最近魏少軍教授在談及中國AI（人工智能）芯片產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀時說：“現(xiàn)在AI芯片的炒作過頭了，今天的一部分甚至大部分的AI芯片創(chuàng)業(yè)者會成為技術(shù)變革的‘先烈’”。魏少軍的話不是空穴來風(fēng)，僅僅一兩年間，國內(nèi)AI芯片頭部創(chuàng)業(yè)公司的融資額度就超過了20億人民幣。全球至少有45家初創(chuàng)公司研制AI芯片（語音交互和自動駕駛），5家企業(yè)融資超過了1億美元。據(jù)中信證券測算，2020年AI芯片市場規(guī)模將達146．16億美元。人工智能技術(shù)以AI芯片為載體正在迅速崛起。

01

AI芯片的生態(tài)圈

從廣義說，能夠驅(qū)動AI程序的芯片都叫做AI芯片。從狹義來說，AI芯片是為適應(yīng)AI算法進行了特殊設(shè)計的芯片。

從應(yīng)用層面講，AI芯片主要分為云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片應(yīng)用于云端服務(wù)器及數(shù)據(jù)中心；端AI芯片應(yīng)用于智能設(shè)備、IoT端設(shè)備。未來，人工智能將會在我們的日常生活中得到極大普及，正如英偉達創(chuàng)始人黃仁勛所說：“未來，AI與AI芯片將無處不在：咖啡機、保溫杯、麥克風(fēng)、甚至耳環(huán)、鞋子這些小物件都會智能化。”

云AI芯片的特點是性能強大、能夠同時支持大量運算、支持圖片識別、以及語音、視頻處理。端AI芯片則需要嵌入到設(shè)備內(nèi)部，讓設(shè)備不聯(lián)網(wǎng)就能具備AI能力。AI芯片之于人工智能的意義，可以理解為發(fā)動機之于汽車。人工智能理論已經(jīng)提出多年，由于它需要一臺計算能力超強的“發(fā)動機”驅(qū)動，所以多年沒有真正跑起來，直到AI算法、大數(shù)據(jù)以及AI芯片的出現(xiàn)。

人工智能的破局是在2012年計算機視覺屆的“奧林匹克”—ImageNet挑戰(zhàn)賽的賽場上，來自多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton教授和他的團隊第一次用上了GPU芯片和深度學(xué)習(xí)算法，成為AI史上的一個重要節(jié)點。

在2015年的ImageNet大賽上，微軟亞洲研究院團隊更是憑借GPU與深度學(xué)習(xí)算法，第一次讓計算機的圖像識別超過了人類。人類識圖錯誤率約為4％，而冠軍團隊機器識圖的錯誤率為3．57％。在圖像識別興起之后，視頻識別、語音識別、翻譯、語音助手等一系列AI應(yīng)用應(yīng)運而生。

AI芯片的爆發(fā)，至少將會影響到四個應(yīng)用場景：家居／消費電子、安防監(jiān)控、自動駕駛以及云計算。

圖一、AI芯片產(chǎn)業(yè)生態(tài)

移動通訊

華為2017年9月發(fā)布的麒麟970，搭載了NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）AI處理模塊，是世界首款手機AI芯片。NPU比CPU快25倍，能耗提高了50倍。蘋果在2周后發(fā)布了搭載A11處理器的iPhoneX，首個推出人臉識別的AI芯片。ARM緊接其后推出了兩款A(yù)I芯片，應(yīng)用于移動端的物體檢測和機器學(xué)習(xí)的處理器。ARM這個動作的影響是巨大的，因為全球超過90％的手機芯片采用ARM架構(gòu)，包括麒麟970和蘋果A11。

追隨者還有聯(lián)發(fā)科和高通。聯(lián)發(fā)科推出的HelioP60，支持AI的計算機視覺、人臉識別。高通的基于梟龍芯片的A1引擎，將所有手機中的SOC軟硬件一網(wǎng)收盡統(tǒng)統(tǒng)打包。AI芯片成了手機紅海戰(zhàn)場的一個重要攪局者。

