在电脑界称设计芯片组的厂家为Core Logic，Core的中文意义是核心或中心，光从字面的意义就足以看出其重要性。对于主板而言，芯片组几乎决定了这块主板的功能，进而影响到整个电脑系统性能的发挥，芯片组是主板的灵魂。芯片组性能的优劣，决定了主板性能的好坏与级别的高低。这是因为目前CPU的型号与种类繁多、功能特点不一，如果芯片组不能与CPU良好地协同工作，将严重地影响计算机的整体性能甚至不能正常工作。 主板芯片组几乎决定着主板的全部功能，其中CPU的类型、主板的系统总线频率，内存类型、容量和性能，显卡插槽规格是由芯片组中的北桥芯片决定的；而扩展槽的种类与数量、扩展接口的类型和数量（如USB20/11，IEEE1394，串口，并口，笔记本的VGA输出接口）等，是由芯片组的南桥决定的。还有些芯片组由于纳入了3D加速显示（集成显示芯片）、AC’97声音解码等功能，还决定着计算机系统的显示性能和音频播放性能等。 现在的芯片组，是由过去286时代的所谓超大规模集成电路：门阵列控制芯片演变而来的。芯片组的分类，按用途可分为服务器/工作站，台式机、笔记本等类型，按芯片数量可分为单芯片芯片组，标准的南、北桥芯片组和多芯片芯片组（主要用于高档服务器/工作站），按整合程度的高低，还可分为整合型芯片组和非整合型芯片组等等。 台式机芯片组要求有强大的性能，良好的兼容性，互换性和扩展性，对性价比要求也最高，并适度考虑用户在一定时间内的可升级性，扩展能力在三者中最高。在最早期的笔记本设计中并没有单独的笔记本芯片组，均采用与台式机相同的芯片组，随着技术的发展，笔记本专用CPU的出现，就有了与之配套的笔记本专用芯片组。笔记本芯片组要求较低的能耗，良好的稳定性，但综合性能和扩展能力在三者中却也是最低的。服务器/工作站芯片组的综合性能和稳定性在三者中最高，部分产品甚至要求全年满负荷工作，在支持的内存容量方面也是三者中最高，能支持高达十几GB甚至几十GB的内存容量，而且其对数据传输速度和数据安全性要求最高，所以其存储设备也多采用SCSI接口而非IDE接口，而且多采用RAID方式提高性能和保证数据的安全性。 到目前为止，能够生产芯片组的厂家有英特尔（美国）、VIA（中国台湾）、SiS（中国台湾）、ALi（中国台湾）、AMD（美国）、NVIDIA（美国）、ATI（加拿大）、Server Works（美国）等几家，其中以英特尔和VIA的芯片组最为常见。在台式机的英特尔平台上，英特尔自家的芯片组占有最大的市场份额，而且产品线齐全，高、中、低端以及整合型产品都有，VIA、SIS、ALI和最新加入的ATI几家加起来都只能占有比较小的市场份额，而且主要是在中低端和整合领域。在AMD平台上，AMD自身通常是扮演一个开路先锋的角色，产品少，市场份额也很小，而VIA却占有AMD平台芯片组最大的市场份额，但现在却收到受到后起之秀NVIDIA的强劲挑战，后者凭借其nForce2芯片组的强大性能，成为AMD平台最优秀的芯片组产品，进而从VIA手里夺得了许多市场份额，。而SIS与ALi依旧是扮演配角，主要也是在中、低端和整合领域。笔记本方面，英特尔平台具有绝对的优势，所以英特尔的笔记本芯片组也占据了最大的市场分额，其它厂家都只能扮演配角以及为市场份额极小的AMD平台设计产品。服务器/工作站方面，英特尔平台更是绝对的优势地位，英特尔自家的服务器芯片组产品占据着绝大多数中、低端市场，而Server Works由于获得了英特尔的授权，在中高端领域占有最大的市场份额，甚至英特尔原厂服务器主板也有采用Server Works芯片组的产品，在服务器/工作站芯片组领域，Server Works芯片组就意味着高性能产品；而AMD服务器/工作站平台由于市场份额较小，主要都是采用AMD自家的芯片组产品。 芯片组的技术这几年来也是突飞猛进，从ISA、PCI到AGP，从ATA到SATA，Ultra DMA技术，双通道内存技术，高速前端总线等等 ，每一次新技术的进步都带来电脑性能的提高。2004年，芯片组技术又会面临重大变革，最引人注目的就是PCI Express总线技术，它将取代PCI和AGP，极大的提高设备带宽，从而带来一场电脑技术的革命。另一方面，芯片组技术也在向着高整合性方向发展，例如AMD Athlon 64 CPU内部已经整合了内存控制器，这大大降低了芯片组厂家设计产品的难度，而且现在的芯片组产品已经整合了音频，网络，SATA，RAID等功能，大大降低了用户的成本。 北桥芯片 北桥芯片（North Bridge）是主板芯片组中起主导作用的最重要的组成部分，也称为主桥（Host Bridge）。一般来说，芯片组的名称就是以北桥芯片的名称来命名的，例如英特尔 845E芯片组的北桥芯片是82845E，875P芯片组的北桥芯片是82875P等等。北桥芯片负责与CPU的联系并控制内存、AGP、PCI数据在北桥内部传输，提供对CPU的类型和主频、系统的前端总线频率、内存的类型（SDRAM，DDR SDRAM以及RDRAM等等）和最大容量、ISA/PCI/AGP插槽、ECC纠错等支持，整合型芯片组的北桥芯片还集成了显示核心。北桥芯片就是主板上离CPU最近的芯片，这主要是考虑到北桥芯片与处理器之间的通信最密切，为了提高通信性能而缩短传输距离。因为北桥芯片的数据处理量非常大，发热量也越来越大，所以现在的北桥芯片都覆盖着散热片用来加强北桥芯片的散热，有些主板的北桥芯片还会配合风扇进行散热。因为北桥芯片的主要功能是控制内存，而内存标准与处理器一样变化比较频繁，所以不同芯片组中北桥芯片是肯定不同的，当然这并不是说所采用的内存技术就完全不一样，而是不同的芯片组北桥芯片间肯定在一些地方有差别。 