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AI芯片与海量数据,如何实现未来场景“杀手级”应用?

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发表于 2018-5-11 09:16:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
阿里巴巴收购中天微、大唐与高通合资成立芯片企业、寒武纪发布国内首个云端AI芯片……中兴风波之后,不仅让中国通讯行业的技术困境浮出水面,更引发了大家对“中国芯片”的关注,任何关于半导体芯片的消息,立马就能激起人们敏感的神经。我国是全球芯片消费大国,占全球芯片总需求量的50%,但在其国产芯片自给率不足三成,这与在《中国制造2025》提出的“2020年,国产芯片达到50%的自给率”仍有很大差距。




AI芯片:AI时代的弯道超车?


芯片所属的集成电路产业是网络时代的硬件基础。中国目前在中低端芯片领域,部分企业已经具备了一定的技术及产品基础(大唐与高通的合资公司同样定位于中低端市场领域),但是在处理器、存储器等高端芯片领域,国内芯片产品基本不存在竞争优势。

以处理器芯片为例,低端处理器芯片与高端芯片在数据处理速度、功耗、时延等方面有着显著的性能差距,高端芯片的优势在于更加稳定、更加精准地输出电流电压等模拟信号,且芯片寿命更长,能够保证芯片稳定性以及流片良率,而部分国产芯片在稳定性、精准性等方面仍存在一定的差距。

此时,AI芯片的出现或为我国集成电路产业提供了一个弯道超车的机会。AI芯片是未来人工智能时代基础,掌控核心芯片架构不仅是取得行业的先发优势,对于掌握全新计算时代主导权更具重要意义。在工信部正式印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》中,着重强调了在智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台几个领域率先取得突破。


全球范围内,随着科技巨头纷纷加速人工智能核心芯片研发从芯片器件、计算设备、程序平台到大数据、功能层、应用端等,AI芯片产业生态逐渐清晰。


谷歌、Facebook、亚马逊、苹果等互联网企业以垂直领域场景应用(如自动驾驶)模式介入;英特尔、高通、英伟达等芯片龙头则以整合芯片、计算以及部分软件程序为策略,扮演硬件设施平台供应商的角色;部分终端品牌公司,包括国内智能手机厂商,如华为、小米等则希望AI成为终端设备供应商……


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△全球AI芯片公司排名top15


但在调研公司CompassIntelligence对全球100多家AI芯片企业就供应商指标、产品和客户指标、创新水平等方面能力进行的排名中,不仅前十名中并没有中国大陆企业,且榜单仅有三家大陆企业上榜:华为(海思)第12名,寒武纪第22名,地平线第24


国内AI芯片厂商,既要面对与国际巨头竞争AI芯片云端市场的艰难,更有AI芯片终端市场细分化、碎片化、缺少杀手级应用等问题的挑战,国产AI芯片欲弯道超车,任重道远。


AI芯片领域的四大商业场景应用


随着人工智能芯片领域的战争越来越激烈,除了技术层面的突破,还要拼抢占到更多的应用场景。在目前AI芯片行业应用中,有四个最为火热的商业场景,分别为自动驾驶汽车、家居及电子消费领域、安防监控、以及云计算。


自动驾驶汽车领域
AI芯片正在成为自动驾驶计算平台的核心刚需部分。目前英特尔收购了Movidius推出Myriad X、高通收购NXP、地平线发布的两款AI处理器征程(Journey)和旭日(Sunrise)、四维图新宣布国产首颗 ADAS(先进驾驶辅助系统)芯片量产……随着自动驾驶落地应用的逐步推进,该领域正在成为AI芯片的又一大发力核心市场。


家居及电子消费领域
在家居及消费电子领域,苹果iPhone X、华为Mate 10Mate 10 Pro等高科技手机均采用了AI芯片。苹果自研的A11 Bionic(仿生)芯片,搭载了64ARMv8-A架构的6CPU及苹果自研的3GPU,每秒运算次数最高可达6000亿次,相当于0.6TFlops;华为发布了世界首款手机AI芯片麒麟970,其中芯片中搭载的专门用于处理AINPU(神经网络处理单元)模块技术来源于寒武纪……


安防监控领域
目前,AI+安防业务的使用场景多为国家公安投资项目,产品需求精准迭代。领域已有海康和大华两大巨头,在2017年,海康和大华两家便占据了43%的市场份额,营收过百亿,净利在十亿以上。在其他创业者还在摸索AI安防的经营之道时,海康、大华已先人一步,进行“AI +安防”的战略部署。


云计算领域
在云计算方面,各种互联网AI能力,比如在线翻译、人证比对、图片搜索等,背后都有云AI芯片在提供算力。如,寒武纪最新云端AI芯片MLU100 不仅可独立完成各种复杂的云端智能任务,并可与寒武纪 1A/1H/1M 系列终端处理器完美适配,让终端和云端在统一的智能生态基础上协同完成复杂的智能处理任务……


随着“人工智能”被写入今年的《政府工作报告》,新一代人工智能科技在医疗、养老、教育、文化和体育等众多领域的应用和落地都离不开对AI芯片的需求,同时,数据作为AI科技的燃料,海量数据支撑下的合理有效的数据集训练将成为在自动驾驶、智慧医疗、智能安防等AI落地场景中的重要计算基础。AI芯片与海量数据,正在改变未来。

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