CL1221是一款性能優異的原邊反饋控制器，集成了多種保護功能。CL1221工作在電感電流斷續模式，適用于85Vac~265Vac輸入電壓、功率5W以內的隔離LED恒流電源。芯片最大限度地減少了系統元件數目并采用SOP8封裝，這些使得CL1221能夠減小系統所占空間。CL1221具有高精度電流采樣電路，使得輸出電流精度達到±3%以內。同時，CL1221具有LED開路/短路保護，過流保護，欠壓保護等。

特點：

◆ ±3%LED輸出電流精度。

◆ 原邊反饋恒流控制。

◆無輔助檢測/供電繞組。

◆ 超低工作電流：250μA（典型值）。

◆ 寬輸入電壓：85Vac~265Vac。

◆內部集成650V功率管。

◆LED短路/開路保護。

◆原邊過流保護。

◆欠壓保護（UVLO）。

5月3日，智能芯片設計公司寒武紀科技發布了國內首款云端人工智能芯片，理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算，達到世界先進水平，可廣泛應用于智能手機、智能音箱、智能駕駛等不同領域。

此前不久，另一家現象級的創業公司地平線，也發布了中國首款全球領先的嵌入式人工智能視覺芯片。剛剛結束的北京國際車展上，地平線還展示了搭載新一代自動駕駛芯片架構的自動駕駛計算平臺。

寒武紀和地平線們的背后，是一個爆發式增長的市場。前瞻產業研究院預測，2021年全球人工智能(AI)芯片市場規模將達到111億美元，相比2016年的36億美元，年復合增長率達到25%。

最令業界欣慰的是，相比傳統芯片行業，AI芯片全球起步時間幾乎同步，在自主技術研發、建立芯片應用場景上，AI芯片領域蘊藏著“中國芯”彎道超車的機會。

芯片最重要的是建立產業生態

AI芯片又被稱為深度學習芯片、神經元芯片，主要指專為深度學習計算特點和需求而設計的一類專用芯片。

與傳統芯片不同，AI芯片模擬大腦的神經元和突觸，一條指令即可完成一條神經元的處理，這種計算模式在做圖像識別等智能處理時，效率可比傳統芯片高幾百倍。據悉，AI芯片相比傳統芯片規模更大，結構更加復雜，運算能力更強，迭代速度從摩爾定律中每18～24個月迭代一次演進為9個月迭代一次。

人工智能的崛起主要得益于三大突破——算法、數據和算力。三者缺一不可，其中算力非常依賴芯片的發展。因此，AI芯片已成人工智能技術發展過程中的關鍵環節。清華大學微電子研究所所長魏少軍說：“如今的人工智能、大數據、云計算背后的真正支撐點就是芯片，沒有芯片一切都是假的，這也是人工智能技術繞不開的話題。”

據中科院計算所研究員陳天石介紹，人工智能芯片在設計時專門考慮了視覺、語音和自然語言處理的一些運算的特征。在設計處理器架構時，針對這些應用的特征做了專門的優化。“最后的效果就是在做智能處理任務的時候，性能比傳統處理器更好，能耗可以更低。”

目前人工智能芯片已經廣泛應用于圖像識別、智能安防、智能駕駛、語音識別、消費類電子等領域。業內人士認為，云端智能芯片的問世，將為大數據量、多任務、高通量等復雜的云端智能處理需求提供新的技術支撐。

據悉，寒武紀此次發布的云端芯片，可以支持各類深度學習和經典機器學習算法，充分滿足視覺、語音、自然語言處理、經典數據挖掘等領域復雜場景下的云端智能處理需求。

不過，即使像寒武紀這樣擁有終端處理和云端智能處理器的商業公司，和國際巨頭相比依然存在明顯“短板”——產業生態。

“芯片最重要的還是能夠用起來，只有被大量使用形成市場規模，從而建立起產業生態，才能通過市場回血實現可持續發展。”中芯國際集成電路制造有限公司工作人員向《中國經濟周刊》記者坦言，目前國內人工智能公司都在爭分奪秒推出各自的產品和應用，沒有時間和精力去給國產的AI芯片做配套。而外國廠商的AI芯片由于起步早， 生態建立得相對完善，因此吸引了大批國內用戶。

如火如荼的AI芯片產業

業內普遍認為，在政策、市場、資本的多重刺激下，中國的人工智能芯片產業正迎來最好的時代，未來發展空間可期。

從政策層面看，2017年3月人工智能首次被寫入政府工作報告，同年7月國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升至國家發展戰略;2017年12月，工信部發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020)》;2018年3月5日，十三屆全國人大一次會議再次將人工智能發展寫入政府工作報告。

