深度 | AI芯片終極之戰

深度 | AI芯片終極之戰

 

 

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect

 

2018-03-05 發佈

 

 

看點：解讀AI芯片四大門派「少林、武當、五嶽、明教」，看芯片與人工智能如何重塑世界。

                       

 

2015年的秋天，北京的雨水比往年要多些，溫度卻不算太冷。這一年裏，年僅23歲的姚頌剛剛拿到清華大學的畢業證書；32歲的陳天石博士畢業後已在中科院計算所待了整整8年；而在芯片界摸爬滾打了14年的老將何雲鵬卻毅然辭掉了長虹芯片高管的職位，華麗創業轉身。

 

2015年的秋天，在大洋的另外一端，英偉達的股價還在20多美圓徘徊，谷歌公司內部卻開始祕密地用上了TPU芯片；在彼岸的中國市場裏，百度研究院兩位高管：副院長餘凱與異構計算團隊負責人吳韌陸續離職，成立了兩家芯片公司——地平線與異構智能。

 

2015年的秋天，比特幣雖然開始逐漸回暖，但依舊持續在200美圓的低迷狀態，往後的世界第一大礦機芯片生產商比特大陸除了不斷迭代礦機產品，還悄然規劃起了另外一條人工智能產品線。比特大陸聯席CEO詹克團那年36歲，話很少，愛看歷史、哲學、科幻——好比科幻小說《三體》。

 

誰也沒有想到，就在短短兩年多之後，這些人的生命會共同被捲入一場史無前例的科技洪流當中——人工智能專用芯片（AI芯片）——而與他們一同的，還有其餘成百上千位前沿技術領域最頂尖的優秀人才。他們其中既有一路保送僅僅24歲就博士畢業的少年天才、也有在業內叱吒風雲數十年的行業泰斗；既有成立僅一年公司估值就超過10億人民幣的創業神話、也有市值高達8000億美圓、全球坐二望一的科技霸主。經ZDX初步測算，僅國內AI芯片頭部創業公司的融資金額就已超過了20億人民幣。而根據中信證券測算，2020年全球AI芯片的市場規模可達146.16億美圓。

 

人工智能這一項新興技術，在經歷了最近幾年的技術積累、升級、發酵以後，正在以AI芯片做爲載體而全面崛起。AI芯片正在以一種史無前例的速度顛覆着以安防、手機、無人駕駛汽車、雲計算等爲首的四大領域，並從它們延展開來，進一步對工業、製造、醫療、教育等傳統領域形成巨大沖擊，從新塑造着世界格局。據ZDX報道瞭解得知，目前全球至少有45家初創公司正在研發語音交互和自動駕駛芯片，而且至少有5家企業已經得到超過1億美圓的融資，這一數目還在不斷增長當中。

 

回望中國市場，人工智能與AI芯片技術爲中國市場這幾十年來埋頭追趕的芯片行業打開了一扇新大門，讓我國第一次擁有傲立世界前沿科技之林、甚至引領全球科技潮流的機會窗口。

 

在這個市場中，資本是最快響應起來的。在動輒融資上億美圓融資的催化之下，中國市場AI芯片創業市場尤其興盛，除了融資獨角獸層出不窮外，各大創業公司也根據自身特色陸續造成了四大派系，咱們能夠用武林幾大門派來作形象的比喻——「少林、武當、五嶽、明教」，這四大派系的玩家們各有特點，神通盡顯。

 

相比起來，海外各大巨頭也不遑多讓。就在大約20天前，當整個中國都沉浸在農曆春節的團圓氛圍當中時，大洋彼岸科技巨頭谷歌忽然宣佈，其AI芯片「TPU」的強大計算能力將向民衆開放——這塊TPU的來頭可不小，谷歌的AI程序AlphaGo（阿爾法狗）就是靠它提供的強大計算能力打敗了全球圍棋第一高手，柯潔。

 

偏偏就在同一天，那個一直以線上書店而廣爲人知的科技巨頭亞馬遜，也被曝出正在爲其爆款產品——智能音箱Echo——打造專用AI芯片，該項目研發團隊已有449名員工。

 

