出品：科普中国
制作：寒木钓萌
监制：中国科学院计算机网络信息中心
近日，美国商务部禁止美国企业向中兴出售各类芯片，一时间，失去核心芯片供应的中兴就像被人扼住了咽喉，而中兴的应对之策就是紧急停牌。
消息一出，很多人这才第一次意识到，芯片对一个国家来说是如此的重要，一直以来，我们担心的是：
如果不能进口石油了怎么办？
石油大幅涨价了怎么办？
…………
但其实，中国的芯片进口额已连续两年超过石油。2017年芯片进口额高达2601.4亿美元，为中国第一大进口商品。
石油大幅涨价，大不了我们还可以鼓励国人多用地铁公交出行;中东不出口我们石油了，大不了从俄罗斯多买一点就是，总之，西方不亮东方亮。
但芯片却不是这样。没有芯片，则自身包含芯片的产品就无法出口。
一直以来，很多人心目中的芯片就是电脑和手机的CPU，但其实，芯片多种多样。
去掉盖子后的芯片内胆。
芯片无处不在
你家里上网用的路由器需要芯片，冰箱、洗衣机、空调、电视等也需要芯片。
你走在大街上，看到的红绿灯系统需要芯片。
卫星上天需要防辐射芯片，钻头入地需要抗高温芯片。
一句话，芯片无处不在。
可遗憾的是，这个领域是我们的短板，中国芯片自给率很低，远低于石油。
今天的问题是，在芯片领域，我们还有希望吗？未来有哪些有可能产生突围的地方？曾经又有过哪些布局？
为说明这个问题，咱们先来认识一个新东西，NPU。
NPU是什么？
CPU我们很熟悉，它什么都能干，所以被称为“通用处理器”。而如果我们想要有更好的游戏性能，则需要更好的GPU，也就是说，GPU能干的事儿没有CPU多，但在某个特定领域比如游戏，则GPU擅长得多。
这几年，人工智能（简称AI）如火如荼，相比过去更多地出现在科幻电影和小说中，现在的人工智能，她已经走入大众。
未来已来。
2016年3月，阿尔法狗（AlphaGo）轻松战胜世界围棋冠军，职业九段棋手李世石。
2017年5月，阿尔法狗战胜中国棋手柯洁，这让柯洁当场落泪哽咽:它太完美我看不到希望。
到此，人类最后的智力骄傲面临崩塌。而在与柯洁比赛之后，阿尔法狗团队宣布阿尔法狗将不再参加围棋比赛，再比下去已经没有意义。
这就是人工智能，现在，它正广泛地服务于人类。
看到一篇纯英文的文章，你可以用手机将其拍照，翻译成你熟悉的语言。而电脑上网时，拍照这步都省了，直接给你翻译出来。前些日子，某IT巨头宣布，在人工智能的帮助下，他们的翻译可媲美真人水平。
具体到我们身边的应用，诸如手机上的语音助手、指纹识别、面部识别、虹膜识别等等，都是人工智能的应用场景。
军用的，民用的无人机大量出现，而无人驾驶车辆更是未来的潮流，这些，全都离不开人工智能。
现在我们终于可以说，21世纪是人工智能的世纪。
但人工智能不是空中楼阁，她必须附着在某个东西上，这就是芯片。传统的CPU、GPU也能进行AI计算，但效率很低。
这并不难理解，CPU什么都能干，就好像一个人，他能搞科研，还会画画，唱歌好，跳舞棒，会写作，能演讲，还懂管理，这就是CPU——全面发展可能意味着全面平庸。
人工智能这么重要，应用面又如此之广，显然，我们迫切地需要一种芯片，它特别擅长智能算法、深度学习，这就是NPU，一种嵌入式神经网络处理器。
中科院计算所
如果中国的科学家现在才意识到NPU的重要性，则一切晚矣。
幸运的是，中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一，他们进行了长达近10年的攻关，终于有了成果。
有了成果，但若不及时推向市场，最终的结果必然是失败。所以2016年，脱胎于中科院计算所的“寒武纪”公司成立，这是一个初创的团队，很弱小，他们必须马不停蹄快速前进。
2016年是一个特殊的年份，在这一年，人工智能第一次战胜人类的围棋冠军。这导致很多人质疑质疑“寒武纪”是借着人机围棋大战来炒作自己。
事实是这样吗？来看一些数据。
寒武纪公司成立当年获得千万级天使投资，公司估值过亿美元。