由于已经发布的AMD K8核心的CPU将内存控制器集成在了CPU内部，于是支持K8芯片组的北桥芯片变得简化多了，甚至还能采用单芯片芯片组结构。这也许将是一种大趋势，北桥芯片的功能会逐渐单一化，为了简化主板结构、提高主板的集成度，也许以后主流的芯片组很有可能变成南北桥合一的单芯片形式（事实上SIS老早就发布了不少单芯片芯片组）。 由于每一款芯片组产品就对应一款相应的北桥芯片，所以北桥芯片的数量非常多。针对不同的平台，目前主流的北桥芯片有以下产品（不包括较老的产品而且只对用户最多的英特尔芯片组作较详细的说明） 上图主板中间，紧靠着CPU插槽，上面覆盖着银白色散热片的芯片就是主板的北桥芯片。 英特尔平台方面: 英特尔 845系列芯片组的82845E/82845GL/82845G/82845GV/82845GE/82845PE，除82845GL以外都支持533MHz FSB（82845GL只支持400MHz FSB），支持内存方面，所有845系列北桥都支持最大2GB内存。82845GL/82845E支持DDR 266，其余都支持DDR 333。除82845GL/82845GV之外都支持AGP 4X规范；865系列芯片组的82865P/82865G/82865PE/82865GV/82848P，除82865P之外都支持800MHz FSB，DDR 400（82865P只支持533MHz FSB，DDR 333，除82848P之外都支持双通道内存以及最大4GB内存容量（82848P只支持单通道最大2GB内存），除82865GV之外都支持AGP 8X规范；还有目前最高端的875系列的82875P北桥，支持800MHz FSB，4GB双通道DDR 400以及PAT功能。英特尔的芯片组或北桥芯片名称中带有“G”字样的还整合了图形核心。 SIS 主要有支持DDR SDRAM内存的SIS648/SIS648FX/SIS655/SIS655FX/SIS655TX以及整合了图形核心的SIS661FX，还有支持RDRAM内存的SISR659等等。 ATI 主要就是Radeon 9100 IGP北桥芯片，这是目前英特尔平台图形性能最强劲的整合芯片组北桥芯片。 VIA 主要有比较新的PT800/PT880/PM800/PM880以及较早期的P4X400/P4X333/P4X266/P4X266A/P4X266E/P4M266等等，其中，VIA芯片组名称或北桥名称中带有“M”字样的还整合了图形核心（英特尔平台和AMD平台都如此）。 Ali 离开芯片组市场多年，目前产品不多，主要是比较新的M1681和M1683。 AMD平台方面 VIA 主要有支持K7系列CPU（Athlon/Duron/Athlon XP）的比较新的KT880/KT600/KT400A以及较早期的KT400/KM400/KT333/KT266A/KT266/KT133/KT133A等等。支持K8系列CPU（Opteron/Athlon 64/Athlon 64 FX ）的有K8T800和K8M800。 SIS 主要有支持K7系列CPU的SIS748/SIS746/SIS746FX/SIS745/SIS741/SIS741GX/SIS740/SIS735，以及支持k8系列CPU的SIS755/SIS755FX/SIS760等等。 NVIDIA 主要有支持K7系列CPU的nForce2 IGP/SPP，nForce2 Ultra 400，nForce2 400以及支持K8系列CPU的nForce3 150和nForce3 250等等。
新型神经网络芯片会对科技领域乃至整个世界产生什么巨大影响
回答市场疑虑：在各种不确定性背景下如何继续发展 5G 产业
我们认为 5G 发展应该分国内、国外分别看待。 华为、中兴在 5G技术与商用能力上领先全球，贸易等外部问题很难撼动华为在通信设备上的领先优势。
国内方面 ，工信部宣布近期将发放 5G商用牌照，体现了我国 5G建设进度没有受到明显影响。在牌照之后，运营商即可进行 5G商用，相比此前 2020年商用的目标，甚至会有所提前。网络的提前建设有利于华为，华为目前商用准备较充分，单月出货基站数已达 2万左右。而中兴也有望受益于国内 5G建设。诺基亚、爱立信在国内的 5G 建设中由于准备相对较慢，份额可能较低。
干货研报注： 本篇研报是6月5号发表的，但就在6月6号，我国直接发布了4张5G商用牌照，而不是4G时最初的试运营牌照，这将说明我们直接跳过5G试运营，直接进入大规模商用。这一个超预期的动作，也看出来了我们5G突围的决心。
国外方面 ，部分运营商如欧洲抉择是否采用华为 5G 设备将导致 5G 建设放缓，而日本等国放弃使用华为设备有可能导致华为 5G 份额下滑。 另外， 4G 网络由于海外存量较大，性价比高，替换成本高，因此华为在海外 4G 份额短期将不会明显下滑。
但 5G 网络的第一批建设主要围绕中美日韩，而欧洲等国家的 5G 本身并不紧迫，因此我们认为目前时点，我国 5G 的牌照对华为、中兴存在利好。但应跟踪美对于我国 5G 牌照可能做出的进一步反应。
图表 1: 通信基站结构
但5G 也带来了机遇与挑战，核心是：技术变革带动市场规模提升，半导体自主可控为突围重点
通信基站建设主要风险来自于 客户 与 供应链 两方面。我们认为中国5G 进展快于海外，利好国内产业链。但目前我国在半导体领域（芯片等）仍存在短板， 亟待自主可控。