ZDX歷經半年，深刻業內，首次對AI芯片全產業鏈上下近百家核心企業進行報道，覆蓋國內外各大巨頭玩家、新興創企、場景應用、代工生產等，全面深刻地對芯片產業發展、創新創業進行了追蹤報道，由此也促成了ZDX舉辦的國內獨創AI芯片創新峯會。此爲ZDX AI芯片產業系列的重磅報道之一，經過對AI芯片最熱的四大應用行業與各大入場行業玩家的拆解，全景式地解構了AI芯片產業鏈面貌。

 

四大商業場景面臨顛覆

 

AI芯片之於人工智能的意義，則能夠理解爲發動機之於汽車。人工智能這一理論已經提出了多年，可是因爲實現它須要的計算量實在太大，這輛「跑車」一直沒有配備上合適的「發動機」，只能放在倉庫積灰。直到AI算法和大數據時代的到來、以及AI芯片的出現。

 

廣義來講，可以驅動AI程序的芯片，都能叫作AI芯片。不過本文特指已經爲AI算法進行了特殊設計的芯片。按照應用場景，AI芯片能夠簡單地分爲用於雲端服務器機房等地的雲AI芯片，以及用於端智能設備、IoT設備的終端AI芯片。

 

雲AI芯片的特色是性能強大、可以同時支持大量運算、而且可以靈活地支持圖片、語音、視頻等不一樣AI應用。咱們如今使用的各類互聯網AI能力（好比在線翻譯、人證比對），背後都有云AI芯片在發揮做用或提供算力。

 

端AI芯片則須要嵌入到設備內部，讓設備不須要聯網就能具有AI能力。它們的特色是體積小、耗電少，並且性能不須要特別強大，一般只須要支持一兩種AI能力。如今手機裏的芯片、攝像頭裏的芯片、甚至你家電飯煲裏的芯片都開始陸續AI化。

 

全球GPU霸主英偉（NVIDIA）創始人黃仁勳曾經向ZDX說過，將來，AI與AI芯片將會無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風、甚至耳環、鞋子這些小物件都會智能化。

 

 

目前，AI芯片有四個最爲火熱的商業應用場景——家居/消費電子、安防監控、自動駕駛汽車、以及雲計算。

 

1）家居/消費電子——悄然入侵你家，潤物細無聲

 

咱們先從離咱們生活最近的家居/消費電子提及。

 

2017年9月，華爲發佈了世界首款手機AI芯片麒麟970，打響了AI芯片入侵手機的第一槍。10月，搭載這塊AI芯片的華爲Mate 10和Mate 10 Pro正式面世。

 

這款麒麟970 AI芯片中搭載了一個專門用於處理AI的模塊——NPU（神經網絡處理單元），其技術來源於國內AI芯片創企中科寒武紀。這塊NPU的計算速度比CPU快了25倍，同時還將能耗效率將提升了50倍。

 

這款AI芯片不只可以讓你的手機可以照相更好看、翻譯更流暢、語音識別更準確外，還能學習理解你的使用習慣，讓手機自動釋放內存，更快更流暢。

 

在圍繞華爲Mate 10和麒麟970芯片進行的一系列獨家深刻採訪中，華爲無線終端芯片業務部總監Eric曾經告訴ZDX，將來AI將會是芯片中的一個基礎技術，可能到了明年（2018年），每家芯片公司都會有這個能力。（18個月，華爲AI手機涅槃誕生記）

 

事實證實，他說的沒錯。

 

就在麒麟970發佈的短短兩週後，9月13日，蘋果發佈十週年記念款iPhone X，搭載自研的AI芯片A11，這塊芯片不只讓iPhone X用起來更快更流暢，還能讓iPhone X支持人臉識別解鎖（FaceID）、人臉識別付款、照片自動分類、以及實時表情跟蹤Animoji等功能。

 

在今年春節年廿九（2月14日）當天，老牌芯片公司ARM正式宣佈推出兩款針對移動端的AI芯片架構：物體檢測處理器和機器學習處理器。這事的重要性絕對不容小覷——要知道，目前全世界超過90%的手機芯片採用的是ARM的架構，連麒麟970和蘋果A11都不例外。

 

而在剛剛結束的MWC2018上，中端手機芯片巨頭聯發科發佈了新款手機芯片Helio P60，支持AI和計算機視覺，可以提供精確的人臉識別等功能。

 

而高端手機芯片巨頭高通則在今年2月22日宣佈推出基於其梟龍芯片系列的人工智能引擎（AI Engine），將高通手機SoC當中的全部軟、硬件AI計算能力打包到這個引擎裏，讓人工智能在手機上的應用更快速、高效。

