群雄逐鹿AI“中國芯”，突破口在哪里？

　　特朗普近日簽署行政命令，將動用更多資源鞏固美國在人工智能領域的實力。AI實力在很大程度上依賴于芯片的研發(fā)制造實力。在傳統(tǒng)芯片領域表現(xiàn)平平的中國企業(yè)，如何能在AI芯片領域實現(xiàn)超車?從技術底層和應用場景兩方面來看，開源芯片架構和邊緣計算或將成為新的發(fā)力方向。

　　美國總統(tǒng)特朗普近日簽署行政命令，啟動“美國人工智能倡議(American AI Initiative)”，將從國家戰(zhàn)略層面調動更多聯(lián)邦資金和資源用于人工智能研發(fā)，確保美國的領先地位。

　　這仿佛是特朗普的又一項“邊境墻”計劃——在美國的AI“沃土”上，構建更高技術壁壘。

　　把美國稱為AI“沃土”并非溢美之詞。正如本文開篇所指，美國在AI研發(fā)及應用領域引領全球。據(jù)烏鎮(zhèn)智庫《烏鎮(zhèn)指數(shù)全球人工智能發(fā)展報告》，自2000年以來美國新增AI企業(yè)數(shù)超3000家，融資規(guī)模比重占全球60%以上。

　　盡管人工智能技術給普通大眾的感受頗為“形而上學”，但支撐和驅動人工智能發(fā)展和應用的基礎，卻是看得見摸得著的。根據(jù)去年12月清華大學聯(lián)合北京未來芯片技術高精尖創(chuàng)新中心發(fā)布的《人工智能芯片技術白皮書》，人工智能產(chǎn)業(yè)得以快速發(fā)展，無論是算法的實現(xiàn)、海量數(shù)據(jù)的獲取和存儲，還是計算能力的體現(xiàn)，都離不開目前唯一的物理基礎——芯片。

　　該白皮書指出：“無芯片不AI”，能否開發(fā)出具有超高運算能力、符合市場需求的芯片，已成為人工智能領域可持續(xù)發(fā)展的重要因素。

　　在AI芯片領域，美國企業(yè)一直在全球占據(jù)主導。根據(jù)Compass Intelligence去年年中發(fā)布的全球AI芯片供應商指數(shù)，以英偉達和英特爾為首，美國企業(yè)領先全球，其中還包括IBM、AMD、ARM、谷歌、蘋果、高通等傳統(tǒng)巨頭。

　　就連社交巨頭臉書(Facebook)也加入了。公司首席人工智能科學家、現(xiàn)代人工智能領域先驅者楊立昆(Yann LeCun)近日表示，F(xiàn)acebook正在開發(fā)自己的定制專用集成線路(ASIC)芯片，并透露研究重點是神經(jīng)網(wǎng)絡的新設計。

　　在傳統(tǒng)芯片領域坐冷板凳的中國企業(yè)，能否在AI芯片領域獲得出場機會?

　　1 群雄逐鹿AI“中國芯”

　　清華-中國工程院知識智能聯(lián)合實驗室去年10月發(fā)布的《人工智能芯片研究報告》把人工智能芯片定義為：從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。

　　這一寬泛的定義似乎預示了AI芯片產(chǎn)業(yè)的門檻并不如傳統(tǒng)CPU那么高，也讓各種“段位”的選手都有機會入場。

　　傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭自然不會錯過這塊“蛋糕”。阿里巴巴集團于去年全資收購中天微(后與達摩院合并成立“平頭哥”)，其投資的AI 芯片公司還包括耐能(Kneron)、寒武紀、深鑒科技及Barefoot Networks，初步形成芯片產(chǎn)業(yè)布局。百度也于去年發(fā)布了自主研發(fā)的國內首款全功能AI 芯片“昆侖”。

