以BAT為代表的互聯網公司在晶片行業雖無深厚家底, 但是靠著雄厚資金, 尖端人才和海量數據, 步子走得一點兒也不慢. 繼今年4月阿里達摩院宣布正在研發應用於映像視頻分析, 機器學習領域, 性價比是同類產品40倍的神經網路晶片Ali-NPU之後; 百度在7月的AI開發者大會上正式推出了專註於自然語言處理, 映像識別, 自動駕駛等應用的 '中國首款雲端全功能AI晶片' 崑崙.
AI晶片大熱, 初創企業們同樣熱情高漲. 成立於2015年的地平線已經推出了面向智能駕駛的征程(Journey)系列處理器和面向智能攝像頭的旭日(Sunrise)系列處理器; 成立於2016年的寒武紀則於今年5月在上海發布了採用7nm工藝的第三代機器學習終端處理器1M, 其性能比此前發布的寒武紀1A高10倍.
一線晶片企業在AI領域早已深入布局, 甚至已先聲奪人. 在CES 2018上, 瑞芯微發布了旗下首款AI處理器RK3399Pro, 首次採用CPU+GPU+NPU硬體結構設計, 其片上NPU運算性能高達2.4TOPs, 具備高性能, 低功耗, 開發易等優勢; 同年3月, 台灣晶片廠商聯發科發布了首款內建AI功能的晶片曦力P60, 內置了專門用作AI運算的APU, 可以提供從入門到高級的完整API支援和開發者工具包.
AI晶片風口, 究竟具有什麼樣特質的企業才能抓得住飛得起來呢?
智能互聯設備激增催熱人工智慧AI晶片 近幾年, 市場上一個明顯的趨勢是智能手機的人口紅利正在消失, 出貨量逐年逼近天花板, 與之相反的是, 智能互聯設備卻呈海量激增之勢. 智能音箱是消費領域的典型代表, 市場研究公司Canalys的數據顯示, 今年第一季度的智能音箱全球出貨量高達900萬台, 較去年同期增長210%; 智能攝像頭則是產業領域的典型代表, 目前國內大概裝有1.76億個監控攝像頭, 預計三年內數量會增加到6.26億. 在數量暴增的同時, 對攝像頭的要求也越來越高, 正在從 '看得見' 向 '看得懂' 轉變, 這就要求攝像頭更加 '智慧' . 顯然, 這些新型的智能互聯設備需要以自然語言處理, 映像識別為代表的深度學習技術作為支撐, 由此對設備的大腦——晶片在計算能力和功耗方面提出了新的要求. 好比繪圖工作會交給 GPU 而不是 CPU 是一樣的道理, 早在2011年, 穀歌就發現, 如果每位用戶每天使用3分鐘穀歌提供的基於深度學習語音識別模型的語音搜索服務, 就必須把現有的數據中心擴大兩倍. 這意味著已有的CPU和GPU都不能滿足需求, 這驅動了穀歌自己研發更高效的AI晶片——NPU. AI 晶片的大熱正是基於這樣的理念: 讓適合的架構來做適合的工作, 才能得到更高的效率和更低的功耗. 專用於人工智慧的晶片和傳統的計算晶片存在很大的差異——典型CPU的架構中需要大量的空間去放置存儲單元和控制單元, 相比之下計算單元只佔據了很小的一部分, 算力無法滿足深度神經網路 (DNN) 的計算需求; 而AI晶片則具有大量的計算單元, 能夠適合大規模並行計算的需求.
既然這麼多家企業都在布局AI晶片, 那麼各家研發的AI晶片究竟表現如何?
前不久, 市場研究公司Compass Intelligence發布了全球AI晶片企業排名. Compass Intelligence是從公司表現, 產品表現, 市場表現, 獨特市場四大維度計算出了這一結果.
在全球前20名的AI晶片企業排名表中, 中國大陸佔據兩個席位, 分別是華為和瑞芯微, 下面我們從他們的產品布局與生態鏈戰略來看看上榜的理由.
