3月9日，由智能行業第一媒體和產業服務平台智東西主辦的「GTIC 2018 全球AI晶元創新峰會」在上海召開，本次大會以「走進AI世界 從芯看未來」為主題，邀請到32名重磅嘉賓到場分享，從上游產業鏈、到炙手可熱的創業項目、再到各領域在AI晶元推動下的產業升級新思考，系統地探討AI晶元在2018年的技術前景和產業趨勢。

本次峰會上，國內AI晶元行業四小龍之一的深鑒科技,其聯合創始人兼CEO姚頌，以「AI晶元行業新思維」為演講主題，並分享了自己對整個AI晶元行業的思考。以下是智東西為您整理的姚頌演講核心乾貨。

怎樣定義AI晶元

本次峰會是關於AI晶元的峰會，但是到底怎樣的晶元才能稱為AI晶元？一開場，姚頌先從現在大家談論的不同的AI範圍就從這一問題說起：「AI是一個相當寬泛的概念，到底該如何定義AI晶元呢？這裡面隱含著一個邏輯，現在當我們說到AI的時候，其實指的只是AI中機器學習的那一部分；當我們現在說機器學習時，大部分指的又是其中深度學習的那一部分；而目前流行的神經網路演算法也只是深度學習中的一部分」。

無論是深度學習還是機器學習，又都分為訓練側和推理側，兩個獨立部分。在神經網路中又會有VGG網路、ResNet-50網路等分類，在這些網路之上又會有SSD、Faster R-CNN等面向對象的框架。所以當大家談到AI的時候，首先要明確具體指的是哪一層面。今天，我們談到AI時，更多地指的是機器學習和深度學習。

在對人們所說的AI的範圍進行了梳理後，姚頌進一步指出對AI不同的定義，則會造成整個晶元設計的不同，難易程度也會不同，針對機器學習等高層級的設計理念，其通用性則越強，針對某種特定的神經網路開發的晶元，其專用性則越強。如果是想做具有高質量通用性能的晶元，比如設計CPU這樣的晶元，是相當困難的事情。如果是要做最簡單的晶元，則只需要先把演算法做好，再把演算法硬化到晶元上，這是最容易設計和實現的一個思路。因此，姚頌認為從設計層面上來看，大部分AI晶元的設計比CPU 、GPU等通用晶元更容易設計。

姚頌以壓縮應用為例進行了詳細解釋：在這八個層級的最上層是應用，無論是zip還是rar等格式的壓縮應用，其下層都包含著一系列的演算法和庫。而這些演算法和庫的開發和建立，是需要為所有的程序員和開發者提供一個可用於開發的軟體環境，比如微軟Windows里的Visual Studio就是這樣一個環境。而軟體環境的建立則需要下一層級的操作系統、驅動程序和編譯程序的支持，比如Visual Studio里的MSVC，就可將程序編譯到最終指令。比如CPU上的X86指令集，就是一個很通用的指令集，可將上層應用和下層晶元需要做的事很好的割裂開。

有了指令集後，晶元的核心架構就可定義出來了，再往下的層級晶元公司可選擇做或者不做，比如ARM做的就是IP授權，而英特爾做的就是晶元本身。再往下的層級就是晶元本身的實現，是製作板卡還是做SoC。對於做CPU的公司，中間兩層即指令集和IP是最重要的，以這一層往上和往下都有兩個相對明確的邊界，對於做CPU的公司來說向上和向下的層級可選擇不做。

晶元底層的程序和應用演算法也是天差地別的，姚頌以做人臉識別演算法為例，他說更多的程序員會選擇用Python和C編寫程序，有些還需要改動操作系統內核等，而做這些之前必須要把上層的設計環境做好。姚頌繼續指出，做底層設計的人和做應用的人是相互割裂的。但對於AI晶元公司來說，是不是做到IP這個層面就夠了，要不要把晶元做出來，要不要進一步做稱板卡的形式？如果再往上走，演算法要不要做出來？姚頌說對於AI晶元來說，將演算法做出來也是可以的，因為用戶使用AI晶元來進行演算法開發也需要一定的時間。比如英偉達做自動駕駛晶元，就將最終系統到應用一整套都做出來了，所以對於晶元公司來說，決定上下兩條劃分線到底該划到哪個層級，是相當重要的問題。

