际首块模拟存算一体深度学习芯片。知存科技创新地使用Flash存储器完成神经网络的存储和运算,解决AI的存储墙问题,提高运算效率,降低成本。2019年知存科技推出了MemCore系列芯片-MemCore001/ MemCore001P,用于低功耗的实时智能语音应用,支持低功耗多命令词识别、降噪、声纹识别等。

启泰英伦

AI代表性芯片:CI100X/110X

启英泰伦于2015年11月在成都高新区注册成立,是一家专注于人工智能语音芯片及提供配套应用解决方案的国家高新技术企业。启英泰伦早在 2015 年就开始进入语音AI市场,2016年9月推出了全球首款人工智能语音识别芯片CI1006,并于 2017 年 1 月实现量产。2019年9月,启英泰伦发布了二代语音 AI 芯片 CI110X 系列(CI1102/CI1103)。

思必驰

AI代表性芯片:TAIHANG

2007年,思必驰成立于英国剑桥高新区,创始人均来自剑桥大学,2008年回国落户苏州。思必驰围绕四个AI进行整体布局:AIOT、AI芯片、AIBOT、AI生态。2019年1月,思必驰发布了其首款AI芯片TAIHANG系列,主打算法和芯片架构深度融合。

云知声

AI代表性芯片:UniOne

云知声专注于物联网人工智能服务,是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音技术的人工智能企业。公司成立于2012年6月。5月16日,云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代“雨燕”。

出门问问

AI代表性芯片:Mobvoi A1

出门问问成立于2012年,是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司,公司自主研发并建立了完整的“端到端”人机交互相关技术栈。2019年5月24日,出门问问在北京发布了旗下首款AI语音芯片模组问芯Mobvoi A1。

Rokid(若琪)

AI代表性芯片:KAMINO18

Rokid成立于2014年,是一家专注人机交互技术和人工智能软硬件产品开发的科技创新型企业,产品涵盖AR眼镜、智能音箱,以及相应的应用与服务。公司拥有国际领先的技术研发和创新能力,核心技术包括语音识别自然语言处理、图像识别、光学显示等。2109年6月,Rokid在杭州发布了旗下首款AI语音专用芯片KAMINO18。

全国的初创AI企业

Cerebras Systems

AI代表性芯片:CS-1

Cerebras是一家致力于加速深度学习的计算机系统公司。其领先的晶圆级引擎(WSE)是有史以来最大的芯片,也是是Cerebras的深度学习系统Cerebras CS-1的核心。WSE比任何其他芯片大56倍,可提供更多计算,更多内存和更多通信带宽。这使AI研究能够以前所未有的速度和规模进行。

Graphcore

AI代表性芯片:GC2

Graphcore由Simon Knowles和Nigel Toon于2016年创立,是英国的一家半导体公司,致力于开发用于AI和机器学习的加速器。它旨在制造一个大规模并行的智能处理单元(IPU),该单元在处理器内部拥有完整的机器学习模型。他们的新GC2芯片现已上市,可供客户使用。新芯片为AI NN计算提供了前所未有的性能。

Habana Labs

AI代表性芯片:Gaudi、Goya

Habana Labs是以色列的一家AI处理器公司,成立于2016年,从地面处理器平台开发而成,这些平台针对训练深度神经网络和在生产环境中进行推理部署进行了优化。2018年9月,Habana宣布推出全球性能较高的人工智能推理处理器Goya HL-1000处理器。2019年6月,公司推出了一款名为Gaudi的芯片,专门用于训练人工智能模型。

Hailo

AI代表性芯片:Hailo

Hailo是一家英国的技术平台,自1947年成立以来,一直致力于为行业专业人士和DIY爱好者提供更方便、更安全的工作环境。2019年5月,Hailo发布旗下首款AI深度学习处理器-Hailo-8,该处理器专为终端设备的深度学习应用而设计,可用在自动驾驶汽车,智能相机,智能手机,无人机增强现实/虚拟现实(AR / VR)平台。

Blaize

AI代表性芯片:XPlorer X1000

Blaize是美国一家AI计算平台公司,成立于2010年,致力于为汽车,智能视觉和企业计算市场开发产品。Blaize XPlorer X1000集成了Graph Stream Processor(GSP)内核,可实现更高水平的处理和能效,非常适合计算各种用例中的AI推理工作负载。与传统的GPU / CPU解决方案相比,Xplorer X1000在整体系统效率方面进行了巨大的改进(10 – 100倍)。

