数据中心、智能安防、AIoT场景,AI落地初探之年

2019-12-05 14:35 来源:未知

《每日经济新闻》记者注意到,在此次峰会现场,不论是产业的研究者亦或是一线的企业家、投资人,对于AI芯片和机器人的“软硬结合”都颇为关注。

2018年12月,Imagination Technologies趁热打铁发布了更加先进的PowerVR Series3NX。其单个Series3NX内核的性能可从0.6到10万亿次操作/秒,并可实现多核扩展提供高达160 TOPS的计算性能,满足更高要求的自动驾驶需求。

芯片和机器人需“软硬结合”

和以往相比,本届峰会更加聚焦行业,更加准确地对行业趋势进行了研判。

值得注意的是,5月初,AI芯片领域的第一家独角兽公司寒武纪发布云端AI芯片,称将力争在3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额。作为寒武纪的投资方之一,元禾原点总经理费建江在峰会的相关论坛上坦言,“我们投资芯片有血泪史,能在15年前就开始投资芯片并且一直坚持的企业并不多,而在这个过程中走出来的企业也很少,亏损的占大多数。” 产业需掌握芯片话语权

此外,AI芯片也需要更聪明的工具和越来越少的人工干预。Cadence作为一家提供EDA设计软件和IP方案的公司早已与很多客户建立了合作关系,同时今年10月份Cadence还会正式发布人工智能自动ECU工作软件,更加高效的实现芯片设计的性能优化。

不仅是产业端对于机器人芯片十分关注,政策端对于人工智能芯片同样高度重视。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年)》中,着重强调要在智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台几个领域率先取得突破。

去年,魏少军教授曾在GTIC 2018峰会上提出了一个问题,“未来是否会出现像CPU那样的通用AI处理器,倘若如此,我们当今的AI芯片架构该如何搭建?倘若不是,就需要利用系统级芯片的方式来进行设计,那AI芯片公司又该何去何从?”

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、教授王田苗表示,中兴事件背后不仅仅反映的是芯片的事情,而是驱动产业掌握核心技术。具体到机器人产业就需要用系统的方法看问题,在战略上要有大的决心,在投入方面需要有耐心。

聚焦AI芯片的落地场景,安防是AI芯片最成熟的应用场景中之一,它孕育着千亿级的市场。Imagination Technologies视觉及AI部门高级副总裁Andrew Grant带来了《专用神经网络加速器助力实现端侧智能应用》的主题演讲。

真格基金合伙人、真成投资管理合伙人李剑威对此深有感触,其称,彼时进入投资圈经常听到一句话是说,不要投资半导体和芯片,这源于在过去十几年半导体和芯片赚钱周期长,而科技的投资也需要外部环境的成熟,随着基础环境的成熟,目前也有越来越多的投资人开始看好这一领域。

AI芯片推动智能安防变革

通江资本董事总经理张嘉诚对《每日经济新闻》记者表示,芯片是机器人底层的核心技术,如果把控制系统比作机器人的大脑,那么芯片则是机器人大脑的神经元。

导 读

在芯片发展前景被看好的情况下,越来越多的互联网公司和传统芯片公司进入AI芯片领域,同时这一领域也从“不被问津”到投资人“跃跃欲试”。

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猎豹移动公司董事长兼首席执行官傅盛回忆称,自身在做机器人的时候用到了高通、NV等企业的芯片,但后来发展这些芯片都不是为机器人设计的,而是为电脑设计的。他举例称,电脑的输入有键盘、摄像头、麦克风等端口,机器人芯片则需要更多麦克风输入端口,事实上多一点音频信号进来对芯片设计并不是难题,但因为行业还处于早期,没有这样的芯片,因而只能“将就”。

两位投资界大牛对此表示,中国半导体行业不缺投资,但投资界一定会选择更加理性、稳妥的企业。换言之,中国优秀的半导体企业还是太少。市场是巨大的,资本也是巨大的,但只有突破行业瓶颈的企业才能获得更多机会。

张嘉诚对记者表示,中国的芯片产业毕竟起步晚,与NVIDIA、Intel、ARM等国外已经发展数十年、相对比较成熟的知名企业相比,国内企业还需要进一步加大投入和经验积累。

智慧家庭经历了四个阶段,从单品智能、互联互通、交互智能到主动智能,所谓主动智能就是在AI加持下从被动响应到主动服务。海尔在芯片方面每年有着千万级的出货量,针对白电中的芯片所存在的连接、体验和安全问题,海尔定制了一款芯片——云芯,可大幅提升用户满意度,连接速度提升了50%,功耗降低了30%。