怎樣建構產品的護城河

在擁有了一款性能非常好的晶元，並在市場上有了一定的競爭力之後，AI晶元公司該怎樣構建產品的護城河呢？

姚頌說到，AI晶元公司最終的目的無非是讓更多的用戶使用自家的產品，而這裡可拆解成三個部分：1、產品要有競爭力；2、要讓用戶接觸到你的產品，並願意使用；3、產品要剛好滿足用戶需求。姚頌更是提到不做到這三點產品是很難有長期的競爭力的。

從用戶對產品的體驗來說，姚頌也提出分為四個層級：第一層能用，處於這一層級的AI晶元可以滿足運行機器學習演算法，這就表示這塊晶元能用了；第二層好用，當一塊AI晶元的性能功耗比已經很高，隨後又有了相應的完整的軟體開發工作流，能夠讓大家把這些軟體在晶元上使用起來，這就是好用；第三層愛用，如果一款晶元的操作非常簡單，可以傻瓜式的一鍵開發，用戶就會愛用了；第四層離不開它，要相處於這一層級，晶元公司就需要為客戶提供額外的價值，比如為用戶提供一個平台，其上有大堆的開源項目，可供用戶進行參考設計。

在構建產品護城河時，最重要的基礎部分就是硬體，硬體良好的性能功耗比將支持功能更多的軟體功能，這需要不同層級間進行組合。比如安防行業，如果像大華這樣的公司接了項目後，中間需要有集成商進行集成，比如將視頻管理軟體、IP攝像頭集成到晶元系統上。如果想把AI加入到攝像頭中，其實只需要將添加一個具有AI功能的模組，在這個模組裡面是晶元和各種模組嵌入式軟體。通過調整集成中各軟硬體的連接串口，模組逐漸趨於穩定，再通過開發環境用戶就可將集成後的系統使用起來。

在進行層級組合的時候，姚頌提到有兩件事對於AI晶元公司來說很重要：一是提供的層級，離客戶越近總收入就越高，離最終客戶越遠分到的錢就越少；二是晶元設計每跨越一個層級，開發周期就會增加6個月到一年，這是一個非常長的開發時間。

想要構建起產品的護城河，還有一個重要的點就是增加產品的不可替代性？對此姚頌也分享了自己的觀點，他認為有五點需要AI晶元研發公司注意：1、在晶元設計時候，明確知道最終用戶的需求；2、縮短開發周期，將晶元開發的難度降到最低；3、將晶元集成到系統中，使其運行更加簡單；4、儘可能減少第三方的協作5、為用戶提供更多的參考設計。

對於為用戶提供更多的參考設計，姚頌提到了一些自己的想法：一是儘可能往應用層走，多了解一些應用；二是花更多的精力為用戶提供便捷使用的軟體，儘可能提供演算法和庫。三是儘可能多地提供垂直行業里需要的演算法框架。四是儘可能地提供系統級方案，而不是單一的晶元。五是儘可能構建生態環境，讓大家能夠看到更多的用戶生成的內容。

結語：軟體&系統是AI晶元的重要競爭力

最後，姚頌總結到，一款好的AI晶元產品需要精確的演算法加上針對整個垂直行業的全系統，他化用愛迪生「天才是百分之一的靈感加百分之九十九的汗水」的名言說，「研發出晶元本身只是完成了整個AI晶元的1%，對於AI晶元的開發者來說還有99%的臟活累活要做」。

在這些臟活累活中，AI晶元的開發者們不僅要多關注垂直行業的應用，以此定義系統和晶元架構，更要多關注終端用戶，為他們提供更多的服務。

當然，站在AI晶元行業從業者的角度，姚頌也指出了關於AI晶元公司定位非常重要的一點：每家AI晶元公司都需要成為一家軟體&系統公司，這樣才能在市場競爭中取得優勢。

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