Kalray

AI代表性芯片:MPPA系列

Kalray成立于2008年,是法国一家无晶圆厂半导体公司,专业从事应用MPPA众核技术。它面向两个主要市场:数据中心的网络和存储基础架构;以及针对关键应用的高性能嵌入式计算。其MPPA系列芯片已经有三代,主要有:MPPA-256 Andey、MPPA2-256 Bostan、MPPA2.2-256 Bostan2、MPPA3 Coolidge。

PEZY Computing

AI代表性芯片:SC2

PEZY Computing成立于2010年,是一家日本的无工厂计算机芯片设计公司,专门设计用于超级计算机的多核处理器。该公司的首款多核处理器PEZY-1于2012年推出,其后继产品PEZY-SC于2014年推出。2017年初,推出了PEZY-SC2芯片。

Eta Compute

AI代表性芯片:ECM3531

Eta Compute成立于2015年,总部位于加利福尼亚州,由机器学习领域的全球领导者,CPU和SoC架构师,模拟和数字设计师组成的团队推动。ECM3531是用于基于ARM Cortex-M3和NXP Coolflux DSP处理器的机器学习算法的ASIC,还有ECM3531SP、ECM3531PG和ECM3531SF。

Greenwaves

AI代表性芯片:GAP8

Greenwaves在2014年末成立,公司专注于创新智能传感器市场,是一家无晶圆半导体公司,设计颠覆性的低分辨率嵌入式方案用于图像,声音,振动的AI计算。Greenwaves的GAP8是初级第一颗超低优先级的人工智能物联网新品。

Gyrfalcon Technology (GTI)

AI代表性芯片:Lightspeeur、GAINBOARD

Gyrfalcon Technology (GTI)是全球领先的高性能,低功耗和低成本人工智能(AI)加速器开发商,由资深硅谷企业家和人工智能科学家于2017年创立。作为三星全球AI加速器芯片供应商,GTI于2018年第一季度开始发售第一代芯片。其Lightspeeur主要用于人工智能边缘应用,GAINBOARD主要用于人工智能数据中心应用。

Preferred networks(PFN)

AI代表性芯片:MN-Core

Preferred networks是一家成立于2014年的日本公司,专注于人工智能深度学习。2019年11月,PFN在美国科罗拉多州丹佛市举行的2019全球超级计算大会上展示了定制AI训练芯片MN-Core,可以在500W的功耗基础上实现524TFLOPS算力,计算功率效率达到了1.05 TFLOPS / W。

InnoGrit

AI代表性芯片:Shasta/Rainier/Tacoma

InnoGrit是一家无晶圆厂IC设计公司,于2016年10月成立。该公司致力于发展存储技术,以通过创新的集成电路和系统解决方案来解决人工智能和其他大数据应用中的数据存储和数据传输问题。Shasta是行业领先的NVMe控制器,适用于高达2TB容量的M.2和BGA SSD尺寸。;Rainier采用16 / 12nm FinFET CMOS工艺实现,也是NVMe控制器;Tacoma是业界首款16 / 12nm FinFET高端数据中心和企业级SSD控制器,

Kneron

AI代表性芯片:KL520

Kneron于2015年在圣地亚哥成立,是边缘AI解决方案的领先提供商。它致力于设计和开发用于AIoT,智能家居,智能监控,安全性,移动设备,机器人技术和工业控制的集成软件和硬件边缘AI解决方案。其KL520 AI SoC体现了Kneron的整个系统解决方案,因为它集成了Kneron的神经网络算法,可最大程度地提高在智能家居、移动、物联网以及安全领域的能效和性能。

全国初创企业还包括在FPGA/eFPGA领域的Achronix、flex logix以及EFINIX,在存储领域的Mythic、Syntiant、Areanna和ANAFLASH,在光学计算领域的lightelligence、lightmatter、Optalysys以及LUMINOUS,在神经形态领域的Brainchip、aiCTX、rain neuromorphic、GrAIn Matter Labs以及ABR,还有大量的初创企业wave computing、sambaNova、Cornami、Untether AI、grop、Tachyum、Esperanto、AISTORM、NeuroBlade、NOVUMIND、Tenstorrent、AIMOTIVE等等。

