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2017年，中国在芯片进口方面花费了2601.4亿美元，占全球进口总额的约68.8%。许多人认为芯片主要是指计算机和手机中的中央处理器（CPU），但实际上，芯片种类繁多。

无论是家里的路由器，还是冰箱、洗衣机、空调、电视等家用电器，甚至街道上的红绿灯系统，都离不开芯片。然而，这个领域却是我们的短板。目前，中国芯片的自给率较低，但这是否意味着中国企业在芯片行业就没有机会了呢？

为了回答这个问题，我们需要先了解一个新的概念——NPU（嵌入式神经网络处理器）。近年来，人工智能（AI）逐渐从科幻作品走进现实生活，广泛应用于手机上的语音助手、指纹识别、面部识别、虹膜识别等功能，以及军用和民用无人机和无人驾驶车辆等。

尽管人工智能的重要性日益凸显，但它需要依托特定的硬件平台来实现其功能，而传统的CPU和GPU在执行AI任务时效率较低。因此，我们迫切需要一种专门针对智能算法和深度学习优化的芯片，NPU正是为此设计的一种嵌入式神经网络处理器。

2017年9月，华为推出了全球首款人工智能手机芯片——麒麟970。该芯片集成了名为“寒武纪1A”的智能芯片，使得在处理人工智能应用时，“寒武纪1A”的性能比四核CPU高出25倍，而能耗却仅为后者的五十分之一。测试显示，搭载“寒武纪1A”的麒麟970芯片每分钟可以识别2005张照片，相比之下，苹果的A11处理器只能处理889张照片，而三星S8则只能处理95张。

人工智能所需的计算量往往非常大，手机上的CPU难以独立完成某些任务，即便能够完成，也可能耗时过长或耗电过多，从而影响用户体验。如果无人机配备人工智能处理器，则可以显著提升其本地处理能力，无需依赖网络上传数据至服务器，从而大幅缩短处理时间。

虽然人工智能被视为通向未来的钥匙，但目前来看，最适合作为AI载体的芯片类型是“神经网络处理器”。不过，没有CPU的支持，NPU也无法单独运作。放眼整个芯片产业，中国尚未掌握核心技术，研发工作仍需长期努力。

中国在人工智能芯片领域取得了一定的领先地位，但若缺乏持续的研发投入，面对国外芯片巨头的技术优势和资金实力，我们可能会很快失去这一优势。即便国产NPU保持领先，但如果国外手机制造商因种种原因不愿采用，也会产生问题。幸运的是，中国已有许多本土手机品牌，只要芯片性能足够优秀，相信它们会被广泛采用。此外，人工智能芯片的应用场景不仅限于手机，还包括无人机、无人驾驶、智能家居、机器人等多个领域。

总之，虽然中国在芯片自给自足方面面临挑战，但通过不断研发和创新，中国企业在芯片领域仍然拥有广阔的发展前景。