30家国产AI芯片厂商调研报告之二

在上周发布的《30家国产AI芯片厂商调研报告之一》中，我们列出30家国产AI芯片厂商的基本信息，以及10家公司的详细信息。本周我们将继续展示余下的20家公司的核心技术、代表产品、典型应用场景，以及竞争优势等。

在进入具体的公司信息详述之前，我们先来看一下与非网最新发布的《2020年度人工智能芯片技术及落地应用调研》中涉及的三类AI应用场景所采用的AI芯片及厂商。

智能语音AI芯片

在智能语音AI应用中，排名前五的AI芯片厂商包括：瑞芯微50.91%，全志29.09%，MTK25.45%，百度21.82%，以及杭州国芯14.55%。

数据来源：与非网《2020年度人工智能芯片技术及落地应用调研》

AI视觉芯片

AI视觉应用以安防居多，海思在监控SoC芯片领域市占率第一，在本次调研中占比47.46%。瑞芯微、寒武纪分别占比35.59%、27.12%。

数据来源：与非网《2020年度人工智能芯片技术及落地应用调研》

边缘计算

在边缘计算类芯片、开发板和平台方面，海思Hi3559系列占比46.81%；瑞芯微RK3399开发板/RK1808加速棒占21.28%，兆易创新RISC-V GD32V开发板占17.02%。

数据来源：与非网《2020年度人工智能芯片技术及落地应用调研》

30家AI芯片厂商详细信息

下面我们将从核心技术、代表产品、典型应用场景和竞争优势等方面对剩下的20家公司逐一分析。

依图科技

核心技术：计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言理解技术

代表产品：求索AI芯片，以及基于求索芯片的原石系列服务器、前沿系列边缘计算设备。

应用场景：人脸识别、语音识别、医疗等。

竞争优势：以人工智能芯片技术和算法技术为核心，研发及销售包含人工智能算力硬件和软件在内的人工智能解决方案。解决方案的形态主要包括软件、硬件、软硬件组合以及 SaaS 服务等。

2020 年，在ACM 国际多媒体会议(ACM MM)主办的 “大规模复杂场景人体视频解析”挑战赛中，公司获得“行为识别”的单项第一名，其算法指标将以往学术界中的基准算法提升了近 3 倍；2018 年底，公司在全球最大开源中文数据库的词错率测试上刷新纪录；2019 年，声纹识别技术也在全球说话人识别挑战赛(VoxSRC)中刷新纪录；2019 年 2 月，在世界顶级医 学期刊 Nature Medicine 发表基于中文文本病历做临床智能诊断的研究成果(影响因子 32.621)，这是目前自然语言理解技术分析中文文本病历发表的最高分文章。

启英泰伦

核心技术：脑神经网络处理器核（BNPU）、语音识别、声纹识别、自然语言处理、麦克风降噪增强技术

代表产品：CI100X系列、CI110X系列、CI112X系列。二代语音芯片CI110X系列（CI1102/CI1103)性能较一代芯片有了很大提升，增加了声纹识别、波束形成、语音定向、离在线识别、本地命令词学习等更丰富的功能，成本也下降了很多，功耗甚至降到1/3。成本更低的升级版语音芯片CI1122，在算法方面，5dB信噪比噪声环境下识别率可以达到85%以上，意味着像油烟机这种高噪声设备都可以轻松进行语音控制。

应用场景：智能语音、智能家居。

知存科技

核心技术：基于Flash的模拟存算一体技术

代表产品：MemCore系列芯片采用国际领先的模拟存算一体芯片架构，使用Flash单元完成8bit权重存储和8bit * 8bit的模拟矩阵乘加运算。单一Flash阵列可并行完成200万次矩阵乘加法运算，计算吞吐量相比DRAM和SRAM等存储器带宽高出100-1000倍。MemCore001/MemCore001P两款智能语音芯片可支持智能语音识别、语音降噪、声纹识别等多种智能语音应用。

针对可穿戴和移动设备的MemCore101芯片，针对电池驱动设备所使用的智能视觉芯片MemCore201芯片。这两款芯片可在低功耗的情况下提高算力50倍，为电池驱动设备赋能强力AI运算，延长待机时间的同时增加智能化功能。

应用场景：智能语音、智能视觉、可穿戴设备、移动设备等。

竞争优势：由于存算一体芯片还处于市场空白阶段，并无头部巨头垄断趋势，较其他类型芯片生产周期更长，行业竞品普遍产品化能力较弱，而知存科技已经历六次流片，产品即将上市，具有明显的先发优势。在存算一体芯片研发中，“如何设计存储器，使其具备处理器的运算能力”是最重要也是最难的部分。

