“美国在科学技术领域的领先地位正面临来自战略竞争对手的日益严峻的挑战。这些竞争对手认识到科学技术的好处，并在全国范围内组织大量人力和资本资源，在具有长期影响的领域发挥主导作用。”美国在最新发布的《关键和新兴技术国家战略报告》中是这么说的。
文中提到的“战略竞争对手”方向性明确，容易联想。美国计划采取进一步行动扭转这一趋势。在报告中，美国将先进计算、先进材料、人工智能、生物技术、航空发动机技术、量子信息与科学、半导体和微电子等20项关键技术列为重点关注领域。
报告指出，该战略将围绕两大支柱来实施，以保护自己免受不公平竞争：
一是有计划地以私营部门的劳动力和投资者为重点，保持先进和高质量的研发；
第二是防止外国竞争对手从美国及其合作伙伴领导的创新中获利。此外，它还呼吁建立一个强有力的出口管制系统，以监管哪些技术可以出口到海外。
美国商务部长罗斯表示，“目前已有超过32项新兴技术被控制，我们将继续评估和确定需要控制的技术。”
总之，美国已经感受到了挑战，关键技术不会出口，而是会得到保护，投入巨资。
十年半导体规划
最近，由美国半导体工业协会(sia)和半导体研究联盟牵头的全球科技、国防和航天工业领导人联盟(src)发布了一份题为“半导体十年计划”的报告，确定了未来芯片技术的五大方向，并呼吁美国政府在未来十年每年投资34亿美元(是目前的三倍)，资助这五个领域的半导体研发。
这份报告总结了美国半导体行业领先世界的成功经验，积极投资研发支出33，354英镑。他们中的大多数每年将近20%的业务收入花在r&d，仅次于医药行业。此外，联邦政府对r&d半导体的资助也成为私人研发支出的催化剂，最终引领了这项技术。
同时也提到了存在的挑战和瓶颈。美国要想在未来十年保持半导体行业的领先地位，就必须把重点放在信息处理、传感、通信、存储和硬件安全五大领域，并给出相应的目标和行动计划，提前思考。总结了以下具体方案，对国内半导体行业的发展可能会有所启示。
五大变化
巨变一：模拟硬件方面需要根本性突破
对周围环境的感知是下一代人工智能的基础。下一代人工智能设备将具有感知和推理能力。全球机器界面是当前以信息为中心的经济的核心。下一波先进制造革命预计将来自下一代模拟驱动的工业电子产品。
行动呼吁：模拟人工智能平台、大脑灵感和分层计算或其他解决方案，为人类感知和认知系统创造多媒体，将产生以人为本的新技术。简而言之，合作研究将建立一个革命性的模式，为节能模拟集成电路在未来的广泛应用铺平道路。在这十年里，每年将有6亿美元投入到模拟电子产品的新发展轨道上。
宏伟目标：以更类似人脑的方式推动信息和数据的实际应用。
巨变二：全新的内存和存储解决方案
数据存储在全球呈指数级增长，而可用的硅供应仅呈线性增长，这需要更多资源来支持持续的数据爆款。今天的存储技术在不久的将来将是不可持续的。
存储器和存储需求以及硅增长预测
行动呼吁：在内存和数据存储方面取得根本性突破，合作研究，为未来的广泛应用提供大容量节能内存解决方案，在这十年内每年投资7.5亿美元在内存和存储的新发展轨道上。
宏伟目标：开发新的高密度存储和存储载体，提高各级存储结构的能效；探索具有100倍存储密度能力的存储技术，以及可以利用这些技术的全新存储系统。
巨变三：通信需要新的研究方向
世界技术信息存储需求和通信能力之间的差距日益扩大，信息生成和存储的爆款式增长将需要云存储和通信基础设施的巨大增长。虽然目前在不到一年的时间内传输全球存储的数据是可能的，但估计到2040年至少需要20年才能传输，这是一个令人担忧的趋势。
世界技术信息存储和传播能力预测
行动呼吁：为了满足日益增长的需求，有必要取得彻底的进展。例如，云技术可能会发生重大变化，重点将转移到边缘计算和本地数据存储。在这十年里，每年将有7亿美元投资于新的通信技术。
宏伟目标：先进的通信技术可以以1tbps的峰值速率移动100-1000 zet byte/年的所有存储数据，比目前的5g快100倍。
巨变四：硬件研究需要突破
当今高度相关的系统和应用程序需要安全性和隐私。公司网络、社交网络和自治系统都基于可靠和安全通信的假设，但它们也面临各种威胁和攻击，从泄露敏感数据到拒绝服务。
安全系统视图
随着新用例、新威胁和新平台的出现，安全和隐私领域正在发生快速变化。比如量子计算的出现会带来新的威胁向量。因此，有必要针对量子攻击开发新的加密标准，并考虑这些标准对系统性能的影响。
