AI人工智能的发展主要依赖两个领域的创新和演进：一是模仿人脑建立起来的数学模型和算法，其次是半导体集成电路AI芯片。AI的发展一直伴随着半导体芯片的演进过程，20世纪90年代，贝尔实验室的杨立昆（YannLeCun）等人一起开发了可以通过训练来识别手写邮政编码的神经网络，但在那个时期，训练一个深度学习卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）需要3天的时间，因此无法实际使用，而硬件计算能力的不足，也导致了当时AI科技泡沫的破灭。

AI芯片是AI发展的底层基石。某达早在1999年就发明出GPU，但直到2009年才由斯坦福大学发表论文介绍了如何利用现代GPU远超过多核CPU的计算能力（超过70倍），把AI训练时间从几周缩短到了几小时。算力、模型、数据一直是AI发展的三大要素，而AI芯片所代表的算力则是人工智能的底层基石。

项目名称：广东半导体芯片产品研发推广项目

项目地址：广东省

主要业务：

本项目主要负责半导体芯片产品的研发和销售。目前第一款产品为并行计算处理器，可用于AI模型的推理和训练、科学计算、大数据加速处理、机器视觉、图像数据加速处理、通信DSP等用途。

可应用的目标市场包括人工智能、AI-PC（即将兴起的新市场，由微软公司牵头，明年的个人电脑中AI算力卡将成为标配）、自动驾驶、空中无人机、医疗图像、安防智能监控、军用雷达、工农业智能生产线、各类机器人、嵌入式设备前后端部件等。

盈利模式：

本项目未来的盈利来源可能包括以下几个方面：

1、产品销售利润：通过销售半导体芯片产品获得直接利润；

2、定制化服务费用：提供定制化的半导体芯片解决方案和技术支持，收取一定的服务费用；

3、授权使用费：将技术授权给其他企业使用，可以收取一定的授权使用费；

4、合作分成：与广大合作伙伴进行沟通洽谈，按照销售额或利润进行分成，从而获得一定的收益。

项目进展：到目前为止，已经成型或在框架上成型的设计资料及软件模块有（约占总设计任务的70%）。

项目规划：

1、第一阶段：实现首颗1024核28nm工艺并行计算处理器芯片的落地，及为打开市场做准备。

2、第二阶段：进行多元化产品升级。

目前产品主要集中在并行计算领域（后期可以研发世界上独一无二的全景相机全方位雷达芯片），最突出的特征和优势有：

（1）高效高速：高效体现在电路架构上设计独特，从而使得运行速度快、占用硅片面积小，具有较高的工作主频。与市面上传统的同类产品相比，晶体管数量只有他们的1/3左右。

（2）超低功耗：由于电路上的高效和架构上的合理安排。从而使得在电功率损耗方面可以做到世界第一。与同类产品相比，功耗只有他们的1/4到1/6左右。这是最具竞争力的指标之一，功耗低，意味着温升低，这也说明可以应用到非常恶劣的环境中。

（3）超低成本：由于以上等优点，此款芯片可采用28nm或更大纳米数工艺制程。再加上公司只需极少数的高级研发工程人员，从而使得整个公司运营成本极低。间接使得芯片产品可以以非常有竞争优势的价格打入市场。

（4）运营风险极低：在同行中，所有的公司在最初获得资源时，基本上都从零开始进行研发设计。需要经过若干年（基本上需要2年以上）研发设计工作。再进行流片，然后再扩大队伍进行相关软件开发，这样还得再花3年以上才可拿得出免强可以进行市场推广的Demo产品。如此，风险极高，如果在相关软件开发时发现某些功能无法实现，将导致本次流片失败。再者，战线拉得太长，时间和资源都已耗尽。

而本项目现在芯片相关软件及芯片架构都已研发成型，在流片前将所有问题都已暴露出来，及时修正，尽可能在流片时确保芯片设计上没问题。在芯片验证上除了常规的之外，还可以模拟应用时的场景进行软件验证，确保时间和资源不浪费。所以基本在两年内可以拿得出可进行市场推广的Demo产品。

（5）技术岗位：同行中，需要技术岗位较多，且技术含量也较高。如果公司的技术核心人物不是个全面手的话，很多技术方面是把控不了的，这样招进的高级人才到底能不能胜任都存在不确定性，导致存在不可控的风险。另外，核心人物不是全面手的话，设计出来的产品也不是最优的，且存在整个创业失败的风险。本项目的核心人物在产品设计的每个环节都是专家，足以确保整个进程顺利推进。

（6）惠及客户：本项目全方位提供方便用户使用的应用开发工具，具有独特的神经网络部署方式。充分降低客户产品上市的时间及上市开发成本。增进了同类产品的市场竞争力。