本文摘要：多样化的机器学习应用于，而非意味着是深度自学。

多样化的机器学习应用于，而非意味着是深度自学。一款软件新品，前进软硬件融合当下，软硬件融合早已沦为人工智能芯片领域的发展趋势；而寒武纪也不出意外地公布了一款专门为开发者打造出的寒武纪人工智能软件平台 Cambricon NeuWare，该平台反对 TensorFlow、Caffe、MXNet 等多种主流机器学习框架。

该软件平台包括研发、调试和调优三大部分，可以同时反对云端和终端的智能处置。了解到，该软件平台建构在寒武纪发明者的人工智能专用指令集承托之上；由此，寒武纪享有了一个软硬件融合的平台，构成了一个原始的基于底层指令集的生态，可以便利开发者展开跨平台应用于迁入，需要为云和末端一体的人工智能处置打下基础。

在发布会上，来自华为海思、阿里巴巴、误解、科大讯飞、中科曙光、ARM、旷视科技、地平线等人工智能领域的合作伙伴也一起参予，并对智能产品的发展展开了交流。其中误解高级副总裁贺志强在会场回应，误解早已在与寒武纪展开合作，探究将寒武纪的 IP 芯片用作智能手机前置摄像头辨识的可能性。

陈天石：3 年之后占据中国高性能智能芯片市场 30% 的份额在发布会上，寒武纪 CEO 陈天石回应，寒武纪将力争在 3 年之后占据中国高性能智能芯片市场 30% 的份额，并使得全世界 10 亿台以上的智能终端设备构建寒武纪终端智能处理器；如果这两个目标需要构建，寒武纪将“可行性承托起中国主导的国际智能产业生态”。另外，陈天石还回应，未来人工智能方法将在视觉、语音、自然语言、数据分析、经济金融等各位应用于方面大显身手，这就拒绝未来超级计算机、数据中心、智能手机、嵌入式设备等要更进一步智能化，而寒武纪机器学习处理器未来将会沦为这些设备的标配。

从陈天石这番话，我们需要显现出寒武纪的野心。实质上，经历了数轮融资之后，寒武纪在财务实力上也承托得起这样的野心。寒武纪在正式成立之初取得来自中科院的数千万元天使轮融资，之后在 2016 年 8 月取得来自元禾原点、科大讯飞、黄泥铧投资的 Pre-A 轮融资。

今年 8 月 18 日，寒武纪科技宣告已完成 A 轮 1 亿美元融资；领有投方为国投创业，阿里巴巴、误解、国科投资、中科图灵重新加入，原 Pre-A 轮投资方，元禾原点创投、黄泥铧投资之后跟投。在 A 轮融资已完成之后，寒武纪的估值多达 10 亿美元，月沦为全球 AI 芯片领域的第一家独角兽创业公司。

“国产 AI 指令集立住了，中国主导世界 AI 产业的机会有可能就来临了”陈天石此前拒绝接受(公众号：)独家采访时回应，“随着社会渐渐从信息时代过渡到智能时代，AI芯片将是承托智能计算出来不可或缺的载体。简单的深度自学网络计算出来市场需求很高，这就必须有更好更加强劲的计算资源。”GPU 是目前主流的AI计算出来平台，但是其基本框架结构却是不是为了 AI 所设计的，效率受到很多容许。FPGA 虽然递归慢，可以再行短期内符合一定的计算出来市场需求，但从计算速度和能耗比来说，和专用的 AI 芯片还是有差距的。

目前还有很多公司和高校也在提到追踪我们前期的成果，研制深度自学专用的 ASIC（比如谷歌 TPU）。理想中的 AI 芯片应该是一种新型的处理器，能具备辽阔的应用面（还包括语音、语义、图像、视频、自然语言多模态处置能力），同时不具备近超强 CPU 和 GPU 的效率。要想要超过这一目标，必需要有一套新的 AI 指令集，利用指令展开灵活处理，才有可能在 AI 芯片上把各种算法应用于都能反对得又快又好。

我们去年明确提出了国际上首个 AI 指令集，就是朝这个方向的希望。对于中国在 AI 芯片领域的未来发展机会，陈天石也回应，只不过芯片的胜败，除了本身的效率之外，生态是十分关键的环节。过去信息产业，软硬件生态都是创建在 ARM 和 x86 指令集之上的。

不遵守这些英美的指令集，芯片做到得再行好，没设施应用于和软件，也很难在市场上获得成功。而未来的智能时代，有可能格局不会再次发生巨大变化，不会经常出现新的AI生态。中国有仅次于的 AI 市场，也由寒武纪等一批公司和院校有好的技术，几乎有可能影响国际 AI 生态发展。

这里面的核心还是 AI 指令集。没 AI 指令集，AI 芯片应该如何规范化设计，AI 软件如何和底层硬件交互，都是无根之木。这也是为什么我们明确提出了国际上首个 AI 指令集。

如果从国家硬实力发展看作，应该对业界展开引领和规范，把国产 AI 指令集竖立为产业的标准。只要国产 AI 指令集立住了，中国主导世界 AI 产业的机会有可能就来临了。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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