寒武纪国内首款云端智能芯片有何用途？
2018年是ai芯片市场密集爆发的一年。从近一年来的行业动向可以看出，ai芯片公司频频获得融资，产品发布会也连接不断，进展迅速。在这样的发展背景下，云端芯片也占据了越来越重要的地位，也成为诸多ai芯片企业即将争夺的下一个入口。
就在昨日，智能芯片公司寒武纪科技正式发布了首款云端智能芯片 mlu100 。寒武纪 ceo 陈天石对媒体表示：“云端的智能处理在数据方面有其不可替代的巨大优势”。
相信在不久之后，随着云端芯片市场的兴起，ai芯片领域将会迎来又一番颠覆性的格局。那么问题来了，面对这样的变幻莫测的新兴市场，初创企业应该如何保持核心竞争力？又需把握哪些风口机遇？我们以寒武纪为例，领悟ai芯片企业的发展核心。
对此，本文将主要解读以下几大问题：
云端芯片市场具有哪些发展优势？
创企布局ai芯片领域需掌握怎样的核心发展策略？
目前ai芯片领域的商业应用如何？
云端芯片在数据方面的优势更大
目前ai芯片可以分为云端(服务器端)和终端(移动端)芯片的两大使用场景。
大多研发ai芯片的公司都侧重于其中一端，诸如英伟达、英特尔、ibm和谷歌主要侧重于云端芯片的研发，而arm、地平线和深鉴科技主要侧重终端芯片的开发。在此值得一提的是，寒武纪在终端和云端方面均有入局。
对于在云端市场布局的原因，寒武纪 ceo 陈天石表示：“终端的数据量有限，但云可以看到大量用户的数据，云侧的智能处理可以把很多端的信息汇聚在一起。”
总的来说，云端的智能处理在数据方面有其不可替代的巨大优势，可利用海量数据，训练出非常强大的模型。
ai芯片领域的跨越：终端到云端
在昨天的发布会上，寒武纪发布了首款云端智能芯片 mlu100 ，也是本次发布会的焦点所在。
在终端处理器方面，寒武纪深耕已久。2016年，该公司发布了全球首款商用深度学习专用处理器 ip ——寒武纪 1a 处理器，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键人工智能任务上具备出类拔萃的通用性和效能比。
去年11月，寒武纪科技发布了三款全新的智能处理器 ip 产品：面向低功耗场景视觉应用的寒武纪 1h8、拥有更广泛通用性和更高性能的寒武纪 1h16，以及可用于终端人工智能产品的寒武纪 1m。
与寒武纪 1a 相比，这三款新品在功耗、能效比、成本开销等方面都有了进一步的优化，适用范围覆盖了图像识别、安防监控、智能驾驶、无人机、语音识别、自然语言处理等各个重点应用领域。
在今年，寒武纪发布的 cambricon 1m 是公司的第三代机器学习专用芯片，其性能超越寒武纪 1a 十倍。
此次寒武纪云端智能芯片的发布，标志着寒武纪成为同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。从寒武纪的从终端到云端的跨越来看，这样的全方位布局或成为ai芯片领域的一大发展趋势。
“端云一体化”的商业模式获强有竞争力
目前，大多研发ai芯片的公司都侧重于其中一端，诸如英伟达、英特尔、ibm和谷歌主要侧重于云端芯片的研发，而arm、地平线和深鉴科技主要侧重终端芯片的开发。
从寒武纪的商业模式来看，其公司主打各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片，并拥有终端 ai 处理器 ip 和云端高性能 ai 芯片两条产品线，成“端云一体化”模式。
终端产品方面，寒武纪复制与华为的合作模式，依靠ip授权的方式来扩张。具体来说，就是手机或者电脑等智能终端嵌入寒武纪处理器后，可对图片、音频等的理解速度能提升近百倍。比如用装有寒武纪1a处理器的华为mate 10手机扫英文文章，微软翻译软件可以实时将其转化为中文。
云端方面，寒武纪面向云端的高性能智能处理器产品线，发布了高性能机器学习处理器芯片“寒武纪mlu100”和“寒武纪mlu200”，这两款芯片主要服务于服务器端的智能处理需求，分别偏重于推理和训练两个用途。
此外，寒武纪为开发者打造了寒武纪人工智能软件平台“cambricon neuware”，为推动终端 ai 芯片与云端 ai 芯片的生态成形，并包含开发、调试、调优三大部分，全面支撑端云一体的智能处理。
该软件开发平台构建于寒武纪发明的人工智能专用指令集之上。这意味着，基于寒武纪软硬件平台，人工智能产业界将构建一个完整的、基于底层自主指令集的智能新生态，方便开发者进行跨平台应用迁移，并为端云一体的人工智能处理打下坚实基础。
ai芯片领域的四大商业场景应用
随着人工智能芯片领域的战争越来越激烈，除了技术层面的突破，还要拼抢占到更多的应用场景。
目前的ai芯片行业应用中，有四个最为火热的商业场景。分别为家居或消费电子、安防监控、自动驾驶汽车、以及云计算。
1.家居或消费电子领域
在家居或消费电子领域，华为mate 10、mate 10 pro、苹果iphone x等高科技手机，均采用了ai芯片。
2017年9月，华为发布了世界首款手机ai芯片麒麟970，开启了ai芯片入侵手机的时代。10月，搭载这块ai芯片的华为mate 10和mate 10 pro正式面世。这款麒麟970 ai芯片中搭载了一个专门用于处理ai的模块——npu（神经网络处理单元），其技术来源于寒武纪。
2.安防监控领域
ai+安防目前属于金字塔顶部的高端业务，现在使用方大部分为国家公安投资项目，且不会一下大量铺开业务，而是随着产品折旧而不断迭代的过程。