机遇与挑战1：半导体领域自主可控为突围的主要方向。供应链角度，半导体领域存在短板，自主可控为解决方案。
中国大陆供应商在1）天线环节实力较强，2）在 PA/LNA、滤波器等射频前端拥有一定的市场地位、但仍有较大的进口替代空间。
3）国产替代空间较大的环节主要处于半导体领域，包括 PA、基带芯片、数字芯片、模拟芯片、电源芯片等。5G 相比 4G 的性能提升很大程度上依赖于芯片的设计和选用，我们认为芯片领域的自主可控是我国 5G 基站建设突围的重点。
机遇与挑战2：5G 特性带动 PCB、天线振子、PA、介质滤波器等基站器件需求提升。
5G 高频高速特点带动 PCB/CCL、天线、PA、滤波器的 材料与工艺发生变化 ，多通道/大带宽则主要带动 PCB、天线、PA、开关、滤波器等 用量显著提升。
全球通信设备市场规模随着技术的换代升级呈现波动趋势，而目前全球无线电信网络正在经历从 4G 向 5G 发展的转折点。随着 5G 建设期到来，市场规模出现提升趋势。
以基站及无线通信设备市场为例，Gartner 预测，从 2018 年起，全球无线设备市场规模将呈现提升趋势。根据 Gartner 的数据显示，2018 年通信设备市场中我国厂商华为、中兴市场份额排名领先，其中 华为排名第一，份额达到 27% 。
从技术方面来看，华为、中兴经过了 4G 时代的专业积累，在 5G 实现了技术反超。专利层面， 华为、中兴在 5G 专利比例方面排名全球第一和第五 。在商业化方面，中国企业也领先全球。19 年 5 月，华为宣布已经出货 5G 基站超过 10 万，中兴通讯 4 月也曾表示 5G 基站累计出货量超过 1 万站。
根据 GSA 统计，截至 4Q18，全球 4G 用户数达到 399 亿。全球 4G 在各洲的渗透率不同。而真正早期布局 5G 的国家主要将为韩国、美国、中国、日本、中东和欧洲部分国家等4G 渗透率较高国家。GSA 预测到 2023 年，全球预计有 13 亿 5G 用户。
截至 2019 年 4 月初，全球 4G 运营商 720 家，准备提供 4G 服务的运营商 116 家。5G 方面，88 个国家的 224 家运营商开启了 5G 网络的测试、试验、试商用或商用。其中试商用或商用的运营商达到 39 家，商用的运营商为 15 家。
华为 预计 2025 年全球将有 650 万个 5G 基站 、28 亿用户，覆盖全球 58%的人口。我们基于对产业链的调研和判断，认为 2019 年是 5G 基站出货的元年，而中国将成为未来三年5G 建设的主力。
► 中国： 三大运营商在全国各地的 5G网络建设热情高涨。北京截至 5月下旬建设了4700个 5G基站建设，年底将实现五环内 5G覆盖；上海电信 2019年将建设超过 3000 个 5G基站，到 2021年底建设 1万个 5G基站；广东截至 5月已建 5G基站超 14,200 个，其中广州 5G基站超过 7100个。广东移动在全省 21个地市已开通 5G网络；湖北移动 2019 年将在全省投资 10 亿元人民币，建设 2000 个 5G 基站；山东联通年内宣布在全省 16 地市正式开通 5G 试验网。
► 韩国： 三大运营商 KT、SK、LGU+ 2019年 4月 3日起开启了全国 5G运营，单月用户数突破 26 万。当时 LG U+共架设约 118 万个 5G 基站，主要供应商包括 华为 。而KT 和 SK 供应商包括 爱立信和三星 。
► 美国： 5G采用 28GHz、24GHz、37GHz、39GHz和 47GHz进行 5G部署。5月末美国完成了第二次频谱拍卖。目前美国的 5G主要用于家庭无线宽带接入。而近期美国FCC表示将批准国内第三大、第四大无线运营商 Sprint和 T-Mobile的合并。合并后的运营商在中频段将活动 130MHz带宽，可考虑用于 5G部署。美国目前 5G设备的提供商包括 爱立信、诺基亚和三星 。
► 日本： 5G 也在建设中，《朝日新闻》报道称，预计 2020年春天将提供服务。根据朝日新闻，日本三大运营商 NTTDocomoInc，KDDICorp， SoftBankGroupCorp以及新兴运营商乐天移动 RakutenMobileInc将主要选择 爱立信、诺基亚、三星和本土公司 的 5G设备。
► 欧洲、中东： 部分运营商在进行 5G的试验和试商用过程。如欧洲运营商 Telia将在1-2个欧洲国家开展 5G服务。中东运营商 Etisalat1H19将会在 300个城市推出 5G 服务。
华为的角度， 通信设备产业链属于软硬件联合开发，目标是将板卡组合形成系统，通过测试实现商用。 而在板卡的设计制造中，原材料主要包括各类芯片和 PCB 板，通过代工的方式加工成商用板卡，而在 PCB 设计和芯片的设计过程中，需要使用 EDA 等软件开发环境。
目前国产替代空间较大的产业环节
►芯片环节： 基站通信系统的性能和稳定性的要求导致了其芯片选用十分苛刻。
►EDA等开发环境环节： 我们认为华为将主要通过现有已购软件实现生产。
►测试环境环节： 类似于 EDA 等开发环境，测试仪器仪表主要由海外厂商提供，但其中部分厂商如罗德史瓦茨等公司为非美国企业。
中国厂商如何应对
►短期依靠存货。 华为的芯片设计公司海思已经十分成熟，EDA、测试环境等规模已经可以支持现有研发。而芯片短板短期难以解决，需要通过存货的方式短期应对。但经历了 2018年中兴事件，华为在存货的准备上更加从容，原材料规模从 2017年末的 190 亿元提升至 2018 年末的 354亿元。以 FPGA为例，华为通过渠道不断积累FPGA 存货，导致 4FQ19，FPGA 提供商 Xilinx 通信板块收入达到 历史 最高水平。