传统IP厂商

近些年,AI芯片对于整个芯片产业也起到了一个巨大的推动作用,相关的EDA工具,IP,设计服务,Foundry等等部门都有针对AI芯片的需求改进和发展,例如传统的IP厂商开始大力支持AI芯片的发展。这其中包括Arm、心思科技、Imagination、CEVA、Cadence、芯原以及videantis等等。

Arm的DynamIQ便是其对AI时代的回应,ARM还提供了一个开放源代码的Compute Library,其中包含针对Arm Cortex-A系列CPU处理器和Arm Mali系列GPU实施的软件功能的全面集合,还有专为边缘推理而设计的ML推力器。

Synopsys是为SoC设计提供经过硅验证的高质量IP解决方案的领先提供商。其推出的DesignWare EV6x嵌入式视觉处理器已针对需要高清分辨率的嵌入式视觉应用进行了优化,集成的CNN引擎与视觉CPU并行运行,可实现高精度的对象检测,图像分类语义分割,而其功耗仅为竞争视觉解决方案的一小部分。

Imagination也宣布推出首批PowerVR Series2NX神经网络加速器内核:AX2185和AX2145。Imagination认为这两个新IP块可在给定的功耗曲线和芯片尺寸内提供出色的推理性能。

2018年除,CEVA宣布了一种名为NeuPro的新型专用神经网络加速器IP,它可以以更专业的方式加速和减轻来自CPU和GPU的工作负载,从而更快、更有效地进行神经网络推理。

Cadence也有用于成像,计算机视觉神经网络的Tensilica Vision DSP,Tensilica Vision DSP系列减轻了主机CPU的负担,从而降低了运行密集型成像和视觉应用程序的能耗,成像和视觉算法可以在专门针对所需成像和视觉功能进行优化的DSP上运行。

早2017年5月,芯原推出一款电脑视觉和人工智慧应用的高度可扩展和可程式设计的处理器VIP8000。它每秒可提供超过3 Tera MAC,功耗效率高于1.5 GMAC /秒/兆瓦,是业界面积最小的采用16FF制程技术的处理器。

videantis处理器最初开发于1997年,经过6代完善,是您可以在市场上许可的最节能,性能最高的视觉处理体系结构。videantis v-MP6000UDX架构非常高效地运行各种视觉处理任务,从而提供了灵活的视觉计算平台,该平台可以运行将CNN与计算机视觉,视频压缩和图像处理相结合的完整嵌入式视觉应用程序。

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产业AI芯片
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相关数据
AWS机构

亚马逊网络服务系统(英语:Amazon Web Services,缩写为AWS),由亚马逊公司所创建的云计算平台,提供许多远程Web服务。Amazon EC2与Amazon S3都架构在这个平台上。在2002年7月首次公开运作,提供其他网站及客户端(client-side)的服务。截至2007年7月,亚马逊公司宣称已经有330,000名开发者,曾经登录过这项服务。

相关技术
亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

https://www.amazon.com/
相关技术
依图科技机构

依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业,在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平,是国内唯一具有提供超大规模、复杂环境下亿级规模城市的智能化运营管理技术能力的AI公司。

https://www.yitutech.com/
英特尔机构

英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。

https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/homepage.html
相关技术
高通机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

https://www.huawei.com/cn/
黑芝麻智能科技机构

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP芯片开发的企业。公司主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉,核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台,为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。在算力、功耗、算法和车规级要求等核心能力方面已经跻身行业领跑者的行列。

http://bst.ai/
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
出门问问机构

出门问问成立于2012年,是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司,为全球40多个国家和地区的消费者、企业提供人工智能产品和服务。出门问问的使命是定义下一代人机交互,让人和机器的交互更自然。公司自主研发并建立了完整的“端到端”人机交互相关技术栈,包括声音信号处理、热词唤醒、语音识别、自然语言理解、对话管理、垂直搜索、智能推荐、语音合成、知识图谱等,并始终保持国际前沿技术水平。ToC场景推出了以智能手表TicWatch系列和无线耳机TicPods系列为主的可穿戴设备组合,ToB层面已为物联网、金融、电信、健康养老、餐饮、车载等企业级场景提供服务。

