-零度易水寒-
我國已經在動了呀。
不過目前還有差距。有人說，50年才能反超美國，
務實求真的講，不需要50年啊，彎道超車，也許我們跑的更快！
1、有一少部分芯片已經追趕上美國了。
2、很多芯片技術水平，馬上平起平坐了。
3、個別核心芯片技術，還要一段時間，時間不一吧。
目前中國企業發佈芯片情況：
華為芯片：
北京時間2018年8月31日晚，中國華為發佈了中國最新一代芯片——麒麟980。
10月10日有發佈了兩款：華為昇騰910和昇騰310，預計在明年第二季度正式推出
阿里：AI Matrix預計明年4月份發佈。
百度：2018年7月4日，發佈雲端全功能AI芯片“崑崙”
小米：2017年2月28日，發佈松果公SoC芯片“澎湃S1
騰訊和360：目前沒有研發芯片。
格力董明珠，也在拆資30億研發芯片，目前沒有公佈進展情況。
科學技術是參雜不了一點假的，務實求真，既要肯定他人的優點，也要樹立自己的自信心。
誇大癔想自己已經“天下無敵”了，或者面對他國的高新高端技術，而退縮失去信心，都是不可取的。
中國AI,人工智能，5G等創新技術，陸續在實現井噴，看好，中國技術！
創略
研究人員依據人工智能（AI）應用層次（範圍）的高低（大小），把人工智能劃分為了專用人工智能、通用人工智能和超級人工智能三個層次。換言之，人們最初在各行業中所應用的只能是專用人工智能，之後才有可能開發出比專用人工智能更加“聰明能幹”的通用人工智能，再之後就有可能創造出比通用人工智能更高級的超級人工智能（可稱得上是比人類更高等的智慧物種）。當然，目前人們所謂的人工智能，主要是專用人工智能。
人工智能產業鏈從基礎層到應用層依次有基礎支撐、關鍵技術和應用場景。基礎支撐是為人工智能提供數據或者計算能力支撐，包括了傳感器、芯片、行業數據、數據服務、生物識別和雲計算等。關鍵技術指的是人們對人工智能的關鍵技術及其相關應用展開研究，具體如機器學習（深度學習）、計算機視覺處理、自然語言處理等。而應用場景其實就很多了，如工業機器人、服務機器人、智能醫療、智能金融、個人助手、智能安防、智能家居、可穿戴設備、智能駕駛等。
前面第一段文字其實是說：人工智能被某些行業人士稱作有可能在全球引發第四次科技革命的技術，不是沒有道理的。甚至有些媒體稱，“中、美兩國在人工智能領域處於同一起跑線，中國有望在該領域彎道超車美國”。第二段文字則表明：人們要推動人工智能在各行業中應用開來和不斷進步，必須得為人工智能開發出相應的芯片才行。當然，在行業中（主要）專注研發芯片的企業簡稱芯片企業。
2018年1月，有媒體報道，大意是這樣的：當前全球正迎來一場人工智能技術大浪潮，國外如英偉達、英特爾、谷歌、微軟、Facebook、IBM、蘋果，甚至特斯拉等科技巨頭競相進軍人工智能芯片行業，可是在國內，主要是寒武紀科技、地平線機器人、比特大陸和深鑑科技等初創企業在研發人工智能芯片。媒體就此或疑惑，或感慨吧：“這一次的AI大潮來臨，我們同樣希望它能夠成為中國芯片發展的加速器，讓中國芯片從跟隨到並跑，甚至未來有機會領跑。而眼下AI來臨，我們看到的是國際芯片廠商在行動，國內創業公司在進行AI芯片創業，卻看不到國內的芯片企業在行動！”值得補充的是，有機構預計，到2020年，全球人工智能芯片市場的規模大約是100億美元。於是，全球正在開打人工智能芯片大戰，國內芯片企業依然為何按兵不動？
第一，據某行業人士所述：即便到2018年初，由於中國芯片企業並不具備研發和生產高端芯片的能力（技術積累和工業基礎等），實際上大多數人工智能芯片基本上是由美國企業研發的，進而提供給國內企業使用。亦即是說，中國芯片企業在人工智能芯片行業，還需要等相當長的一段時間，才有可能趕超美國同行。
第二，承接前述第一點，媒體引述中國電子信息產業發展研究院集成電路產業研究所副所長林雨的話稱：“中國目前的PC和服務器CPU芯片企業，基本上是基於X86、MIPS以及ARM、Power等架構，這樣的架構向通用AI芯片推進，通常是通過CPU+GPU或者+FPGA的異構發展模式，基於X86架構、ARM架構和MIPS架構的CPU主要依靠國外廠商授權，GPU的市場主導在英偉達手中，FPGA被Xilinx和Altera壟斷，GPU、FPGA無法完全自主發展，這或許是造成中國芯片企業未動的重要原因。”