安防監(jiān)控

安防市場2017年超過了6350億人民幣，同比增長了17．6％。佳都科技《人工智能技術(shù)白皮書》指出，2017年國內(nèi)高清攝像頭出貨1億顆。

由于AI能夠?qū)ρ杆賹σ曨l進行結(jié)構(gòu)化處理，現(xiàn)在幾乎所有AI芯片創(chuàng)業(yè)公司都將安防作為核心應(yīng)用場景之一，紛紛推出內(nèi)嵌于安防監(jiān)控攝像頭的AI芯片。安防三巨頭?？低?、大華股份、宇視科技不僅是眾多AI芯片公司的合作伙伴，其自身也在推進安防＋AI的步伐。

自動駕駛

AI芯片正在成為自動駕駛計算平臺的核心。在這一領(lǐng)域目前主要有三大AI芯片勢力：英偉達、英特爾和地平線。英偉達和英特爾大家都很熟悉，地平線是一家中國初創(chuàng)公司，原百度研究院副院長余凱任CEO。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，現(xiàn)在開始打造自己的BUP架構(gòu)，并推出沿用這一架構(gòu)的AI芯片“征程”。

云計算

AI芯片可以為互聯(lián)網(wǎng)供能，例如在線翻譯、人證比對、圖片搜素等，背后都離不開AI芯片的支持。在移動領(lǐng)域錯失先機的英特爾不惜花重金布局：＄160億美元收購Altera（FPGA），＄4億美元收購Nervana（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器），繼而收購Movidius（視覺處理器，收購資金未詳），云AI芯片與端AI芯片都有所涉及。其他有高通、ARM、聯(lián)發(fā)科等也陸續(xù)進場。

圖二、AI芯片的兩大應(yīng)用領(lǐng)域

02

國內(nèi)AI芯片主要玩家

寒武紀(jì)：一家中科院背景的創(chuàng)業(yè)公司，創(chuàng)始人陳天霽、陳天石為兄弟，均為中科院計算所博士。2016年在北京成立。華為麒麟970芯片搭載的就是寒武紀(jì)的AI芯片，中科院為此還向華為發(fā)了賀電。兄弟倆先后畢業(yè)于中國科大少年班，天石研究人工智能算法，天霽學(xué)做計算機芯片。一個硬件、一個軟件，一拍即合開發(fā)人工智能芯片。取名“寒武紀(jì)”，是希望用地質(zhì)學(xué)上生命大爆發(fā)的時代來比喻人工智能的未來吧！

深鑒科技：作為中國AI芯片第一陣營的深鑒科技，是一家清華背景、FPGA技術(shù)起家的創(chuàng)業(yè)公司。2016年在北京成立。創(chuàng)始人姚頌，這位90后清華學(xué)霸，放棄了美國名?？突仿〈髮W(xué)直接攻讀博士學(xué)位的邀請，選擇了創(chuàng)業(yè)。2017年獲得A輪千萬美元融資，致力于深度學(xué)習(xí)處理器與編譯器原創(chuàng)技術(shù)的研發(fā)，已有數(shù)千萬訂單，兩款A(yù)I芯片正在量產(chǎn)中。

地平線機器人：創(chuàng)始人是前百度深度學(xué)習(xí)研究院副院長余凱，曾在百度領(lǐng)導(dǎo)過語音識別、圖像搜素、百度大腦、百度無人駕駛等項目。產(chǎn)品包括硬件、軟件及算法，團隊包括前諾基亞手機研發(fā)VP、Facebook人工智能研究實驗室創(chuàng)始成員、百度首席構(gòu)架設(shè)計師及20多位深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

比特大陸和嘉楠耘智：這兩家都是現(xiàn)在很火的網(wǎng)絡(luò)虛擬貨幣“礦機芯片“的生產(chǎn)商。比特大陸成立于2013年，2017年總營收就飆升至25億美元，占礦機專用芯片市場70％以上份額。2017年推出第一款28納米工藝AI芯片”SOPHON“（算豐）。嘉南耘智是世界第二大比特幣礦機生產(chǎn)商，2017年12月預(yù)發(fā)布了AI芯片KPU（KnowledgeProcessingUnit），作為一家做礦機芯片（自稱是區(qū)塊鏈專用芯片）和礦機的公司，嘉楠耘智累計獲得近3億元融資。目前已申請掛牌新三板。

