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活动 | 干货放送:镁客网“M-TECH——AI芯片商业化之路”论坛

在“AI芯片商业化之路”论坛上,来自地平线、云知声、异构智能等AI芯片代表性企业的嘉宾都说了什么?

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。

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。

在这里,我们将各嘉宾的演讲重点提炼出来(在不改变原意的基础上稍加改动):

《AI芯片,千万行业智能化的发动机》

地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦

  • 中国已经开始从模式创新时代走向技术创新时代,这其中,我们能看到几个比较明显的趋势:第一,计算从中央开始往边缘靠拢,这会让整个系统的负载、成本功耗等各个方面变得更加均衡;第二,智能终端成长潜力大,目前终端智能的渗透率还不足1%,等发展到2019年、2020年,就视觉方面,市面上大多产品都将变得“智能”,这是一个非常值得大家投入的产业;第三,智能时代是一个个性化时代,因为人的需求是无止境且碎片化的,而AI技术可以跟各个场景结合,这将给很多创业公司带来更多的机会,呈现一个“百花齐放”的时代。
  • 当前,不管是X86还是GPU等,它们不是为深度学习和AI时代新技术所准备的,在性价比、功耗等方面不具备优势,这也是为什么大量新公司选择自己做架构、传统芯片公司或收购公司或在产品加入AI新元素的原因。
  • 做AI芯片,一定得先有算法,再用软件来定义硬件。

《UniOne物联网AI芯片商业落地之路》

云知声研发总监鲍晴峰

  • 我们现在已经进入智联网时代,所谓的“智联网”就是物联网+人工智能。它由三个特别的属性:第一个是智能化,即所有的设备都将变得“智能”;第二个是形态多样化;第三个是应用场景化,AI算法不是一个通用算法,只有深入行业,理解应用场景才能做好“智能化”工作。
  • 在计算上,云端AI有一些问题解决不了,比如延迟长、带宽不够、能耗大、隐私不安全等。而对于边缘计算,对于本地AI算力及载体也是有要求的,即有足够的算力、具备跨设备形态、低功耗、低成本以及安全。
  • 现有的CPU、GPU、FPGA不能满足以上需求,它们考虑了太多的相互兼容性,在智联网时代,它们无法满足现在这种高性能、低功耗、低成本的需求。
  • 客户的痛点在哪里?比如智能音箱,客户的第一步是找一个算法团队,第二步是找一款能支持这个算法的芯片,第三步是找一个音响设备团队来设计音箱外形,另外我们还需要找结构设计师、各种各样的供应商等一起坐下来分析如何做一款成本合理的音箱,最终还要找出问题进行不断地调试。其实,对于智能音箱方案商或者最终产品上来说,他们只有三个要求——有最佳的体验、可以高度定制、能迅速出货。

《低功耗AI芯片的端智能革命》

阅面科技联合创始人童志军

  • AI芯片离不开AI算法的支撑,而有了AI算法也不是就能很好地解决客户的问题。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。
  • AI芯片的高智能离不开数据生态,数据生态离不开应用场景。目前,商业、教育等行业都具备痛点,这也是AI芯片可以落地的场景。

《创业公司在AI芯片中的机遇》

异构智能中国区副总裁谢强

  • 整个半导体市场在2017年是4290亿,整个集成电路是3600亿,其中AI芯片占据了几百亿。他预计,至2020年,跟AI芯片相关的市场将达到146亿美元,根据每年50%的增长率来算,到2025年,AI芯片的市场可以涨到650亿美元。
  • 人类让机器变得智能有三个节点,我们在这些节点的背后能看到AI的核心驱动力:第一个节点是1997年,深蓝战胜卡斯帕罗夫;第二个节点是AlphaGo战胜人类;第三个节点是2012年,斯坦福、谷歌、百度以及诸多科学家将自己所有的程度转移到GPU上。在这三件事情的背后,我们看到的关键是——算力。
  • 人工智能分为两个步骤,第一阶段是算法训练,这一块今天已经基本上被英伟达占领;第二阶段是推理计算,即应用,其中,高性能、低功耗是AI终端应用之关键(低功耗低性能模式—较低性能无法满足大部分人工智能计算的要求,高性能高能耗—巨大功耗无法满足大部分终端应用场景的要求),也是创业公司活下来的机会。
  • CPU、GPU等通用处理器市场已经没有机会了,我们现在能做的,就是把各种各样的专用芯片做到极致,配合CPU、GPU等搭建一个小系统,这就是一个很好地解决方案。另外,在将来,如果你的芯片比别人功耗低5瓦,甚至是低1瓦,都是一个特别大的竞争优势。

《人工智能带来半导体的又一波创新浪潮》

华登国际合伙人王林

  • 过去10年,半导体增长的动力来自于智能手机,近年来,AI的出现给半导体行业带来了第二春。2016年到2017年,中国半导体市场的增长率从2016年的15.8%增长至18.8%,而这背后的原因就是AI的出现。
  • 为什么AI对半导体行业会有一个这么大的推动力?其实,芯片都是由应用来推动的,AI新技术的出现带来了很多新应用,也让一些老应用焕发新生,比如集成了辅助阅片系统和软件的医疗影像等。
  • 后摩尔时代/后智能手机时代,半导体行业何去何从?当前,半导体行业的摩尔定律受到了挑战,而AI是半导体的新战场。继手机之后,半导体下一个巨大的应用平台是汽车平台。