►长期依靠国产化。 芯片的设计需要不断的投入和试错。而国内产业链也已经涌现出了一批可以在相关产业链提供备选方案的公司，通过不断打磨，国产化存在较大可能性。
4G 份额难以撼动
基站本身在中国移动等运营商的采购体系中被认为是非充分竞争领域，一个重要原因是现网基站需要不断维护、升级，难以更换现网基站供应商。华为在 4G基站领域排名前二， 服务运营商客户覆盖全球。目前情况难以判断持续性，现有 4G客户如更换供应商需要投入大量资本开支。对于华为的现有客户而言，客观上替换华为的基站存在一定难度。
另一方面，华为的产品在业内以高性价比闻名，在现有全球运营商增长乏力的背景下， 运营商客户主观上也不愿意放弃华为设备。一个典型的例子是沃达丰。沃达丰在其全球网络中选择了华为基站和核心网设备。但在贸易不确定性背景下，沃达丰不得不放弃华为的核心网设备，但保留其基站设备供应商资格。
对比 4 家主要无线厂商运营商板块各地区的业务结构，这里华为、中兴和诺基亚运营商业务不仅限于基站，光网络设备、IP 网络设备等产品也在其中。如果仅对比基站业务， 由于爱立信主要产品为基站产品，因此海外厂商占比应该略高。
中国区域 ：市场规模为全球 31%。华为 2018 年占比 65%，市场稳定。
► 5G进度： 中国将于 2020年开启 5G建设，按照运营商最新的反馈 2020年正式开启5G商用的目标没有变化。而工信部表示，近期预计中国的 5G商用牌照将落地。随着年内 5G牌照的发放，我国网络建设将进入新阶段。中国移动 2019年即将在 40 个城市建设 5G网络。因此我国的 5G牌照发放没有受到华为事件的影响。
► 份额： 华为和中兴通讯作为本土供应商，2018年获得运营商市场份额超过 80%。而2018年中兴通讯二季度曾被美国发出 DenialOrder。然而爱立信、诺基亚的份额没有明显的提升。我国运营商和华为、中兴在研发等方面保持了紧密的合作，在 5G 领域的份额有望进一步提升。我国的 5G牌照近期发放，对技术领先厂商如华为、中兴进一步有利，因此牌照发放后如果建设速度加快，国内厂商的份额可能进一步提升。
亚太（不包括中国）区域： 市场规模为全球的 17%，华为 2018 年占比 45%，市场存在竞争。
► 5G进度： 不同国家 5G进度不一，领先者如日韩正在进行 5G建设，大部分国家正在进行 4G网络的建设和推广。5G建设需要等待时间。部分国家在 5G建设中可能考虑在华为事件落地后再进行 5G建设。此次事件无形中对 5G建设造成了影响。
► 份额： 可能由于贸易不确定性的影响，日本软银近期没有选择华为、中兴合作 5G 网络。因此日本没有同中国厂商合作。而韩国只有 LGU+选择了部分华为设备，其他运营商 SK、KT均没有和国内厂商合作，但韩国厂商并没有排斥华为的设备。两国基站的主要供应商为爱立信、诺基亚和三星。其他国家中，爱立信、诺基亚在澳大利亚、新加坡、越南等国份额较高；而华为、中兴通讯在柬埔寨、泰国、缅甸、孟加拉国等国份额较高。目前这些国家中没有明显受到华为事件的影响。目前这些国家还没有 5G 需求，4G 的选型部分原因在于华为和中兴设备的性能优异和价格适中。而长期发展中，这些国家的 5G 网络也预计将采用华为和中兴的设备。
其他区域： 市场规模为全球的 52%，华为 2018 年占比 39%，市场存在激烈竞争。
► 5G进度： 美国是 5G建设的先锋；欧洲的 5G建设类似于部分亚洲国家，存在因为贸易不确定性而短暂观望的情况，因此将对部分国家的 5G进度造成影响。部分国家如英国、德国、荷兰等欧洲国家仍然没有最后决定。近期英国运营商 EE采用华为5G设备进行了无线直播，获得良好效果。
► 份额： 华为在欧洲、中东和非洲市场 2018年营收 2045亿元人民币；美洲市场营收479 亿人民币。以上营收包含消费者业务和政企业务。华为事件有可能导致其中部分运营商在 5G 建设选择非华为的设备。 但由于华为在现网中的应用，部分国家难以瞬间转换。
注：标公司为中金覆盖，采用中金预测数据；其余使用市场一致预期收盘价信息更新于北京时间 2019年 6月 4 日
半导体：5G 推动射频前端及基带芯片发展
半导体是基站的核心部件，是基站价值量占比最大的组成部分 。5G 宏基站主要以 AAU+ DU+CU 的模式呈现，其中 AAU 是原本的射频部分 RRU 叠加有源天线所组成，同时基带部分 BBU 分立成 CU 中央单元以及 DU 分布处理单元。
其中 AAU 主要半导体芯片隶属于模拟大类，如射频芯片（滤波器、功率放大器、射频开关等），而DU/CU主要以数字芯片为核心（如基带处理芯片等，具体形态为ASIC或FPGA）。DU/CU/AAU都配以电源管理芯片以保证供电持续稳定。基站内光纤传输，光电接口芯片同样必不可少。
随着 5G 基站的建设强度提升，基站用半导体市场也将迎来高速成长期。而根据 STMicro 的预测，2021 年单个基站内，射频相关/数字相关半导体价值占总半导体元素比重均达到32%，而高性能模拟及光电/功率及传感器价值占比分别为 26%/10%。
基站相关半导体国产化进展现状： 目前国内厂商在基站相关半导体器件实现了部分“自主可控”。
数字部分来看，1）国内主要的通信设备商华为、中兴在基站领域有多年经验， 已经均拥有 ASIC 自行设计能力，可以通过台积电等合作伙伴代工生产，
