国是直通车
中兴被罚，无数个问题抛了出来。
去年的罚单，为何在今年冷不丁的给了一击？中国“芯”离了美国，到底行不行？中国“芯”在其他领域能不能大有作为？
第一个问题的答案不言而喻，中美贸易摩擦，双方都在为各自寻找可利用的工具；
第二个问题的答案仁者见仁，尽管与美国有一定差距，但不可否认，中国创新正积跬步、迈大步；
第三个问题的答案借用中国科学院计算技术研究所控制计算实验室主任、机器人芯片项目负责人韩银和的一句话来回答，对于中国来说，跟半导体芯片领域同样有价值的是神经网络处理芯片，中国应该在这一领域建立起自己的优势。
学界布局
2018年初，清华大学研究团队便开发出的代号为“思考者（Thinker）”的芯片引起外媒关注，该芯片能支持神经网络处理，最显然的两个优点是低功耗和高灵活性。
“思考者”可支持神经网络，该芯片与众不同之处在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外，“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求，从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。
目前，许多人工智能运用，或用于识别图片中的目标物，或用于理解人类的讲话等都需要多种神经网络和多层神经网络联合。
2017年12月，有关“思考者”的论文发布在《IEEE固态电路学报》上，这对中国研究界而言，当算得上是一个了不起的成果，而且虽然使用现有的图形处理芯片或FPGA（现场可编程门阵列）芯片也能运行人工智能软件，但这些设计十分低廉，难以运用在小型化、带电池的设备中。
这一芯片只是现在中国科技界的一个缩影。在优化AI硬件的热潮中，中国的半导体产业也迎来了难得的机会，来确立自己的地位。计算机芯片是AI顺利的关键，所以中国需要发展自己的硬件产业从而成为真正的科技强国。
企业发力
中新社国是直通车19日从阿里巴巴信息显示，阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI（人工智能）推理计算，据悉，此款芯片的研发，未来将实现在AI在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。
阿里达摩院研究员骄旸告诉您中新社国是直通车，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。
骄旸透露，阿里巴巴自主研发的Ali-NPU，基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最低成本实现最大量的AI 模型算法运算。
AI晶片是中国“芯”的新征程，而阿里巴巴绝不是独行者。
2018年初，清华大学研究团队便开发出的代号为“思考者（Thinker）”的芯片引起外媒关注，该芯片能支持神经网络处理，最显然的两个优点是低功耗和高灵活性。
一方面，“思考者”可低能耗驱动，8节五号电池就能满足该芯片一年下来的耗电量，二来，其可动态调整自身的计算和记忆要求，从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。
中国初创企业寒武纪科技专注于AI芯片的研发生产，其已缔造的Cambricon-1A是一款用于商用深度学习的处理器，可广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等智能处理关键领域。
2017年底，中国初创企业地平线机器人发送了嵌入式人工智能芯片——面向智能驾驶的征程（Journey）1.0 处理器和面向智能摄像头的旭日（Sunrise）1.0处理器。
清华大学固体电子学研究所副所长尹首一直言：“与应对之前信息技术的变革相比，中国以最快速度跟上了这次大潮。”
AI芯片能有戏吗？
跟上大潮，但并不代表能快速拿下市场，AI芯片市场仍是海外公司唱主角。
中国科学院自动化研究所助理研究员吴军宁表示，由于具有优越的技术和应用优势，英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域 80% 的市场份额，而在谷歌宣布其 Cloud TPU 开放服务和英伟达推出自动驾驶处理器 Xavier后，这一份额在2018年有望进一步扩大。
至于其他厂商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM 以及 Cadence 等，也在人工智能处理器领域占有半壁江山。
据《2018-2023年中国芯片行业市场需求与投资规划分析报告》显示，2016年全球人工智能芯片市场规模达到36亿美金，预计到2021年将达111亿美金，年复合增长率达到25%，增长迅猛，发展空间庞然。
在中国工信部2017年12月发送的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 中，中国政府确立了2020年有能力大规模生产神经网络处理芯片的目标。
当下，中国AI芯片的研发百花齐花，但仍有诸多问题亟须中国芯片研究专家去解决，例如怎样实现芯片设计的商业化，怎样扩大规模，怎样引领一个由人工智能转变的计算机世界。
在吴军宁看来，在人工智能芯片领域，国外芯片巨头占据了绝大部分市场份额，不论是在人才聚集还是公司合并等方面，都具有绝对的领先优势。而国内人工智能初创公司则又呈现百家争鸣、各自为政的纷乱局面；特别是每个初创企业的人工智能芯片都具有自己独有的体系结构和软件开发套件，既无法融入英伟达和谷歌建立的生态圈，又不具备与之抗衡的实力。
尹首一表示，中国正致力于将来在人工智能领域成为创新引领者，人工智能技术要不断地进步，自然必须要有更方便的硬件技术作为支撑，而计算机芯片恰恰又是推动人工智能进步的一大关键性技术，这也同样有助于推动本土半导体产业发展。
“作为芯片研究人员，我们都有梦想。不论研究进展如何，我们将等着瞧。”韩银和说。
第一个问题的答案显而易见，中美贸易摩擦，双方都在为各自寻找可利用的工具；第二个问题的答案见仁见智，尽管与美国有一定差距，但不可否认，中国创新正积跬步、迈大步；第三个问题的答案借用中国科学院计算技术研究所控制计算实验室主任、机器人芯片项目负责人韩银和的一句话来回答，对于中国来说，跟半导体芯片领域同样关键的是神经网络处理芯片，中国应该在这一领域建立起自己的优势。2017年12月，有关“思考者”的论文发布在《IEEE固态电路学报》上，这对中国研究界而言，当算得上是一个了不起的成果，而且虽然使用现有的图形处理芯片或FPGA（现场可编程门阵列）芯片也能运行人工智能软件，但这些设计十分廉价，难以运用在小型化、带电池的设备中。