尊龙凯时中国官方网站的发展，基于人工智能的芯片在我国得到快速发展——2019年，阿里巴巴、依图、云天励飞、、大华、华为等传统企业也纷纷涉足AI芯片，可以说，2019年是我国AI芯片爆发式增长的一年。
而在2020年尊龙凯时中国官方网站，我国AI芯片又迎来新的增长期，在2020年，随着人工智能产业的落地，针对不同的落地环境，我国企业也推出了针对性AI芯片，从而实现百花齐放的态势。
2020年6月23日，鲲云科技在深圳举行产品发布会，发布全球首款数据流AI芯片CAISA，定位于高性能AI推理，已完成量产。鲲云通过自主研发的数据流技术在芯片实测算力上实现了技术突破，较同类产品在芯片利用率上提升了最高11．6倍。第三方测试数据显示仅用1／3的峰值算力，CAISA芯片可以实现英伟达T4最高3．91倍的实测性能。鲲云科技的定制数据流技术不依靠更大的芯片面积和制程工艺，通过数据流动控制计算顺序来提升实测性能，为用户提供了更高的算力性价比。
2020年8月27日，耐能发布新一代AI芯片KL720，KL720除了集成耐能自研的KDP 720 NPU外，还集成了CadenceDSP，充当协处理器的功能。此外，耐能还为这个新SoC集成了ArmCortex－M4 内核，为终端的设计提供更多的控制支持。
此外，KL720芯片在AI协处理器从上一代的ARM Cortex－M4改换为DSP，将进一步增加他们新款SoC的实力。
DN6181是一颗类视神经网络人工智能视觉芯片尊龙凯时中国官方网站，其视频分辨能力可达2600 x 2048 （5M像素），支持30fps推断帧数。芯片采用40纳米制程工艺，内置强大的神经元处理器（NPU），ISP图像处理器，32位微处理器，内部安全引擎，DMA控制器，以及丰富的周边外设接口，是稻源公司超低功耗人工智能边缘计算SoC芯片家族首位成员，满足智能物联网（AIOT）边缘端的图像一体化处理计算需求。
4、地平线日，地平线推出新一代AIoT边缘AI芯片旭日3，该芯片拥有3M和3E两种型号。该系列芯片搭载地平线nm制程工艺尊龙凯时中国官方网站，等效算力达5Tops，典型功耗为2．5W。
2020年8月25日，海宁发布消息称，芯盟科技研发出全球首款超高性能异构AI芯片。该芯片打破了传统同构芯片内储存与计算间的数据墙，实现了数据存储、计算的三维集成，将主要应用于类人感知与决策应用场景，如服务员、医生、驾驶员等。
协同设计的思想，对模式修剪优化之后的模型采用特定技术实现存储优化和计算加速。它可以实现神经网络模型的存储压缩达4．5倍，充分发挥硬件稀疏计算的效率。硬件加速比可达3．5倍，而神经网络模型的精度损失仅限于1％。此外，“启明920”进一步采用了与模式修剪技术兼容的卷积核修剪技术，实现了最低11．25倍的模型存储压缩，硬件峰值精确加速比接近9倍，可以充份缩短计算时间。值得注意的是，“启明920”通过统一的架构，为余模式数据量化提供了高效的支持，能够适应线性和非线性权重
凌芯01由零跑汽车携手国内顶尖芯片企业耗时3年联合开发，处理性能接近市场顶尖的Mobileye芯片，整体开放性则更强，既能支撑通用运算，又有特定的AI运算逻辑，具有能耗比更低、安全可靠性更高的优势。
处理器采用了阿里旗下公司提供的“玄铁C860”处理器，集成高性能的AI神经元处理器，全面提升芯片核心处理速度与效率。此外，凌芯01可通过PCIE级联技术，实现多片组合形成计算平台，提供更强大的AI算力。凌芯01支持接入12路摄像头来实现2．5D的360°环视，并可支持自动泊车、
AS智能驾驶辅助域控制、以及接近L3级别的自动驾驶算力，充分满足用户对于车辆智能驾驶与主被动智能安全的行车需求。8、全志：AI语音芯片R329
Hz和双核HIFI4 400MHz（2MB SRAM），并采用了Arm中国专用的AI处理器单元（AIPU）。此外，其还具备两大特点：
7月21日，杭州国芯推出超低功耗AI芯片GX8002，主要用于TWS耳机等智能穿戴设备。
＋NPU的架构，集成国芯第二代自研神经网络处理器gxNPU V200和平头哥CK804处理器。芯片支持多级唤醒，集成硬件VAD，可实现超低功耗待机和自动人声感应。通过NPU的强大能力，实现语音唤醒、指令识别、AI降噪、声纹识别等众多功能。而在功耗方面，GX8002在VAD待机时的功耗只有70μW，运行功耗为0．6mW。同时，GX8002可以根据用户是否说话自动切换VAD待机和工作两种模式，因此通过VAD的有效过滤，芯片日常使用的平均功耗基本低于300μW。
2020年9月15日，在百度世界2020大会上，百度智能芯片总经理欧阳剑预发布了采用7nm 先进工艺的百度昆仑2，性能比百度昆仑1 提升3倍，还带有高速片间互联，多款细分型号，覆盖云训练、云推理以及边缘计算等优势。预计2021年上半年量产。
虽然我国人工智能企业在2020年推出不少AI芯片，但不可置否的是，虽然芯片数量多，但其更偏向于针对特定环境，同时与
、英伟达等芯片相比，并未实现追平，更多的是“在某些指标的超越”。其次，芯片的发展与其他产业不同，其不仅仅需要多年的技术积累，同时还需要强有力的设计及制作能力，而我国大陆地区尚未实现全面突破。同时，基于美国的打压，我国芯片发展更是不断受阻——
、中芯国际等世界领先的中国芯片企业面临众多困难。但就目前而言，我国AI企业面临的最大困难依然处于技术方面，如何进行突破，成为AI企业最大的难点。
处理器的营收将在今年翻番，占公司2024年总营收的十位数低段，且未来五年年均增长率高达50%，到2028年将占据台
算法的不同需求等特点上。 首先，RISC-V适合用于高效设计实现，其内核面积更小，功耗更低，使得它能
年，随着 LLM 大规模语言模型技术的不断突破，大模型为探索更高阶的通用人工智能带来了新的曙光。通用人工智能进入了快速发展期，在中国，大模型已经呈现出
，算力效率决定速度 /
的区别 随着人工智能的发展和应用的普及，越来越多的企业和科研机构开始研发人工智能
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