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 AI人工智能的發展主要依賴兩個領域的創新和演進：一是模仿人腦建立起來的數學模型和算法，其次是半導體集成電路AI芯片。AI的發展一直伴隨著半導體芯片的演進過程，20世紀90年代，貝爾實驗室的楊立昆（YannLeCun）等人一起開發了可以通過訓練來識別手寫郵政編碼的神經網絡，但在那個時期，訓練一個深度學習卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）需要3天的時間，因此無法實際使用，而硬件計算能力的不足，也導致了當時AI科技泡沫的破滅。

 AI芯片是AI發展的底層基石。某達早在1999年就發明出GPU，但直到2009年才由斯坦福大學發表論文介紹了如何利用現代GPU遠超過多核CPU的計算能力（超過70倍），把AI訓練時間從幾周縮短到了幾小時。算力、模型、數據一直是AI發展的三大要素，而AI芯片所代表的算力則是人工智能的底層基石。

項目名稱：廣東半導體芯片產品研發推廣項目

項目地址：廣東省

主要業務：

 本項目主要負責半導體芯片產品的研發和銷售。目前第一款產品為并行計算處理器，可用于AI模型的推理和訓練、科學計算、大數據加速處理、機器視覺、圖像數據加速處理、通信DSP等用途。

 可應用的目標市場包括人工智能、AI-PC（即將興起的新市場，由微軟公司牽頭，明年的個人電腦中AI算力卡將成為標配）、自動駕駛、空中無人機、醫療圖像、安防智能監控、軍用雷達、工農業智能生產線、各類機器人、嵌入式設備前后端部件等。

盈利模式：

本項目未來的盈利來源可能包括以下幾個方面：

1、產品銷售利潤：通過銷售半導體芯片產品獲得直接利潤；

2、定制化服務費用：提供定制化的半導體芯片解決方案和技術支持，收取一定的服務費用；

3、授權使用費：將技術授權給其他企業使用，可以收取一定的授權使用費；

4、合作分成：與廣大合作伙伴進行溝通洽談，按照銷售額或利潤進行分成，從而獲得一定的收益。

 項目進展：到目前為止，已經成型或在框架上成型的設計資料及軟件模塊有（約占總設計任務的70%）。

項目規劃：

1、第一階段：實現首顆1024核28nm工藝并行計算處理器芯片的落地，及為打開市場做準備。

2、第二階段：進行多元化產品升級。

 目前產品主要集中在并行計算領域（后期可以研發世界上獨一無二的全景相機全方位雷達芯片），最突出的特征和優勢有：

 （1）高效高速：高效體現在電路架構上設計獨特，從而使得運行速度快、占用硅片面積小，具有較高的工作主頻。與市面上傳統的同類產品相比，晶體管數量只有他們的1/3左右。

 （2）超低功耗：由于電路上的高效和架構上的合理安排。從而使得在電功率損耗方面可以做到世界第一。與同類產品相比，功耗只有他們的1/4到1/6左右。這是最具競爭力的指標之一，功耗低，意味著溫升低，這也說明可以應用到非常惡劣的環境中。

 （3）超低成本：由于以上等優點，此款芯片可采用28nm或更大納米數工藝制程。再加上公司只需極少數的高級研發工程人員，從而使得整個公司運營成本極低。間接使得芯片產品可以以非常有競爭優勢的價格打入市場。

 （4）運營風險極低：在同行中，所有的公司在最初獲得資源時，基本上都從零開始進行研發設計。需要經過若干年（基本上需要2年以上）研發設計工作。再進行流片，然后再擴大隊伍進行相關軟件開發，這樣還得再花3年以上才可拿得出免強可以進行市場推廣的Demo產品。如此，風險極高，如果在相關軟件開發時發現某些功能無法實現，將導致本次流片失敗。再者，戰線拉得太長，時間和資源都已耗盡。

 而本項目現在芯片相關軟件及芯片架構都已研發成型，在流片前將所有問題都已暴露出來，及時修正，盡可能在流片時確保芯片設計上沒問題。在芯片驗證上除了常規的之外，還可以模擬應用時的場景進行軟件驗證，確保時間和資源不浪費。所以基本在兩年內可以拿得出可進行市場推廣的Demo產品。

 （5）技術崗位：同行中，需要技術崗位較多，且技術含量也較高。如果公司的技術核心人物不是個全面手的話，很多技術方面是把控不了的，這樣招進的高級人才到底能不能勝任都存在不確定性，導致存在不可控的風險。另外，核心人物不是全面手的話，設計出來的產品也不是最優的，且存在整個創業失敗的風險。本項目的核心人物在產品設計的每個環節都是專家，足以確保整個進程順利推進。

 （6）惠及客戶：本項目全方位提供方便用戶使用的應用開發工具，具有獨特的神經網絡部署方式。充分降低客戶產品上市的時間及上市開發成本。增進了同類產品的市場競爭力。