近日，美国商务部禁止美国企业向中兴出售各类芯片，一时间，失去核心芯片供应的中兴就像被人扼住了咽喉，而中兴的应对之策就是紧急停牌。
消息一出，很多人这才第一次意识到，芯片对一个国家来说是如此的重要，一直以来，我们担心的是：
如果不能进口石油了怎么办？
石油大幅涨价了怎么办？
…………
但其实，中国的芯片进口额已连续两年超过石油。2017年芯片进口额高达2601.4亿美元，为中国第一大进口商品。
石油大幅涨价，大不了我们还可以鼓励国人多用地铁公交出行;中东不出口我们石油了，大不了从俄罗斯多买一点就是，总之，西方不亮东方亮。
但芯片却不是这样。没有芯片，则自身包含芯片的产品就无法出口。
一直以来，很多人心目中的芯片就是电脑和手机的CPU，但其实，芯片多种多样。
去掉盖子后的芯片内胆。
芯片无处不在
你家里上网用的路由器需要芯片，冰箱、洗衣机、空调、电视等也需要芯片。
你走在大街上，看到的红绿灯系统需要芯片。
卫星上天需要防辐射芯片，钻头入地需要抗高温芯片。
一句话，芯片无处不在。
可遗憾的是，这个领域是我们的短板，中国芯片自给率很低，远低于石油。
今天的问题是，在芯片领域，我们还有希望吗？未来有哪些有可能产生突围的地方？曾经又有过哪些布局？
为说明这个问题，咱们先来认识一个新东西，NPU。
NPU是什么？
CPU我们很熟悉，它什么都能干，所以被称为“通用处理器”。而如果我们想要有更好的游戏性能，则需要更好的GPU，也就是说，GPU能干的事儿没有CPU多，但在某个特定领域比如游戏，则GPU擅长得多。
这几年，人工智能（简称AI）如火如荼，相比过去更多地出现在科幻电影和小说中，现在的人工智能，她已经走入大众。
未来已来。
2016年3月，阿尔法狗（AlphaGo）轻松战胜世界围棋冠军，职业九段棋手李世石。
2017年5月，阿尔法狗战胜中国棋手柯洁，这让柯洁当场落泪哽咽:它太完美我看不到希望。
到此，人类最后的智力骄傲面临崩塌。而在与柯洁比赛之后，阿尔法狗团队宣布阿尔法狗将不再参加围棋比赛，再比下去已经没有意义。
这就是人工智能，现在，它正广泛地服务于人类。
看到一篇纯英文的文章，你可以用手机将其拍照，翻译成你熟悉的语言。而电脑上网时，拍照这步都省了，直接给你翻译出来。前些日子，某IT巨头宣布，在人工智能的帮助下，他们的翻译可媲美真人水平。
具体到我们身边的应用，诸如手机上的语音助手、指纹识别、面部识别、虹膜识别等等，都是人工智能的应用场景。
军用的，民用的无人机大量出现，而无人驾驶车辆更是未来的潮流，这些，全都离不开人工智能。
现在我们终于可以说，21世纪是人工智能的世纪。
但人工智能不是空中楼阁，她必须附着在某个东西上，这就是芯片。传统的CPU、GPU也能进行AI计算，但效率很低。
这并不难理解，CPU什么都能干，就好像一个人，他能搞科研，还会画画，唱歌好，跳舞棒，会写作，能演讲，还懂管理，这就是CPU——全面发展可能意味着全面平庸。
人工智能这么重要，应用面又如此之广，显然，我们迫切地需要一种芯片，它特别擅长智能算法、深度学习，这就是NPU，一种嵌入式神经网络处理器。
中科院计算所
如果中国的科学家现在才意识到NPU的重要性，则一切晚矣。
幸运的是，中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一，他们进行了长达近10年的攻关，终于有了成果。
有了成果，但若不及时推向市场，最终的结果必然是失败。所以2016年，脱胎于中科院计算所的“寒武纪”公司成立，这是一个初创的团队，很弱小，他们必须马不停蹄快速前进。
2016年是一个特殊的年份，在这一年，人工智能第一次战胜人类的围棋冠军。这导致很多人质疑质疑“寒武纪”是借着人机围棋大战来炒作自己。