亿智电子

核心技术：NPU、多场景AI算法、数模混合类IP设计、操作系统及软件技术

产品及应用：安防、车载、AIOT。SV系列芯片主要应用于视像安防领域，如：出入口闸机、考勤机、门禁机等；SA系列芯片主要应用于汽车电子，如：DMS+BSD，智能DVR等；SH系列芯片主要应用于智能硬件，如：智能家电，教育类智能硬件等。

应用及客户：人脸面板机、AI IPC、智慧屏及OTT盒子、车载DMS、教育电子等。客户有中科创达、汉王、多度、长视、锐颖、安威士等。

竞争优势：以SoC级的芯片整合设计和AI算法为核心的整体交付服务。

黑芝麻智能

核心技术：视觉感知技术、嵌入式图像和计算机视觉

代表产品：两大自研核心算法IP：NeuralIQ ISP图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎。2020年6月发布华山二号A1000芯片，具备40-70TOPS的强大算力，小于8W的功耗及优越的算力利用率，能支持L2+及以上级别自动驾驶。2020年9月，推出FAD(Full Autonomous Driving)全自动驾驶计算平台，基于华山二号A1000芯片的双芯级联方案打造，算力最高可达140TOPS，支持L2+/L3级别自动驾驶场景。

应用场景：ADAS及自动驾驶。人工智能系统级计算芯片（SoC），核心技术包括图像／视频处理、光学处理、感知理解算法、深度神经网络和融合感知系统，相当于提供一个从传感器端到应用端的全栈式感知解决方案。针对车辆、行人、车道线、交通标识、信号灯等信息，通过传感器感知信号，利用控光技术把光场进行处理，使得摄像头能在各种特殊工况条件下成像，再通过毫米波雷达、超声波雷达、GPS、IMU与摄像头融合，把这些信号传入到黑芝麻感知系统，再通过优化的SoC计算平台，把感知结果传给自动驾驶企业去做决策和控制。

目前已和博世、一汽、通用、比亚迪等展开深入合作，提供视觉感知算法和芯片商业应用。

竞争优势：专注于视觉感知与AI芯片，开发基于图像处理和人工智能的嵌入式芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶打造整体落地方案。

壁仞科技

创立于2019年9月，致力于开发原创性的通用计算体系，建立高效的软硬件平台，同时在智能计算领域提供一体化的解决方案。团队由国内外芯片和云计算领域核心专业人员、研发人员组成，在GPU、DSA（专用加速器）和计算机体系结构等领域具有深厚的技术积累和独到的行业洞见。在成立不到一年的时间内，壁仞科技已经累计融资近20亿元人民币。

从发展路径上，壁仞科技将首先聚焦云端通用智能计算，逐步在人工智能训练和推理、图形渲染、高性能通用计算等多个领域赶超现有解决方案，实现国产高端通用智能计算芯片的突破。

深聪智能

核心技术：全链路语音交互关键技术

代表产品：太行一代芯片TH1520 TH1520语音识别芯片。TH1520是公司第一代芯片产品，低功耗的优势让其场景适应能力更强，并已在众多智能终端产品中得以应用。

应用场景：智能家居，智能车载，智能可穿戴。主要客户包括美的集团，海信集团，盯盯拍，松下，美菱，海尔等。

竞争优势：软硬一体化，即“算法+芯片”结合整体解决方案。

肇观电子

核心技术：人工智能计算机视觉处理技术

代表产品：N系列、D系列、V系列芯片。N系列芯片是针对超高清AI智能摄像头产品开发的低功耗高性能SoC芯片，分别提供8M/4M/2M像素级别图像采集处理能力，最高算力可达到2.4TOPS。支持高质量的ISP处理，内置3D降噪和动态对比度提升模块，并集成了HDR专利技术。D163A芯片是针对机器人和3D视觉智能摄像头产品开发的一款低功耗高性能SoC芯片。在N163芯片的基础上，增加了高性能的双目深度视觉处理的独立硬件IP，能够实时输出深度图像。同时，提供了更加丰富的外围接口，以适用机器人等智能终端的开发需求。V163A 芯片在D163的基础上，性能更进一步， 已通过AEC-Q100 Grade 2 标准。

可用于ADAS辅助驾驶等专业车载应用。

应用场景：专业安防、辅助驾驶、机器人、家用摄像、人脸识别等领域。

天数智芯

核心技术：GPGPU高端大芯片及超级算力

代表产品：7纳米GPGPU高端自研云端训练芯片Big Island（简称BI），聚焦于云端训练及推理，通过自研指令集释放强大的可编程性与应用通用性，提供业界领先的AI算力密度与能效比。

