乾貨放送：鎂客網「M-TECH——AI晶元商業化之路」論壇
8月9日，由硬科技第一產業媒體鎂客網主辦，南京建鄴高新技術產業開發區、IC咖啡協辦，中關村集成電路設計園IC-PARK戰略合作的「M-TECH——AI晶元商業化之路論壇」在北京麗亭華苑酒店圓滿落幕。
本次論壇上，以「AI晶元商業化之路」為核心議題，在鎂客網的主持下，雲知聲、地平線、閱面科技、異構智能、華登國際、深蘭科技、雲天勵飛、宙心科技等代表性企業，從國家戰略、產業發展等層面和與會者探討了AI晶元研發的重要性，並與現場200多位AI行業人士展開了一場深度交流。
在這裡，我們將各嘉賓的演講重點提煉出來（在不改變原意的基礎上稍加改動）：
《AI晶元，千萬行業智能化的發動機》——地平線智能解決方案與晶元事業部總經理張永謙
1、中國已經開始從模式創新時代走向技術創新時代，這其中，我們能看到幾個比較明顯的趨勢：第一，計算從中央開始往邊緣靠攏，這會讓整個系統的負載、成本功耗等各個方面變得更加均衡；第二，智能終端成長潛力大，目前終端智能的滲透率還不足1%，等發展到2019年、2020年，就視覺方面，市面上大多產品都將變得「智能」，這是一個非常值得大家投入的產業；第三，智能時代是一個個性化時代，因為人的需求是無止境且碎片化的，而AI技術可以跟各個場景結合，這將給很多創業公司帶來更多的機會，呈現一個「百花齊放」的時代。
2、當前，不管是X86還是GPU等，它們不是為深度學習和AI時代新技術所準備的，在性價比、功耗等方面不具備優勢，這也是為什麼大量新公司選擇自己做架構、傳統晶元公司或收購公司或在產品加入AI新元素的原因。
3、做AI晶元，一定得先有演算法，再用軟體來定義硬體。
《UniOne物聯網AI晶元商業落地之路》——雲知聲研發總監鮑晴峰
1、我們現在已經進入智聯網時代，所謂的「智聯網」就是物聯網+人工智慧。它由三個特別的屬性：第一個是智能化，即所有的設備都將變得「智能」；第二個是形態多樣化；第三個是應用場景化，AI演算法不是一個通用演算法，只有深入行業，理解應用場景才能做好「智能化」工作。
2、在計算上，雲端AI有一些問題解決不了，比如延遲長、帶寬不夠、能耗大、隱私不安全等。而對於邊緣計算，對於本地AI算力及載體也是有要求的，即有足夠的算力、具備跨設備形態、低功耗、低成本以及安全。
3、現有的CPU、GPU、FPGA不能滿足以上需求，它們考慮了太多的相互兼容性，在智聯網時代，它們無法滿足現在這種高性能、低功耗、低成本的需求。
4、客戶的痛點在哪裡？比如智能音箱，客戶的第一步是找一個演算法團隊，第二步是找一款能支持這個演算法的晶元，第三步是找一個音響設備團隊來設計音箱外形，另外我們還需要找結構設計師、各種各樣的供應商等一起坐下來分析如何做一款成本合理的音箱，最終還要找出問題進行不斷地調試。其實，對於智能音箱方案商或者最終產品上來說，他們只有三個要求——有最佳的體驗、可以高度定製、能迅速出貨。
《低功耗AI晶元的端智能革命》——閱面科技聯合創始人童志軍
1、AI晶元離不開AI演算法的支撐，而有了AI演算法也不是就能很好地解決客戶的問題。當前，人們對於數據隱私保護、實時計算的要求越來越高，這使得算力漸漸從雲端往邊緣遷移。
2、AI晶元的高智能離不開數據生態，數據生態離不開應用場景。目前，商業、教育等行業都具備痛點，這也是AI晶元可以落地的場景。
《創業公司在AI晶元中的機遇》——異構智能中國區副總裁謝強
1、整個半導體市場在2017年是4290億，整個集成電路是3600億，其中AI晶元佔據了幾百億。他預計，至2020年，跟AI晶元相關的市場將達到146億美元，根據每年50%的增長率來算，到2025年，AI晶元的市場可以漲到650億美元。
2、人類讓機器變得智能有三個節點，我們在這些節點的背後能看到AI的核心驅動力：第一個節點是1997年，深藍戰勝卡斯帕羅夫；第二個節點是AlphaGo戰勝人類；第三個節點是2012年，斯坦福、谷歌、百度以及諸多科學家將自己所有的程度轉移到GPU上。在這三件事情的背後，我們看到的關鍵是——算力。
3、人工智慧分為兩個步驟，第一階段是演算法訓練，這一塊今天已經基本上被英偉達佔領；第二階段是推理計算，即應用，其中，高性能、低功耗是AI終端應用之關鍵（低功耗低性能模式—較低性能無法滿足大部分人工智慧計算的要求，高性能高能耗—巨大功耗無法滿足大部分終端應用場景的要求），也是創業公司活下來的機會。
4、CPU、GPU等通用處理器市場已經沒有機會了，我們現在能做的，就是把各種各樣的專用晶元做到極致，配合CPU、GPU等搭建一個小系統，這就是一個很好地解決方案。另外，在將來，如果你的晶元比別人功耗低5瓦，甚至是低1瓦，都是一個特別大的競爭優勢。
《人工智慧帶來半導體的又一波創新浪潮》——華登國際合伙人王林
1、過去10年，半導體增長的動力來自於智能手機，近年來，AI的出現給半導體行業帶來了第二春。2016年到2017年，中國半導體市場的增長率從2016年的15.8%增長至18.8%，而這背後的原因就是AI的出現。