2）对于基带处理/接口用的 FPGA 芯片，目前主要依靠海外厂商供应，但设备商华为也在先前进行了大量的存货积累。我国 紫光同创、安路信息、高云半导体 分别都有商用产品推出，但产品性能及出货规模与 Xilinx、Altera、Lattice 等头部厂商仍存在巨大差距；虽然部分国内厂商有布局功率放大器业务，如苏州能讯（未上市）、三安光电（600703SH），但基站供应商采购核心器件领域中国与海外仍然存在较大差距；
滤波器方面，风华高科（000636SZ）、武汉凡谷（002194SZ）生产的陶瓷介质滤波器已可以用于 5G 基站；
数模转换/电源管理芯片方面，随着技术实力的不断提高，圣邦股份（300661SZ）在未来有望进一步切入基站侧市场。
光器件方面，目前低速（100G 以下）芯片已经实现国产替代，主要厂商涉及光迅 科技 （002281SZ），昂纳光通信（0877HK）等，但高速芯片仍然空缺。
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一、与传统计算机的区别1946年美籍匈牙利科学家冯·诺依曼提出存储程序原理，把程序本身当作数据来对待。此后的半个多世纪以来，计算机的发展取得了巨大的进步，但“冯·诺依曼架构”中信息存储器和处理器的设计一直沿用至今，连接存储器和处理器的信息传递通道仍然通过总线来实现。随着处理的数据量海量地增长，总线有限的数据传输速率被称为“冯·诺依曼瓶颈”——尤其是移动互联网、社交网络、物联网、云计算、高通量测序等的兴起，使得‘冯·诺依曼瓶颈’日益突出，而计算机的自我纠错能力缺失的局限性也已成为发展障碍。
结构上的缺陷也导致功能上的局限。例如，从效率上看，计算机运算的功耗较高——尽管人脑处理的信息量不比计算机少，但显然而功耗低得多。为此，学习更多层的神经网络，让计算机能够更好地模拟人脑功能，成为上世纪后期以来研究的热点。
在这些研究中，核心的研究是“冯·诺依曼架构”与“人脑架构”的本质结构区别——与计算机相比，人脑的信息存储和处理，通过突触这一基本单元来实现，因而没有明显的界限。正是人脑中的千万亿个突触的可塑性——各种因素和各种条件经过一定的时间作用后引起的神经变化（可变性、可修饰性等），使得人脑的记忆和学习功能得以实现。
大脑有而计算机没有的三个特性:低功耗（人脑的能耗仅约20瓦，而目前用来尝试模拟人脑的超级计算机需要消耗数兆瓦的能量）；容错性（坏掉一个晶体管就能毁掉一块微处理器，但是大脑的神经元每时每刻都在死亡）；还有不需为其编制程序（大脑在与外界互动的同时也会进行学习和改变，而不是遵循预设算法的固定路径和分支运行。）
这段描述可以说是“电”脑的最终理想了吧。
注：最早的电脑也是模拟电路实现的，之后发展成现在的只有0、1的数字CPU。
今天的计算机用的都是所谓的冯诺依曼结构，在一个中央处理器和记忆芯片之间以线性计算序列来回传输数据。这种方式在处理数字和执行精确撰写的程序时非常好用，但在处理或声音并理解它们的意义时效果不佳。
有件事很说明问题：2012年，谷歌展示了它的人工智能软件在未被告知猫是什么东西的情况下，可以学会识别视频中的猫，而完成这个任务用到了16万台处理器。
要继续改善这类处理器的性能，生产商得在其中配备更多更快的晶体管、硅存储缓存和数据通路，但所有这些组件产生的热量限制了芯片的运作速度，尤其在电力有限的移动设备中。这可能会阻碍人们开发出有效处理、声音和其他感官信息的设备，以及将其应用于面部识别、机器人，或者交通设备航运等任务中。
神经形态芯片尝试在硅片中模仿人脑以大规模的平行方式处理信息：几十亿神经元和千万亿个突触对视觉和声音刺激物这类感官输入做出反应。
作为对图像、声音等内容的反应，这些神经元也会改变它们相互间连接的方式，我们把这个过程叫做学习。神经形态芯片纳入了受人脑启发的“神经网路”模式，因此能做同样的事。
人工智能的顶尖思想家杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）说，在传统处理器上用专门的软件尝试模拟人脑（谷歌在猫实验中所做的），以此作为不断提升的智能基础，这太过低效了。
霍金斯创造了掌上电脑（Palm Pilot），后来又联合创办了Numenta公司，后者制造从人脑中获得启发的软件。“你不可能只在软件中建造它，”他说到人工智能，“你必须在硅片中建造它。”
现有的计算机计算，程序的执行是一行一行执行的，而神经网络计算机则有所不同。
现行的人工智能程式，基本上都是将大大小小的各种知识写成一句一句的陈述句，再灌进系统之中。当输入问题进去智能程式时，它就会搜寻本身的资料库，再选择出最佳或最近解。2011年时，IBM 有名的 Watson 智能电脑，便是使用这样的技术，在美国的电视益智节目中打败的人类的最强卫冕者。
（神经网络计算机）以这种异步信号发送（因没有能使其同步的中央时钟而得名）处理数据的速度比同步信号发送更快，以为没有时间浪费在等待时钟发出信号上。异步信号发送消耗的能量也更少，这样便满足了迈耶博士理想的计算机的第一个特点。如果有一个处理器坏了，系统会从另一路线绕过它，这样便满足了迈耶博士理想的计算机的第二个特点。正是由于为异步信号发送编程并不容易，所以大多数计算机工程师都无视于此。然而其作为一种模仿大脑的方式堪称完美。功耗方面：
