芯東西（公眾號(hào)：aichip001）
編輯 | 韋世瑋
GTIC 2020全球AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)剛剛在北京圓滿收官！在這場(chǎng)全天座無(wú)虛席、全網(wǎng)直播觀看人數(shù)逾150萬(wàn)次的高規(guī)格AI芯片產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，19位產(chǎn)學(xué)界重磅嘉賓從不同維度分享了對(duì)中國(guó)AI芯片自主創(chuàng)新和應(yīng)用落地的觀察與預(yù)判。
在峰會(huì)上午場(chǎng)，億智電子聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO吳浪，發(fā)表了題為《拆解端側(cè)視覺(jué)AI芯片的落地難點(diǎn)與機(jī)遇》的演講。
▲億智電子聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO吳浪
億智電子成立于2016年，作為端側(cè)視覺(jué)AI SoC芯片領(lǐng)域的新銳玩家，主要圍繞在視覺(jué)安防、汽車電子、智能硬件領(lǐng)域賦能AI 產(chǎn)品，并先后獲得了北極光，英特爾資本和中建投等戰(zhàn)略投資，實(shí)現(xiàn)AI系統(tǒng)級(jí)芯片量產(chǎn)。
在GTIC峰會(huì)上，吳浪向大家分享了億智電子在端側(cè)視覺(jué)AI芯片的研發(fā)思路，同時(shí)就端側(cè)AI芯片的產(chǎn)業(yè)賦能，以及在落地進(jìn)程中面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇進(jìn)行了深入探討。 吳浪談到，目前億智電子已有超百萬(wàn)顆芯片量產(chǎn)落地，落地的場(chǎng)景也以人臉設(shè)備為主，這也是當(dāng)下AI落地的主要場(chǎng)景。
但隨著行業(yè)的AI需求逐漸爆發(fā)，AI芯片也面臨著人才稀缺、應(yīng)用碎片化、數(shù)據(jù)量大、缺少統(tǒng)一的軟硬件平臺(tái)等規(guī)?；涞氐碾y點(diǎn)。
以下為吳浪演講實(shí)錄整理：
一、專注三大研發(fā)方向，超百萬(wàn)顆芯片量產(chǎn)落地
在吳浪看來(lái)，從2016年AlphaGo事件之后，人們對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法及應(yīng)用的關(guān)注重新回到新高潮，熱切關(guān)注人工智能從技術(shù)、產(chǎn)品到資本等方方面面。
在這一浪潮下成立的億智電子，是一家以AI機(jī)器視覺(jué)算法及AI SoC芯片設(shè)計(jì)為核心的系統(tǒng)級(jí)方案供應(yīng)商，志在賦予億萬(wàn)設(shè)備智能化。
自成立以來(lái)，億智電子一直堅(jiān)持AI加速、高清顯示、視頻編解碼、高速數(shù)?；旌系确较虻淖匝?，圍繞視像安防、汽車電子、智能硬件三個(gè)方向賦能產(chǎn)業(yè)。
2019年7月，億智電子首顆基于自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）的AI SoC正式量產(chǎn)，緊接著在同年10月，進(jìn)入客戶正式大規(guī)模市場(chǎng)化量產(chǎn)階段。雖然受今年上半年疫情影響，如今億智電子仍已有超過(guò)百萬(wàn)顆芯片量產(chǎn)落地。
目前，億智電子在北京、上海、深圳和珠海均設(shè)有辦公地點(diǎn)。其中，珠海總部是芯片設(shè)計(jì)和軟件研發(fā)中心，深圳為行銷中心，上海為行銷及研發(fā)中心，北京為算法研究中心。
二、AI發(fā)展的三個(gè)階段，當(dāng)下AI落地以人臉設(shè)備為主
吳浪談到，人工智能并不是一項(xiàng)新的技術(shù)，從50年代提出以來(lái)，伴隨著算法的研究與發(fā)展，至今經(jīng)歷了3個(gè)重要的歷程。
一是1950年，業(yè)界提出能夠模擬人的思維的泛人工智能；二是80年代基于機(jī)器學(xué)習(xí)——特別是以模式識(shí)別算法的興起，逐漸有了語(yǔ)音、指紋識(shí)別、靜態(tài)人臉識(shí)別等行業(yè)應(yīng)用；三是2010年以后，基于深度學(xué)習(xí)的AI算法能夠更好模擬人腦的思維，這也是目前最接近人腦思維的算法，讓業(yè)界對(duì)AI的關(guān)注達(dá)到新高度。
從產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，早期的視覺(jué)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了“讓設(shè)備能夠看得見(jiàn)”。從2000年手機(jī)拍照模糊，到今天的2K、4K、8K視頻技術(shù)，未來(lái)AI技術(shù)讓設(shè)備從“看得見(jiàn)”到“看得更清晰”，再到“看得懂”，還能實(shí)現(xiàn)機(jī)器和人、機(jī)器和機(jī)器之間的交互。