從市場一線看，行業垂直門戶賽迪網的一份研究報告顯示，目前的AI芯片參與者涵蓋了新型創業型公司(地平線、上海熠知、探境科技等)、行業或互聯網巨頭(BAT等)、傳統芯片公司(華為海思、瑞芯微等)、高校、研究院背景的創業型公司(寒武紀、深鑒科技、清華微電子所等)。

在“老中青”三代企業的發力之下，中國AI芯片產業熱鬧非凡。數據顯示，僅2017年下半年，在芯片制造巨頭臺積電的生產線上，就有超過30家企業的AI芯片在排隊等待流片(指把設計好的技術文件交給芯片生產廠家進行生產)。

據悉，深鑒科技、云知聲、異構智能等一批國產芯片公司均將在2018年完成流片。可以預見，2018年將會是“AI中國芯”密集落地的一年。

事實上，百度、阿里等互聯網巨頭都已默默“上芯”。

阿里不但宣布自主研發Ali-NPU的AI芯片，4月20日又全資收購嵌入式CPU研發與產業化公司中天微。此外，阿里還投資了寒武紀、深鑒和翱捷等數家初創半導體公司。

百度則布局更早，2017年就率先成為第一家擁有自有芯片的網絡巨頭，其發布的XPU(云計算加速芯片)，采用自主設計的新一代AI處理架構，可應用在AI、數據分析、云計算和無人駕駛上。

除了這些巨頭，包括地平線、華夏芯、比特大陸等本土AI企業都宣布推出或正在研發人工智能芯片。最新消息稱，臺積電南京晶圓廠已經向比特大陸交付了首批16nm芯片。

與此同時，敏銳的資本早已嗅到商機。2017年8月，成立僅一年的寒武紀宣布完成1億美元 A輪融資，投資方陣容強大，阿里巴巴、聯想、科大訊飛等企業均有參與。2017年10月，定位為“AI時代英特爾”的本土人工智能芯片初創企業地平線，也獲得了英特爾領投的近億美元融資。

全球協作的中國機會

必須正視的是，國內的“芯聲”雖大，但在全球AI芯片的市場版圖中，目前依然是歐美巨頭的天地。

近日，調研機構發布了全球AI芯片公司排行榜，其中NVIDIA(英偉達)位居第1，Intel(英特爾)緊隨其后，NXP(恩智浦)位列第3。IBM、AMD、ARM、蘋果、谷歌、高通等歐美巨頭占據了榜單前列。華為成為榜單上最靠前的中國身影，位居第12位。

排名榜首的英偉達針對人工智能專門開發的GPU(圖形處理芯片)，憑借著便捷的編程環境和豐富的生態體系，成為業界主流方案。包括阿里、華為在內的眾多中國企業都采購了英偉達生產的GPU。目前，英偉達全球業務中約1/5來自中國。

諸多事例證明，若核心技術受制于人，可能在極端情況下給企業帶來無法預測的風險。不過，業內人士普遍表示，雖然在通用芯片領域中國“受制于人”，但是在人工智能時代，依托中國人口紅利的海量數據、資本加持、巨大的應用場景和市場需求，讓中國AI芯片有望“彎道超車”。

在百度總裁張亞勤看來，進入AI時代后，技術需要新的架構，很多公司在做AI芯片，就會產生新的操作系統、新的芯片和新的生態。這就是中國公司的機會。

專注TMT領域投資的旭輝資本董事總經理韓琳對《中國經濟周刊》記者說，當前的人工智能正處于產業化的早期階段，所有的國家都站在同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度關注，完成了一系列政策層面的頂層設計，使得中國企業在競爭中占據了一定優勢。“中國本土芯片公司擁有大數據優勢和本地化的應用場景資源，必將加速崛起。而在華外資企業也在積極投身人工智能發展大潮，和本土公司深度合作，助力中國人工智能產業發展壯大。”

地平線副總裁張永謙接受《中國經濟周刊》記者采訪時同樣認為，中國本土企業在國內市場更有優勢。“以自動駕駛為例，國外與中國的路況差異極大，這意味著需要進行大量數據訓練、深度學習的自動駕駛人工智能。”

也有業內人士認為，中國發展AI芯片應主動融入世界，拒絕“閉門造車”。前述中芯國際工作人員向《中國經濟周刊》介紹說，整個集成電路產業已是一個高度全球化的產業，沒有一個國家可以獨立運行，“中國大陸的產業力量非常薄弱，必須堅持開放發展，深度融入全球產業鏈，才能有所作為。”

華為榮耀總裁趙明對此予以認同，“在芯片設計上，國內廠商追趕得很快，但設計的工具在美國。芯片設計是全球‘多國部隊’在做，像華為的芯片研究，日本、美國、歐洲的公司都有參與。”

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