支持AI人工智能场景应用落地的国产芯有哪些？
根据市场研究公司Compass Intelligence 2018年发布的全球人工智能芯片企业排名榜单显示，在国内人工智能芯片领域，瑞芯微已跃升第二，仅位于华为海思之后。能获得这样的表现，主要得益于其RK3399Pro和RK1808这两颗人工智能旗舰芯片的强势表现。

RK3399Pro内置了性能高达3.0Tops、融合了瑞芯微Rockchip在机器视觉、语音处理、深度学习等领域的多年经验打造的NPU，让典型深度神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在其上的运行效果表现出众，性能大幅提升。
据介绍，作为瑞芯微首颗采用CPU+GPU+NPU硬件结构设计的AI芯片，RK3399Pro AI芯片具备以下三大特性：
1、AI硬件性能高
RK3399Pro采用专有AI硬件设计，NPU运算性能高达3.0Tops，高性能与低功耗指标均大幅领先：相较同类NPU芯片性能领先150%；相较GPU作为AI运算单元的大型芯片方案，功耗不到其所需的1%。
2、平台兼容性强
RK3399Pro的NPU支持8bit与16bit运算，能够兼容各类AI软件框架。现有AI接口支持OpenVX及TensorFlowLite/AndroidNN API，AI软件工具支持对Caffe/TensorFlow模型的导入及映射、优化。
3、完整方案易于开发
Rockchip基于RK3399Pro芯片提供一站式AI解决方案，包括硬件参考设计及软件SDK，可大幅提高全球开发者的AI产品研发速度，并极大缩短产品上市时间。
这些性能使得RK3399Pro能被快速应用于智能驾驶、图像识别、安防监控、无人机、语音识别等各AI应用领域。

RK1808则是瑞芯微采用22nm FD-SOI工艺打造的AIoT芯片。这个芯片最为突出的特点在于能提供高达3.0TOP的NPU峰值算力的同时，还拥有了比其他对手更低的功耗。据介绍，相同性能下，RK1808的功耗相比主流28nm工艺产品可降低30%左右；内置2MB系统级SRAM，可实现always-on设备无DDR运行；具有硬件VAD功能，支持低功耗侦听远场唤醒。
RK1808内置的NPU还支持INT8/INT16/FP16混合运算，最大程度兼顾性能、功耗及运算精度；支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换，兼容性强。