除了以上初創(chuàng)公司以外，還有一些傳統(tǒng)芯片廠商也加入到AI芯片隊伍。海思、杭州國芯、中星微電子都有涉入，還有主攻安防AI芯片的宇視科技、中天微、國科微等。

表一、國內(nèi)部分AI芯片公司

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靴子何時落地？

在這場偉大的“無芯片不AI，無終端不AI，無行業(yè)不AI“的變革時刻，也有人保持了清醒。我們需要多一點思考，怎樣做才能避免魏少軍教授警醒的成為現(xiàn)實，不讓“今天的一部分甚至大部分的AI芯片創(chuàng)業(yè)者會成為技術(shù)變革的‘先烈’”。

思考一：殺手級應(yīng)用在哪里？

魏少軍教授說，”盡管目前AI應(yīng)用涵蓋了生產(chǎn)領(lǐng)域、生活各個應(yīng)用層面，但究竟什么才是AI的殺手級應(yīng)用？與人們生活周遭真正不可或缺的日常AI應(yīng)用？至今應(yīng)還沒答案。“上面所提及的除了家居／消費電子雖然離我們很近，但自動駕駛離我們還有不小的距離，且芯片進入汽車電子也是一道不小的門檻，在AI芯片之前汽車電子也沒見有誰有效的突破了這個門檻。安防和云計算更多的是涉及工業(yè)產(chǎn)品，內(nèi)嵌于安防監(jiān)控攝像頭的AI芯片也還處在研發(fā)中。這就是”AI產(chǎn)品說得多、落地少“，因為除了手機芯片外，市場上還沒有銷售超過百萬的AI芯片出現(xiàn)。

思考二：通用AI芯片會不會出現(xiàn)？

現(xiàn)在各家使用的AI方案架構(gòu)互不兼容，沒有支持的標(biāo)準(zhǔn)AI計算接口，各廠商的端設(shè)備也是五花八門，到底會不會出現(xiàn)像當(dāng)年CPU一樣的通用處理器來一統(tǒng)AI芯片天下？最近ARM宣布了要進軍AI芯片領(lǐng)域，并有一統(tǒng)人工智能生態(tài)的想法。至少，通用AI處理器的驅(qū)動力來自以下兩個方面：

開發(fā)AI芯片硬件構(gòu)架的代價非常高，不是所有廠家都能承受的；

IP的可擴展性、架構(gòu)的支持廣度、標(biāo)準(zhǔn)AI計算接口，對AI芯片的普及非常重要，而開發(fā)相關(guān)算法也不是一朝一夕就可以完成的。

不論ARM是否能夢想成真，至少ARM的想法對AI芯片的生態(tài)還是具有很大吸引力的：

可利用既有框架便可達到（或接近）AI硬件處理能力；

不需要額外支出和額外授權(quán)成本；

不需要改變既有芯片的設(shè)計格局；

可提供業(yè)界更多的方案選擇；

其他使用自有AI計算架構(gòu)的客戶也可以同樣得到好處。

另一家可能的贏家是英偉達。AI芯片目前應(yīng)用最多的是GPU，因為GPU適合于單指令、多數(shù)據(jù)處理，特別適合AI的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理。英偉達技術(shù)中心亞太首席技術(shù)官SimonSee曾自豪地說：“通用是我們的優(yōu)勢?！坝ミ_的Xavier計算平臺，正在被超過20家自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司、以及博世、采埃孚等供應(yīng)商巨頭采用。

04

未來的攪局者

AI芯片能否成為半導(dǎo)體行業(yè)未來的攪局者，結(jié)論是肯定的。相比摩爾定律芯片每18－24個月迭代一次，AI芯片正以9個月迭代一次的速度演進。比特大陸產(chǎn)品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉說，“與傳統(tǒng)芯片迭代速度相比，AI算法迭代更快。我們針對最新算法的需求，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共性，可快速地將新算法寫到芯片上。“

在這撥攪局者中，既有像ARM、英偉達這樣的大佬，也有像寒武紀(jì)、深鑒科技這樣的新貴。到底是ARM的AI芯片能一統(tǒng)人工智能的江湖，還是新貴們的百花齊放能夠各顯人工智能的神通，還需要時間觀察。