《AI芯片应用方面的具体经验介绍》

深兰科技副总裁王昕磊

  • 为什么深兰选择做芯片?因为自己有场景,其次,从2014年开始就深耕计算机视觉算法,目前也已经非常稳定。反之,他指出,有的芯片厂商是先做芯片再找场景,这是不太对的。
  • 一般情况下,做通用性芯片需要至少10年时间,其中涉及到生态圈搭建和芯片制造工艺的问题。如果想要在3年内战胜英伟达、跟英特尔抗衡,就得麻烦政府收复中国台湾。

《“芯”连视界,智造未来》

云天励飞对外合作高级经理

主管研究员谢利民?

  • 出于对网络质量、存储和计算成本等方面的考虑,大部分的AI解决方案是把智能化前置,其驱动力在于前端设备的计算力足够强、芯片性能足够强、功耗足够抵、延迟也足够低。为此,我们实现端智能关键在于“芯”,无终端无不AI、无AI不芯片。
  • AI的落地和场景密不可分,所以一定要对需求有一个深入理解,从未来来看,我们的设计思路应该是这样的——以系统去了解行业需求,从行业出发去获取数据,以数据去优化算法固化芯片,以芯片真正解决行业痛点的核心。

《AI芯片在视觉与语音后的下一个爆点探讨》

宙心科技CEO陈更新

  • 应用驱动了AI的发展,无行业不AI、不AI无行业。人工智能的核心就是计算,分两层:一个层面是说到底能做什么事情,另一个层面是说能怎么去做这个事情,这是两个不一样的层级。
  • 作出芯片只是做了1%的工作,后面还有99%的工作需要做。99%的工作就是搭建生态圈,包括平台等上下游的关系。在芯片的生态环境中,有平台、方案等很多复杂的东西,而内在关键性在于上下游整个生态的支撑。

圆桌“AI芯片

中国芯的机遇与挑战”

  • 问题一:为什么算法公司一定要做芯片,这一定是必要的吗?如果不做芯片,前景是什么?

鲍晴峰:云知声决定做芯片是2016年就开始的,芯片是是算法落地的节点,是数据的来源,不管是应用落地还是数据采集,芯片都是一个不可取代的战略方向。 如果一家算法公司没有芯片,未来的路会非常难走。如果只是在现有数据集上做算法,这可能在2015、2016年能获得融资,但是现在,投资人对于创业公司的盈利越来越有要求,大家都希望看到算法迅速转化为商业化利益,如果没有具体的落地场景,算法未来的存活是很困难的。

童志军:做芯片更多的是为了让算法跑的更有效率,另一个是为了公司更有竞争力。 其实,有一些公司依旧在做云端方案,所以我觉得做芯片只是其中一条路,不是每一家公司都必须走,最终还是得根据自己的情况去做考量。

谢强:人工智能公司做芯片是一件非常非常重要的事情。算法公司没必要做芯片,你们专注做算法,用我们的芯片就可以。

王昕磊:从我们本身来说,出于业务考虑,不做芯片不是一件合算的事情,如果不做,“命”就掌握在英伟达等公司的手里。另外,加上一些资本的加入,做芯片也已经不再是一件成本过高的事情。

陈更新:从整个生态链上来看,算法处在中间,基于算法往上跑,前提是有应用场景。没有应用场景,做芯片也不会做好。我觉得,只要有基础,芯片是可以做的。

  • 问题二:AI芯片首先“大面积”落地的场景会是自动驾驶吗?

鲍晴峰:我们对车规级别的芯片和消费级芯片的要求是不同的,前者非常的严格。另外,我们也要定义一下自动驾驶,因为不同级别的自动驾驶意味着算法的不同难度。我个人认为,AI芯片在自动驾驶大规模落地是有可能的,但要看具体场景,看等级是L3、L4还是L5。不过,我认为,相比于车规级芯片,语音芯片会更快实现大规模商用,因为语音交互是一个必要的人机交互途径。

童志军:我觉得自动驾驶芯片的大规模落地可能是在一些受限场景,比如摆渡车等等,至于真正民用级的自动驾驶,可能还需要一段时间,这里面涉及到道路状况复杂度等因素。

  • 问题三:安防市场已经被海康和大华占领,政府机关并不愿意花大成本去用深度学习摄像头替换现有摄像头,这致使边缘计算很难落地,嘉宾怎么看?

谢强:这个问题的解决,第一是要让政府真正感觉到“痛”了,比如每天影像的存储、耗电、网络建设等问题,紧接着,我们还要帮政府算好一笔经济账,并从技术层面把关具体方案。

王昕磊:公检法方面的安防,我们是不做的,一是涉及到人脸识别,算法上有难度,二是牵扯到隐私权。相比之下,我认为安防的落地场景是在楼宇、社区、城市等管理方面。

陈更新:归根究底,这个问题能不能解决,在于是不是真正解决了用户的痛点。对于政府和运营商来说,他们的痛点就是芯片。

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原始发表时间:2018-08-13

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