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发表于 2018-3-14 21:53 | 显示全部楼层 |阅读模式

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AI芯片华山论剑!26位大咖演讲干货全在这

原创 2018-03-13 Lina 智东西
看点:26位来自AI、芯片、安防、汽车和消费电子的业界翘楚酣畅论剑,从三大热门行业全景式解构AI芯片产业发展。


3月初的上海滩,春寒料峭,南方初春的潮凉顺着衣缝往里钻,冷得人直打哆嗦。

与之形成鲜明对比的,却是GTIC 2018 全球AI芯片创新峰会现场的热闹与火爆。这场中国首场AI芯片产业峰会由智东西主办、极果和AWE联合举办,吸引到了来自产业各界的10000多观众报名参与。峰会当天早上7点就有观众排起长队,参会人数比预计翻了3倍,现场火爆不已。

会上,一众来自AI、芯片、安防、汽车和消费电子的业界翘楚酣畅论剑,从三大热门落地领域全景式地解构了AI芯片产业发展,系统地探讨AI芯片在2018年的技术前景和产业趋势,干货满满。不仅有全球五大芯片半导体巨头集齐,安防家电巨头齐聚,独角兽AI芯片创企交锋,还有不少猛料第一次披露,比如:

芯片巨头高通首次在国内介绍分享了自家的新版AI引擎,这套AI引擎包括硬件、软件和框架,同时又与高通生态环环相扣,打包集合了骁龙芯片平台的所有软硬件算力;

同样作为移动终端芯片巨头联发科则首次在国内介绍了联发科的NeuroPilot人工智能平台以及应用于终端芯片的低功耗运算单元APU(AI specialized Processing Unit);

▲医学影像AI处理器M-DPU参数

国内AI芯片创业公司深思考则在GTIC 2018现场发布了医学影像AI处理器M-DPU。这是一款基于FPGA打造的专用于医疗影像的深度学习加速处理器,内部封装宫颈癌、乳腺癌图像筛查算法。基于M-DPU芯片的AI模组直径仅90mm,可以在100秒内分类9万个细胞。

智东西详细梳理了26位大佬分享的行业干货,他们中既有深耕芯片研发多年的学术大咖,又有来自英特尔、英伟达、高通、联发科、德州仪器的全球五大芯片巨头;既有十多位明星创业公司的代表人物,又有来自海尔、腾讯、大华、宇视、博世这五大行业应用巨头。

这四类玩家分别从芯片、行业、系统、应用这四大领域的AI化切入,从产业链上下游的不同环节切入、系统性地探讨AI芯片在2018年的技术前景和产业趋势。其中可以总结出几大核心角度:学术研究者正努力推动AI芯片前沿技术发展;芯片巨头们则在加速打造AI芯片的软硬件生态;行业应用巨头更加关注AI芯片是否能完美融合进自家技术与产品线中;明星初创企业们作为AI芯片热度主要推动者,则在现场分享了其保持市场优势的独到经验。



无芯片不AI、学术先锋推进芯片架构创新

第一类分享嘉宾属于来自学术界的教授大咖,与产业界比起来,学术研究人员对与技术发展方向有着更加清晰冷静的判断,同时也对与先锋技术、前沿技术有着更加深刻的认知。

在机器学习算法不断进化、人工智能应用不断增多的当下,AI芯片设计者们所思考的一个关键问题开始浮出水面——如何在保证AI芯片性能/功耗表现优秀的同时,尽可能的在更多人工智能算法上通用。

▲清华大学微纳电子系主任、微电子所所长魏少军

作为GTIC 2018大会的开场主旨演讲嘉宾,清华大学微纳电子系主任、微电子所所长魏少军教授是AI芯片学术圈的代表人物,他详细解读了AI如今面临2个现实的问题:一是人工智能新算法层出不穷、尚未固定;二是现在一个算法对应一个应用,没有一个算法能够覆盖所有应用,也没有出现一个杀手级的AI应用。因此相对应的,我们现在打造AI芯片也需要解决两大要素,第一要这款芯片要适应算法的演进,第二要做一个创新的芯片架构,使其能够适应所有的应用。

沿循着打造AI芯片的两大要素思考下来,一种新型的芯片技术被推到了聚光灯下——“软件定义芯片”,也称可重构计算。



由于传统芯片架构是固定的,需要让软件去适应芯片;可实现智能的核心其实是软件不是芯片,芯片只是支撑智能的基础而已。因此,用软件定义芯片,硬件跟着软件不断变化,既能适应算法的演进,又能适应多个不同应用。

