2018年5月17日，中国电信在京发布了《AI终端白皮书》，首批集中采购的人工智能手机也同时亮相上市，推动了全网通终端向AI智慧化升级的历史时刻，见证AI终端造福用户的新时代的开启。人工智能已成为引领未来发展的重大战略性技术突破，并与实体经济深度融合，形成带动经济发展的新动能，加速推动人类步入智能新时代。

人工智能就是赋予机器深度学习能力并能纠正误差，目前主要用计算机来模拟大脑思考的过程，因而产生了人工神经网络算法，从而实现机器像人一样地去思考。要让机器深度学习，最重要的是数据和运算。谁的数据更多，谁的运算更快，谁就会占据优势。

实现人工智能当前流行方法包括X86和ARM在内的传统CPU处理器架构往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，但对于并不需要太多的程序指令，却需要海量数据运算的深度学习的计算需求，这种结构就显得非常笨拙。尤其是在当前功耗限制下无法通过提升CPU主频来加快指令执行速度，这种矛盾愈发不可调和，深度学习研究人员迫切需要一种替代硬件来满足海量数据的运算需求。因而出现了图形处理器GPU，更进一步发展又产生了现场可编程门阵列FPGA，这些众多设备耗电多、体积大、不便携。所以当前绝大部分人工智能的运算都是在云服务器上运算然后将运算结果发到移动终端上，于是，所谓的人工智能处理器就应运而生了，而人工智能处理器多半是商业概念炒作。

为了克服上述实现方法的缺点，有另一种实现现有AI能力的芯片，即神经网络AI芯片，近年来越来越引起关注。神经网络AI芯片的设计是模仿人的大脑，就像人的大脑记忆能力是由神经单元（neurons）和神经突触（synapses）组成，因而它只需要很少的能量就可以学习。目前，神经单元功能可以用非易失性存储单元来实现，但神经突触能否以半导体元件来实现目前还不确定。因为神经网络AI芯片与现有的带有学习能力的AI芯片相比会消耗很少的电能，更适合移动终端应用。

AMT（江苏时代全芯存储科技有限公司）林仲汉博士(Dr.Chung Lam)曾担任IBM研發中心PCM项目负责人13年，2017年开始担任AMT首席技术官。他正领导AMT旗下美国、北京、台湾、香港四地研发中心的科学家和工程师研发基于AMT专有的PCM技术开发神经网络AI芯片。AMT计划在2018年四季度EEPROM和NOR的存储器系列产品将下线；2019年6月下线大容量2D XP NAND产品将下线；2020年初推出神经网络测试芯片，2021年问世第一款神经网络AI产品芯片。（Ben、Chung Lam、Tess、Roy）

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