第二年也就是2017年，寒武纪获得1亿美元融资，投资方为国投创业、阿里巴巴、联想等，估值10亿美元。
同年，寒武纪的芯片卖了1亿元。
2018年，寒武纪再次获得投资，估值20亿美元。
…………
寒武纪的芯片
2017年9月，华为发布了全球首款人工智能手机芯片麒麟970，之所以被称为“人工智能芯片”，这是因为寒武纪在他们的芯片上添加了自己的智能芯片“寒武纪1A”。
前文说公司刚成立第二年，寒武纪就卖了1亿元芯片，而买方就是华为。
在处理人工智能应用时，“寒武纪1A”的性能是4核CPU的25倍以上，而耗用的电量却只有五十分之一。
搭载“寒武纪1A”的麒麟970芯片每分钟可识别2005张照片，而苹果的A11处理器只能处理889张照片，三星S8每分钟只能识别95张。
照片识别速度对比：左为华为手机，中间iPhone 8，右边三星S8
在CES2018期间，外媒对比评测了麒麟970和苹果A11在AI性能上的跑分成绩，结果令评测人员吃惊，麒麟970大幅领先。
为什么NPU很重要？
人工智能需要的计算量通常都很大，有的计算量是手机上的CPU无法独立完成的，而能完成的那些，要么耗时很长，要么耗电很大，得不偿失。无疑，这会限制人工智能在手机以及其他终端上的的各种应用。
机器蝴蝶
无人机在自主飞行时需要处理大量数据，假如有的数据（比如照片）它处理不了，就只能通过网络上传到更强大的服务器端来完成，这带来的问题是，有没有网络供你上传是一回事，即使上传后，服务器处理了，再发给无人机，这也会带来大量耗时。
但如果无人机添加了人工智能处理器，那么，无人机就具备了更大量的本地处理能力。
问题来了，既然NPU这么重要，那么国外的那些芯片巨头为什么没有做？可能吗？
不可能。
有分析认为，之所以在NPU上中国稍微领先，这是因为国外芯片巨头多年前点歪了科技树。
他们的CPU、GPU很强大，从而产生了路径依赖，因此，对于人工智能的深度学习计算，他们早年不是很重视，并没有为之专门设计一种芯片，而是在原有的CPU基础上进行技术微调来实现。
再一个就是，中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一，近10年的攻关，这才让我们占得一点点先机。
绝不盲目乐观
放眼整个芯片领域，中国还很弱小，几乎不掌握话语权，研发之路任重而道远。
人工智能是通向未来的钥匙，目前来看，承载人工智能最好的芯片是“神经网络处理器”，但这并不是说，只要有了NPU芯片就行了，正如没有CPU，GPU也没法用一样。同理，没有CPU，NPU也没法使用。
另外，我们必须看到，在人工智能芯片上，中国的这种领先只是暂时的，国外的芯片巨头，他们的技术实力强悍，资金雄厚，品牌效应大，赶上来是早晚的事。
所以，寒武纪必须跑得快一些，再快一些！
退一步说，即使中国产的NPU一直领先，但国外手机厂商出于各种自身的原因而一直不使用，这也很麻烦。
幸运的是，我们已经有了很多国产手机厂商，只要芯片性能够好，相信他们会用。
再一个就是，人工智能芯片的应用场景绝不局限于手机，在无人机、无人驾驶、智能家居、机器人等领域都会开花结果。
华罗庚筹建起来的研究所
文章的最后，咱们再来介绍一下在NPU上做出杰出贡献的中科院计算所（全称中国科学院计算技术研究所），创建于1956年，由华罗庚着手筹建。
这是一个有着优良传统的研究机构，电子计算机专家夏培肃，她是中国计算机事业的奠基人之一，被誉为“中国计算机之母”，公开的报道显示，夏培肃院士在培养博士生时，甚至可以用8个月时间去修改学生的论文，前后26稿，而论文在国际上发表后，夏培肃却拒绝在作者的旁边也署上自己的名字。
慈祥的夏培肃院士。
“科普中国”是中国科协携同社会各方利用信息化手段开展科学传播的科学权威品牌。 本文由科普中国融合创作出品，转载请注明出处。
科普中国APP
科普中国微信
科普中国微博
京公网安备11010202008423号