 

這一系列風起雲涌的新品發佈證實，手機已然成爲AI芯片市場紅海戰局的重要組成部分。不過除了手機以外，你平常使用的衆多家用電子產品也在悄無聲息地進行着AI升級，主要圍繞語音AI展開，表明玩家包括亞馬遜打造Echo智能音箱AI芯片、啓英泰倫打造的家用電器語音AI芯片、杭州國芯打造語音AI芯片等等。

 

聯發科技副總經理暨智能設備事業羣總經理向東西表示，2018年全球智能音箱市場預計將突破6000萬大關，而在這6000萬里面，也將會有愈來愈多的音箱產品搭載AI芯片。

 

2）安防攝像頭——被全部AI芯片玩家看好的大火市場

 

隨着市場經濟的快速發展、技術的不斷成熟、再加之國家政策的推進，中國安防產業的規模也在不斷增加。根據佳都科技《人工智能技術白皮》顯示，2017年安防市場規模將已經超過了6350億，同比增加17.6%。

 

安防市場規模不斷增加的同時，意味着以攝像頭爲主的安防設備數量增長（最近一年內，國內安防高清攝像頭的出貨量會在1億顆左右），人眼監控已經看不過來了；再加之社會對安保要求的提高，安防產業愈加重視事前預警，傳統的人工審查方式已經遠不足以知足產業需求，安防要求的是機器獨立實時監控、實時報警。

 

因爲AI可以對迅速對視頻進行結構化處理，對人、車、物進行快速識別比對，機器不只能認出逃犯、嫌疑人，還能記錄分析他的實時位置，此類能力與公安、交警、民防等需求不謀而合。

 

絕不誇張地說，如今幾乎全部AI芯片創業公司都將安防做爲核心應用場景之一，紛紛推出內嵌於安防監控攝像頭的AI芯片，成億的研發資金砸向這塊，稱安防AI芯片爲「當紅炸子雞」絲絕不爲過。

 

此外，幾個安防行業老牌巨頭也在蠢蠢欲動着。安防是個集中度很高的傳統行業，海康威視、大華股份、宇視科技這三大行業巨頭加起來已經佔了安放領域的半壁江山。這些安防巨頭們有着積累深厚的行業經驗，不只是衆多AI芯片公司的合做夥伴，其自身也在推動AI+安防的步伐。

 

舉個例子，宇視科技在AI+安防領域已經發布了一整套AI總體解決方案，涉及嵌入了GPU芯片的前端智能攝像機、人臉識別速通門、後端數據中心一體機等。不過宇視首席架構師姚華向ZDX提到，與AI初創不一樣，宇視這類傳統安防企業除了研發AI技術外，還須要重點關注這一技術的工程化和落地性，好比用戶機房耗電量、發熱量等工程性問題。安防AI化的全面鋪開並無那麼容易。

 

而在發改委的2018年「互聯網+」、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程擬支持項目名單上，海康海康威視的「計算機視覺AI芯片研發及產業化項目」赫然紙上。

 

3）自動駕駛汽車——三大AI芯片勢力，推進無人車商用落地

 

根據美國交通部的分類標準，自動駕駛汽車能夠分爲五個等級：L1-L5，L1駕駛輔助、L2部分自動化、L3有條件自動化、L4高度自動化、L5徹底自動化（徹底自動化也就是不須要司機，車子能夠本身走），這也是業內廣泛比較承認的分類方法。因爲須要對環境進行感知、進而決策，所以L3-L5級別的自動駕駛技術對計算平臺的要求愈來愈高，對AI芯片的需求也愈來愈強烈。

 

目前，AI芯片正在成爲自動駕駛計算平臺的核心組成部分，由英偉達、英特爾這樣的芯片巨頭，和地平線這樣的創業公司整合成爲自動駕駛計算平臺，提供給整車廠和Tier-1（一級供應商）汽車配件商巨頭，落地到自動駕駛解決方案當中。目前看來有三股勢力：

 

一、英偉達的Xavier計算平臺（前身是Drive PX），這一計算平臺正在被超過20家自動駕駛創業公司，以及博世、採埃孚等供應商巨頭採用，打造各自的自動駕駛。其中最接近量產商用的是採埃孚Pro AI方案。