安防领域目前经有海康和大华两大巨头。在2017年，海康和大华两家便占据了43%的市场份额，营收过百亿，净利在十亿以上。在其他创业者还在摸索ai安防的经营之道时，这两大巨头已先人一步，进行“ai +安防”的战略部署。
3.自动驾驶汽车领域
在自动驾驶领域，ai芯片正在成为自动驾驶计算平台的核心组成部分。寒武纪副总裁钱诚认为，在交通方面需要用到系统性的人工智能技术，对技术的需求是刚性的。
从近年相关芯片厂商以及车企的动向来看，英特尔收购了movidius，高通收购nxp， 特斯拉抛开nvidia自己做ai芯片，初创公司地平线推出ai芯片征程，四维图新宣布国产首颗 adas(先进驾驶辅助系统)芯片量产。可以说，随着自动驾驶落地应用的逐步推进，将成为ai芯片的又一大发力核心市场。
4.云计算领域
在云计算方面，各种互联网ai能力，比如在线翻译、人证比对、图片搜索等，背后都有云ai芯片在提供算力。
云计算市场的发展潜力极其巨大。如今我们使用的所有互联网应用，比如说登录社交媒体或者点外卖、网上购物等，其背后是得益于云服务数据机房在提供计算能力。
云ai芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同ai应用。这是一个体量巨大的市场，同时也是各类芯片巨头厮咬最紧的战场。目前，英伟达、英特尔、高通、arm、联发科、bat等都陆续进军云ai芯片领域。
总的来说，这几大商业场景的应用都在支撑着ai芯片市场的持续火热。今年，众多ai芯片初创企业的产品都在逐步落地商用，被业界称为“人工智能落地元年”。相信各大芯片巨头玩家的相关产品也会逐一面市，人们也即将进入“无芯片不ai、无终端不ai、无行业不ai”的时代当中。
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对此，本文将主要解读以下几大问题：
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创企布局ai芯片领域需掌握怎样的核心发展策略？
目前ai芯片领域的商业应用如何？
云端芯片在数据方面的优势更大
目前ai芯片可以分为云端(服务器端)和终端(移动端)芯片的两大使用场景。
大多研发ai芯片的公司都侧重于其中一端，诸如英伟达、英特尔、ibm和谷歌主要侧重于云端芯片的研发，而arm、地平线和深鉴科技主要侧重终端芯片的开发。在此值得一提的是，寒武纪在终端和云端方面均有入局。
对于在云端市场布局的原因，寒武纪 ceo 陈天石表示：“终端的数据量有限，但云可以看到大量用户的数据，云侧的智能处理可以把很多端的信息汇聚在一起。”
总的来说，云端的智能处理在数据方面有其不可替代的巨大优势，可利用海量数据，训练出非常强大的模型。
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在终端处理器方面，寒武纪深耕已久。2016年，该公司发布了全球首款商用深度学习专用处理器 ip ——寒武纪 1a 处理器，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键人工智能任务上具备出类拔萃的通用性和效能比。
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与寒武纪 1a 相比，这三款新品在功耗、能效比、成本开销等方面都有了进一步的优化，适用范围覆盖了图像识别、安防监控、智能驾驶、无人机、语音识别、自然语言处理等各个重点应用领域。
在今年，寒武纪发布的 cambricon 1m 是公司的第三代机器学习专用芯片，其性能超越寒武纪 1a 十倍。
此次寒武纪云端智能芯片的发布，标志着寒武纪成为同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。从寒武纪的从终端到云端的跨越来看，这样的全方位布局或成为ai芯片领域的一大发展趋势。
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目前，大多研发ai芯片的公司都侧重于其中一端，诸如英伟达、英特尔、ibm和谷歌主要侧重于云端芯片的研发，而arm、地平线和深鉴科技主要侧重终端芯片的开发。
从寒武纪的商业模式来看，其公司主打各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片，并拥有终端 ai 处理器 ip 和云端高性能 ai 芯片两条产品线，成“端云一体化”模式。
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云端方面，寒武纪面向云端的高性能智能处理器产品线，发布了高性能机器学习处理器芯片“寒武纪mlu100”和“寒武纪mlu200”，这两款芯片主要服务于服务器端的智能处理需求，分别偏重于推理和训练两个用途。
此外，寒武纪为开发者打造了寒武纪人工智能软件平台“cambricon neuware”，为推动终端 ai 芯片与云端 ai 芯片的生态成形，并包含开发、调试、调优三大部分，全面支撑端云一体的智能处理。
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