行动呼吁：保护机器学习或传统密码学中的弱点，保护个人数据隐私，解决供应链或硬件中的弱点。在这十年里，每年投资6亿美元用于信息和通信技术安全的新发展。
宏伟目标：开发与技术、新威胁和新用例同步的安全和隐私进步，如可信和安全的自主和智能系统、安全的未来硬件平台以及新兴的后量子和分布式加密算法。
巨变五：新的计算模式
设备规模接近基本物理极限，摩尔定律变慢。目前，对计算增长的需求超过了摩尔定律的发展，人们很快就会要求计算机技术发生革命性的变化。因此，需要从根本上提高计算的能效，避免“局限性”，计算的理论基础有待进一步发展。
当前cpu计算轨迹
行动号召和宏伟目标：新的计算方法，如内存计算、专用计算引擎、不同的人工智能平台、大脑启发/神经模拟计算、量子计算或其他解决方案，需要以异构方式结合。在这十年里，每年将投资7.5亿美元来改变计算方法的发展轨迹。
标签
美国十年半导体规划最让人印象深刻的是创新和前沿。无论是模拟芯片、传感器、存储还是通信，大目标基本都是新的，用了“革命”、“全新”、“全球”、“世界”等很多关键词。言下之意是，当你还在追赶当前的赛道时，我已经计划开一条新的赛道，继续领先。
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另外，你可以发现，除了数据和分析，整个报告中的行动计划和宏伟目标的内容有点像喊口号，而且很大声。短期看不到结果的目标看起来像口号，但当目标被分解并付诸行动时，就不再是口号了，所以世界上没有一个国家不喊口号。
与此同时，我们可以看到，占据全球半导体市场50%以上份额的美国，却有一种危机感。领导不是睡得香，而是野心勃勃，想着怎么继续领导。对于后来者来说，这样强大而清醒的对手压力很大，有危机感，但正是这种危机感迫使或促使它不得不前进，加速科技进步。这是良性的，在危险中是有机的，并不全是坏事。
手机芯片排行天梯图（手机处理器最新排行榜）
手机的一个重要指标就是性能，性能分为综合性能、cpu性能和gpu性能。我们通常所说的性能是综合性能。一般来说，安兔兔跑分，测试结果就是综合表现。2020年最新手机处理器梯形图发布。让我们来看看你和小编手机的性能。是青铜吗？黄金？明星姚还是王者？
一、综合性能，手机综合性能的评价标准，一般来说，手机综合性能越强，cpu和gpu越强。目前，苹果的a13芯片是手机的高品质处理器，高通骁龙865和华为麒麟990 5g联发科天玑1000是高端芯片，是手机处理器之王。其他段可以依次向下排列。
第二，手机的cpu性能，cpu就是手机的计算速度。一般来说，手机的cpu频率越高，手机的cpu性能就越高。cpu排名：苹果a13 骁龙865 dimension 1000麒麟990 5g。从这个角度来说，华为麒麟芯片是高端处理器，但在cpu上并不占优势，所以华为芯片需要继续加油。
三、手机的gpu性能，主要是手机的图像渲染能力和图形处理能力。尤其是对于游戏来说，想要有更好的游戏体验，就必须把重点放在手机的gpu性能上。从gpu性能来说，还是苹果a13 骁龙865麒麟990 5g dimensity 1000。这里有一个现象，就是苹果a13芯片依然强势，高通gpu性能非常抢眼，甚至骁龙855已经超越麒麟990 5g，说明华为的gpu确实很弱，但是gpu性能差距在缩小。三星exynos 990的gpu也很强。
总的来说，2020年最新的手机处理器性能，从综合性能、cpu性能、gpu性能来看，苹果和华为处理器都只是自用，目前还是有局限性的。高通处理器被小米、oppo、vivo广泛应用于高端旗舰手机，可见高通芯片真的很强。看联发科能不能追上。
npu是什么意思啊（手机芯片里的npu到底是什么）
在21世纪初的科幻电影中，ai总是以机器人的形象出现，电影中的人工智能几乎无所不能。我们可以用我们开阔的想象力解读充满科技感的未来世界。但回到现实世界，虽然ai还没有实现科幻电影中的超级智慧，但已经通过手机、智能音箱等终端设备进入了我们的生活。ai不再只是一个遥远而陌生的概念。
目前ai已经成为手机市场的标配，但是手机中的ai是否智能取决于手机芯片中的npu是否足够强大。那么，npu到底是什么呢？最近华为麒麟正式发布《看懂芯片原来这么简单》系列漫画，给大家带来了详细的解读。我们来看看！
npu：手机ai的核心载体