第三，龍芯中科總裁胡偉武向媒體釋放了這樣的觀點：雖然國外科技巨頭爭相進軍人工智能芯片行業，但國人們其實也不必為此乾著急，著急也沒用。究其原因至少有這麼兩個：一個，人工智能並不是什麼新產業，只是IT產業的一個新屬性罷了，將來市場上不會存在單獨的人工智能芯片或者人工智能機器。比如，深度學習處理器DPU都充當的是CPU的一個協處理器。國內芯片企業如龍芯等主要還該是先想方設法研發出更好的CPU。二個，就拿龍芯來說，龍芯今後當然會去開發人工智能芯片，至於龍芯什麼時候著手開發人工智能芯片，到時會視市場的需求變化而下定論。
龍芯胡偉武在接受《中國電子報》記者採訪時說：“英特爾現在做（人工智能芯片）是對的，因為它的通用芯片從2010年到2012年就觸到了天花板，龍芯的通用芯片到2020年才會逼近天花板。就像人才的成長，英特爾已經大學畢業了，該讀研究生了。龍芯高中剛畢業，所以不著急讀研究生，先把大學讀好……如果拿跑步來做比喻，原來我們是連他們的背影都看不到，現在能夠清楚地看到了他們的身影，他在前面跑，我們在後面追。到2020年，我們基本上可以看見他們的後腦勺和頭髮了。這個差距不是說技術上的差距而是說體系上的差距、產業生態上的差距，當然技術上我們也有差距。”第四，中科院計算所所長孫凝暉在接受媒體採訪時，向國人們傳遞了這樣的信息：全球掀起了一場人工智能芯片技術進步的浪潮，國內芯片企業其實也有所行動，並且還是分作三條路線齊頭並進（有進可攻退可守的意味）。以龍芯為代表的芯片企業走的是一條“人有我有”的路線，未來龍芯有可能是採取將GPU、FPGA、NPU等與CPU集成的方式以推進人工智能在行業中進步。以寒武紀科技為代表的初創芯片企業走的是另一條路線。國內芯片企業與英特爾、IBM、AMD等合作研發芯片是為走的第三條路線。
綜上可知：全球正在開打人工智能芯片大戰，國內芯片企業還是有所行動的。雖然中國芯片企業尚不能研發出可與英特爾、英偉達等相媲美的高端芯片，但國內芯片業者對此還是頗有幾分成竹在胸的？！不過，在我看來，華為旗下的海思半導體與寒武紀科技展開合作，不失為一個好的案例……
我為科技狂
早就動了。
麒麟970就是加了國產ai芯片。搭載中科院的寒武紀科技芯片。
比特大陸最近強勢進軍ai，已經有流片在臺積電製作了。比特大陸是臺積電的大客戶。
現在的ai芯片主要是gpu公司，nvidia的特斯拉卡，可以大規模的商用。但是作為多次幹翻顯卡礦機的比特大陸，再過一兩代可能就幹翻這些顯卡起家的公司。
在深度學習這塊國產芯片是強項。
鷹的家園
聽實話可能感覺會很不好，當年開發CPU，中國能寫JAVA虛擬機的只有1團隊直到指令集在FPGA上跑起來，整個中國也只有這十幾個師徒。ai中國大概有一兩百萬人在用，知道有幾個能寫ai工具嗎。我只認識一個，他估計國內不超過5個，用什麼去開發ai芯片啊。國內正真做ai研究的學者體系都餓死了，只剩下應用研究，做個人臉識別啊，語音識別啊，做個車牌啊，當然也做個芯片玩玩可以，騙經費更是利器，一上市場被描殺才是事實。
奧蘭多158
關鍵是人工智能的基本原理並沒有完全清楚。瞭解生物大腦的人都知道。大腦中的神經網絡，這一輩子是在不斷變化的，也就是說硬件結構都是在不斷變化的。如果還用CPU的思維去去製造人工智能芯片，就意味著還是要通過編寫軟件的方式。而硬件並不變化。只有FPGA是在不斷的改變著硬件。或者我們把神經元的功能做成一個個子單元，再用FPGA去整合它。總之，不能用人為的方法編寫軟件，去操作這個自動發育的機器。否則就不是真正的人工智能。
海水不鹹34生物腦研究
這麼說吧，我們也清醒的看看國內的芯片企業的成分，有一部分企業拿了架構授權，自己在搞研發；有一部分根本就是inter公司的代理商或者合資的企業，這些企業剛剛會走路，跑步肯定談不上，他們談ai芯片大部分為時尚早。部分獨立的廠商估計悄悄研發成了，只等待時間。話也要說回來，舉例我們的國內合資汽車廠，市場的讓出去了，技術是沒有換到，因為外國的品牌銷售形式好，一個個國企都沒有發展目標，等著合資企業分紅，這種情況希望不要再發生
用戶3450099386578
小編髮這玩意兒是什麼企圖？是無知還是想釣魚？什麼叫中國按兵不動？當前AL研究的兩個方向，一個是以IBM的truenorth為代表的，仿神經元工作原理。另一個方向，對不起，就是以寒武紀為代表的，仿生神經網絡工作原理。