应用场景：应用于AI训练、高性能计算（HPC）等场景，服务于教育、互联网、金融、自动驾驶、医疗、安防等各相关行业。

探境科技

核心技术：存储优先的芯片架构SFA (Storage First Architecture )，以存储驱动计算打破存储墙针对AI计算“高差异、高并发、高耦合”特性。

代表产品：语音识别芯片音旋风611；具备AI双麦降噪功能的语音识别方案--Voitist音旋风612；离在线一体的语音识别解决方案--Voitist音旋风621；Voitist 631--实时AI降噪；Voitist 711/712 – 本地自然语言处理（NLP）；Imagist851 (12.8TOPS/ 3.2TOPS/ 1.6TOPS)，支持视频结构化、人脸分析、人数统计、车牌分析等业务处理。

主要客户：合作伙伴包括美的、海尔、TCL、欧普照明等知名厂商，并已同客户合作开发20余个智能产品种类，包括空气净化器、智能开关、茶吧机、智能灯具、智能空调等。

应用场景: 边缘计算、安防。

嘉楠科技

核心技术：基于RISC-V架构的边缘智能计算、神经网络加速器

代表产品：第一代AI芯片勘智K210，基于RISC-V架构自主知识产权商用边缘AI芯片；第二代芯片勘智K510比一代芯片提升了3倍的算力，主要针对端侧进行多路高清视频的处理。应用场景：智能驾驶、智慧零售、智能防盗及其他的智能家居领域。

云知声

核心技术：语音感知、认知和表达、超算平台与图像、机器翻译等多模态人工智能硬核技术。

代表产品：蜂鸟芯片是专为智能家居设计的异构SoC，是最新一代专门为离在线远场语音交互场景设计的高性能、高集成度、低成本的语音智能IoT芯片，主要面对智能家电、小家电、灯具、智能插座等产品领域。其特性如下：VAD+DSP+NPU+CPU 异步低功耗架构；前端信号处理DSP，性能是 HiFi4 的两倍；提供更好的降噪，增强，BF等功能；高效神经网络处理器提供更快速和准确语音识别；内置1.5MB SRAM；支持安全启动；支持100条本地离线指令识别；RTOS轻量系统；丰富的外围接口；芯片正常工作功耗 100mW。

应用场景：提供跨硬件平台、跨应用场景，端云一体的人工智能整体解决方案，广泛应用于家居、医疗、金融、教育、交通、汽车、地产等领域。合作伙伴数量超 2 万家，主要客户涵盖平安、世茂、吉利、格力、美的、海尔、华为、京东、360 等头部企业。

竞争优势：通过“云端芯”一体化产品体系面向行业推出全栈式 AI 技术能力，打造从 AI 技术创新到产业应用的生态闭环。

清微智能

核心技术：动态可重构阵列技术(DCRA)--软件编程和硬件编程兼备的可重构阵列，极大提高能效比；CGRA核心调度技术；动态宽电压技术 DWVT逼近CMOS电压阈值的技术。

主要产品：TX101智能传感器；TX210智能语音处理芯片；TX510智能视觉处理芯片。

应用场景：新零售、智能可穿戴设备、智能家居、安防监控、智能家电、智能车载设备。

清微智能源于清华大学微电子所魏少军教授领导的可重构计算团队，自2006年开始进行可重构计算理论和架构研究。2018年第三季度完成近亿元级天使轮融资，投资方包括百度战投、分众传媒、禧筠资本、国隆资本、西子联合控股等。首席科学家尹首一博士为清华大学微电子所副所长、Thinker芯片团队带头人；CTO欧阳鹏为清华大学博士，Thinker芯片主架构师。

酷芯微

核心技术：视觉AI处理器平台、高性能无线数据链路。

代表产品：AR9000系列高性能、低功耗Edge AI 边缘智能处理SoC，集成了自主研发的远距离无线基带和射频、高性能ISP、神经网络专用加速器、视频编解码等核心技术，并且集成有USB3.0、千兆以太网、PCIE、CAN总线等丰富的外围接口；AR9200系列芯片可应用于无人机、机器人、工业控制、辅助驾驶、智慧楼宇等多个领域。

