AWE一覽——AI晶元創新峰會篇

3月9日，「GTIC 2018 全球AI晶元創新峰會」在上海隆重舉行，本次大會主題為「走進AI世界 從芯看未來」，是中國第一場AI晶元產業峰會。大會聚集了國內最頂尖的AI晶元領域學術大咖，國際四大半導體晶元巨頭英特爾、英偉達、高通、MTK的重磅嘉賓，海爾、騰訊、大華、宇視等產業鏈技術應用公司的高管，以及深鑒科技、地平線、比特大陸、商湯、以及NovuMind等多家獨角獸創業公司創始人在內的近40位重磅嘉賓。會上系統地探討AI晶元在2018年的技術前景和產業趨勢。現場熱度空前。

全天的會議聽下來，有三點是被與會嘉賓們反覆提及的，這些很有可能是AI晶元下一階段發展的核心矛盾所在：

1、AI不結合行業則無意義，開發AI晶元需要真正了解用戶需求

2、推進AI晶元需要軟體、硬體雙輪驅動，其中軟體扮演核心的關鍵角色（軟體定義晶元）

3、前端智能化，未來多數計算將集成在前端，尤其是汽車、安防等領域

下面結合現場嘉賓演講內容，談談我們對上述三大趨勢的理解：

一、AI如果不結合行業就有任何意義；整個產業開始進入了無晶元不AI，無終端不AI，無行業不AI的狀況。

一方面，清華大學微電子所所長魏少軍教授認為，應用創新是帶動AI晶元發展的關鍵力量。但目前AI殺手級應用還沒出現，未來還有很長一段路要走。「無行業不AI」，無論是人臉識別，語音識別、機器翻譯、監控、交通規劃、無人駕駛、智能陪伴、輿情監控、智慧農業等等，似乎AI涵蓋了人們生產生活中的方方面面。然而，哪些應用真的需要AI？我們希望AI幫助解決什麼樣的問題？什麼是AI的「殺手級」應用？什麼樣的AI應用是我們每天都需要的？這些問題到今天仍舊沒有解決。

另一方面，深鑒科技聯合創始人&CEO姚頌認為，需要往應用層去走，了解用戶真正的需求，才能夠更好的定義晶元。需要結合垂直行業應用去定製系統和架構，垂直應用和開發者都是AI晶元的入口。一個好的AI晶元，晶元本身只是其中的1%，剩下99%的工作都是幫助人們更好的使用。

二、AI時代軟體所起的作用一點不比晶元差，實現智能的核心是軟體。推進AI晶元需要軟體、硬體「雙輪驅動發展」。可重構計算晶元技術允許硬體架構和功能隨軟體變化而變化，實現軟體定義晶元，在實現AI功能時具有獨到的優勢，具備廣闊的前景。（魏少軍）

每個AI晶元公司都應成為軟體公司和系統公司。做AI晶元所需的軟體工程師遠遠超過硬體工程師。（姚頌）

三、未來多數計算將集成在前端。多位嘉賓在演講中提到了終端AI晶元的優勢，對此聯發科技副總經理遊人傑指出，終端AI晶元需要AI運算處理單元、連接能力、感測器三大技術，終端AI的四大好處：機器回應速度更快並提供更好的交互體驗，數據在終端側做運算能夠保護隱私，提供更高效的連接，以及降低成本。

安防是前端智能化最先落地的領域，安防智能化也成為嘉賓熱議的焦點。觸景無限CEO肖洪波認為，前端智能為安防產生新的數據價值從數字化到智慧化主要分為四個階段：1、感知準備，前端設備可作為感知融合的終端，通過十幾種感測器建立多維度的資料庫。2、感知質量，在前端的運算力有限的情況下，進行一些AI演算法，需要對計算模型進行壓縮、優化。所以在前端嵌入式的人工智慧研究底層是很多優化工作。3、感知預測，前端通過融合多維度的數據可以提供可測量的微觀數據。在時間的維度下，對數據進行分析，對設備進行控制，或者跟蹤人的運動軌跡，進行預測。4、感知優化，在以上基礎上，前端設備可對數據進行優化，例如提升抓拍到人臉圖片的清晰度。

宇視副總裁&首席架構師姚華認為，儘管安防是AI最熱的應用，但與此同時AI也對安防帶來7大挑戰：1、複雜光線、快速移動、側臉遮擋都是前端人臉識別的死敵；2、大量視頻、圖像、結構化半結構化數據寫讀對存儲帶來挑戰；3、行業應用多種演算法並存的需求對視頻圖像智能分析造成挑戰；4、百億級數據響應、系統輕量化的需求為AI帶來大數據方面的挑戰；5、AI帶來紛繁複雜的技術標準又對行業標準造成挑戰；6、AI帶來業務的不確定性對安防業務應用造成挑戰；7、黑客入侵、缺乏安全准入控制又對信息安全帶來挑戰。

自動駕駛方面，對前端運算能力的要求則更高。雲啟資本董事總經理陳昱認為，未來大多數計算將集成在前端，因為汽車不能保證時刻聯網，若將大部分計算集成在雲端，出現突出狀況時，系統可能無法及時處理，存在在安全問題。未來，自動機器汽車應有強大的大腦能夠解決95%以上的問題，剩下的5%的計算交給雲端處理。

一整天的峰會演講聽下來，最大的感受是：既要肯定國人在AI晶元領域的巨大熱情，又不能小看與海外巨頭之間的差距。誠然，雨後春筍般出現的AI晶元創業公司、瘋狂湧入的資本、密集下發的支持政策、乃至本次峰會被擠得水泄不通的會場，無不顯示出國人對這一新生事物的熱愛。但是正如現場一些重量級嘉賓所提醒的：現在AI晶元已經被過度「炒作」, 尤其媒體跟風起到很大作用；實際上，目前還沒有出現像CPU一樣的AI通用演算法晶元，AI殺手級應用還沒出現，未來還有很長一段路要走。另外，儘管2017年有不少AI晶元發布，但發布和發售之間還有100個研發，真正落地還需要時間。我們也要看到，海外晶元巨頭英偉達、英特爾、高通等都在AI晶元領域下足了功夫，優勢也非常明顯，初創公司想要發起挑戰困難重重。

不過有一點可以相信：在國家大力支持集成電路產業發展、海外高質量人才紛紛迴流的大背景下，全球AI創新的天平一定會逐漸朝我們傾斜。以海思、紫光、兆易等為代表的國內晶元設計龍頭，以及深鑒、地平線、比特大陸等為代表的新興勢力正在快速崛起，未來非常有望出現世界級的晶元公司！

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