作者:王佳雯 赵广立 来源:中国科学报 发布时间:2018/5/17 9:15:01
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AI芯片热:中国能否弯道超车

 

时代的发展,呼吁一种功耗更低、性能更好的芯片来处理无数个分散的智能设备终端产生的海量数据。AI芯片被寄予希望承担起这样的重担。

■本报记者 王佳雯 赵广立

在一次次技术创新与产品迭代中,AI芯片正逐步走向现实。

中兴芯片危机爆发近一个月,芯片一直是国内的热点话题。而伴随着寒武纪科技在上海发布了首款云端智能芯片、谷歌正式发布第三代人工智能(AI)芯片TPU3.0等一系列动作,人们的注意力也越来越被吸引到AI芯片市场。市场研究公司Compass Intelligence于近日发布研究报告,全球前24名AI芯片公司中,中国占七席,其中排名最高者为华为海思,位列第12位。

有人认为,对于中国芯片而言,AI芯片是中国在全球芯片产业链战场弯道超车的机会,也有人认为在火热的繁荣背后AI芯片的发展困难重重。然而,无论机遇几何,挑战几何,在一次次技术创新与产品迭代中,AI芯片正逐步走向现实。

从中央到边缘的机遇

在地平线机器人业务副总裁张永谦的记忆中,四五年前,市场上曾刮起过一阵智能硬件风,但最终却并未实现真正的智能。然而,回顾智能装备的变化,在整个大型机、小型机到个人电脑、智能手机演变中,张永谦看到了计算从中央走向边缘的过程。甚至,未来这种边缘化的趋势会令终端变得更加分散。

“未来,音箱、电视、无人机都会越来越智能化,智能正从中央向分散化拓展。”张永谦告诉《中国科学报》记者。这一趋势带来的是大量数据存在于智能设备终端,却受限于带宽、计算存储成本问题,无法实现全部传输到云端处理。此时,前端的智能化处理显得越来越重要。

时代的发展,呼吁一种功耗更低、性能更好的芯片来处理无数个分散的智能设备终端产生的海量数据。AI芯片被寄予希望承担起这样的重担。

“有针对性地设计芯片,它的性价比和功耗就会非常好。换句话说,你知道脚是什么样,你做的鞋就会非常合脚。”张永谦比喻AI芯片的优势时说。

所谓AI芯片即加速人工智能计算任务的芯片。英特尔中国研究院院长宋继强介绍,AI芯片当下包括算法加速型芯片和自适应智能芯片。前者以常用芯片架构为基础,增加对AI算法的加速单元,GPU、FPGA、DSP、ASIC等都是如此;后者则通过芯片架构的创新,让芯片本身具备了学习适应能力,神经拟态芯片和软件定义可重构芯片则是此类AI芯片的代表。

无论选择哪种路径,AI芯片市场的火热都远非一场芯片发布会与不断的资本运作所能体现。有统计显示,中国如今已有超过40家AI芯片公司完成融资或正在融资。

按照宋继强对世界商用AI芯片进展的观察,在设计、流片测试、小批量试产和量产销售这四个AI芯片生产环节中,都集聚着诸多知名企业的身影,这其中既有谷歌、英特尔、阿里巴巴这样的互联网头部企业,也有寒武纪、地平线、比特大陆、云知声等崭露头角的科技企业。

AI芯片如何走向应用

谈到AI芯片的优势,张永谦将芯片中所包含的运算单元比作流水线上一个个具有生产力的工人。在这条高速运转的流水线上,有时需要所有人投入工作,有时需要某些人投入工作,这其中需要复杂的系统支持。利用算法对芯片进行精心设计后,AI芯片的各个运算单元便可以“物尽其用”,达到降低功耗、提升性能的目的。

虽然有独到之处,但从芯片发展的趋势来看,专家认为当下的AI芯片仍处于初级阶段,无论是科学研究还是产业应用,都具有巨大的创新空间。

有人担忧在发展火热的AI芯片背后,应用落地难题是许多企业需要面临的一大关卡。不过张永谦认为,这一应用难落地的问题背后,是有些芯片并未真正实现智能的缘故。

从AI芯片目前发展的情况来看,一类芯片具有较高通用性,另一类则更具定制优势。虽然二者各有特点,但宋继强认为,从确定算法、领域的AI芯片向具备更高灵活性、适应性的智能芯片发展,是相关研究发展的必然方向。

说到AI芯片的应用场景,定制化AI芯片从设计源头便针对某些应用场景,这虽然会牺牲一部分通用性,却在应用落地时更具指向性。

采访中,专家对AI芯片在应用模式方面勇于探索的中国市场的应用前景颇具信心。

张永谦举例称,在对AI芯片应用探讨较多的安防领域,目前摄像头的智能渗透率仅为1%左右,未来这一数字将为100%,而且其应用范围将突破公共场所摄像头市场,将智能化渗透进企业和家庭用摄像头。

所以在他看来,现在畅想未来AI芯片多元化的应用场景,就如同在1996年谈论互联网、在2006年讨论智能手机如何改变人们的生活一般,到最终所有的畅想都会在时代发展的巨轮中被认为是“想象力不足的”。

新赛道能否弯道超车

前瞻产业研究院曾公布这样一组预测数据,2021年全球人工智能芯片市场规模将达到111亿美元,与2016年的36亿美元相比,年复合增长率达25%。

这是一个空间巨大的市场,但国内企业在AI芯片领域的频频动作,并不仅仅是因为看准这一领域的市场潜力,更因为AI芯片可能是中国芯片参与世界竞争的重要机会。

据中国工程院院士、中国计算机学会名誉理事长李国杰介绍,在传统芯片领域,从X86的PC生态到ARM生态,“游戏已经结束”,主流竞争格局基本已经确定。在这样的格局之中寻得一席之地,自然并非易事。

但跳出这一格局的竞争则意味着机会,AI芯片便可能是跳出既往跑道的一场新比赛。所以,在有些人看来,这或许都不能称之为“弯道超车”,乐观者甚至将该领域看作一片有待开发、角逐的“净土”。

李国杰也认为AI芯片领域虽然还没有形成“一统天下”的格局,但他却提醒中国相关从业者,国际市场上已经有英伟达、英特尔这样的对手,所以应当对可能面临的困难有充分的估计。

当然,即使赛场内已经有竞争对手蓄势待发,AI芯片领域中国企业也并非毫无机会,甚至在某种程度上仍拥有与国外相关公司几乎同步起跑的可能,也具备了与之一起竞争的机遇。

只是,无论是传统芯片还是AI芯片的发展,都需要上下游产业链条的联动。李国杰称,“中国芯片搞得起来的,肯定需要和下游的通信、电力等领域合作。”他以寒武纪举例称,在其产业链下游有不少公司愿意与之配合,做它的支持者。“这是好的事情,应该还有更多的企业和芯片企业配合,如果光靠自己的芯片而没有一个产业链来支持,就很难了。”他说。

此外,李国杰也特别提醒,对于从科研院所走出去成立企业的AI芯片公司而言,更应当重视多种人才的吸纳,要开放地引进有市场经验的人才。

《中国科学报》 (2018-05-17 第5版 技术经济周刊)
 
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