众所周知，soc芯片对于手机的正常运行是不可或缺的。soc只有手指甲大小，但是“完整”。其集成模块共同支持手机功能的实现。比如cpu负责手机应用的平滑切换，gpu支持游戏图像的快速加载，而npu(神经网络处理器)则专门负责ai操作和ai应用的实现。
在手机soc中，npu起着最智能的作用，直接影响手机的ai能力。2017年，华为推出了自主研发的架构npu。与传统的标量和矢量运算模式相比，华为自主开发的架构npu采用3d cube加速矩阵运算。所以单位时间计算的数据量更大，单位功耗的ai计算能力更强。与传统的cpu和gpu相比，它实现了一个数量级的提高和更好的能效。
npu懂了，可是ai究竟怎么用？
2017年阿尔法狗击败围棋第一人柯洁，被科技业界公认为ai技术的里程碑。与此同时，ai破坏理论在网络上泛滥，阻碍ai技术发展的声音层出不穷。然而，技术是一把双刃剑。只要把ai应用到更多贴近日常生活需求的场景中，ai就能给我们带来更多的便利。
基于端侧ai技术的深度积累，华为联合开发者和合作伙伴率先登陆了多个ai应用。比如2018年，麒麟980实现了ai手势识别功能，可以在人物快速移动的状态下准确识别人体骨架线，为ai应用开发提供了更基本的能力。
2019年，麒麟990系列实现了ai人像的实时分割能力，可以准确分割人物和背景，实时替换背景。与其他手机实现的背景变化功能相比，麒麟990系列还可以准确识别每个个体并移除图像，为更多的视频ai应用提供了新的播放方式和可能性。
除了芯片级的ai能力，搭载麒麟990系列的华为mate 30系列实现了一系列ai应用。其中ai自由支持手机屏幕实时跟随人脸，无需重力感应，手机界面可以实时跟随人脸方向旋转，无需反复切换锁屏即可观看视频。
远距离ai控制可以实现滑动和截屏交互，无需触摸屏幕。远距离ai控制，元旦包饺子的时候可以刷tik tok，寒冬带着手套可以滑动浏览网页。这个功能可以说非常实用。
mate 30系列ai应用的背后是麒麟990系列的ai能力加持。据了解，麒麟990系列采用华为自主研发的达芬奇架构npu，创新设计npu双核npu微核架构。其中，npu megacore负责处理大计算能力场景，如ai手势识别、ai实时背景变化等，而ai飞轮、ai空间操纵等轻量级ai应用则由npu微核处理，占用资源较少，进一步提高了npu性能和能效。
不仅如此，
npu、hiai 3.0和麒麟平台为开发者提供了更强大、更完整的工具链和更强大的端到端计算能力。截至2019年12月，hiai 3.0日均用户接近1亿，月通话量超过6000亿。
现在，2020年，ai也将装备5g快车，实现计算能力和能力的过渡，真正开启万物互联的智能世界。相信在华为等技术巨头的带领下，移动ai会变得更智能、更实用，带给我们更多酷炫的ai功能。你通过这部漫画看过npu吗？在21世纪初的科幻电影中，ai总是以机器人的形象出现，电影中的人工智能几乎无所不能。我们可以用我们开阔的想象力解读充满科技感的未来世界。但回到现实世界，虽然ai还没有实现科幻电影中的超级智慧，但已经通过手机、智能音箱等终端设备进入了我们的生活。ai不再只是一个遥远而陌生的概念。
目前ai已经成为手机市场的标配，但是手机中的ai是否智能取决于手机芯片中的npu是否足够强大。那么，npu到底是什么呢？最近华为麒麟正式发布《看懂芯片原来这么简单》系列漫画，给大家带来了详细的解读。我们来看看！
npu：手机ai的核心载体
众所周知，soc芯片对于手机的正常运行是不可或缺的。soc只有手指甲大小，但是“完整”。其集成模块共同支持手机功能的实现。比如cpu负责手机应用的平滑切换，gpu支持游戏图像的快速加载，而npu(神经网络处理器)则专门负责ai操作和ai应用的实现。
在手机soc中，npu起着最智能的作用，直接影响手机的ai能力。2017年，华为推出了自主研发的架构npu。与传统的标量和矢量运算模式相比，华为自主开发的架构npu采用3d cube加速矩阵运算。所以单位时间计算的数据量更大，单位功耗的ai计算能力更强。与传统的cpu和gpu相比，它实现了一个数量级的提高和更好的能效。
npu懂了，可是ai究竟怎么用？
2017年阿尔法狗击败围棋第一人柯洁，被科技业界公认为ai技术的里程碑。与此同时，ai破坏理论在网络上泛滥，阻碍ai技术发展的声音层出不穷。然而，技术是一把双刃剑。只要把ai应用到更多贴近日常生活需求的场景中，ai就能给我们带来更多的便利。
