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AI 芯片激战,触景无限的突围方法论

作者:张栋
2019/07/25 14:05

AI 芯片激战,触景无限的突围方法论

触景无限副总裁陈勇

过去61年中,全球芯片战场的商业模式攻坚,大体可以分为两种。

一类是以Intel、AMD、Nvidia为代表的直接销售芯片产品的玩家;一类是以Arm、Synopsys、Cadence为代表的通过IP授权发家的厂商。

进入AI时代,出现了第三种商业模式:以AI加速芯片为轴,通过加速卡,模块,服务器和一体机等产品形式对外销售的模式。

受限于第一、第二种玩法的若干潜在门槛,第三种商业模式被认为是中国芯片企业弯道超车的绝佳机会。

而在第三种商业模式之上,又衍生出了两类比较常见的战略打法:

一是纵向开拓,提供通用型AI加速芯片,通过技术找场景;二是横向拓张,寻找一个个场景,一步一步由点及面,做软硬一体化,通过死磕场景去打磨技术。

触景无限的打法属于第三种商业模式的第二类。

在AI前端市场,触景无限遐迩闻名,它是行业最早布局前端视觉感知的企业之一。

过去几年,他们已经成功推出包括盾悟智能盒/分析主机、人工智能模块“瞬视”、角蜂鸟Horned Sungem AI视觉套件等过硬产品,锻造出了一个完整的覆盖安防、教育、金融等领域的解决方案生态体系。

通用型AI芯片vs专用型AI芯片

眼下的AI芯片赛道众星云集,其中不乏华为、阿里等技术、资源、渠道兼备的实力玩家。作为一个以感知起家的初创公司,触景无限为何选择造芯?底气何在?胜算几何?

“触景无限不是单纯为了做AI芯片而去做,是为了让自己的算法和工程经验能够找到一个更好耦合的练兵场、为了更好实现软硬件的协同优化,实现真正的前端感知,是市场倒逼着我们必须做芯。”触景无限副总裁陈勇解释了他们的造芯逻辑。

陈勇本科毕业于西安电子科技大学通信工程学院,而后摘夺全额奖学金赴美深造,攻读超大规模集成电路设计专业,硕士研究生毕业后,先后担任摩托罗拉半导体、英特尔移动事业部、Xperi 3D封装部等高管职务,有超过20年的半导体技术研发及管理经验。

值得一提的是,2015年后他还带领一支全球顶级团队着手研发AI加速硬核技术在机器人及手机端的视觉应用,之后被苹果、华为、GoPro等开发的系统芯片所采用。

他指出,智慧城市的进一步发展必然需要三大技术的持续进步:物联网、边缘计算、通信,眼下常见的智慧城市方案大多在后端打通了数据,但受限于网络等问题,仅能实现沙粒般的智慧化。

也就是说,唯有在前端完成智能分析,与后端相配合,才能将城市物联网数据完整利用,打造感知城市。

“遗憾的是,市场上现有的AI芯片方案难以满足前端感知技术的切实需求。”

陈勇解释,一直以来,市场上大多都是通用型AI芯片提供人工智能计算所需的算力,而针对某些场景的专用AI芯片较为匮乏,AI芯片发展后期,客户关注的一定是真实场景下的综合效果,而不仅仅是计算加速。

具体来看,通用型AI芯片在实际应用过程中,会遇到四个问题:

一、通用型AI芯片无法和数据产生高效、深度连接。专用AI芯片通常针对某些场景做定制化处理,对于数据的理解、分析、处理更为透彻、精准。


二、通用型AI芯片无法与市场产生紧密耦合。通用芯片的作业模式是1对N,很难与部分市场环境产生强粘合关系,无法强聚焦。


三、通用型AI芯片缺乏优质算法。芯片是框架、算法是灵魂,没有灵魂的框架难以产生足够价值,必须借助和算法强粘合的专用AI芯片才能实现潜在潜能。


四、通用型AI芯片功耗过大、对温度等环境因素敏感度不够。前端感知对功耗、散热的要求很高,需要做到极致;另外,产品落地不仅仅是技术问题而是工程问题,比如外界气候、温度等都会成为关键因素。