吳浪認(rèn)為，當(dāng)下行業(yè)落地的AI產(chǎn)品主要以人臉設(shè)備為主。
2001年開始，人臉設(shè)備開始用于公安部的刑事偵查，早期的人臉設(shè)備主要依靠后臺(tái)的云端服務(wù)器來(lái)提供算力。
2016年起，基于安卓芯片的算力發(fā)展讓人臉設(shè)備實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模應(yīng)用，安卓芯片CPU為應(yīng)用提供了算力，包括引入深度學(xué)習(xí)算法。但這時(shí)，行業(yè)也碰到了很多算力限制，設(shè)備除了做人臉識(shí)別外還有更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，這些都對(duì)芯片算力提出了更高要求。
2019年以后，專門基于AI的SoC開始大規(guī)模商用，芯片的發(fā)展與產(chǎn)品的需求形成了互相拉動(dòng)的關(guān)系。
三、三大領(lǐng)域的AI芯片落地趨勢(shì)，行業(yè)的AI需求正在爆發(fā)
吳浪提到，現(xiàn)階段在人臉?lè)矫娴陌卜缿?yīng)用落地都較為相似，例如產(chǎn)品形態(tài)大小多為7-11寸的面板機(jī)，但每個(gè)具體應(yīng)用中的實(shí)際算法卻大不相同。
例如在工地中，除了需要人臉識(shí)別外，還需要安全帽識(shí)別，同時(shí)由于工地環(huán)境原因，人臉容易沾染灰塵或者其它物質(zhì)，這個(gè)場(chǎng)景下又需要基于人臉有污漬情況下的識(shí)別。
在疫情影響下，辦公樓宇除了人臉識(shí)別，還需要活體、口罩、測(cè)溫的識(shí)別需求。其中，億智電子有一個(gè)客戶將人臉識(shí)別應(yīng)用在酒店考勤中，除了識(shí)別人臉外，還需要識(shí)別員工的笑臉，以評(píng)測(cè)員工的表情是否合格。也就是說(shuō)，依賴人臉識(shí)別擴(kuò)展出來(lái)的許多人臉周邊的識(shí)別場(chǎng)景正在慢慢深入應(yīng)用。
在汽車電子領(lǐng)域，2015年至2016年，許多國(guó)家及地區(qū)對(duì)汽車安全提出較高需求。2018年，我國(guó)將ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）納入安全法規(guī)，并在2019年對(duì)AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)）及商用車的部分場(chǎng)景提出了強(qiáng)裝試用的要求。
現(xiàn)階段，該領(lǐng)域主要以賦能輔助駕駛為主，包括疲勞檢測(cè)、駕駛員行為等相關(guān)服務(wù)。未來(lái)，行業(yè)除了對(duì)汽車本身的安全性提出更高要求外，也會(huì)對(duì)汽車電子化發(fā)展提出越來(lái)越多的AI需求。
在智能硬件領(lǐng)域，吳浪認(rèn)為，當(dāng)下越來(lái)越多好玩又實(shí)用的智能化產(chǎn)品正在逐步落地，例如高爾夫追蹤相機(jī)、室內(nèi)番茄基地監(jiān)控等。
在這一領(lǐng)域，億智電子基于自身的SV806芯片開發(fā)了一個(gè)云臺(tái)商用方案，其真實(shí)大小比硬幣的面積還要小。
在智能交互方面，人類信息化經(jīng)歷了PC時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，接下來(lái)進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每一次發(fā)展都給交互帶來(lái)很大的改善或提升。
例如，人們?cè)赑C時(shí)代的交互多采用鍵盤和鼠標(biāo)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代則使用觸摸+指紋，隨著5G物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，如今有越來(lái)越多基于AI手勢(shì)的交互場(chǎng)景在落地。同時(shí)，智能音箱、智能機(jī)器人也實(shí)現(xiàn)了手勢(shì)交互的應(yīng)用。
吳浪舉例了比較典型的AI賦能智慧校園場(chǎng)景。從校車考勤到校門人臉考勤，再到教室考勤、食堂刷臉支付、宿舍門禁等，針對(duì)學(xué)生在學(xué)校中的各種活動(dòng)，都可以通過(guò)利用5G和AI進(jìn)行落地。
不僅如此，隨著AI賦能各種行業(yè)、各種場(chǎng)景，AI在to G、to B、to C非常多的場(chǎng)景都能實(shí)實(shí)在在地落地。
但吳浪認(rèn)為，目前大部分AI產(chǎn)品都用于改善傳統(tǒng)工作流程，提高工作效率，減少標(biāo)準(zhǔn)化重復(fù)的一些體力或腦力勞動(dòng)。
例如，基于安防的人臉識(shí)別，早期需要人工把所有視頻中的各種人臉進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)行為分析去做抓取，今天則通過(guò)AI來(lái)大大提升這些工作效率。