　　此外，老牌芯片廠商中星微自2016年起就布局AI產(chǎn)品。而西井科技、靈汐科技、啟英泰倫等后起之秀也都是AI“中國芯”的創(chuàng)業(yè)代表。

　　整體來看，在AI芯片領域，中國企業(yè)和國際玩家仍存差距，但也在全力追趕。據(jù)上述Compass Intelligence全球AI芯片供應商指數(shù)排名，前24位企業(yè)中有7家中國公司入圍，包括華為(海思)(12位)、聯(lián)發(fā)科(MediaTek，14位)、Imagination (15位)、瑞芯微(Rockchip，20位)、芯原(Verisilcon，21位)、寒武紀(Cambricon，23位)、地平線機器人(Horizon Robotics，24位)。

　　除了巨頭和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)外，涌入AI芯片市場的還有無奈于數(shù)字貨幣大熊市、上市之路受阻，或經(jīng)歷重大人事變動的區(qū)塊鏈礦機生產(chǎn)商。

　　自2017年起，比特大陸就已接連發(fā)布多款AI芯片產(chǎn)品。CEO吳忌寒表示，未來5年內公司40%的收入可能來自AI部門。2018年9月，嘉楠耘智發(fā)布人工智能芯片“勘智”。董事長張楠賡表示，嘉楠科技可以同時把握人工智能芯片和區(qū)塊鏈硬件這兩大領域。

　　究竟是華麗轉型還是被迫保命，答案似乎清晰而又模糊。畢竟，在“幣圈”已經(jīng)涼到“凍死人”的當下，AI芯片領域也已是群雄逐鹿。新入場者能否打開局面，專業(yè)創(chuàng)業(yè)者能否一鳴驚人，巨頭能否再次稱霸世界，都需要找到新的突破口。

　　2 技術突破口：開源架構RISC-V

　　盡管AI芯片是新賽道，但從本質來看，AI芯片也是芯片。中國在芯片領域從來就是弱實力、弱話語權，甚至是受制于人的。

　　中國工程院院士倪光南去年就指出，“中興事件”有很多問題，但表現(xiàn)出來的就是芯片。我們可以體會到，發(fā)達國家很怕中國在高新技術，特別在新技術方面趕超。

　　他相信，不同形式的制裁還會繼續(xù)，關鍵核心技術要發(fā)展，今后會特別難?！皢芜呏髁x和貿(mào)易保護主義逼著中國自力更生。但這不是壞事，因為我們最終還是要靠自己，不能再寄希望于花錢買技術，因為很多關鍵的信息是拿不到的”，他說道。

　　對于中國芯片如何突破重圍，倪光南院士給出了清晰的答案：“我們可能在見證一個歷史的開端，開源芯片聯(lián)盟是我們趕超發(fā)達國家的機會?！?/p>

　　對此，倪光南院士近期在上海“張江·2019未來產(chǎn)業(yè)峰會”上介紹說，目前世界上CPU核心技術最重要的兩大架構是英特爾和AMD的X86架構和ARM架構。

　　他表示，X86架構很好，但很遺憾除了美國這兩家公司以外，世界上還沒有第三家公司能夠通過這個架構成功發(fā)展起來，按目前形勢今后也很難有。ARM架構同樣有很多公司采用，但是很貴——根據(jù)要求架構的授權不同，花費大概在幾百萬到幾億人民幣。

　　巨大的技術和經(jīng)濟壁壘嚴重限制了我國芯片的創(chuàng)新。倪光南院士相信，開源芯片正是實現(xiàn)換道超車的機會，而RISC-V正是當今開源芯片的代表架構。

　　倪光南院士

　　據(jù)算力智庫了解，在目前主流指令集架構極為復雜和冗繁，專利授權費用極高，其他開源架構問題較多的背景下，RISC-V于2010年誕生于美國加州大學伯克利分校，是一種全新簡單開發(fā)的免費指令集架構。RISC-V旨在成為一種完全開放的指令集，可以被任何學術機構或商業(yè)組織自由使用。