依照可重构计算芯片的框架,魏少军教授团队中的尹首一副教授带队设计研发了一款代号为Thinker 1的可重构混合神经网络计算芯片。这款芯片不仅可以动态地调整计算和内存需求,使得芯片能够支持人脸识别和语音识别的神经网络应用,而且芯片的功耗非常小——只需要八节7号AA电池就够让它运行一整年。


▲清华大学微电子所提供的Thinker芯片的显微照片

在2017 ACM/IEEE ISLPED国际低功耗电子学与设计会议上,Thinker1获得了设计竞赛奖,这是中国大陆单位首次以第一完成单位获得此奖项。

不过魏少军教授同时表示,现在的AI及AI芯片市场太过火热,催生了很多泡沫。2-3年内AI芯片行业一定会碰到一个低潮,一部分甚至大部分的创业者都将成为技术变革的先烈。

无行业不AI、芯片巨头加速打造软硬件生态

第二类分享嘉宾包括来自英伟达、英特尔、高通、联发科、德州仪器这全球五大芯片巨头的高层代表,这类公司普遍有着多年的行业积累,已经成为了某些细分行业的龙头老大,在国际市场上具备一定地位。AI芯片对于他们来说,既是现有芯片产品的自然升级,也是加速奔跑、保持其行业领先地位的重要法宝。

▲英伟达AI技术中心亚太首席技术官Simon See

在演讲中,这些芯片巨头的发言人都对AI芯片保持着积极拥抱的态度:英伟达AI技术中心亚太首席技术官Simon See博士表示,从交通到健康,越来越多的行业开始拥抱AI;而随着数据量的激增,芯片也变得越来越重要。

德州仪器半导体事业部中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏更是直接表示,“AI时代确实已经到来了,我们也准备好拥抱AI时代,同时助力厂商更快地达到自己的目标。”

此外,这五大芯片巨头的分享中也专门提到了另一个重要发展方向:AI芯片的软、硬件生态打造。由于AI芯片仍属于一个技术早期的前沿科技产品,在有了芯片硬件之后,配套的软件生态(如编译器器、模拟器、开发者套件等)也需要配合跟上,不然便会空有芯片而无应用。

▲高通技术副总裁李維興

高通技术副总裁李維興不仅在GTIC 2018现场首次在国内介绍分享了自家的新版AI Engine,打包了骁龙芯片的软硬件AI能力,最新加到骁龙845上的功能就是提供未来深度神经网络所需要的工具。李維興还表示,高通要将硬件、软件用SDK与开发者生态系统、云端操作系统结合,深入落地到智能家居、智能城市、智能驾驶等场景当中。

▲联发科技副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰

同样作为移动终端芯片巨头联发科则首次在国内介绍了联发科的NeuroPilot人工智能平台以及芯片上的低功耗运算单元APU(AI specialized Processing Unit),开放API与工具包、模拟程序等,通过和生态圈里的企业与开发者展开合作,将AI技术真正落地到给我们生活带来便利的应用当中。

▲英特尔中国研究院认知计算实验室主任陈玉荣

值得一提的是,边缘计算也是巨头们频繁涉及的一个重要方向。高通、联发科这两大移动终端芯片自然在积极推进,英特尔中国研究院认知计算实验室主任陈玉荣博士也专门针对边缘计算展开了介绍,通过目前学术研究界十分火热的神经网络压缩技术结合英特尔的低功耗硬件,可以给边缘计算提供深度学习应用(Inference)的硬件加速能力。同时,陈玉荣博士现场也分享了其在情感在认知计算方面的研究进展,英特尔2017年提出的聚合监督情感识别算法,在EmotiW 2017年音视频识别任务中获得第一名。

无系统不AI、行业巨头瞄准全流程解决方案

第三类分享嘉宾包括来自海尔、腾讯、大华、宇视、博世这五大行业应用巨头,他们是AI芯片的采购方与应用方,对于他们来说,单个AI芯片的性能、参数、开发简易程度固然重要,但如何将AI芯片这项新产品新技术真正融入到自己的产品线、工作流当中,则是落地应用的真正难点。

▲大华股份副总裁兼研发中心总经理张兴明

国内安防巨头大华股份的副总裁兼研发中心总经理张兴明也表示,随着AI对于整个安防产业驱动转型的推进,各个环节的安防数据都要求能够全部打通,而且需要按照全计算的能力进行AI视频结构化处理,并将云计算与边缘计算数据高度融合。张兴明说,大华股份的交通大数据平台已经可以精细化感知路口车道状态、分钟级自动识别交通事故、可预测未来15分钟的路况,并且准确率在80%以上。