 

二、英特爾GO計算平臺（由英特爾CPU、英特爾收購的Mobileye EyeQ芯片、英特爾收購的Altera FPGA處理器）被整車廠寶馬、意大利FCA、以及供應商巨頭德國大陸、加拿大麥格納、德爾福（後拆分出安波福）、都陸續採用其打造爲自動駕駛解決方案。其中英特爾、寶馬、大陸等還牽頭成立了自動駕駛聯盟。

 

三、以地平線爲表明的創業公司正在打造本身的自動駕駛計算平臺。地平線的雨果自動駕駛平臺早期使用的是英特爾FPGA處理器，後打造自研BUP架構，並推出沿用這一架構的AI芯片「征程」。此外ZDX瞭解到，因爲汽車自動駕駛行業巨大，很多第一陣營的AI芯片創業公司也祕密瞄準了這一領域。

 

不管是上述何種自動駕駛計算平臺，AI芯片都是其中的關鍵組成部分，也是自動駕駛技術發展的主要推進力。

 

博世，做爲汽車Tier-1領頭玩家，將在2018年實現L2級別自動駕駛實用、2021年完成L3商用。博世底盤控制系統中國區駕駛員輔助系統雷達研發部門總監蔡旌向ZDX表示，博世正在與衆多自動駕駛計算平臺供應商合做探索，其中既有巨頭，又有初創公司。博世對自動駕駛計算平臺在功耗、成本上有較高要求。

 

對於自動駕駛須要的計算平臺，博世與較多供應商正在合做探索，其中既有巨頭，又有初創公司。博世對自動駕駛計算平臺在功耗、成本上有較高要求，將來博世的選擇將會是嵌入式的計算平臺。

 

自動駕駛初創企業智行者CEO張德兆也曾向ZDX表示，自動駕駛技術離普及還有待時日，所以創業公司在進行技術研發的同時也要着力於技術的落地與商業變現。並且無人車雖然須要較強的算力，但成本、功耗與量產都是須要考慮的元素。

 

4）雲計算——爲互聯網AI供能，高效靈活

不管上微博仍是點外賣，咱們如今使用全部互聯網應用，背後都是雲服務數據機房在提供計算能力。而咱們如今使用的各類互聯網AI能力（好比在線翻譯、人證比對、圖片搜索等），背後都有云AI芯片在龐大的數據中心機房中日夜不停地提供算力。

 

上文提到，雲AI芯片的特色是性能強大、可以同時支持大量運算、而且可以靈活地支持圖片、語音、視頻等不一樣AI應用。這是一個體量巨大的市場，同時也是各種芯片巨頭廝咬最緊的戰場。

 

打響第一槍的是英偉達，這家成立於1993年的年輕芯片公司在人工智能時代嚐盡的紅利，因爲其GPU特別適合用於現在的主流AI算法——深度學習——的訓練，這家公司不只股價從30多美圓一路飆升至200多美圓，還在全球範圍內掀起了這場規模宏大的AI芯片熱潮。

 

最早響應是全球各大傳統芯片巨頭們，英特爾、高通、ARM、聯發科等都陸續進場。而這其中，稱霸芯片市場十多年的英特爾更是重金出倉，一路「買買買」，佈局了衆多AI芯片產品線，雲AI芯片與端AI芯片都有所涉及。

 

英特爾研究院院長宋繼強曾經向ZDX表示，AI芯片的將來必定是多樣化，不一樣種類的產品知足不一樣功耗、尺寸、價錢的要求——英特爾現在的AI芯片佈局就朝着這種多樣性發展。人工智能是一場馬拉松，如今這場比賽纔剛剛開始。

 

此外，國內科技巨頭如百度、阿里、騰訊、科大訊飛等也都陸續進軍雲AI芯片領域，不過暫時以投資動向居多，其中百度在2017年8月發佈了XPU，這是一款256核、基於FPGA的雲計算AI芯片。

 

四大門派：少林、武當、五嶽、明教

 

雲AI芯片方面，以英偉達GPU爲表明的海外玩家起步較早。而在端AI芯片方面，中國的衆多初創公司則跑在了世界前列。

 