2、為什麼AI對半導體行業會有一個這麼大的推動力？其實，晶元都是由應用來推動的，AI新技術的出現帶來了很多新應用，也讓一些老應用煥發新生，比如集成了輔助閱片系統和軟體的醫療影像等。
3、後摩爾時代/後智能手機時代，半導體行業何去何從？當前，半導體行業的摩爾定律受到了挑戰，而AI是半導體的新戰場。繼手機之後，半導體下一個巨大的應用平台是汽車平台。
《AI晶元應用方面的具體經驗介紹》——深蘭科技副總裁王昕磊
1、為什麼深蘭選擇做晶元？因為自己有場景，其次，從2014年開始就深耕計算機視覺演算法，目前也已經非常穩定。反之，他指出，有的晶元廠商是先做晶元再找場景，這是不太對的。
2、一般情況下，做通用性晶元需要至少10年時間，其中涉及到生態圈搭建和晶元製造工藝的問題。如果想要在3年內戰勝英偉達、跟英特爾抗衡，就得麻煩政府收復台灣。
《「芯」連視界，智造未來》——雲天勵飛對外合作高級經理、主管研究院謝利民
1、出於對網路質量、存儲和計算成本等方面的考慮，大部分的AI解決方案是把智能化前置，其驅動力在於前端設備的計算力足夠強、晶元性能足夠強、功耗足夠抵、延遲也足夠低。為此，我們實現端智能關鍵在於「芯」，無終端無不AI、無AI不晶元。
2、AI的落地和場景密不可分，所以一定要對需求有一個深入理解，從未來來看，我們的設計思路應該是這樣的——以系統去了解行業需求，從行業出發去獲取數據，以數據去優化演算法固化晶元，以晶元真正解決行業痛點的核心。
《AI晶元在視覺與語音後的下一個爆點探討》——宙心科技CEO陳更新
1、應用驅動了AI的發展，無行業不AI、不AI無行業。人工智慧的核心就是計算，分兩層：一個層面是說到底能做什麼事情，另一個層面是說能怎麼去做這個事情，這是兩個不一樣的層級。
2、作出晶元只是做了1%的工作，後面還有99%的工作需要做。99%的工作就是搭建生態圈，包括平台等上下游的關係。在晶元的生態環境中，有平台、方案等很多複雜的東西，而內在關鍵性在於上下游整個生態的支撐。
圓桌「AI晶元——中國芯的機遇與挑戰」
問題一：為什麼演算法公司一定要做晶元，這一定是必要的嗎？如果不做晶元，前景是什麼？
鮑晴峰：雲知聲決定做晶元是2016年就開始的，晶元是是演算法落地的節點，是數據的來源，不管是應用落地還是數據採集，晶元都是一個不可取代的戰略方向。 如果一家演算法公司沒有晶元，未來的路會非常難走。如果只是在現有數據集上做演算法，這可能在2015、2016年能獲得融資，但是現在，投資人對於創業公司的盈利越來越有要求，大家都希望看到演算法迅速轉化為商業化利益，如果沒有具體的落地場景，演算法未來的存活是很困難的。
童志軍：做晶元更多的是為了讓演算法跑的更有效率，另一個是為了公司更有競爭力。 其實，有一些公司依舊在做雲端方案，所以我覺得做晶元只是其中一條路，不是每一家公司都必須走，最終還是得根據自己的情況去做考量。
謝強：人工智慧公司做晶元是一件非常非常重要的事情。演算法公司沒必要做晶元，你們專註做演算法，用我們的晶元就可以。
王昕磊：從我們本身來說，出於業務考慮，不做晶元不是一件合算的事情，如果不做，「命」就掌握在英偉達等公司的手裡。另外，加上一些資本的加入，做晶元也已經不再是一件成本過高的事情。
陳更新：從整個生態鏈上來看，演算法處在中間，基於演算法往上跑，前提是有應用場景。沒有應用場景，做晶元也不會做好。我覺得，只要有基礎，晶元是可以做的。
問題二：AI晶元首先「大面積」落地的場景會是自動駕駛嗎？
鮑晴峰：我們對車規級別的晶元和消費級晶元的要求是不同的，前者非常的嚴格。另外，我們也要定義一下自動駕駛，因為不同級別的自動駕駛意味著演算法的不同難度。我個人認為，AI晶元在自動駕駛大規模落地是有可能的，但要看具體場景，看等級是L3、L4還是L5。不過，我認為，相比於車規級晶元，語音晶元會更快實現大規模商用，因為語音交互是一個必要的人機交互途徑。
童志軍：我覺得自動駕駛晶元的大規模落地可能是在一些受限場景，比如擺渡車等等，至於真正民用級的自動駕駛，可能還需要一段時間，這裡面涉及到道路狀況複雜度等因素。
問題三：安防市場已經被海康和大華佔領，政府機關並不願意花大成本去用深度學習攝像頭替換現有攝像頭，這致使邊緣計算很難落地，嘉賓怎麼看？
謝強：這個問題的解決，第一是要讓政府真正感覺到「痛」了，比如每天影像的存儲、耗電、網路建設等問題，緊接著，我們還要幫政府算好一筆經濟賬，並從技術層面把關具體方案。
王昕磊：公檢法方面的安防，我們是不做的，一是涉及到人臉識別，演算法上有難度，二是牽扯到隱私權。相比之下，我認為安防的落地場景是在樓宇、社區、城市等管理方面。
陳更新：歸根究底，這個問題能不能解決，在於是不是真正解決了用戶的痛點。對於政府和運營商來說，他們的痛點就是晶元。
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