AI的猜想你猜对了吗?| 智慧产品圈

原创 李映 2018-01-05
标签 人工智能 AI

  多数时候,大多数人都感受不到野心的存在。但是,当“野心家”打开了想像的盒子之后,你才会知道自己的生活是多么平庸。看一下iPhone开启的智能手机时代就知道了,而到现在该是开启AI(人工智能)的“野心”时代了。2017年可谓是AI发展元年,到了2018年,Gartner认为将是AI大放异彩的一年,AI将跨入实用技术的领域,转变为可用的技术成果。AI将会在2018年大举进入芯片产品中,亦即“AI on Chip”。虽然躬逢盛世,但AI真的能为诸候争霸带来意想中的“城池”吗?

  AI的机会窗口在哪里?

  虽然各种层出不穷的芯片已然或即将呈现,但AI芯片的机会窗口到底有多少?毕竟做芯片的“硬”成本和不断迭代的需求需要不断的资金和人才开道。要知道,野心有三大要素:首先必须要去解决一个宏大的问题,其次要有正确的切入角度,最后还必须提出一个激进但可行的解决方案。

  AI 芯片的计算场景可分为云端AI 和终端 AI。Nvidia首席科学家William Dally将深度学习的计算场景分为三类,分别是数据中心的训练、数据中心的推断和嵌入式设备的推断。前两者可总结为云端的应用,后者可以概括为终端的应用,并且采用不同的技术路线,如GPU、FPGA、ASIC等。不算国外世头如谷歌、Facebook、Nvidia、英特尔等,据腾讯研究院的统计,中国AI产业基础层(主要为处理器/芯片)企业已达14家。


  由于“出身”与目标定位不同,AI芯片厂商也“各就其位”,作为AI的加速引擎。首先要明了的是,在终端设备的推理方面,由于低功耗、便携等要求,FPGA和ASIC的机会优于GPU 。而在数据中心层面,业界专家莫大康老师表示,芯片还是以Nvidia、英特尔、AMD等为主,因为数据中心要求速度快,功耗大也能承受,这些厂都是老厂,有软硬件配合生态。而终端需要低功耗,国内外起步都差不多,中国厂商亦有机会如地平线、寒武纪、深鉴等。

  业内某IP公司负责人也表示,云端训练和推理更追求性能,而不会过多考虑功耗、内存大小等这些因素。而在终端的训练方面,现在的神经网络模型都是通过对大量数据的训练来实现的,这些训练既要求有大量数据,又要求有大量的运算,而终端训练很难在这些方面满足要求。对于芯片公司来说,未来的机会肯定是终端的推理,未来高性能的DSP或者专用的NN处理单元(例如NPU)也有机会。

  “相对来说,云端比较同质化,CPU、GPU是比较稳定的。”Arm战略联盟业务发展总监兼AI生态负责人金勇斌对终端AI加速芯片看好,“AI加速非常多元化,2018年会出现大量的硬件加速IP,AI加速引擎将会附加于视觉或语音芯片中,与处理器一起使用。而由于迭代速度不一样,目前还是分立的,成熟之后会集成,但有个过程。”

  如何从手机AP历史看AI兴起?

  现在兴起的AI芯片对标于十年前兴起的手机应用处理器(AP),或不为过。一是其同样开启了巨大的应用市场;二是玩家甚众,从英特尔、TI OMAP、高通、Marvell、英伟达等不一而足。

  而经过十多年的洗礼,到现在诸多公司都已折戟其中,就连英特尔也早已黯然退场,到如今,有高通、联发科、华为海思、紫光展锐还在舞台中央,当然还有三星、苹果、小米自研自用的手机厂商。

  对比之下,AI时代的应用更加多元化,生态也全然不同,仅面向智能手机市场的AP之争就已波谲云诡,在AI时代的众“AI”将们靠什么才能 “长盛”?

  回顾AP的兴衰史,或许可以总结AI芯片厂商的“易经”:一是要立足场景应用,有的放矢。莫大康老师说,AI芯片主要拼速度与功耗,在云端因为数据大,速度快,功耗大也可容忍,但是在端口,如功耗超过1-2瓦就很难,功耗要少,速度就很难快起来,关键是要平衡。二是要不断迭代,通过算法与硬核的优化整合,提升性能;三是要顺应AI市场潮流的变化,联发科的一站式方案为其后来居上功不可没,高通在市场3G、4G、4.5G升级时代准备把握时机的“站台”十分抢眼。

  毕竟,搭上AI的“顺风车”容易,坐上“长途列车”却要十足的“弹药”和“粮草”。

  搭建一个中间层容易吗?

