AI芯片商业化,落地关键之一是生态圈
AI AI芯片商业化,落地关键之一是生态圈 AI | 2018-08-10 14:04 AI芯片商业化,落地关键之一是生态圈 一鸣网

做出AI芯片只是1%的工作,还有99%的工作在于生态圈的搭建。

8月9日,由硬科技第一产业媒体镁客网主办,南京建邺高新技术产业开发区、IC咖啡协办,中关村集成电路设计园IC-PARK战略合作的“M-TECH——AI芯片商业化之路论坛”在北京丽亭华苑酒店圆满落幕。

AI芯片商业化,落地关键之一是生态圈——镁客网M-TECH主题论坛北京站圆满落幕

本次论坛上,以“AI芯片商业化之路”为核心议题,在镁客网的主持下,云知声、地平线、阅面科技、异构智能、华登国际、深兰科技、云天励飞、宙心科技等代表性企业,从国家战略、产业发展等层面和与会者探讨了AI芯片研发的重要性,并与现场200多位AI行业人士展开了一场深度交流。

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图 | 主持人:镁客网联合创始人萨向东

边缘计算是未来,AI芯片的出现是一种“顺其自然”

有报告显示,至2025年个人智能终端数量将达到400亿,智能家居及其他设备数量增至210亿,平均每个人将拥有5个以上的智能终端。

在这些设备的背后,是物联网。因为物联网的存在,这些设备能够相互连接。但是,这还不够,这并不能体现出人们想要的“智能”,而“AI”的出现很好地填补了这个缺漏。

人工智能+物联网=智联网。在人工智能领域,用地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦的话来说,计算正从中央走向边缘。

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图 | 地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦

云知声研发总监鲍晴峰称,延迟长响应慢、带宽不足、能耗大、安全隐私保护限制应用拓展等问题是云端AI所不能解决的弊病。然而,这些恰恰是行业用户和消费者对AI智能终端的需求,包括本地AI算力的支撑、低功耗、低成本、安全不易破解、跨设备使用等等。

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图 | 云知声研发总监鲍晴峰

阅面科技联合创始人童志军认为,“当前,人们对于数据隐私保护、实时计算的要求越来越高,这使得算力渐渐从云端往边缘迁移。”

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图 | 阅面科技联合创始人童志军

这时,能够满足以上需求的“边缘计算”逐步替代云端AI成为了业内的“宠儿”,被视为行业智能趋势之一。其中,“芯片”作为硬件核心,被所有人重视。

然而,并不是什么芯片都可以的,也因此,针对AI开发AI芯片成为了一种必然。

归根到底,AI芯片也是半导体行业的一个细分领域。当前,摩尔定律面临挑战,半导体行业受到限制,对此,华登国际合伙人王林则表示,AI是半导体行业的第二春,也是下一个战场。他列举数据,称2016年到2017年,半导体市场出现了增长,比如中国市场,半导体增长率从2016年的15.8%增长至18.8%,而这背后的原因就是AI的出现。

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图 | 华登国际合伙人王林

视觉与语音先行,AI芯片浪潮渐起

过去的两个月内,至少5家AI公司或是发布了自己的AI芯片,或是公布了自己的AI芯片计划。大方向上,这些AI芯片可以划分为云端和终端,后者呈现压倒性胜利;小方向上,它们又可划分为两类,分别是视觉芯片和语音芯片。这一切都在显示——AI芯片浪潮渐起。

云天励飞对外合作高级经理、主管研究员谢利民说到,“AI芯片是打开人工智能产业化大门的钥匙” 。在其看来,AI芯片赋予了智能终端速度更快、成本更小的AI算力,将更快推进各产业的智能化。

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图 | 云天励飞对外合作高级经理、主管研究员谢利民

目前,有部分AI芯片厂商宣布他们已经实现了流片和小规模的量产,另外也有一些厂商把这一计划提成了日程。比如云天励飞,他们计划明年实现AI芯片IPU正式商用化,将之搭载在摄像头等设备,用于安防、新零售等场景中。

此外,在由王林主持的圆桌会议中,针对AI芯片大规模量产的问题,鲍晴峰表示,相比于自动驾驶芯片等,语音AI芯片将会是首先实现大规模量产和落地的场景,因为语音交互是一个必须的人机交互途径。或许这也是当前语音AI芯片“火爆”的根本原因。

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图 | 圆桌会议“AI芯片——中国芯的机遇与挑战”

至于颇受大家关注的自动驾驶芯片,鲍晴峰和童志军均表示,其最终落地情况如何,具体还要看自动驾驶的等级,相比较而言,用于限定场景内自动驾驶的AI芯片更易落地。

AI芯片于创业公司是机遇,但挑战也一样不少

前面也提到,就目前而言,视觉和语音是AI芯片厂商最为青睐的两个方向。比如语音方面,过去的两个月内,云知声、出门问问、Rokid均发布了自己的语音AI芯片。

张永谦表示,就目前的产业中,终端智能的渗透率还不足1%。不足1%意味着,智能终端还有很大的市场尚未完全挖掘,也意味着AI芯片的市场潜力。面对这么大蛋糕,有哪几个公司不动心?

目前,大到百度阿里,小到各类AI创业公司,均对AI芯片有着拳拳野心。其中,对于创业公司而言,AI芯片还是一个新兴产业,这是他们的一个机会。

针对创业公司的机遇,异构智能中国区副总裁谢强说,“这一轮人工智能分为两步,第一步叫做训练,这一赛道现在基本被英伟达占领,没有任何空间留给创业公司;第二步是应用,而高性能、低功耗是AI终端应用之关键,这是创业公司活下来的机会。”他表示,通用市场已经没有什么机会了,未来我们能做的就是将各种各样的专用芯片做到极致,并与CPU、GPU等合建系统,这就是一个很好的解决方案。

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图 | 异构智能中国区副总裁谢强

不过,不管公司体量大小,亦或是技术储备是否强劲,在他们面前,趴着同一只拦路虎——商业化落地。

当前,虽有厂商宣布自己的AI芯片已经实现量产,但多是用于自己的产品,严格来说,这并不算真正的“商业化”。

针对创业公司,以自身为例,深兰科技副总裁王昕磊表示,他们之所以会决定做芯片,一是有了丰富的应用场景,二是自身算法也已经非常稳定。反之,他指出,有些创业公司先做芯片、再找场景,这种做法是不太对的,很难找到、或是在应用场景落地。

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图 | 深兰科技副总裁王昕磊

另外,宙心科技CEO陈更新也表示,“做AI芯片,做出芯片还只是第一步,这是1%的工作,剩下的99%的工作则在于生态圈的建立,比如平台等。”

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图 | 宙心科技CEO陈更新

生态圈,这也是今天许多嘉宾在现场提到的关键词。嘉宾之一谢强认为,当前任何一家公司能做到大体量的成功因素之一就是拥有完整健康的生态圈。这也是国内AI芯片公司所欠缺的,不管是大公司,亦或是初创公司,这是他们共同需要面对的“问题”。

最后

AI芯片,这是一个从2017年跨至2018年的关键词。它的出现是一种必然的结果,也是当下和未来智能产业的核心。

如今,尤其是今年以来,声称自己做AI芯片的企业越来越多。喧嚣之下更需要冷静思考,坚守本心做产品,才能在行业中拓展自己的天地。

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