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翻譯自—Synced

今年2月，中國人工智能半導體制造商Horizon Robotics從SK China、SK Hynix和大型汽車集團獲得了6億美元的B輪融資，成為該領域首家估值達到驚人的30億美元的公司。該公司首席執行官、百度深度學習學院前院長Kai Yu表示，Horizon的下一個目標是成為智能駕駛和AIoT等領域的“邊緣計算的英特爾”。

市場情報公司Tractica預測，到2025年，全球深度學習芯片組市場將從2017年的16億美元飆升至663億美元。盡管許多中國初創企業專注于人工智能應用，但Horizon Robotics是少數幾家致力于硬件基礎設施建設的企業之一，而中國目前在硬件基礎設施建設方面存在不足。

大多數中國半導體初創企業目前都處于凈虧損狀態，分析師預計這種情況可能還會持續兩年。此外，美國還對近12項人工智能和機器學習技術實施了出口管制。然而，在多項政府政策的推動下，中國半導體企業正在迎頭趕上，它們在研發方面繼續大規模投入和資本注入。

中國芯片公司主要面向兩個應用領域:安全和智能手機。到2020年，中國將擁有超過6億個安全攝像頭。從2018年到2022年，中國安全領域的復合年增長率預計為22.6%，廣泛應用于公共安全、城市交通、生態建筑和工業園區。

芯片是視頻監控中最昂貴的組件。一個典型的設備集需要四種類型的芯片:兩種SoC加速器，一種用于深度學習，一種ISP芯片[1]。目前大部分的AI芯片解決方案都使用gpu，但是更多的FPGA/ASIC解決方案出現在Cambricon和DeePhi，而華為海斯力康已經成為專業SoC領域的巨頭。

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另一個值得關注的市場是智能手機，人工智能是這個市場的新流行詞。例如，華為Mate 10和Glory V10擁有尖端的華為神經處理單元(NPU)麒麟970。不管是不是營銷噱頭，自2017年以來，中國智能手機應用領域的人工智能集成已經顯著增加。面部識別、美容攝像頭、VR應用和語音助手現在是智能手機的常見功能。Strategy Analytics預計，到2023年，90%的智能手機將配備人工智能助手。

深度學習需要大量的計算資源，而CPU在圖像和視頻處理方面自然處于劣勢。目前最兼容的深度學習訓練芯片是英偉達和AMD生產的GPU。然而，這種芯片非常昂貴和耗電。下一個最佳選擇是FPGA(現場可編程門陣列)，它通常用于深度學習推理，由Xinlinx、Lattice和Intel Altera等公司生產。這些自適應的、半定制的芯片具有較低的消耗和延遲，但浮點數速度不夠快，可能存在復雜的布線問題。

靈一個新興的選擇是ASIC(特定于應用程序的集成電路)，這是完全可定制的，但其初始實現也相對昂貴。ASIC正由谷歌TPU、華為海斯力康(Huawei Hisilicon)和亞馬遜(Amazon)等多家科技公司開發。與此同時，與商用GPU或FPGA相比，為TensorFlow供電的谷歌第三代TPU每瓦能夠執行更高級的ML指令。

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除了云計算和數據中心環境之外，預計邊緣計算市場將占據總市場機會的四分之三以上。中國初創企業缺乏大型半導體公司在CPU、GPU和FPGA設計方面的經驗，因此ASIC被視為一個追趕的機會。目前在該領域的中國公司包括:

比特大陸Bitmain (B系列+ 4.4億美元，2018-08)

寒武紀Cambricon (B系列約數億元)2018 - 06)

地平線Horizon Robotics (B系列，2019-02年，6億美元)

耐能科技Kneron (A系列+ 1800萬美元，2018-05)

肇觀電子NextVPU (A系列2882萬美元，2018-10)

Easytech (A系列，2019-03)

深鑒科技DeePhi Tech(被Xinlinx收購，2018)

華為海斯力康(成立于1991年)

百度

阿里巴巴

海康威視Hikvision

[1] ISP(Image Signal Processing) 圖像信號處理。主要用來對前端圖像傳感器輸出信號處理的單元，以匹配不同廠商的圖象傳感器。

關鍵字：人工智能引用地址：中國的獨角獸公司正在迅速崛起

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