▲宇视科技的副总裁&首席架构师姚华

国内另一安防巨头宇视科技的副总裁&首席架构师姚华详细解读了AI+安防的发展现况。在刚刚过去的2017年,AI是安防最火热的关键词,大联网、人脸识别,视图解析、物联网等技术对整个安防系统带来了效率提升与功能扩展,推动安防行业从2.0往3.0进发。不过也正因如此,AI为安防带来的挑战是全流程的挑战。比如将AI芯片用于摄像机里,不仅要求这个摄像机需要拍得更清楚,还要求这块芯片在算力、功耗、成本间找到极好平衡,在算法上面能够应对复杂光线、快速移动等,并能要求芯片够承受极限高低温、干燥潮湿等恶劣环境。

▲海尔家电产业集团副总裁兼CTO赵峰

除了安防之外,家居与自动驾驶也是AI芯片大火的落地领域。家电巨头海尔家电产业集团副总裁兼CTO赵峰博士同样阐述到,芯片与技术最终还是面对用户,现在AI芯片公司大多数做系统,但还不够,需要最终以解决方案的形态,将传感器、芯片、操作系统、软件、场景融合起来才能给用户带来更好体验。值得一提的是,前天海尔发布了“智慧家庭成套解决方案”,把用户围绕着家庭需求的场景作为主要出发点,以厨房、起居、卧室、洗浴室四大场景切入。

▲腾讯智能平台产品部副总经理、腾讯叮当负责人陈谦

而腾讯智能平台产品部副总经理、腾讯叮当负责人陈谦则认为,性能是提升终端产品用户体验的重要环节,将AI能力在芯片底层赋能,是最大程度优化终端产品性能的核心途径。腾讯AI助手腾讯叮当目前在和芯片厂商合作,将其能力适配不同的芯片,再针对不同的芯片进行优化,让最终产品的AI体验更加优秀。

陈谦向智东西透露,在两年之前腾讯叮当的团队就搭建起来,正逢人工智能兴起,便确定了人工智能助手这个产品形态。腾讯叮当的一大优势是能将AI能力与腾讯丰富的内容资源结合起来,赋能其合作伙伴,进驻到更多生活场景和智能终端当中。

此外,博世作为汽车Tier-1领头玩家,也在提供基于AI芯片的系统级解决方案。博世底盘控制系统中国区驾驶员辅助系统雷达研发部门总监蔡旌表示,博世与汽车主机厂和供应商一起来探讨,使得系统真正作为自动驾驶量产的方案推向市场。

从2015年就开始看ADAS和自动驾驶项目的云启资本的董事总经理陈昱将自动驾驶产业落地的快慢因素归结为技术的成熟度,影响技术成熟度的关键则是自动驾驶场景的驾驶速度和场景环境复杂程度。

无应用不AI、创业公司八仙过海、经验独到

与芯片巨头与行业应用巨头相比,第四类分享嘉宾属于AI芯片及AI应用相关的明星初创企业。他们分布在生态链的各个不同环节,凭借在细分领域的技术优势在竞争激烈的AI创业市场中打下一片江山。这些创业公司又可以细分为三类:既有专注设计打造AI芯片本身的企业;也有为AI芯片打造配套成像优化套件的生态链企业;还有以AI芯片的使用者,AI行业应用初创公司。

1)通用AI芯片初创企业

其中,以深鉴科技、地平线机器人、比特大陆、深思创芯、NovuMind为代表的较为通用的AI芯片创业公司,专注于图像或语音AI芯片的设计与制造。他们是AI芯片火热市场最直接的推动者,在日益热闹的赛道上,各家都有着对产品与技术的深刻理解。

▲深鉴科技联合创始人&CEO姚颂

国内明星AI芯片初创企业深鉴科技联合创始人&CEO姚颂认为,每家AI芯片公司都必须成为一家软件&系统公司。因为在AI芯片当中,芯片本身只占1%,剩下99%是完整的系统和软件,AI芯片的竞争护城河远超于芯片本身。姚颂说,深鉴科技的团队从2012年开始在清华做AI芯片相关的研究,除了设计处理架构外,还研发多种行业应用。