華為AI晶片布局——搶佔手機交互入口AI晶片想要發光發熱, 必須有搭載晶片的載體, 華為毫不猶豫的選擇了體量已經非常巨大的手機作為切入點. 2017年9月, 華為在德國柏林國際電子消費品展覽會 (IFA) 上正式推出其最新 AI 晶片 '麒麟 970' (Kirin 970) . 麒麟 970整合 NPU 專用硬體處理單元 (寒武紀IP) , 創新設計了 HiAI 移動計算架構, 其 AI 性能密度大幅優於 CPU 和 GPU. 10月, 華為在德國慕尼黑髮布了搭載麒麟 970的新款旗艦手機Mate 10, 最主要的賣點便是人工智慧. NPU新架構讓華為手機在處理同樣的AI任務時, 得到了50倍能效和25倍性能提升.
瑞芯微的AI晶片布局——商用為王成立於2001年瑞芯微電子是專業的整合電路設計公司, 一直為智能手機, 平板電腦, 通訊平板, 電視機頂盒, 車載導航, IoT物聯網和多媒體音視頻產品提供專業晶片解決方案.
既是因為曆史淵源, 也是基於自身優勢, 瑞芯微做AI晶片的策略和華為有所不同, 直接瞄準了正在蓬勃發展的物聯網市場, 推出了一系列AI晶片產品及應用; 但和華為的相似之處是, 這些產品都不是擺在實驗室裡的樣品, 而是已全方位, 以多種應用形態量產並商用.
典型的比如瑞芯微日前向業界公布了四款 'AI人工智慧掃地機器人' 晶片級解決方案: RK3399, RV1108, RK3326及RK3308, 支援從AI到VSLAM及雷射導航等功能, 全面覆蓋從高端到入門級別掃地機器人產品, 助力第四代AI人工智慧掃地機器人定位導航的標準的定義及升級. 瑞芯微在掃地機器人生態上, 擁有很多演算法合作夥伴以及ODM/OEM客戶, 涵蓋了雷射, VSLAM, AI等方向, 可實現快速量產.
語音交互解決方案也是瑞芯微AI晶片戰略中的重要一環. 在去年的穀歌I/O開發者大會上, 瑞芯微率先向全球發布基於Andorid 系統平台的RK3229穀歌語音助手解決方案, 該方案採用四核Cortex-A7內核架構, 在語音演算法上結合穀歌在音頻領域深厚的技術積累, 支援聲源定位, 聲源增強, 回聲消除, 噪音抑制等. 此外, 瑞芯微還有支援百度語音助手的RK3308和RK3326等產品.
除了視頻, 語音等解決方案, 瑞芯微在視覺處理和映像識別領域也有所建樹. 2016年, 瑞芯微正式發布 '智慧視覺開發平台——RK1108, 在嵌入式系統中實現了高能效智能視覺和映像感知的革命性進化. 而最新發布的基於的RK1608視覺處理晶片, 則展示了非常強勁的3D視覺相關的基礎能力——比如深度顏色化技術技術可以幫助人們用自然的手勢和體感控制替代複雜的遙控器和按鍵; 再比如人體骨骼追蹤技術可以通過機器學習演算法和追蹤後檢測技術, 實現行人精準定位與追蹤.
瑞芯微這些不同定位的AI晶片, 實際上覆蓋了目前AI的所有應用場景和產品形態.
AI晶片大變革時代, 總有大批追風者蜂擁而至. 不只中國的初創企業, 英特爾, 高通等國外晶片巨頭已經開始向AI晶片轉型; 互聯網巨頭穀歌, 新能源汽車科技公司特斯拉, 社交網路鼻祖Facebook也紛紛開始涉足晶片, 一時間, AI晶片迎來群雄逐鹿.
值得注意的是, 無論是國內, 還是國外, 許多AI晶片仍停留在實驗室數據的階段, 更多是搏得一時好彩, 但離真正商用的距離有很長的路要走. 而這恰恰是中國芯企業華為與瑞芯微實力打榜 '全球前20名的AI晶片企業排名表' 的原因, 當競爭對手仍在 '紙上談兵' 的階段, 他們已用超前的生態鏈布局和大規模商用的AI產品走在了前沿.