硬件方面，近年来主要是通过对大型神经网络进行仿真，如 Google 的深度学习系统Google Brain，微软的Adam等。但是这些网络需要大量传统计算机的集群。比方说 Google Brain 就采用了 1000 台各带 16 核处理器的计算机，这种架构尽管展现出了相当的能力，但是能耗依然巨大。而 IBM 则是在芯片上的模仿。4096 个内核，100 万个“神经元”、256 亿个“突触”集成在直径只有几厘米的方寸（是 2011 年原型大小的 1/16）之间，而且能耗只有不到 70 毫瓦。
IBM 研究小组曾经利用做过 DARPA 的NeoVision2 Tower数据集做过演示。它能够实时识别出用 30 帧每秒的正常速度拍摄自斯坦福大学胡佛塔的十字路口视频中的人、自行车、公交车、卡车等，准确率达到了 80%。相比之下，一台笔记本编程完成同样的任务用时要慢 100 倍，能耗却是 IBM 芯片的 1 万倍。
Ref: A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface Paul A Merolla et al Science 345, 668 (2014); DOI: 101126/science1254642
因为需要拥有极多数据的Database 来做training以及需要极强大的计算能力来做prediction，现有的一些Deep learning如Andrew Ng的Google Brain、Apple的Siri等都需要连接网络到云端的服务器。
二、争议：
虽然深度学习已经被应用到尖端科学研究及日常生活当中，而 Google 已经实际搭载在核心的搜寻功能之中。但其他知名的人工智能实验室，对於深度学习技术的反应并不一致。例如艾伦人工智慧中心的执行长 Oren Etzioni，就没有考虑将深度学习纳入当前开发中的人工智慧系统中。该机构目前的研究是以小学程度的科学知识为目标，希望能开发出光是看学校的教科书，就能够轻松应付各类考试的智能程式。Oren Etzioni 以飞机为例，他表示，最成功的飞机设计都不是来自於模仿鸟的结构，所以脑神经的类比并无法保证人工智能的实现，因此他们暂不考虑借用深度学习技术来开发这个系统。
但是从短期来看，情况也许并没有那么乐观。
首先芯片的编程仍然是个大问题。芯片的编程要考虑选择哪一个神经元来连接，以及神经元之间相互影响的程度。比方说，为了识别上述视频中的汽车，编程人员首先要对芯片的仿真版进行必要的设置，然后再传给实际的芯片。这种芯片需要颠覆以往传统的编程思想，尽管 IBM 去年已经发布了一套工具，但是目前编程仍非常困难，IBM 团队正在编制令该过程简单一点的开发库。（当然，如果我们回顾过去编程语言从汇编一路走来的历史，这一点也许不会成为问题。）
其次，在部分专业人士看来，这种芯片的能力仍有待证实。
再者，真正的认知计算应该能从经验中学习，寻找关联，提出假设，记忆，并基于结果学习，而IBM 的演示里所有学习（training）都是在线下的冯诺依曼计算机上进行的。不过目前大多数的机器学习都是离线进行的，因为学习经常需要对算法进行调整，而 IBM 的硬件并不具备调整的灵活性，不擅长做这件事情。
三、人造神经元工作原理及电路实现
人工神经网络
人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。Ref：Wikipedia： 人工神经网络
电路原理
神经递质的分泌反过来又是对动作电位刺激的反应。然而神经元在接收到这些神经递质信号中的一个后便不会再继续发出动作电位。当然，它们会逐渐累加至一个极限值。在神经元接受了一定数量的信号并超过极限值后----从根本上讲是一个模拟进程----然后它们会发出一个动作电位，并自行重置。Spikey的人造神经元也是这么做的，当它们每次受到激发时都会在电容中累积电荷，直至达到限值，电容再进行放电。具体电路结构和分析之后有机会的话再更新。
现阶段硬件的实现方式有数电（IBM、Qualcomm）、模电、数模混合（学界）、GPUs等等，还有各种不是基于硅半导体制程制作的神经元等的device方面的研究。
四、历史
Neuromorphic engineering由老祖宗Carver Mead提出
卡福·米德是加州理工学院的一名工程师，被公认为神经形态计算机之父（当然还发明了“神经形态学”这个词）
神经形态芯片的创意可以追溯到几十年前。加州理工大学的退休教授、集成电路设计的传奇人物卡弗·米德（Carver Mead）在1990年发表的一篇论文中首次提出了这个名称。
这篇论文介绍了模拟芯片如何能够模仿脑部神经元和突触的电活动。所谓模拟芯片，其输出是变化的，就像真实世界中发生的现象，这和数字芯片二进制、非开即关的性质不同。
后来这（大脑研究）成为我毕生的工作，我觉得我可以有所贡献，我尝试离开计算机行业而专注大脑研究。首先我去了MIT的人工智能研究院，我想，我也想设计和制作聪明的机器，但我的想法是先研究大脑怎么运作。而他们说，呃，你不需要这样做，我们只需要计算机编程。而我说，不，你应该先研究大脑。他们说，呃，你错了。而我说，不，你们错了。最后我没被录取。但我真的有点失望，那时候年轻，但我再尝试。几年后再加州的Berkley，这次我尝试去学习生物方面的研究。我开始攻读生物物理博士课程。我在学习大脑了，而我想学理论。而他们说，不，你不可以学大脑的理论，这是不可以的，你不会拿到研究经费，而作为研究生，没有经费是不可以的。我的天。
八卦：老师说neural network这个方向每20年火一次，之前有很长一段时间的沉寂期，甚至因为理论的不完善一度被认为是江湖术士的小把戏，申请研究经费都需要改课题名称才能成功。（这段为小弟的道听途说，请大家看过就忘。后来看相关的资料发现，这段历史可能与2006年Geoffrey E Hinton提出深度学习的概念这一革命性工作改变了之前的状况有关。）
