寒武纪AI已有多个产品面世，有何神奇之处？

制造"机器大脑"
潘建伟院士问陈云霁："既然机器能快速学习，那能不能直接把机器学到的东西复制进人脑？如果一台机器经过训练学到的东西，能不能复制到其他大量的机器中？"

对此，陈云霁表示，科学家现在在神经网络芯片中操纵的是虚拟的神经元，而不是真实的神经元，要将数据拷贝进人脑，目前还实现不了。不过，现在完全能够把一台已经学习过的机器复制到其他的机器中，而且这种复制的成本较低，是比较可行的节省成本的方法。

此外，针对特斯拉创始人马斯克近期提出的"人工智能和人类的共生体"（AI-humansymbiote），陈云霁认为，这种"人脑的数字化扩展"的外部设备现在还很难做到。他对第一财经记者表示："这在技术上还非常难，现在人类只能复制大脑中一些比较粗浅的信息。"但是展望未来十年脑机接口的发展，他表示："这倒有可能，现在很多人都在做这方面的尝试。"

对于人工智能未来发展的路径，陈云霁和陈天石都认为，随着社会逐渐从信息时代过渡到智能时代，人工智能芯片将是支撑智能计算不可或缺的载体。复杂的深度学习网络计算需求很高，需要有更多更强大的计算资源。

GPU是作为目前主流的人工智能计算平台，由于其基本框架结构并不是为人工智能所设计的，因此效率受到很多限制。而FPGA虽然迭代快，但从计算速度和能耗比来说，和专用的人工智能芯片相比仍然有差距。陈天石在近期接受采访时透露："目前还有很多公司和高校也在引用跟踪我们前期的成果，研制深度学习专用的ASIC，比如谷歌TPU。"

他说道："上个世纪以来，美国信息技术快速发展，涌现出Intel为代表的一系列伟大的芯片公司，驱动人类社会从工业时代过渡到信息时代。近年来，随着人工智能技术和脑科学的加速发展，以智能手机、智能驾驶、智能制造和机器人为代表的智能技术开始逐渐成熟。人类社会正处于从信息时代到智能时代的拐点，芯片的使命将从信息时代的计算转变为支撑机器智能。而寒武纪正是能够担当起这一光荣使命的公司。"

不过英伟达一位专业人士对第一财经记者表示："寒武纪和英伟达的芯片没有很强的可比性，因为它是为专门目的而设计的集成电路（ASIC），就好像谷歌的TPU芯片就是为Tensor-flow设计的，会有局限性。而英伟达的GPU具有更大的宽展性，能根据不同的应用需要编程，为不同的算法优化，也能经得起技术升级的考验等。"

事实上，由于定制化、低功耗等好处，ASIC正在被越来越多地采用。以目前火爆的比特币"挖矿"为例，过去都是采用英伟达的芯片，但是英伟达的GPU有一个致命的弱点，就是耗电非常大，"矿工"需要为此支付高昂的电费，这笔费用会稀释他们的利润。为此，比特币"矿工"开始越来越多转向ASIC专用集成电路，这是寒武纪这类公司的机会所在，另一方面也是对英伟达GPU的威胁。

踏上商业化征程
人工智能当前迅速发展，很大程度上得益于深度学习带来的提升。深度神经网络意味着庞大的计算量，快速迭代需要提速。而作为人工智能和新的神经网络芯片，除了目前集成了百万神经元的IBM类脑芯片TrueNorth，寒武纪的人工智能芯片DianNao也被列为先进的芯片之一。

但是，神经网络芯片要走出实验室，进入市场应用并不容易。卷积神经网络之父、Facebook人工智能实验室（FAIR）主人YannLeCun就曾对IBMTrueNorth发表消极评论。

对此，陈云霁两年前接受采访时就表示，神经网络处理器处于"春秋战国"时期，这个新兴领域和通用CPU不一样，不存在太多历史积累上的差距。"相反深度神经网络处理器中国做得还是最早的，完全有领先的可能性。"陈云霁说道。上个月底，当第一财经记者问道，寒武纪的芯片未来会在哪些行业得到实际的应用时，陈云霁明确表示，未来一两个月就会有答案。

9月2日，华为在德国IFA展上重磅发布全球首款麒麟970移动计算平台。虽然没有公开宣布，但其背后的AI芯片就是来自寒武纪。华为一名高层向第一财经记者表示，华为海思和寒武纪确实是在合作开发。另有媒体爆料，麒麟970整合NPU（NeuralProcessingUnit，神经处理单元）的构想早在五年前就已经开始酝酿。

针对与华为的合作，陈云霁虽然没有正面回答第一财经记者的问题，但弟弟陈天石曾透露了寒武纪芯片的市场商业化推进："主要是两方面：一是终端，二是云端。终端产品就是手机、智能眼镜、手环等，需要芯片去识别图像、影音和文字。而在云端，像科大讯飞、曙光这样知名的云端客户，都已经是寒武纪的客户。"

而陈云霁则坦言："智能发展到现在，算法上的进步很多，也能解决很多实际应用中的问题，比如模式识别。但这和人们所期望的振奋人心的智能还存在很大的距离。"不过他认为，硬件的研究，尤其是神经网络芯片，对于人工智能进步，尤其是对于高级智能能力的实现，会有关键的作用。

寒武纪有一个非常洋气的英文名字，叫Cambricon。但是相比来说，寒武纪芯片的名字却是以非常直白的拼音DianNao来命名代号，读起来就是中文拼音的"电脑"，有这个接地气的名字，还要感谢一位法国人。

陈云霁表示，神经网络处理器这个课题是个中法合作项目，最初他们想起一个类似于"Electricmachine"或者"ElectricBrain"的英文名字。但是当时团队里一位法国人，来自法国国家信息与自动化研究所（Inria）的研究员OlivierTemam就向他们建议称，与其取一个平淡的英文名字，还不如反其道而行用中文的拼音来命名，这样对外国人来说是"外语"，他们反而会觉得十分"洋气"。

令人惊讶的是，寒武纪团队成员的平均年龄只有25岁，但是他们中的大多数人都已是芯片设计开发和人工智能研究的"老司机"了。很多骨干成员在校期间已开始从事相关领域的工作。

咨询公司的预测数据显示，到2025年，与人工智能相关的深度学习芯片组市场收入，将由去年的5亿美元飙升至122亿美元的规模，复合年均增长率超过40%。

"智能时代迟早要到来。"陈云霁表示，"每个时代都有其核心的物质载体，比如工业时代的蒸汽机、信息时代的通用CPU，智能时代也将会出现这个核心载体。"