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“中兴事件卡脖子,其实卡的是芯片。为了不让别人‘卡脖子’,需要针对短板进行投资布局。”这是近日在第五届机器人峰会上,国投创业投资管理有限公司董事总经理魏义良发出的感叹。

作为AI芯片领域的新军,比特大陆AI产品线总裁阮沈勇在峰会上正式发布量产SC3芯片。目前,比特大陆已经与优必达、福建某公安局和数据中心建立了合作关系,他们的产品已经在市场上批量部署,并拥有了大量客户。下个月,他们还将公布与其在安防领域与另一个重磅客户之间的合作。

而促使业界对于机器人和芯片结合的关注也源于目前二者匹配的问题。

AI芯片落地,掷地有声!

作为高端制造行业,芯片对于机器人产业来说同样举足轻重。

作为本次会议压轴出场的AI芯片的后起之秀,云知声联合创始人、副总裁康恒表示,无论是架构方面的软硬件结合,还是AI芯片单模与多模的需求,以及段云结合与协同,都需要在AI落地之际,进行芯片上的创新。他提出Skills On Chip的概念,并详细阐述了五大解决方向,第一,在AI芯片架构进行创新,通用架构已经难以满足本地计算的需求;第二,从软件角度入手,做好芯片设计要软硬结合;第三,从PPA到APP,芯片设计要垂直化和场景化的;第四,交互方面从单模态到多模态;第五,设备控制从独立到协同。

变化正在发生,在此次峰会上,宁波智能制造产业研究院理事长甘中学则透露,相关智能终端创新中心将聚焦智能操作系统和人工智能芯片的研制,通过机器人+人工智能,生产高智能化,更高性能的机器人。

智东西联合创始人龚伦常也表示,在新经济形势下,AI芯片已经更加倾向于落地并寻找应用场景。与此同时,作为AI芯片应用落地难题当中的重要突破口,其架构创新也就适时地被提出来。

在此次峰会现场,元禾原点总经理费建江也回忆起投资寒武纪的心路历程,“正所谓30年河东、30年河西,这一次终于轮到我了。”谈起寒武纪发布第一个AI芯片,费建江难掩兴奋。提起当时投资寒武纪的原因,费建江在峰会现场称,除了看重寒武纪的创始人——陈云霁和陈天石兄弟俩“软硬结合”的优势,还有我国在机器人产业发展的过程中,也有长期培育芯片企业,做好“软硬结合”的需求。

无论任何概念,谈及最终目的一定是落地。本次峰会就清晰指明了AI芯片落地的三大场景,一是云端数据中心,二是智慧安防领域,三是最近如火如荼的AIoT。

在傅盛看来,短期内,DSP、芯片想要完全追上美国,能否追上要打一个问号,目前需要关注的核心是寻找差异化和机会点。机器人很难用一个芯片解决问题,需要通过生态系统平台驱动产业创新。

同样作为AI芯片领域巨头的英特尔和华为也分别围绕Analytics Zoo和华为HiAI来搭建自己的生态圈。

峰会上Andrew Grant以自动驾驶汽车为例,形象的描述了在Imagination的PowerVR支持下,自动驾驶的路径规划、道路标识识别、导航等功能。更具体说,汽车从ADAS到L5级别的自动驾驶需要500+TOPS的算力支持,PowerVR的处理速度可达移动CPU的百倍以上。

同时,殷俊认为当下芯片产业存在四个非常大的挑战,第一是软件系统,第二是芯片的核心架构,第三是弹性计算,第四是系统功耗。而在未来,随着功能的完善,我们完全可以通过一颗芯片承载,这时我们将看到有更多差异化的芯片诞生。

在魏少军教授抛砖引玉下,来自国外AI芯片领域的独角兽Wave Computing的高级副总裁兼CTO Chris Nico、国内AI领域巨头百度的主任架构师欧阳剑和新思科技全球战略项目副总裁Chekib Akrout也纷纷围绕AI芯片架构创新发表了个人的主题演讲。

在投资方面,被行业和政策看好的AI芯片自然也是资本青睐的对象。但是,被资本青睐并不意味着资本会盲目风投。中国半导体投资存在着市值泡沫,同时在企业的发展上也存在方向和战略定位不清晰的问题。

除了AI芯片架构创新,在AI芯片的生态方面也有一场“百团大战”。高通公司技术副总裁李维兴二次登台,就5G与AI之间在商务方面的重要性给予了分享。5G和AI是鱼之于水,水之于鱼的关系,5G帮助AI从云端到边缘,AI帮助5G实现商业模式的创新。

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