  众多AI公司的涌现,却只让“吃瓜”观众看到了AI芯片与算法平台的各自为战。“在整个生态当中,有大企业在做封闭的垂直应用,但是中小企业相对缺少一个平台,这是AI存在的问题,边缘的AI是需要一个生态的。”金勇斌提及,“AI真正繁荣,一定是要像安卓系统一样,能将算力、算法打通,这样才能够普及化。”

  因而Open AI Lab致力于提供开源软件平台,如算力和算法之间的操作系统,就像安卓系统在智能手机AP和APP之间的操作系统。“中小企业利用这一平台,可让AI芯片厂商充分挖掘算力,应用的开发者专注在应用,让整个嵌入式AI的开发变得非常的简单,并使得AI就像水一样到处渗透。” 金勇斌指出。

  在弥补“断层”方面也有不同的路径。在安创空间第4期安创成长营路演的合一智芯CEO杨桦也表示,最近深度学习飞速发展,机器视觉进步显著,但还远未到大规模落地的状态,这都是因为“断层”:一是有需求的公司不了解算法;二是算法落地时离不开芯片,但芯片不是算法公司擅长的,不知如何把芯片性能发挥到极致;三是芯片公司要有提升架构设计的能力;四是设计公司面对需求碎片化的取舍之道。“合一智芯提供软硬件的底层架构方案,如果客户有硬件平台则可提供算法,如果有算法我们则可提供一个定制化的架构设计,从而让AI和机器视觉算法高效匹配。” 杨桦强调说。

  构建平台的想法是美好的,但想要成功要看底层基于Arm模式的SoC硬件厂家是否上规模?毕竟有不同的发展路径。金勇斌表示,如同PC时代一个操作系统一统天天,手机时代有两个操作系统,而未来物联网时代至少有五个以上的操作系统,因为场景不一样,这不是谷歌一家就能搞定的,相信在中国AI底层上一定有平台型公司出现。

  模式还要自下而上?

  AI虽然不是一个新生事物,但开启了“魔力”之后的应用空间确值得期待。“中国BAT的模式就是互联网模式,基本都围绕应用创新,但AI是底层,要实现根本性的创新,还需要扎扎实实做一些底层的支撑,这样产业链才能上一个台阶,AI下一轮的创新或技术升级还是要自下而上。”金勇斌认为。

  具体到AI领域,金勇斌认为,这一产业也要经历两种模式,一种是苹果模式,一种是安卓模式。在初期也是产业培育期,一定是苹果这种全产业链的模式先见效,它会打通一些垂直市场,所以既做硬件又做算法的技术较全面的公司更容易成功;接下来一定是安卓的开放的模式会普及化,安卓是渗透式的方式,安卓的方式体验不一定是很好,但一定是平民化,符合产业的规律,这时在不同的细分市场和技术环节都会有比较成功的企业出现。最后一定是算法的平台化或是数据的平台化,这是产业的规律。

  在这变革之中,还需要赋能的生态。作为Arm全球唯一加速孵化机构的安创空间,就是基于Arm的生态为本土创新创业领域赋能,为国内新创企业拓展技术、资源、资金等全方位的深度合作。安创空间成立两年多,组织了第4期安创成长营,成功加速初创企业有60多家,不乏地平线、圆周率这样的成功案例。在第四期安创成长营DemoDay参与路演的16家企业中,就涵盖AI芯片、云计算、无人机、机器人视觉、人机交互、IoT、机器人、智慧医疗、智慧交通等领域,基本围绕当下最受热捧的AI、无人驾驶、5G等方向。

  安创空间合伙人满坤最后表示,安创空间一直致力助力初创企业的技术整合,并着力促进与一些大公司合作,实现场景落地。同时,将加强投融资部分,包括安排一些企业与投资方的对接。据悉,安创前面三期成长营的最新进展是超过90%的初创公司都完成了新一轮的融资。

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  思锐达传媒会展事业部总经理

  李力:13480177203(微信同号)

  timl@siridamedia.com


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