與此同時(shí)，以前AI創(chuàng)業(yè)公司常常需要教育客戶，告訴客戶AI技術(shù)能做什么產(chǎn)品，能幫助客戶改善什么體驗(yàn)，但現(xiàn)在這個(gè)方式已開始發(fā)生變化，客戶已開始主動(dòng)提出越來(lái)越多的AI產(chǎn)品需求，意味著行業(yè)的AI需求正在慢慢爆發(fā)。
四、AI芯片規(guī)?；涞氐乃拇箅y點(diǎn)，端側(cè)發(fā)展?jié)摿薮?/h2>
吳浪談到，如今億智電子落地的芯片產(chǎn)品已達(dá)百萬(wàn)，但在落地過(guò)程中也遇到了AI難落地、難大規(guī)模落地等難點(diǎn)。
吳浪總結(jié)了四個(gè)AI芯片規(guī)?；涞氐碾y點(diǎn)：
一是人才稀缺。今天大部分人才還是基于早期做圖像、智能算法的人，沒(méi)有專門基于深度學(xué)習(xí)的教育人才，尤其是基礎(chǔ)算法、應(yīng)用算法和場(chǎng)景算法的人才。
盡管在2019年我國(guó)有35所高校獲批設(shè)立人工智能專業(yè)，但當(dāng)下各種場(chǎng)景的算法人才仍非常缺乏。
二是應(yīng)用碎片化。這個(gè)碎片化不單指場(chǎng)景特別多。例如，人臉識(shí)別應(yīng)用在俯視、平視和仰視等不同的角度，都需要重新做數(shù)據(jù)訓(xùn)練和算法優(yōu)化。
這意味著沒(méi)有辦法用一個(gè)或者幾個(gè)算法來(lái)滿足所有或大部分規(guī)?；膱?chǎng)景，哪怕是同一類算法都無(wú)法適配各種各樣的場(chǎng)景，這也是端側(cè)AI落地非常難的原因之一。
三是數(shù)據(jù)量大。由于數(shù)據(jù)量的龐大，如何從大數(shù)據(jù)里找到適合場(chǎng)景并適合算法的數(shù)據(jù)，這一獲取難度非常大。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，過(guò)去十年行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超過(guò)去五千年的數(shù)據(jù)量，未來(lái)的數(shù)據(jù)化也將成倍數(shù)增長(zhǎng)，把握基于場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，到后期數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力。
四是缺少統(tǒng)一的軟硬件平臺(tái)。如何將開發(fā)人員在PC端或服務(wù)器上訓(xùn)練好的東西，以最快的速度適配到設(shè)備端，這也是AI芯片在落地過(guò)程中需要思考的問(wèn)題。
與此同時(shí)，統(tǒng)一的平臺(tái)除了解決硬件問(wèn)題，還需要考慮三個(gè)問(wèn)題。
一是如何讓規(guī)模市場(chǎng)的算法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的交付，如果很多場(chǎng)景沒(méi)有做好標(biāo)準(zhǔn)化，很難實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的量產(chǎn)；二是如何讓其它算法公司或終端廠商算法，能夠快速移植到自身AI芯片上，這需要交付比較好的整套移植工具；三是產(chǎn)品整體的成本，根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)定制不同的基于算力的芯片。
總的來(lái)說(shuō)，AI芯片的發(fā)展經(jīng)歷了從早期基于CPU解決方案的AI產(chǎn)品，到GPU、FPGA、DSP、NPU等不同的算力及技術(shù)架構(gòu)，整個(gè)產(chǎn)品化打磨的過(guò)程是非常困難和復(fù)雜的。
吳浪談到，億智電子作為一家自研NPU的SoC芯片廠商，有能力將算法和NPU做到更好的深度結(jié)合，并為客戶提供產(chǎn)品在制造性、可量產(chǎn)性、算法移植、產(chǎn)品一致性、穩(wěn)定性等方面完整解決方案。
回看今天的整個(gè)AI生態(tài)，從硬件到算法，再?gòu)漠a(chǎn)業(yè)到產(chǎn)品形態(tài)，其中的發(fā)展?jié)摿Ψ浅＞薮?。尤其在?dāng)下算法和算力本身結(jié)合仍十分不足的情況下，隨著未來(lái)落地場(chǎng)景更加的復(fù)雜和多樣化，希望更多小公司或者創(chuàng)業(yè)者能抓住這個(gè)機(jī)會(huì)快速發(fā)展。
以上是吳浪演講內(nèi)容的完整整理。除吳浪外，在本屆GTIC 2020 AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)期間，清華大學(xué)微納電子系尹首一教授，比特大陸、地平線、黑芝麻智能、燧原科技、壁仞科技、光子算數(shù)、知存科技、豪微科技等芯片創(chuàng)企，全球FPGA領(lǐng)先玩家賽靈思，Imagination、安謀中國(guó)等知名IP供應(yīng)商，全球EDA巨頭Cadence，以及北極光創(chuàng)投、中芯聚源等知名投資機(jī)構(gòu)，分別分享了對(duì)AI芯片產(chǎn)業(yè)的觀察與思考。如感興趣更多嘉賓演講的核心干貨，歡迎關(guān)注芯東西后續(xù)推送內(nèi)容。