https://www.chumenwenwen.com/
寒武纪机构

寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。 团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。 寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

http://www.cambricon.com
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
相关技术
地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

http://www.horizon.ai
思必驰机构

思必驰成立于2007年英国剑桥,2008年回国落户江苏苏州,目前员工近800人,在北京、深圳、上海成立了分公司。思必驰是国内领先的对话式AI平台型公司,提供端到端的口语交互系统,拥有全链路的智能语音语言技术,是国内极少数拥有原始创新能力和基础创新团队支撑的AI公司,目前各项知识产权800余项,其中专利514项,保证了思必驰在语音技术在前沿领域的前瞻性发展。思必驰自主研发了新一代的人机交互平台(DUI),和人工智能芯片(TH1520)。

http://www.aispeech.com/
云知声机构

云知声专注于物联网人工智能服务,是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别、语义理解等技术的高新技术企业,总部位于北京,在上海、深圳、厦门、合肥设有子公司。公司员工500余人,核心研发团队近百人,其中 45% 拥有博士学历,工程师占比78%,拥有雄厚的科研和产业化实战能力。 云知声深入探索感知智能、认知智能、通用智能三大方向,在语音、语言、知识计算、大数据分析、人工智能芯片等领域建立了领先的核心技术体系,以此构建了完整的人工智能技术图谱。并率先在国内布局大规模异构并行超算平台 Atlas 和深度学习计算框架 UniFlow ,以领跑行业发展的技术实力,助力 AI 基础设施建设,服务国家 AI 战略。 基于“云、端、芯”技术产品体系,提供跨平台、跨场景,融合云端智能和本地智能一体化的 AI 系统解决方案,已在 AI 生活(家居、车载等)和 AI 服务(医疗、教育、政务、金融等)两大核心场景广泛落地。 目前合作伙伴数量已超过 2万家,覆盖用户已超过 2亿,日调用量超 4亿次,其中语音云平台覆盖的城市超过 647个,覆盖设备超过 1 亿台。 云知声自 2012 年成立以来,发展迅猛,备受人工智能行业及资本市场关注,累积融资数亿美元,并多次创下AI语音领域单轮融资记录。云知声连续两年入选福布斯中国最快科技成长公司 50 强企业,是中国人工智能行业成长最快的创业公司之一 。

https://www.unisound.com/
区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

增强现实技术

增强现实,是指透过摄影机影像的位置及角度精算并加上图像分析技术,让屏幕上的虚拟世界能够与现实世界场景进行结合与互动的技术。这种技术于1990年提出。随着随身电子产品运算能力的提升,增强现实的用途也越来越广。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

比特币技术

比特币是一种用去中心化、全球通用、不需第三方机构或个人,基于区块链作为支付技术的电子加密货币。比特币由中本聪于2009年1月3日,基于无国界的对等网络,用共识主动性开源软件发明创立。比特币也是目前知名度与市场总值最高的加密货币。 任何人皆可参与比特币活动,可以通过称为挖矿的电脑运算来发行。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

SSD技术

一种计算机视觉模型。论文发表于 2015 年(Wei Liu et al.)

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

虚拟现实技术

虚拟现实,简称虚拟技术,也称虚拟环境,是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界,提供用户关于视觉等感官的模拟,让用户感觉仿佛身历其境,可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时,电脑可以立即进行复杂的运算,将精确的三维世界视频传回产生临场感。

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

张量处理器技术

张量处理器(英语:tensor processing unit,缩写:TPU)是Google为机器学习定制的专用芯片(ASIC),专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计。 与图形处理器(GPU)相比,TPU采用低精度(8位)计算,以降低每步操作使用的晶体管数量。降低精度对于深度学习的准确度影响很小,但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时,TPU使用了脉动阵列的设计,用来优化矩阵乘法与卷积运算,减少I/O操作。此外,TPU还采用了更大的片上内存,以此减少对DRAM的访问,从而更大程度地提升性能。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

语义分割技术

语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

图像分类技术

图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

https://www.alibabagroup.com/
相关技术
百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
Graphcore机构