美國國家工程院院士、英偉達首席科學家Bill Dally教授曾經向ZDX表示，目前雲端AI芯片的市場已經較爲成熟，全球各大科技巨頭紮根已深，格局很難被撼動。相比而言，種類繁多並且數量巨大的終端AI芯片市場還有待拓展，是衆多AI芯片初創企業的機會所在。

 

在動輒融資上億元融資的催化之下，中國AI芯片創業市場尤其興盛，不只從2015年以後陸續涌現出一批AI芯片創業公司，還催生了很多獨角獸企業。根據創始團隊背景、公司屬性、技術流派等特色，國內的這些AI芯片創業公司能夠分紅「少林、武當、五嶽、明教」四大派系。

 

1）少林：學術濃厚，一脈傳承

 

之因此把這幾家稱做「少林派」，是由於這些創業團隊廣泛成立較早，大多從清華、北大、中科院、電子科技大學等高等院校/研究機構脫胎而來，具有極強的學術屬性。創始團隊中通常還會有一個「老教授」加持，他們在芯片及相關學術研究上有着多年的學術積累，而且在這些院校與機構中任職多年，可以爲公司提供一套成系統的人才資源體系——對於高新科技公司來講，人才意味着技術優點、也意味着強大的市場競爭力。

 

這一派別不只憑藉深厚的學術背景受到資本親睞，並且可以得到「母校」在市場與人才方面的支持。好比表明玩家之一：中科寒武紀——其創始人陳雲霽、陳天石兩兄弟都是中科院計算所博士畢業，2016年創業之初，寒武紀不只在天使輪得到了中科院計算所的1000萬元研究經費，還在各類項目資源中得到了中科院的支持。在搭載寒武紀AI芯片技術的華爲海思麒麟970芯片發佈以後，中科院計算所還特地向華爲發來賀信，強調了寒武紀的中科院背景。

 

此外，表明玩家還有清華電子系汪玉副教授帶領團隊成立的深鑑科技、電子科技大學博士生導師劉洋教授帶隊成立的深思創芯、清華大學魏少軍教授帶領的清華大學微電子學研究所、清華精儀系施路平老師組領銜的類腦計算芯片團隊、北京大學高能效計算與應用中心主任叢京生帶領的基於FPGA的深度學習加速團隊等等。

 

這些玩家中，深鑑科技是最先一批獨立做爲商業企業運營的創企業之一，它成立於2016年3月，最先由FPGA技術起家，目前已成功躋身中國AI芯片創企第一陣營。深鑑科技CEO姚頌向ZDX透露，目前深鑑已經接到了數千萬的訂單，兩款AI芯片都在量產當中，已經有很多合做夥伴在使用當中。

 

深思創芯CEO俞德軍博士則告訴ZDX，除了現有的民間場景須要用到AI芯片外，軍事上的導彈輔助、艦艇、潛艇等場景也須要AI芯片，深思創芯目前正與國內軍用單位合做這些項目。

 

魏少軍教授帶領的清華大學微電子學研究所則在30多年來一直致力於芯片前沿學術技術的研發，AI芯片屬於其中的技術分支；去年，清華大學微電子學研究所的AI芯片Thinker在2017 ACM/IEEE ISLPED國際低功耗電子學與設計會議上得到了設計競賽獎，這是中國大陸單位首次以第一完成單位得到此項榮譽。

 

2）武當：老牌大廠，跨界轉型

 

武當，內家之宗。在AI芯片這個大江湖裏，除了各種創業公司以外，很多傳統芯片廠商也陸續入局，AI芯片對於他們來講既是其現有產品的天然升級，也是個機遇與挑戰並存的時間窗口——作得好了，彎道超車、一舉成爲行業龍頭；作很差了，容易先機盡失、甚至有被市場淘汰的危險。

 

一直以來，這些公司因傳統機頂盒芯片、手機芯片、安防攝像頭芯片而爲人所知。與AI芯片創業公司相比，這些老牌芯片公司廣泛具備豐富的設計製造經驗、市場渠道完善、而且有成熟的商業運做經驗。表明玩家包括華爲海思、杭州國芯、中星微電子等等。

 

舉個例子，杭州國芯成立於2001年，屬於國內較早的一批芯片設計公司，目前在全球機頂盒芯片市場佔據份額高達15%。2017年末，杭州國芯也發佈了其首顆語音AI芯片GX8010。

 