▲地平线联合创始人、算法副总裁黄畅

地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为,如果按照智能决策处理顺序,AI可以分成三阶段:感知、建模、决策和规划,相应的也定义了三代处理器的架构。去年12月地平线发布的两款芯片属于第一代架构。黄畅在接受智东西采访时表示,地平线目前正在进行第二代自动驾驶车载AI芯片架构的研发,同步针对芯片的车规级技术要求进行研发。虽然云计算能力强大,但是当下仍是终端AI芯片发展的黄金时期,云端与终端会相互配合。

在由智东西联合创始人、总编辑张国仁主持的AI芯片安防应用圆桌论坛上,比特大陆产品战略总监汤炜伟表示,自2015年底决定做AI芯片后,比特大陆正在以9个月一代的速度进行芯片的快速迭代,投入超过亿元。除了打造云端AI芯片外,比特大陆还会提供更加简单易用的系统与部署工具,让合作伙伴更加容易使用。

▲从左到右依次为智东西联合创始人、总编辑张国仁;商汤科技联合创始人、副总裁杨帆;云从科技合伙人&高级副总裁孙庆凯;比特大陆产品战略总监汤炜伟;NovuMind中国区总裁周斌;深思创芯CEO俞德军

NovuMind中国区总裁周斌则认为,NovuMind最大的优势之一就是快,天下武功为快不破,在AI芯片产品及系统快速推出的基础上,还要保证充分强大的计算力,以及优秀的功耗比、性价比。

虽然现在AI芯片大多只围绕语音或视觉的其中一个技术方向切入,深思创芯CEO俞德军则从安防视频的人车物混杂、图像声响混杂的情况距离,认为未来AI+行业最终的产品的形态应该会是一个大集成,不仅是语音与图像的集合,而且是从算法到系统的集合,再落地到最终应用场景。深思创芯的团队从2008开始,已经累计10年从事AI芯片硬件底层研发和理论研究。

2)垂直领域AI芯片创业公司

此外还有以深思考、启英泰伦为代表的,更加专注垂直领域的AI芯片公司,这些公司及早地瞄准了细分领域,比如智慧医疗/商业专用AI芯片、家居语音AI芯片等。

▲深思考公司的CEO、首席构架师杨志明

深思考CEO杨志明博士在现场首次发布医学影像AI处理器M-DPU和智慧商业AI处理器B-DPU,其中M-DPU是世界首个医学影像专用AI处理器。这是一款基于FPGA打造的专用于医疗影像的深度学习加速处理器,体积小、功耗小、实时性高,内部封装宫颈癌、乳腺癌图像筛查算法。杨志明告诉智东西,这款芯片已经和大型医疗结构达成合作,进入应用阶段。等到市场进一步发展后,深思考会考虑大规模生产医疗影像专用ASIC芯片。

▲从左到右依次为中国人工智能产业发展联盟标准组副组长施羽暇;启英泰伦董事长何云鹏;中科创达CTO邹鹏程;涂鸦智能联合创始人&COO杨懿;速感科技联合创始人&CTO张一茗

在由中国人工智能产业发展联盟标准组副组长施羽暇主持的AI芯片家居应用圆桌论坛上,启英泰伦董事长何云鹏认为,前两次的数字化、智能化主要是互联互通,在于解决基础设施;这一次则是AI的直接赋能设备,提升了人机交互体验。当主流的家电设备都呈现AI化时,成本将会快速下降,让更多人都能享受到AI的便利。

针对这种垂直化、细分化的AI芯片市场,AI芯片的应用方,智能化平台明星创企涂鸦智能联合创始人&COO杨懿表示,随着不同种类的端智能产品诞生,AI开始让很多场景碎片化,我们需要更多垂直于某些单独场景的AI芯片,这也是现在越来越多AI芯片诞生的最大根基。

3)AI芯片辅助初创企业

就像玩游戏一样,有人打输出,必然有人需要打辅助。第二类则是以眼擎科技、触景无限、中科创达为代表的,打造AI芯片辅助芯片、模组、操作系统的创业公司,这类玩家离解决方案层更近、离应用层更近,同时也离市场落地更近。

▲眼擎科技创始人&CEO朱继志

曾打造AI视觉成像芯片eyemore X42的眼擎科技创始人&CEO朱继志将AI的实验室训练结果与产品落地结果戏称为“卖家秀”与“买家秀”。由于实验室场景光线非常可控,但在真实摄像头拍摄中中充满了复杂光线变化,需要用成像芯片进行视频优化后,这段素材才具备被AI识别的能力。在采访中,朱继志还向智东西表示,对于人工智能初创公司来说,虽然软硬结合是一种门槛比较高的方式,但也是能够更好保证初创公司生存的模式。