Graphcore 成立于 2016 年,该公司正在开发一种新型处理器——IPU(intelligent processing unit /智能处理器),可以用来帮助加速机器智能产品和服务的开发。除此之外,该公司还开发了一套可以帮助用户无缝使用 TensorFlow 和 MXNet 等机器学习框架的接口,并为此提供了一个包含工具、驱动和应用库的开源软件框架 Poplar。 其总部位于英国布里斯托,两位联合创始人 CEO Nigel Toon、CTO Simons Knowles 此前还共同创立过市值 4.35 亿美金的 3G 蜂窝芯片公司 Icera,后卖给英伟达。所以在 Graphcore 的创立过程中,Toon 尤其强调其独立性,为避免多轮融资股份被过度稀释,还特意找来了知名投行高盛作为顾问。 与一般的新锐公司不同,Graphcore 自创立之初就底气十足。他们自称,在人工智能学习的反应速度以及低能耗方面,其开发的产品要比目前市场上所有的图像处理解决方案好 10 到 100 倍。CEO NigelToon 曾在采访中提到,希望 Graphcore 能够上市,做到英国最领先的芯片制造商。

相关技术
三星机构

三星集团是韩国最大的跨国企业集团,同时也是上市企业全球500强,三星集团包括众多的国际下属企业,旗下子公司有:三星电子、三星物产、三星航空、三星人寿保险、雷诺三星汽车等,业务涉及电子、金融、机械、化学等众多领域。 三星集团成立于1938年,由李秉喆创办。三星集团是家族企业,李氏家族世袭,旗下各个三星产业均为家族产业,并由家族中的其他成员管理,集团领导人已传至 李氏第三代,李健熙为现任集团会长,其子李在镕任三星电子副会长。

赛灵思机构

赛灵思作为FPGA、可编程SoC的发明者,一直坐稳全球最大的FPGA芯片供应商头把交椅。赛灵思的产品线覆盖45/28/20/16nm四个系列的FPGA以及Zynq SoC,旗下拥有着超过4400项技术专利、60多项行业第一的技术产品,服务着全球超过60000的客户。赛灵思耗时4年,超过1500名工程师的研发参与,超过10亿美元的研发投资,推出高度集成的多核异构自适应计算加速平台——ACAP!10月赛灵思发布了统一软件平台Vitis,成功“打破软硬件壁垒”。

https://china.xilinx.com/
相关技术
通用人工智能技术

通用人工智能(AGI)是具有一般人类智慧,可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标,也是科幻小说和未来研究中的共同话题。一些研究人员将通用人工智能称为强AI(strong AI)或者完全AI(full AI),或称机器具有执行通用智能行为(general intelligent action)的能力。与弱AI(weak AI)相比,强AI可以尝试执行全方位的人类认知能力。

肇观电子机构

“肇观”即“开启视觉”的含义。肇观电子致力于计算机视觉处理器芯片和人工智能应用产品的创新和研发,为机器人、无人机、无人车、安防监控等专业领域提供专业解决方案,同时自主研发了世界首款辅助视障人士感知世界和出行的天使眼智能眼镜,用户覆盖世界各地。截至目前,肇观电子与众多世界五百强建立深度合作,公司业务覆盖中国、美国、英国、德国、日本等全球各大国家及地区。

http://www.nextvpu.com/
5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

机器视觉技术

机器视觉(Machine Vision,MV)是一种为自动化检测、过程控制和机器人导航等应用提供基于图像的自动检测和分析的技术和方法,通常用于工业领域。

现场可编程门阵列技术

FPGA(Field Programmable Gate Array)是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

端AI芯片技术

AI芯片部署的位置有两种:云端、终端。所以根据部署的位置不同,AI芯片可以分为:云AI芯片、端AI芯片。终端,即手机、安防摄像头、汽车、智能家居设备、各种IoT设备等执行边缘计算的智能设备。终端的数量庞大,而且需求差异较大。

类脑芯片技术

类脑芯片是一种结构独特,可以仿照人类大脑的信息处理方式进行感知、思考、产生行为。人脑中的突触是神经元之间的连接,具有可塑性,能够随所传递的神经元信号强弱和极性调整传递效率,并在信号消失后保持传递效率。而模仿此类运作模式的类脑芯片便可实现数据并行传送,分布式处理,并能够以低功耗实时处理海量数据。

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