事实是这样吗？来看一些数据。
寒武纪公司成立当年获得千万级天使投资，公司估值过亿美元。
第二年也就是2017年，寒武纪获得1亿美元融资，投资方为国投创业、阿里巴巴、联想等，估值10亿美元。
同年，寒武纪的芯片卖了1亿元。
2018年，寒武纪再次获得投资，估值20亿美元。
…………
寒武纪的芯片
2017年9月，华为发布了全球首款人工智能手机芯片麒麟970，之所以被称为“人工智能芯片”，这是因为寒武纪在他们的芯片上添加了自己的智能芯片“寒武纪1A”。
前文说公司刚成立第二年，寒武纪就卖了1亿元芯片，而买方就是华为。
在处理人工智能应用时，“寒武纪1A”的性能是4核CPU的25倍以上，而耗用的电量却只有五十分之一。
搭载“寒武纪1A”的麒麟970芯片每分钟可识别2005张照片，而苹果的A11处理器只能处理889张照片，三星S8每分钟只能识别95张。
照片识别速度对比：左为华为手机，中间iPhone 8，右边三星S8
在CES2018期间，外媒对比评测了麒麟970和苹果A11在AI性能上的跑分成绩，结果令评测人员吃惊，麒麟970大幅领先。
为什么NPU很重要？
人工智能需要的计算量通常都很大，有的计算量是手机上的CPU无法独立完成的，而能完成的那些，要么耗时很长，要么耗电很大，得不偿失。无疑，这会限制人工智能在手机以及其他终端上的的各种应用。
机器蝴蝶
无人机在自主飞行时需要处理大量数据，假如有的数据（比如照片）它处理不了，就只能通过网络上传到更强大的服务器端来完成，这带来的问题是，有没有网络供你上传是一回事，即使上传后，服务器处理了，再发给无人机，这也会带来大量耗时。
但如果无人机添加了人工智能处理器，那么，无人机就具备了更大量的本地处理能力。
问题来了，既然NPU这么重要，那么国外的那些芯片巨头为什么没有做？可能吗？
不可能。
有分析认为，之所以在NPU上中国稍微领先，这是因为国外芯片巨头多年前点歪了科技树。
他们的CPU、GPU很强大，从而产生了路径依赖，因此，对于人工智能的深度学习计算，他们早年不是很重视，并没有为之专门设计一种芯片，而是在原有的CPU基础上进行技术微调来实现。
再一个就是，中科院计算所是国际上最早研究深度神经网络处理器的单位之一，近10年的攻关，这才让我们占得一点点先机。
绝不盲目乐观
放眼整个芯片领域，中国还很弱小，几乎不掌握话语权，研发之路任重而道远。
人工智能是通向未来的钥匙，目前来看，承载人工智能最好的芯片是“神经网络处理器”，但这并不是说，只要有了NPU芯片就行了，正如没有CPU，GPU也没法用一样。同理，没有CPU，NPU也没法使用。
另外，我们必须看到，在人工智能芯片上，中国的这种领先只是暂时的，国外的芯片巨头，他们的技术实力强悍，资金雄厚，品牌效应大，赶上来是早晚的事。
所以，寒武纪必须跑得快一些，再快一些！
退一步说，即使中国产的NPU一直领先，但国外手机厂商出于各种自身的原因而一直不使用，这也很麻烦。
幸运的是，我们已经有了很多国产手机厂商，只要芯片性能够好，相信他们会用。
再一个就是，人工智能芯片的应用场景绝不局限于手机，在无人机、无人驾驶、智能家居、机器人等领域都会开花结果。
华罗庚筹建起来的研究所
文章的最后，咱们再来介绍一下在NPU上做出杰出贡献的中科院计算所（全称中国科学院计算技术研究所），创建于1956年，由华罗庚着手筹建。
这是一个有着优良传统的研究机构，电子计算机专家夏培肃，她是中国计算机事业的奠基人之一，被誉为“中国计算机之母”，公开的报道显示，夏培肃院士在培养博士生时，甚至可以用8个月时间去修改学生的论文，前后26稿，而论文在国际上发表后，夏培肃却拒绝在作者的旁边也署上自己的名字。
慈祥的夏培肃院士。