五、针对IBM这次的工作：
关于 SyNAPSE
美国国防部先进研究项目局的研究项目，由两个大的group组成：IBM team和HRL Team。
Synapse在英文中是突触的意思，而SyNAPSE是Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics的简称。
Cognitive computing: Neurosynaptic chips
IBM produces first working chips modeled on the human brain
另一个SyNAPSE项目是由IBM阿尔马登实验室（位于圣何塞）的达尔门德拉·穆德哈负责。与四所美国大学（哥伦比亚大学，康奈尔大学，加州大学默塞德分校以及威斯康辛-麦迪逊大学）合作，穆德哈博士及其团队制造了一台神经形态学计算机的原型机，拥有256个“积分触发式”神经元，之所以这么叫是因为这些神经元将自己的输入累加（即积分）直至达到阈值，然后发出一个信号后再自行重置。它们在这一点上与Spikey中的神经元类似，但是电子方面的细节却有所不同，因为它们是由一个数字储存器而非许多电容来记录输入信号的。
Ref: A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface Paul A Merolla et al Science 345, 668 (2014); DOI: 101126/science1254642
为什么现在的安卓5G都是高通765的？
虽然大多数人的宽带宽网也不过是20到200Mbps，但是千兆网卡已经普及多年了，似乎短时间内看不到什么更高网速的网卡出现。不过在Cascade Lake-X处理器上，Intel开始推25Gbps的网卡，而且很有可能用在未来的400系芯片组上。
国庆期间，Intel正式发布了新的HEDT平台旗舰酷睿X处理器，代号Cascade Lake-X，依然基于14nm工艺和Skylake架构，最高仍为18核心36线程，而升级重点除了继续提升频率，还在内存、PCIe、AI人工智能、网络等方面有了新的面貌，同时维持LGA2066接口，继续搭配X299主板。
旗舰型号酷睿i9-10980XE，18核心36线程，三级缓存2475MB，基准频率维持在30GHz，睿频20单核最高加速频率从44GHz提至46GHz，睿频Max 30加速频率从45GHz提升至48GHz，另外全核加速频率38GHz。
虽然最新的酷睿X处理器规格变化不大，但是价格暴跌了50%，最贵的酷睿i9-10980XE也只要979美元，之前可是1799美元。
除了价格上的惊喜， 还有一点值得注意，那就是Intel这次将网卡从1Gbps升级到了25Gbps，新的平台整合了Intel i225主控，只要24美元就可以取代目前的i219-V千兆网卡 。
根据最新信息，Intel不仅在HEDT平台上推25Gbps网卡，明年Q1季度问世的Comet Lake及400系芯片组上也会有类似的动作，那就是将25Gbps网卡作为重要卖点，大力推动25Gbps网络普及。
25Gbps的网络速度是目前有线网络的25倍，虽然对外的宽带连接不需要这样高速的网络，但是现在家庭联网需求也很高，局域网互联有25Gbps的网络速度也是大为方便的。
为什么现在的安卓5G手机，都是高通骁龙765G的？
15G芯片的限制
我们都知道5G手机，最重要的部分就是5G芯片，而目前5G芯片，也就只有麒麟990 5G、麒麟985、麒麟820、骁龙865、骁龙765G、天玑1000系列、天玑820、天玑800、猎户980等。而这么多5G芯片，其中的麒麟芯片，只有华为手机会搭载使用，其它品牌的手机，也只能使用骁龙和天玑的5G芯片。而骁龙865处理器，属于旗舰5G芯片，也只有高端旗舰才会使用；那么其余中端5G机，也只能使用其余5G芯片了。
2为什么大多使用骁龙765G
除去麒麟的所有芯片，以及骁龙865芯片，还有众多的5G芯片，可以使用，那么为什么许多厂商仍然使用骁龙765G。我认为有以下几点原因，第一，三星的猎户980是和vivo一起研发的，所以也只能三星和vivo使用，而且不支持大批量生产。第二，联发科的天玑芯片，仍然改不了发热严重的问题，手机搭载后， 游戏 会出现发热、、卡顿、续航等问题。
第三，骁龙765G芯片更加成熟，我们都知道它采用7nm+EUV制程工艺，相比7nm更加先进。在功耗上也有良好的控制，发热问题也几乎不存在；而且骁龙765G是去年12月份，实现量产。现在半年都过去了，它的价格肯定也比较便宜了，各大厂商使用它，会有更大的利润空间。第四，目前各大厂商没得选择，就算目前的联发科天玑芯片，做的再好；其它手机厂商也不敢，大批量使用天玑芯片，因为都和骁龙芯片，签订的有合约关系。
其实整体来说，还是因为其它厂商没有自己的芯片技术，也只能采购其它厂商的芯片。那么为了保证利润和品控，肯定会选择最好的，而骁龙765G也就是，这么多中端芯片中，技术比较成熟，价格还比较低的。就像这几天红米K30 5G，硬生生的把骁龙765G压倒了1299元，真的是性价比超级高。不过还是感觉华为的麒麟芯片，用着更舒服，毕竟自家的东西，也更有保证。如有不同看法，欢迎评论区留言，喜欢就关注吧。
在处理器上，高通的影响力真的是很大，看看国内的手机厂商，绝大部分都是用它的处理器，而且每次发布新处理器时，总有人拿到首发。其实，这也不是谁都愿意的，毕竟处理器是核心。
