Page 53 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

计算能力达到每秒92万亿次计算操作。

4.终端人工智能芯片市场正在起步，涉及芯片类型多样化
伴随人工智能市场大幅扩张，实现应用部署的终端推理芯片将具备更广阔的
市场前景和应用需求，其中智能手机、安防监控、自动驾驶等领域将成为市场首
轮爆发焦点。在智能手机领域，苹果发布iPhone X智能手机内置A11bionic芯片，

集成双核神经引擎，运算速度达到每秒6000亿次，支持快速人脸解锁、增强现
实等功能。高通推出的骁龙845移动芯片基于CPU+GPU+DSP的移动异构计算平
台，并重点提升DSP单元针对神经网络处理速度和能效至CPU的8和24倍。在安

防监控领域，英特尔收购Movidius芯片厂商推出高速低功耗Mybriad系列视觉芯
片，最新款MyriadX芯片具备每秒超过1万亿的次运算能力。在自动驾驶领域，
英伟达推出高能效、高可靠性的车用XaiverSoC芯片，性能达到每秒30万亿的次
计算能力，功耗仅为30W，支持L3~L4级别自动驾驶。

（四）中国人工智能芯片产业创新活跃
1.积极突破云端人工智能芯片领域
受限于中国在GPU和FPGA芯片领域基础薄弱，企业多采用ASIC路线布局

云端谋求战略突破，参与企业包括百度、寒武纪、比特大陆等。百度面向自身
业务需求开发云端人工智能芯片“昆仑”，峰值处理速度达到每秒260万亿次定
点运算，可满足训练和推理的需求。寒武纪发布云端智能芯片MLU100，最高

峰值速度可达166.4万亿次定点运算，对应功耗110W，可支持各类深度学习和常
见机器学习算法，满足计算机视觉、语音识别、数据挖掘等计算需求；同时，
寒武纪联合联想、中科曙光分别推出深度学习专用服务器ThinkSystemSR650和

PHANERON，可面向多类云处理任务提供服务。比特大陆针对云端推理任务设
计专用处理器SOPHON，采用类似谷歌的脉动阵列架构，提供每秒2万亿次的计
算能力，具备60W低功耗优势，支持CNN、RNN、DNN等常见深度神经网络算
法的推理预测。

2.重点聚焦终端细分市场芯片布局
中国企业面向智能手机、安防监控、自动驾驶等终端重点细分领域加速人工
智能芯片研发，试图抢占市场先机。在智能手机领域，华为发布麒麟970芯片集

成寒武纪的深度学习IP内核，峰值计算能力达到每秒1.93万亿次运算，重点提升
智能手机的图像识别、机器翻译、语音降噪等功能。紫光展锐针对中端智能手机

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