应用场景：无人机、无人新零售、智能安防、家庭服务机器人、工业视觉、IOT应用和通信等市场。

杭州国芯

核心技术：神经网络处理器gxNPU技术、数字电视、IoT AI

代表产品：GX8002 超低功耗AI语音芯片；GX8010 物联网人工智能芯片；GX8009 AI语音SoC芯片；GX8008 AI语音处理芯片；GX8001 YOC芯片。AI产品采用多核异构，有NPU、ARM、C-Sky、DSP等架构，低功耗语音唤醒算法，双麦阵列降噪算法，VAD检测算法，离线ASR算法，神经网络压缩算法。

应用场景：智能车载、智能音箱、智能家居、智能穿戴等多个应用领域。已和阿里巴巴、京东、百度、360、Rokid、出门问问、科大讯飞、声智、思必驰、创维、TCL、海尔等公司达成深入合作。

耐能

核心技术：可实时重构边缘AI技术

代表产品：KL720 AI芯片支持4K图像，全高清（1080p）视频和自然语言音频处理，从而使设备可捕获更多细节进行面部以及音频识别；KL520 AI芯片加速了来自耐能以及第三方大众设备上的神经网络模型，从而方便了日常设备中实现2D / 3D视觉识别以及音频识别。

主要客户：大唐、义隆、格力、搜狗。

应用场景：专注边缘AI计算，广泛应用于智能家居、IP摄像头、智慧安防以及移动应用等。

耐能获得的融资额累计超过7300万美元。将与鸿海共同合作开发汽车行业中的AI应用领域。此外，耐能和鸿海的合作也将共同推进工业4.0。耐能和华邦电子将致力于开发基于AI的微控制器（MCU）和内存计算(Memory Computing )。

平头哥

平头哥半导体是阿里巴巴全资的半导体芯片业务主体，主要针对下一代云端一体芯片新型架构开发数据中心和嵌入式IoT芯片产品。含光800 AI芯片的算力相当于10颗GPU。例如，实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms。而使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。

百度

百度自主研发的云端AI通用芯片百度昆仑1已实现量产和应用部署，性能相比T4 GPU提升1.5-3倍；百度昆仑2预计2021年上半年实现量产，与百度昆仑1相比性能将提升3倍。

北京君正

专业级视觉AI应用协处理器T02拥有高达8T的计算能力，全速运行情况下功耗仅需1.5W，可以搭配各大平台实现视频结构化——车牌、车型、人脸、人形，一颗芯片完成人形、车辆、非机动车检测及人脸识别、车牌识别、人车属性分析。搭载T02协处理器的产品已经广泛应用于平安城市、电力、学校等多种安防项目中。

最新一代智能视频SoC芯片T31系列采用22纳米工艺，拥有高达1.8G的主频，最高支持500万25帧，并有BGA和QFN两种封装方式。T31系列芯片包括T31L和T31A，可在设备端集成北京君正的系列深度学习算法，包括深度学习的人形、人脸、车牌的检测和识别。相较于传统的CV算法，北京君正深度学习算法更高效，在复杂环境如遮挡、大角度等场景下更准确，解决了CV算法的痛点，从容赋能端级AI。

使用北京君正视频芯片的产品包括华来大方小方、360智能门铃、HIVE智能卡片机、热成像与人脸识别一体机等。

光子算数

核心技术：光电融合计算技术。

主要产品：基于自主研发的光子AI芯片，提供用于服务器的光电融合AI计算板卡。板卡采用光电异构的智能计算架构，用硅基集成光学的方法对AI计算的主要部分（矩阵运算）进行加速，相较于传统纯电的AI芯片方案可节省4/5的功耗。

可编程光子阵列芯片FPPGA（Field Programmable Photonic Gate Arrays），其中的光学单元可以通过电控，控制重新的连接组合方式，实现不同的复杂函数。也就是说，FPPGA具有可重构的特性。

光子算数与高校一起打造了面向服务器的光电混合AI加速计算卡，目前已完成一些定制化加速任务，包括机器学习推理、时间序列分析等特定任务。

结语

AI芯片是针对人工智能领域的专用芯片，主要支撑AI算法的运行，它是一种软硬件全栈集成的专用处理器。除CPU和其他通用计算覆盖的市场外，AI芯片是新兴领域中需求量最大的计算处理芯片。随着数据积累和更复杂算法的出现，对计算能力的需求也在快速提高。同时，实时计算进一步增加了对计算芯片响应能力的需求。

AI芯片必须与特定应用场景的AI算法配合起来才能真正实现AI的商业化落地，中国AI芯片厂商正从原来强调算力和独特技术的倾向逐渐向针对特定应用场景而优化的方向转变。随着AI应用的普及和成效开始凸显，国产AI芯片将迎来全面爆发和增长，多家AI芯片独角兽也将慢慢浮出水面。

责编：Luffy Liu