被别人卡着脖子谁都不好受，只是目前没有办法，自己自研成本太高，苹果和华为又不卖芯片，这样的情况下只能使用高通处理器了。但是对于高通处理器，8系列的还说的过去，7系列的就差多了。
去年的骁龙765G到今年国内手机厂商还在使用，这是为什么呢？而且高通在今年也是发布了一款中端5G处理器，高通骁龙768G，可看看发布的手机，用的是非常的少。再看看麒麟820，又是一代神U。
去年麒麟810综合性能是非常的不错，还荣获大奖，那么为什么高通的7系列芯片这么差劲，对于新发布的高通骁龙768G，手机厂商又不使用呢？首先，高通在处理器方面，可以说是不如以前了。
看一看它8系列的芯片就知道，整体的性能和其他是拉开了差距，甚至还用了挤牙膏的方式来提升芯片的价格。既然8系列芯片都这样，那么7系列就更是如此了，没有跟上手机发布的步伐。
其次，为什么安卓厂商不用发布的骁龙768G，原因很简单，第一，骁龙768G并不是全新一代的处理器，它和骁龙765G的关系，是类似属于兄弟关系，整体的性能并没有强多少。
归根到底两者的构架还是一样的，性能方面就稍微的高一点。第二，既然是新的，那么价格也会高一点。然而对于手机厂商来说，是不值得采购的。优势不大，价格还贵，具体的性能稳定性也不确定。
反而是骁龙765G，也是用了一年多了，各种工艺与技术在手机内部的融合，显然是没有问题，也不必再花多余的钱进行重新设计。所以虽然有了骁龙768G，但用的还是去年的骁龙765G。
另外，国内手机厂商也有了新选择，是联发科的天玑系列，对于它们自己也是有帮助的，不再受制于人，你们认为高通骁龙765G怎么样，会入手搭载它的5G中端手机吗？
很高兴可以回答这个问题，接下来我简单分享下我的理解和想法，希望可以帮助到大家
高通765的定位高通骁龙765是一款定位中端的5G处理器芯片，它是基于台积电的7nm制程工艺，内置骁龙X52 5G基带，实现对5G网络的支持。此外高通骁龙765支持第五代高通人工智能引擎AI Engine，并加入了用于旗舰级SoC的EliteGaming，在AI运算性能和Elite 游戏 性能方面的提升非常明显，进一步提升了产品的竞争力。
2020年以来，5G网络布局得到了迅速发展，三大运营商铺设的5G基站相较于2019年成倍增长，促使5G手机销量也得到了很大提升。5G旗舰手机定位高端，并不是所有用户都消费得起的，而中低端5G手机需求才是最大的市场，所以说采用高通骁龙765的5G手机是定位中端用户，降低成本，让广大用户都可以用上5G手机。
还有其他5G中端芯片么排除高通骁龙765，其他的定位中端的5G芯片也是有的，例如华为麒麟820，联发科天玑800系列。那既然有其他选择，为什么很多手机还是采用高通骁龙765，主要有以下两点原因。
众所周知，华为手机基本采用的都是麒麟芯片，不对其他手机厂商出售，主要是因为华为手机销量很大，麒麟芯片只能满足于自家手机的供应；其次是麒麟芯片是华为手机的核心竞争力，自家芯片在的软硬件的技术优化上会更加具有竞争优势，如果把麒麟芯片卖给其他手机厂商，这样的竞争优势将会大大削弱。
联发科发布的天玑800系列定位的是中端5G芯片，采用了和高通骁龙7系列相同的A76+A55的CPU架构，基于台积电的7nm制程工艺，但天玑800系列使用了旗舰级芯片才会用的4大核CPU架构设计，同时在性能上也做了区隔。
从整体的性能数据来看，联发科天玑800系列的性能是完全碾压高通骁龙765的，那为什么很多手机厂商还是会选择高通骁龙765呢？这主要是高通在芯片和5G技术方面有着多年的技术积累，从综合实力来看还是高通更强，此外很多手机厂商多年来一直和高通保持着良好的合作关系，高通骁龙系列芯片一直是它们的优先选择，多年的积累它们在软硬件优化调教方面有着更大的优势。即使手机芯片性能再强，如果不能和手机的其他硬软件很好的兼容，其性能是很难发挥出来的。
联发科在4G时代，Helio系列的性能和功耗一直不是很稳定，导致很多手机厂失去信心弃之而去。虽然联发科天玑800系列的性能和功耗有了出色的表现，短时间内也很难让手机厂商回心转意，还需要时间来慢慢培养信任感。
综上所述，很多手机厂商选择高通765 5G芯片是明智之举，也是无奈之举。随着时间的推移，我觉得会有越来越多的5G手机芯片进入市场，例如联发科天玑800系列也许会在市场慢慢站稳脚跟，成为高通骁龙的有力竞争对手。
高通的8系列芯片一直是所有安卓旗舰手机的优先之选，今年发布的几款旗舰机型中都纷纷采用高通骁龙865处理器，不过市场分析由于865处理器的成本过高，最终导致5G手机的售价高企，对于推广5G网络的发展无疑是一道屏障，所以有手机厂商另辟蹊径，考虑采用同样支持5G网络的中端处理器高通骁龙765G。
虽然765G的芯片性能不及865，但两者均采用7nm制程而且都支持5G通信，在手机的功耗和发热上高通骁龙765G会表现得更优异，而日常各种使用场景都游刃有余，中低画质的 游戏 也可以流畅运行，基本上满足了大部分用户的需求，更重要的一点是其价格更低，在冲销量的中端手机上使用绝对是最好的选择。
根据国外媒体XDA Developers报道，在安卓原始代码中发现了3款谷歌的新手机，其中包括了将于今年第三季度发布的 Pixel 5 和 Pixel 5 XL，两者均未使用高通骁龙865处理器，而是采用高通骁龙765G处理器。无独有偶LG也表示今年推出的G9 ThinQ会改用高通骁龙765G处理器。由于肺炎疫情对手机市场的冲击，相信会有越来越多的手机产商会在新手机上采用765G处理器。