值得一提的是，因爲安防是AI芯片落地應用的核心場景之一，並且市場巨大。可是如今幾乎全部安防芯片巨頭、安防硬件巨頭（好比宇視科技、國科微、中天微等）都在陸續進行着AI芯片相關的研發與合做。目前這些廠商正式對外公佈的消息很少，可是都在祕密進展當中。

 

3）五嶽：神通盡顯，海渡八仙

 

「五嶽派」的玩家大多在傳統芯片行業中有着多年的技術經驗積累，與前兩派的玩家相比，他們既有着多年的芯片打造經驗、對於安防、家居等行業有着本身深刻的理解，同時又具有創業公司快速決策、快速奔跑的市場屬性。

 

不過因爲芯片前期的研發投入金額較大，「五嶽派」的玩家背後廣泛有科技巨頭的投資身影，好比百度、騰訊、阿里、英特爾；又好比依圖、雲知聲、雲天勵飛這類已經具有必定資本體量的人工智能創業公司。

 

這一派的表明玩家包括英特爾參與投資的地平線機器人，值得一提的是，地平線機器人創始人餘凱是原百度副院長。此外，還有依圖科技投資的ThinkForce、阿里巴巴創業者基金與高通等投資的耐能（Kneron）、雲知聲旗下的雲知芯、Roobo投資的啓英泰倫、與上海寶信軟件股份簽定合做協議的海青智盈等等。

 

4）明教：比特加持，另闢蹊徑

 

在衆多AI芯片公司當中，還有着這樣一派另類的玩家：他們用短短几十個月的創業時間就將年營收作到了25億美圓，財富積累的迅猛程度幾近恐怖；他們狂熱地崇拜技術，極盡量地壓榨出芯片最後一絲計算性能；他們矇眼狂奔、千金一擲，與此同時卻又神祕而低調，對於外界的種種猜疑不置一詞。

 

他們就是這波比特幣狂潮中的賣水人——虛擬貨幣「礦機芯片」的生產商們，表明玩家包括比特大陸、嘉楠耘智等。

 

獲取虛擬貨幣須要進行「挖礦」，而「礦機」的本質就是一種專用於挖礦計算機，它一樣由芯片驅動供能。芯片性能越強大，挖起礦來就越快、越多、越有優點。在以虛擬貨幣價格一飛沖天的市場裏，這些爲挖礦者提供發動機的芯片公司的財富積累天然水漲船高。

 

拿比特大陸來講，比特大陸成立於2013年10月，2017年的總營收已經飆升至25億美圓，擁有超過1000名員工，在全球創建了百億次計算的數據中心，佔礦機專用芯片市場超過70%份額，幾乎具備壓倒性的市場優點。

 

不過，就在虛擬貨幣一飛沖天的2017年年末，比特大陸卻另闢蹊徑，正式推出了第一款AI專用芯片「SOPHON（算豐）」——這一名字正是來源於比特大陸聯席CEO詹克團愛讀的那套科幻小說，《三體》。

 

比特大陸產品戰略總監湯煒偉還曾向ZDX透露，在最近這一兩個月內，比特大陸的AI芯片團隊規模已經極速擴張到300人。

 

芯片一直是個「燒錢」的東西，這款採用28nm工藝的「算豐」AI芯片僅研發與流片費用就高達幾百萬美圓。傳統芯片的迭代速度爲1-2年，但比特大陸宣佈其產品將會以9個月一代的速度進行快速迭代着。

 

此外，世界第二大比特幣礦機生產商嘉楠耘智也在2017年12月預發佈了其自研AI芯片KPU，目前，這個礦機巨頭已申請掛牌新三板。2017年公司的收入超過12億元，利潤過3億。

 

與其餘從AI起家切入芯片的公司相比，礦機廠有着豐富的芯片打造經驗與豐厚的資本積累，不過相對而言，其餘專一AI芯片的初創公司則在AI算法優化與軟件生態打造上更有優點。畢竟對於AI芯片來講，AI與芯片兩方面能力都十分重要。

 

源起之初：雲計算，第一批吃到肉的海外巨頭

 

所謂人工智能，其實就是讓機器具有像人同樣的智能。可是一直以來，計算機其實都是很「笨」的，一些對於人類來講易如反掌的任務，對於計算機來講卻難於登天：好比認清楚這張照片裏的動物是什麼？

 