陈勇透露,过去多年,触景无限在硬件研发方面进行了多次迭代升级,计算单元也曾从移动GPU更换到专用AI加速芯片。

但在后期,他们基于市场需求调研发现,AI加速只是前端落地应用需求的一个点,经过长时间打磨的AI加速芯片产品,应用于前端后的效果依然不佳。

类比一条公路,AI芯片的集成好比是铺上了柏油,但车辆通行时除了对于路面的高要求,还有对于路牌、路标、服务区的需求,而这些在实际过程中,都得不到很好满足。

于此,陈勇和触景无限高管团队便琢磨,既然市场上没有厂商能够提供合适的前端感知芯片,触景无限能否以自身在市场中多年的探索为基础,从落地方案直接需求方的角度,逆向设计一款芯片,尽可能地满足客户的综合需求。

大背景下,触景无限AI感知芯片项目应运而生。

过去两年中,触景无限一共研发了四代边缘计算的产品,基本覆盖了现在市面上各种前端的芯片解决方案。比如第一代基于嵌入式GPU的产品,随后的VPU、NPU,以及正在研发的下一代的基于FPGA的产品。

从算法到场景,从场景到算力

一个从头到脚,从底层芯片到上层算法都烙着自主的痕迹,是一张值得触景无限骄傲的底牌。

底牌之上,陈勇也谈到了一些他对于造芯、对于行业的看法。

“做一块合适的前端感知芯片,真的非常不容易。”

陈勇说,相对后端有比较成熟的GPU服务器、较为完善的处理环境,前端往往需要采用一些大胆的创新思路来实现低功耗下的高算力,开发难度非常大。

在他看来,触景无限能够推出自研的AI感知芯片项目,与自身过去近十年在为数不多的几个场景中日复一日地摸爬滚打的积累密不可分。

“过去这么多年,我们不求多、不求全,专注前端,深耕安防等几个场景,从算法到场景,从场景到芯片,我们可以让这款芯片最懂行业、最适合行业,也最能发挥出最佳效能。”

陈勇强调,“场景”是产品之魂,无论技术触角怎么延伸,所做的一切始终都将围绕“场景”而展开。

谈到未来应用,触景无限CEO肖洪波补充,客户的需求各式各样,有的只需要芯片、有的需要算法加芯片,未来触景无限既可以单独销售芯片,也可以提供软硬一体解决方案。

另外,肖洪波还提出了“三毫”概念:毫米、毫秒、毫瓦。未来产品迭代,一定会以这三条准则无穷趋近。

对于行业发展,陈勇笃信,AI是中国与芯片强国拉近差距的绝佳机会。

他的逻辑是,政策支持下的广泛应用是一项技术是否可以萌芽生根的关键,在AI等技术上的应用,中国政府的支持力度无疑已经走在世界前列。

同时,他还认为,AI芯片产业的竞逐需看真功夫,资本也许能够吹起一些泡沫,但最后还是比性能、拼价格,看降本增效,未来没有技术独特性以及缺乏商业落地能力的AI芯片公司将会面临巨大挑战。

道阻且长,任重道远

“未来在不出现大的战略错误的前提下,触景无限按照目前的思路打法,在城市智能领域深耕,机会多元且优势明显。”

某业内人士分析,避开正面战场也好、战略选择也罢,通过专攻几个场景,做深、做全的打法能在最短时间内建立起在垂直领域的优势,很大概率能够在巨头环伺的商业战场,获得更多的取胜砝码。

另外,触景无限从感知领域切入且入局较早,多年来积累的客户资源足矣形成他们强有力的市场壁垒,为后期的纵横开拓打好基础。

他同时也提到,包括触景无限在内的所有公司,在AI芯片的征途上,从0到1不难,难的是如何从1到N,如何持续迭代,如何打磨自己的产品以维护自己的生态。

罗马不是一天建成的,中国“芯”路没有捷径可走,道阻且长,任重道远。

陈勇也坚定表态,虽然通用性到专用性是一条非常漫长的路,但触景无限从一开始就一直围绕前端做感知计算,未来也一定会将其作为自身的技术路线一直坚持下去。雷锋网雷锋网雷锋网

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