▲触景无限公司CEO肖洪波

基于AI芯片打造前端嵌入式安防AI的触景无限公司CEO肖洪波认为,让摄像头具备感知能力十分重要,只有将光线、声音、距离、颜色等多传感器、多维数据融合,再实现多摄像头、多时间、多帧之间联动,才能前端获得更多的信息。在接受智东西采访时, 肖洪波认为,未来5年会有越来越多的带有前端感知能力的电子产品进入市场。如何利用传感器的感知能力挖掘更多有价值的数据,将是一个重要的课题。

中科创达CTO邹鹏程则表示,中科创达作为操作系统厂商,扮演了承上启下的作用,最直接的感受之一是应用驱动对芯片提出的问题更多,包括实时性、功效、性能等,很难有一款芯片能够适应所有的场景。

4)AI行业应用初创

第三类则是商汤、云从、小鹏汽车、智行者、灵隆科技、速感科技、涂鸦智能等AI芯片应用方,他们最直接地面向AI行业落地。作为AI芯片的使用者,打造了叮咚音箱的灵隆科技CEO魏强也认为,近三年来,市面上AI芯片、互联网芯片、AI模组的成熟度越来越高,市面上也出现了很多专门针对智能音箱的芯片产品,为产业智能化提供了非常好的硬件技术保障。上文提到涂鸦智能联合创始人&COO杨懿也赞同了这一观点。

同样的,速感科技联合创始人&CTO张一茗也认为,由于家居环境对于机器的隐私性、安全性、实时性的要求非常高,终端AI芯片的兴起决定了智能家居是不是真的能够被大众所接受、真正做的更好。

商汤科技联合创始人&副总裁杨帆认为,从过去三年来看,安防是AI最大也是增长最快的市场,但真正有效智能化的程度还很低。安防市场对于人脸识别与视频结构化有非常大的快速需求,这对技术创新型公司非常有利。作为AI圈的“网红”公司,杨帆还分享了商汤AI技术在娱乐圈的应用,目前国内直播短视频非常火爆,它可以基于你的人脸有各种各样的AR技术叠加,这背后90%的直播厂商都是用商汤的平台。

同样作为计算视觉AI明星创业公司,云从科技合伙人&高级副总裁孙庆凯则认为,云从科技的发展会围绕“人”画一个同心圆深耕下去,包括金融、安防、交通等。如果没有这些市场,凭借云从目前的技术和能力,有可能会涉入AI芯片领域。

▲从左到右依次为中信证券前瞻研究院首席分析师许英博;智行者联合创始人霍舒豪;小鹏汽车的联合创始人、副总裁何涛;博世底盘控制系统中国区驾驶员辅助系统雷达研发部门总监蔡旌;德州仪器半导体事业部中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏;云启资本董事总经理陈昱

在由中信证券前瞻研究院首席分析师许英博主持的AI芯片自动驾驶应用圆桌论坛上,智行者联合创始人霍舒豪表示,整车厂作为系统集成商的角色,未来在自动驾驶领域将会有一定的地位,将与汽车运营商进行博弈占据主导作用,而且自动驾驶在To B端的落地将快于To C端。

不过,面对兴盛的AI芯片创业市场,小鹏汽车的联合创始人、副总裁何涛则认为,AI芯片作为To B的产业,不需要众多差异化的用户体验,再加上技术门槛高,最终很多AI芯片初创都会合并或者被收购,能生存下来的只有少数几家公司。

结语:2018,落地为王

最近半年以来,人工智能的发展重心逐渐从“软”到“硬”,相伴而生的是全新一代AI芯片产业的全面崛起。AI芯片无疑是过去一年人工智能方向最受关注的行业热点,不少业内人士更是将去年定义为“AI芯片元年”。

在GTIC 2018 AI芯片峰会现场,从学术大咖、芯片巨头、应用巨头、明星创企的四个角度,我们可以看到学术研究者正努力推动AI芯片前沿技术发展;芯片巨头们则在加速打造AI芯片的软硬件生态;行业应用巨头更加关注AI芯片是否能完美融合进自家技术与产品线中;明星初创企业们作为AI芯片热度主要推动者,则在现场分享了其保持市场优势的独到经验。

但总体而言,AI芯片产业已经经过从0到1的阶段,虽然行业泡沫仍在,但大部分行业公司开始看重AI芯片的配套软硬件生态是否成熟易用,基于AI芯片打造的解决方案是否能真正提高效率,以及AI芯片是否能真正带来用户体验的提升。

2018年,该拼落地了。
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