人工智能芯片目前都有哪些公司來做呢

　　據永生聯眾科技所知的，目前人工智能芯片的公司有蘋果、高通、谷歌、亞馬遜、微軟、英偉達以及中國人工智能芯片公司寒武紀科技公司。

　　蘋果公司

　　蘋果公司最早在 2011年推出語音助手 Siri時，就開始了人工智能的嘗試，但在那以后它在人工智能領域一直鮮有大動作，但是最近，根據彭博社的報道，這家電子消費品巨頭也要像 Google和高通一樣開發專業的人工智能芯片了。

　　蘋果正在研發一款專門處理人工智能相關任務的芯片，他們內部將其稱為「蘋果神經引擎」(Apple Neural Engine)。據彭博社的消息，這塊芯片將能夠改進蘋果設備在處理需要人工智能的任務時的表現，比如面部識別和語音識別等。

　　同時，有了這塊芯片，蘋果就可以全力布局以設備為中心的人工智能。蘋果在人工智能領域的反應一直比較遲鈍，這使得亞馬遜的智能助手 Alexa捷足先登，占據了智能家居的市場，但像人工智能芯片這樣的產品極有可能會讓蘋果再一次重演后來居上的戲碼。

　　高通

　　Qualcomm Technologies, Inc.工程技術執行副總裁，Matt Grob在一次采訪中說到：

　　在Qualcomm，創新是的企業文化。我們為研發出大規模改變世界的基礎技術而深感自豪。在人工智能方面也不例外。我們于十年前就開始了基礎研究，目前我們的現有產品支持了許多人工智能用例：從計算機視覺和自然語言處理，到各種終端，如智能手機和汽車上的惡意軟件偵測。同時，我們正在研究更廣泛的課題，例如面向無線連接、電源管理和攝影的人工智能。

　　自2007年，Qualcomm開始探索面向計算機視覺和運動控制應用的機器學習脈沖神經方法，隨后還將其研究范圍從仿生方法拓展到了人工神經網絡——主要是深度學習領域(這是機器學習的一個子范疇)，并展現出一流的成果。一個令人矚目的例子就是，2012年AlexNet利用深度學習技術(而非傳統手作計算機視覺)贏得ImageNet比賽。

　　Qualcomm驍龍移動平臺是最高性能移動終端的首選系統級芯片(SoC)。人工智能工作負載在這方面提出了另一個挑戰。通過在適宜的計算引擎上運行各種機器學習任務(如CPU、GPU和DSP等)，我們能提供最高效的解決方案。這已經集成在了我們的SoC中。Qualcomm Hexagon DSP就是一個典型范例。

　　谷歌

　　谷歌公司在2017年度創新大會上(Google I/O 2017)展示了第二代人工智能專用處理器(TPU)，其強大性能引起軍方和軍工企業高度關注。

　　第二代TPU主要以云端方式提供服務，即客戶通過購買權限的方式接入谷歌云環境，使用TPU資源進行在線運算和處理。

　　美國防部對TPU在人工智能和機器學習領域的突出性能表現出極大興趣，已與谷歌探討未來使用TPU部署“軍事云2.0”，以增強美軍無人系統的協同作戰能力。美空軍研究實驗室就TPU在軍用無人機智能化組網、協同行動等方面的應用與谷歌進行了研討。 亞馬遜

　　亞馬遜一直在開發一項先進的語音識別功能，該功能可讓其Echo智能音箱內置的Alexa語音助手能夠根據聲音識別用戶的身份。

　　亞馬遜的新功能會匹配發出指令的人和語音樣本(或者說“聲波紋”)，以確認他的身份。主要賬號所有者可要求提供特定的聲波紋才能訪問特定的指令。例如，通過設置，用戶能夠使得諸如信用卡支付和通過Echo打開咖啡機的操作要提供家長的語音。