對於人類來講，咱們看到了一隻在野外坐着的灰貓，而對於計算機而言，它看到的倒是圖像中的一組數字；咱們看到的貓耳與貓眼，在計算機看來只是數字88和23的區別。

 

由此衍生出的一門重要學科叫作計算機視覺（Computer Vision，CV），而分清楚「貓」、「狗」這兩類外形類似的動物、而且在圖片中圈出這隻貓的位置，一直是這門學科的冠上明珠級別的難題，近20年來一直難有進展。

 

直到2012年。

 

2012年的初冬，發生了一件大事情。在2012年計算機視覺屆的「奧林匹克」——ImageNet挑戰賽的賽場上，出現了一位另類玩家，一位來自多倫多大學的老教授，Geoffrey Hinton。Hinton和他的團隊們第一次用上了GPU芯片和深度學習算法，讓計算機識圖的錯誤率猛然下降了數倍，成爲計算機視覺歷史上的一個重要節點。

 

在2015年的ImageNet大賽上，微軟亞洲研究院團隊更是憑藉GPU與深度學習算法，第一次讓計算機的識圖能力超過了人類。人類識圖錯誤率約爲4%，而冠軍團隊機器識圖的錯誤率爲3.57%。

 

一石激起千層浪。GPU芯片與深度學習算法一下成了人工智能屆的「網紅」，無數科學們都開始將研究重心轉移到它們身上。

 

深度學習算法能夠理解爲實現人工智能的一種電腦程序，它讓計算機經過對大量素材的學習（好比成千上萬張不一樣種類的「貓」圖片），讓機器本身總結出「貓」的特徵，下次你再給它一張貓的照片，不管是黑貓、白貓、波斯貓，它都能認出來。

 

在圖片分類、識別興起以後，視頻識別、語音識別、翻譯、語音助手等一系列AI應用應運而生。

其實，GPU的本命更加廣爲人知——顯卡。陰差陽錯地，科學家們發現GPU芯片的並行計算架構與深度學習一拍即合，猛然把機器原先須要幾個月的「學習」時間壓縮到了幾天、甚至幾個小時以內，兩強搭檔，在2012年的ImageNet上大放異彩。

 

不過，英特爾、IBM等老牌雲服務器芯片廠商一樣在積極佈局這一市場，各自經過併購、投資、研發等方式不斷切入雲AI芯片市場。

 

與此同時，谷歌做爲創新科技的表明企業，也從2014年起開始打造屬於本身的雲AI芯片——TPU（張量處理單元），谷歌的AI程序AlphaGo（阿爾法狗）就是靠它提供的強大計算能力打敗了全球圍棋第一高手柯潔。大約20天前，谷歌宣佈將TPU的強大計算能力經過谷歌雲將向用戶開放。

 

谷歌AI中國中心總裁&谷歌雲AI研發主管李佳曾經向ZDX表示，AI芯片的熱潮將會長時間影響AI行業，芯片的進步將會對人工智能行業發展帶來一個正向的支持，經過算力的進步與發展，將來將會給人工智能帶來更多的機會、更大的想象空間。

 

自此，人工智能迎來了自學科創建60年以來最大規模的市場應用爆發潮，從曾經高不可攀的前沿技術突然一晚上之間就來到了咱們身旁，成了家喻戶曉的風口話題。

 

若是說2015-2016年是AI芯片巨頭們廝殺激烈的爭奪戰，那麼接下來的2016-2017年則是國內AI芯片創業市場逐漸升溫加熱、最終大紅大火、進入白熱化競爭的時段。隨着市場的進一步升溫發酵，到了2017年年末，市場競爭達到了史無前例的激烈程度。

 

僅僅是在2017年10月-11月這兩個月間，就有四間國內AI芯片公司同時宣佈得到千萬美圓以上的大額融資，若是從2017年8月開始算起，四個月間至少有十幾款AI芯片面市。芯片產品升級週期廣泛長達12-24個月，現在這樣密集火熱的市場轟炸，簡直有如一場AI芯片的集體狂歡。

 

狂歡後的思考

不過，集體狂歡的背後，老是存在冷靜的聲音，很多業內人士都曾經向ZDX表示過對AI芯片行業幾點擔心：

 

1）芯片競爭很是慘烈，是個「首屈一指」的行業。芯片的優點在於規模，一塊普通芯片的銷量須要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡。一旦市場開始成熟，巨頭們可以經過十倍、百倍的產量進行市場收割，這些大量涌現的AI芯片創業公司可能最終只能跑出來一兩家。