基于端侧ai技术的深度积累，华为联合开发者和合作伙伴率先登陆了多个ai应用。比如2018年，麒麟980实现了ai手势识别功能，可以在人物快速移动的状态下准确识别人体骨架线，为ai应用开发提供了更基本的能力。
2019年，麒麟990系列实现了ai人像的实时分割能力，可以准确分割人物和背景，实时替换背景。与其他手机实现的背景变化功能相比，麒麟990系列还可以准确识别每个个体，去除图像，为更多的视频ai应用提供了新的播放方式和可能性。
除了芯片级的ai能力，搭载麒麟990系列的华为mate 30系列实现了一系列ai应用。其中ai自由支持手机屏幕实时跟随人脸，无需重力感应，手机界面可以实时跟随人脸方向旋转，无需反复切换锁屏即可观看视频。
远距离ai控制可以实现滑动和截屏交互，无需触摸屏幕。远距离ai控制，元旦包饺子的时候可以刷tik tok，寒冬带着手套可以滑动浏览网页。这个功能可以说非常实用。
mate 30系列ai应用的背后是麒麟990系列的ai能力加持。据了解，麒麟990系列采用华为自主研发的达芬奇架构npu，创新设计npu双核npu微核架构。其中，npu megacore负责处理大计算能力场景，如ai手势识别、ai实时背景变化等，而ai飞轮、ai空间操纵等轻量级ai应用则由npu微核处理，占用资源较少，进一步提高了npu性能和能效。
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不仅如此，华为将智能ai应用带给消费者，也在努力打开ai生态。基于华为推出的达芬奇架构npu和hiai 3.0，麒麟平台为开发者提供了更强大、更完整的工具链和更强大的端端计算能力。截至2019年12月，hiai 3.0日均用户数已接近1亿，月通话量突破6000亿。
现在，2020年，ai也将装备5g快车，实现计算能力和能力的过渡，真正开启万物互联的智能世界。相信在华为等技术巨头的带领下，移动ai会变得更智能、更实用，带给我们更多酷炫的ai功能。你通过这部漫画看过npu吗？
华为麒麟处理器排行榜（麒麟芯片排行一览表）
麒麟芯片在相同架构前提下，的确是数字越大性能越好.
麒麟芯片是华为公司的产品，专注于芯片设计和r&d业务。经过多年的苦心研究，麒麟芯片已经成为华为手机最重要的保障。
芯片架构设计
谈到芯片的性能比较，我们不得不提到芯片设计中使用的架构。芯片架构的创新和升级往往导致性能和功耗的直接提升和优化，不同架构的芯片之间往往存在一定的差距。
简单理解，芯片架构就是实现芯片功能的某种规范和例程，比如定义这个架构下有多少个处理核心，核心之间如何连接和通信，指令的运行周期等等。而芯片设计师则可以在这个规范下根据自己的思路灵活设计，比如大、中、小内核数量、gpu、缓存、基带等规格，从而形成自己特定的芯片产品。芯片架构的升级往往意味着更好
麒麟芯片命名
目前华为海思设计的芯片都是基于arm的公版架构。在经历了早期k3v2芯片的高烧和低性能滑铁卢后，集中精力研发，终于在麒麟910芯片上市时开始逐渐追赶，直到麒麟970推出了自己的内置独立ai计算单元，最终用麒麟990系列芯片实现了5g上的赶超。
目前海思的手机芯片产品主要有旗舰9系、中端8系、入门级7系、低端6系，每个系列的产品也根据自身架构升级进行产品迭代。比如旗舰芯片，从早期的麒麟910到麒麟920，再到近几年的麒麟950、麒麟960和麒麟980、麒麟990系列。每一代产品变更迭代都伴随着新的架构应用。
麒麟芯片数量越大越好？
我前面说过，华为海思芯片分为不同的系列，每个系列都在按照自己的迭代计划和产品升级规则进行升级。如果按照麒麟芯片的数量来做比较，一定要有一个前提，架构是一样的，否则架构的升级可能远远大于产品数码名升级带来的影响。
比如题主提到的麒麟960和麒麟810芯片，麒麟960曾经是华为的旗舰手机芯片，而麒麟810芯片是2019年的热门明星中端产品，实际性能应该比麒麟960芯片更强。
麒麟810芯片虽然只是中端产品，但麒麟810是基于和海思980芯片相同的架构设计的，相对于之前旗舰麒麟960采用的架构已经完全进化。麒麟810其实比麒麟960性能更好是有道理的。
总结
华为海思生产的麒麟芯片已经成为华为手机和平板电脑的基本支撑。手机和平板电脑用的麒麟芯片也没什么区别。用户在购买时首先要保证产品的芯片为同一架构，在此基础上再以麒麟芯片的名称数字对比，数字越大性能会越好性。如果产品架构不一样，架构更新的产品会更让人惊喜。