　　亞馬遜至少是從2015年夏季開始開發該項內部名稱為Voice ID的功能。直到去年夏末，該功能仍然在Alexa的發展路線圖上，但目前還不清楚它將于什么時候推出，是否真的推出。據其中一位消息人士透露，它的底層技術已經完成開發，現在就只剩下將該功能整合到Echo產品的問題了。多個因素可能會推遲或者阻礙該功能的推出，其中包括隱私擔憂。

　　亞馬遜已經允許Echo用戶設置不同的個人檔案，以及在它們之間切換，但用戶必須要先說“切換賬號”或者使用Alexa應用才能切換。Alexa應用也有設置要求用戶大聲說出四位數的驗證碼來確認信用卡支付。

　　微軟

　　8月23日，微軟在 HotChips大會上正式揭曉了 Brainwave系統，該產品是微軟加入人工智能硬件競賽的首發產品。微軟表示這款高速度、低延遲的 AI專用芯片系統可以為機器學習開發者們提供超越 GPU的性能。

　　微軟的研究人員現場展示了 Brainwave的威力：在使用英特爾最新的 Stratix 10 FPGA(現場可編程門陣列)芯片的情況下，Brainwave運行 Gated Recurrent Unit(LSTM的變種)的浮點運算速度可高達 39.5 TFLOPS，并且不需要任何批量處理，即芯片可以即時處理每一項提交上去的請求，為機器學習系統提供實時的見解。

　　微軟的展示的 Stratix 10是一款全新芯片，還有與英特爾合作優化的空間。據Burger計算，使用 Stratix 10的 Brainwave的運算速度最高應該可以實現 90 TFLOPS。

　　目前，Brainwave只支持在微軟 CNTK框架和谷歌 TensorFlow框架下的模型。其團隊正開發兼容 Caffe等其他框架的 Brainwave版本。微軟表示，未來，第三方客戶將可以在 Brainwave上運行任何模型，不過并未給出 Brainwave全面上市的時間表。

　　中國人工智能芯片公司寒武紀

　　寒武紀科技有“全球AI芯片界首個獨角獸”之稱，寒武紀科技便源自中科院計算所——中國第一個專門從事計算機科學技術綜合性研究的國立學術機構，被譽為“中國計算機事業的搖籃”，曾自主研發了中國首臺數字電子計算機、首個通用CPU，為中國計算機產業界和學術界培養了大量高技術人才，創辦了聯想、曙光等一批高技術企業，中科院計算所也是寒武紀科技的重要股東和產學研長期合作伙伴。

　　有強大科研支撐的寒武紀，成績灰常耀眼。它是全球第一個成功流片并擁有成熟產品的AI芯片公司，擁有終端AI處理器IP和云端高性能AI芯片兩條產品線。

　　2016年發布的寒武紀1A處理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度學習專用處理器，面向智能手機、安防監控、無人機、可穿戴設備、智能駕駛等各類終端設備，在運行主流智能算法時性能功耗比全面超越傳統處理器，入選了第三屆世界互聯網大會(烏鎮)評選的十五項“世界互聯網領先科技成果”，國內外主流媒體紛紛報道。

　　英偉達

　　隨著全球IT業由移動互聯網時代轉向智能物聯網時代，人工智能熱潮方興未艾。據研究機構IDC預計，各行各業對認知系統和人工智能的廣泛采用，將使全球在這兩方面的投入從2016年的近80億美元提升至2020年的470多億美元。

　　對更高運算處理能力的需求持續上升，為半導體產業注入新的增長動力。為了搶占人工智能市場的龐大商機，英偉達及其芯片業的同行，乃至一些IT巨頭，都在加快投資和研發腳步。

　　去年8月，芯片巨頭英特爾收購了專注于人工智能解決方案的初創企業Nervana系統公司，并計劃集成Nervana技術芯片的首個人工智能專用硬件，能夠使深度學習系統運行速度提升100倍。今年3月，英特爾還宣布成立專門的人工智能產品事業組，將橫跨英特爾所有部門展開合作，旨在降低人工智能成本并開發各種標準。