 

2）人工智能技術宣傳多，行業落地少。幾乎全部AI芯片創業公司都將本身的主要目標定在了安防與自動駕駛這兩類市場上，對於安防而言，AI這一市場需求雖然已經存在多年，可是大規模遠距離場景下的AI應用還有不少工程化問題須要解決；而對於自動駕駛而言，一則這一技術離大規模落地商用還有一段時間，二則各大車廠把安全屬性奉爲至高，對人工智能目前的「黑箱」情況較難接受。如今除了手機外，並無哪一款AI芯片銷售量超過100萬塊的。

 

3）人工智能算法還在快速發展過程當中，每半年到一年間計算模型都在發生變化。而芯片的設計研發週期廣泛較長，只有很是成熟的算法才適合固化到芯片上，如今的人工智能算法還不夠成熟。

 

中國半導體行業協會IC設計分會理事長、清華大學微電子學研究所所長魏少軍教授認爲，從產業發展規律來看，在今明兩年以內AI芯片將持續火熱，你們扎堆進入；可是到了2020年先後，則將會出現一批出局者，行業洗牌開始。

 

芯片，國之根本

 

做爲全部電子產品的「大腦」，芯片對於科技發展的重要性無需贅言。長久以來，中國大陸地區芯片技術發展落後，嚴重依賴海外進口：2013年以來，中國大陸用在進口芯片上金額已超高達2000億美圓，芯片已經超過石油，成爲國內第一大進口商品。

 

與發達國家與地區相比，我國大陸地區芯片製造工藝差距不小。雖然近年來國內芯片設計產業保持着快速增加（約20%），但總的來講，產業發展依舊存在自主創新能力弱、關鍵核心技術對外依存度度、人才缺少等問題。舉個例子，如今臺積電、英特爾等已經在進行7nm芯片的技術開發當中，而我國大陸地區現階段28nm工藝纔剛剛順利普及，14nm工藝仍在攻關當中。

 

不過，AI芯片的崛起，爲中國長久以來只能埋頭追趕的芯片行業打開了一扇新大門。在這類新興技術的戰場上，咱們第一次與技術發達國家站在了同一塊兒跑線上，在有些領域甚至站在了全球科技發展的前列。

 

國家對於人工智能及AI芯片的重視程度也達到了史無前例的高度，去年7月與12月，國務院與國家工業和信息化部接連發布《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》，對於人工智能行業下一步的發展規劃提出了方向性的意見。其中除了包括我國面向2030年的新一代人工智能「三步走」戰略，還將神經網絡芯片（AI芯片）提到了三大核心技術之一的高度。

 

《行動計劃》指出，到2020年，國內AI芯片技術須要取得突破進展，包括雲端神經網絡芯片和終端神經網絡芯片。與此同時，AI芯片須要實如今智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域的規模化商用。

 

而在今天公佈的總理2018年政府工做報告中還提出，要增強新一代人工智能研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推動「互聯網+」。

 

結語：重塑世界的AI芯片

 

在一場AI芯片大火燒過了2017年以後，2018年，咱們將看到一大批AI芯片初創企業的產品正式落地商用，各大芯片巨頭玩家的相關產品也會逐一面市，咱們即將進入「無芯片不AI、無終端不AI、無行業不AI」的時代當中。

 

將來，每一個芯片都提高它的AI計算能力，小到一個耳機、一臺音箱，大到一臺工業機器人、一輛自動駕駛汽車，這些終端的AI化將深刻到各行各業當中，除了文中重點解讀的四大行業，將來，工業、製造、醫療、教育等行業也會逐漸被AI芯片滲透入侵；隨着AI計算逐步滲透社會各行各業，咱們的世界將逐漸被AI重塑，咱們也將進入一個AI社會。

 

隨着巨頭玩家的不斷入局、創業公司的快速奔跑，AI芯片——做爲人工智能產業皇冠上的明珠——已經逐漸成爲了一場高手間的較量。這一新興技術既爲科技巨頭帶來了業務升級、產業擴大的新風口；又也爲各大創業者提供了顛覆現有格局，重塑科技話語權的嶄新機會；同時還爲中國半導體產業實現超車提供了一個絕好的新機遇。