止扔槔止俜酵:AI芯片半年考,嘉楠展现国内芯片“弯道超车”可能

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2019
08/09
17:25
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和其它笔记本不同的是,微软SurfaceBook采用了分离式的设计,通过键盘上的分离键可以实现屏幕和键盘部分的分离。看看有没有你用过或者正在用的。本站提供豌豆荚手机助手官方下载。3.1995年-2012年,1995年游历欧洲回来的徐明,在管理层一致反对情况下,果断将实德向塑钢产业转型。

AIoT市场直接需要的不是AI芯片,而是一个应用于具体IoT场景的AI功能。但这些AI功能要靠AI芯片来驱动实现。

经过前几年的技术积累,以AI为代表的新一代信息技术渐趋成熟。特别是5G商用牌照的发放,标志着云计算、边缘计算、IoT等产生的数据传输、梳理和反馈等需求将迎来5G广接入,低时延、大流量的网络加持,大量产业侧终端设备的AI化程度有望大幅提升。“万物智联”也不再是一个PPT上的概念,而将成为一个看得见摸得着的现实。

其中,芯片作为算法算力的直接物理承载,是决定一台设备“智能化”程度的核心因素。就好比A12芯片决定了iPhone XS的流畅和智能化程度,产业申博娱乐直营网中那些庞杂的设备也需要恰当的AI芯片作为“大脑”来令行禁止。“AI芯片现在大家做的都不是很成熟,这里面有一个挺大的蓝海市场”,国内AI芯片新贵嘉楠科技CEO张楠赓如此说道。

从今年上半年的市场规模来看,AI芯片领域所呈现出来的爆发力也证实了张楠赓的判断,其中全球AI核心产业市场规模超335.9亿美元,比去年同期增长34.8%;我国AI核心产业市场规模超49.6亿美元,比去年同期增长约32.6%。基础层智能芯片占比最高,约为33.6亿美元……这些数据表明了智能芯片是未来全球AI产业的重要方向之一。

芯片行业整体遇冷,AI芯片热度不减

说起芯片行业今年的大新闻,恐怕就是”华为被美国列入实体清单,备胎海思走入大众视野”这件事了。据传海思现在并不局限于自家移动设备的芯片供应,开始启动PC的CPU/GPU研发。但最近,整个芯片市场明显“遇冷”。据IC Insights的调研数据,2019年Q1,全球半导体产值同比下降13%,其中排名前15的半导体供应商营收同比下降16%。

特别是CPU和GPU领域的大佬们日子貌似都不好过:Intel2019第二财季财报显示营收为165亿美元,与去年同期的170亿美元下滑3%,净利润42亿美元,较去年同期下滑17%;而老对手NVIDIA Q1收入则为22.20亿美元,环比增长1%,同比下跌31%。净利润3.94亿美元,环比下跌31%,同比下跌68%。

巨头们的营收下跌其实反映的是整个芯片行业在全球经济增速放缓大背景和中美贸易战等特殊背景下的大态势。另一方面,就像现在苹果越来越卖不动新iPhone,新技术的逐级涌现和应用场景的逐渐多元化,使得巨头们通过高壁垒的技术和资金在芯片通用性上一骑绝尘的时代一去不返。

对比通用性CPU/GPU芯片市场的“遇冷”,AI芯片市场的热闹更加让人振奋。如开头讲到的数据,不管是全球还是国内的AI核心产业市场规模均比去年同期增长约三成。其中基础层智能芯片占据大头。巨头失鹿,群雄逐之。聚焦特定场景的端侧芯片研发也给了那些AI后起之秀入场的机会。

以嘉楠科技来说吧:从16年掌握16nm芯片技术,到去年9月推出自主研发的全球首款7nm量产商用边缘智能计算芯片勘智K210,再到今年5月联合百度发布首款打通百度PaddlePaddle模型设备端部署解决方案的边缘侧AI开发板PaddlePi-K210。据悉,嘉楠二代AI芯片K510计划于年底发布,将大幅提升算力性能5—10倍。

AI芯片热度不减,但最大的热度在哪呢?

答案或许在AIoT,在端侧的芯片部署上。

AI芯片热点出现在端侧的原因有两方面:一方面是端侧场景相比云侧更加庞杂也更多元化,比如农业上的病虫害预防、工业上的产品检测、安防上的智能设备、新零售上的“人、货、场”的优化重构……这类芯片不同于手机这类移动通讯设备所要求的通用架构,需要结合具体场景,设计定制化的芯片架构,同时满足AI算力以及跨设备需求。

其次是竞争层面,云端AI芯片早已成为巨头盘踞的地盘。据不完全统计,各大科技企业从2017年起布局云端AI芯片,目前云端AI芯片已经巨头林立:NVIDIA Volta、百度XPU、高通Cloud AI 100、华为昇腾910/昇腾310、寒武纪MLU100、比特大陆BM1680等均是其中的明星产品。

Ovum一份报告则指出,到2025年边缘侧的芯片占比80%,云端20%。今年上半年,国内外企业均在端侧AI芯片有所动作:Google在3月发布搭载Edge TPU芯片的千元级开发板、NVIDIA在GTC十周年上发布边缘计算产品Jetson Nano人工智能计算机、AI芯片小巨头嘉楠科技则融资数亿美元,专注AI芯片开发,这些都说明了端侧AI芯片的热度。

以嘉楠为例,区块链数据流处理跟矿机从芯片的底层实现上看,有着相当的共同点,这也是嘉楠入局AI芯片开发的最大底气。具体应用如在智能农业上,嘉楠与百度、林业大学合作,将搭载8通道高性能麦克风阵列的音频处理硬件插入树中,以虫子嗑咬树植的声音为音源,判断害虫的位置。K210芯片的视觉能力能实现通过图像分类和检测的方法判断视野内是否有害虫存在,有效提升判断效率与精度,在林业、农田有着广泛的应用前景。

在实用价值很大的智能安防领域,嘉楠在借用离线人脸识别手段,实现操作的完全隔离,仅在边缘侧模组间构建会话密钥通路进行分发,确保绝对安全;而内置人脸识别模组并支持后端接入云平台,从而让用户可通过APP操作。此外,嘉楠的这款智能门锁模组外形尺寸仅20*30mm,便于被各类产品集成及二次开发,具有很高的迁移和整合优势。

在新零售领域,嘉楠的思路是不以回传原始数据作为卖点。“做新零售时需要在门店架一个摄像头,摄像头后面就是嘉楠的芯片了,它返回的不是视频原始数据,而是结构化数据”张楠赓讲到新零售+端侧AI芯片的应用场景时兴奋的讲到。同时,以芯片为基础将硬件模组、算法、ODM和OEM产品交付给客户;在中间层则着力数据中台建设,对边缘侧数据统一加工为结构化数据……嘉楠已经梳理出一套独有的AI芯片构建逻辑。

诚然,需求旺盛+技术支持造就了现在AI芯片的强热度。但从2019年上半年来看,巨头入场、新贵发力也使得端侧AI芯片的竞争也逐渐深化。甚至这种热度让很多人相信只要有应用场景支持、足够资金和工程能力,做AI芯片并没有那么难。但AI芯片机会永远在,端侧芯片也永远在,谁能更好的把握住风口,就要看对于技术、市场和资本的把控力了。像嘉楠这样的公司,让我们看到了国内芯片弯道超车的某种可能。

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