　　RISC-V在商業(yè)上的重大意義，正如倪光南院士所指，是給中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)團隊帶來了創(chuàng)新的機遇?！跋Ｍ窈笮∥⑵髽I(yè)的開發(fā)團隊，幾個人幾個月幾萬塊錢，就能夠開發(fā)出創(chuàng)新的特殊運用的芯片?！?/p>

　　他預計，隨著RISC-V的發(fā)展，其在芯片架構市場會與X86和ARM形成三足鼎立局面。中國的創(chuàng)業(yè)團隊將能充分利用RISC-V帶來的芯片創(chuàng)新，加上軟件硬件的共同支撐，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

　　3 場景突破口：邊緣計算IoT

　　如果說RISC-V所代表的開源芯片架構是AI芯片開發(fā)者在基礎層的突圍機會，那么在場景層面，基于IoT的邊緣計算則是近年來的新熱點。2018年10 月，Gartner將邊緣計算列入2019 年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一。

　　在“未來萬物互聯(lián)”已成為全球共識的背景下，2018年全球物聯(lián)網(wǎng)設備超過230億臺，預計將在2020年達到307億臺，并有望在2025年突破754億臺。龐大的數(shù)量和復雜的網(wǎng)絡對云端產(chǎn)生巨量計算需求，同時也將暴露網(wǎng)絡傳輸能力的瓶頸。在此趨勢下，產(chǎn)業(yè)界和學界都在探索云算力的“下沉”，而邊緣計算架構的產(chǎn)生正是為了解決集中式運算架構中帶寬和延遲兩大瓶頸問題。

　　嘉楠耘智輪值總裁張麗近期在國盛證券2019年資本市場年會上表示：“我們并不認為云是最終解決方案，也不認為端是最終解決方案，云和端是一個互相結合的過程。我們用邊緣計算可以加強隱私保護，因為不需要所有數(shù)據(jù)都回到云端，把絕大部分問題在終端解決?！?/p>

　　她以自動駕駛場景為例表示，在速度很快的情況下，要回到云端處理是來不及的，有可能車禍已經(jīng)發(fā)生，但云還沒有反應。“當終端很多的時候，所有計算發(fā)回云端會讓通訊設備無法承載。因此一些簡單的，不耗費大量算力的計算，并不需要放到云端，完全可以在終端完成，價格還比云端便宜?！?/p>

　　嘉楠耘智區(qū)塊鏈事業(yè)部總經(jīng)理邵建良則通過隱私保護的需求強調了芯片在邊緣計算中的重要性：“工業(yè)4.0下，云端計算能力已經(jīng)很發(fā)達;5G之后，傳輸速率也很快，運算并沒有太大障礙，但在某些特別需要隱私保護的行業(yè)，需要在端層面有運算能力，這就需要芯片通過邊緣計算提高效率?！?/p>

　　嘉楠耘智區(qū)塊鏈事業(yè)部總經(jīng)理邵建良

　　在這一維度上，以嘉楠耘智為例，盡管巨頭尚未練成，但前路還算清晰。邵建良表示，嘉楠耘智希望搭建底層平臺，通過芯片來實現(xiàn)端的高效計算能力，以及解決終端的隱私保護功能。張麗也務實地表示：“我們最關注的IoT領域，目前尚未出現(xiàn)真正意義上的芯片巨頭?！?/p>

　　張麗表示，嘉楠耘智的第一款AI芯片“勘智”就主打邊緣計算，其技術有30%借鑒了礦機芯片設計，而這30%的交集就在于，邊緣計算的場景往往要求低功耗，而低功耗正是礦機芯片的重要特質。

　　另據(jù)她介紹，“勘智”在代碼層面使用了RISC-V架構，相信這一架構能夠占據(jù)一部分X86或ARM的市場，目前嘉楠耘智正推動全球開發(fā)者一同關注和使用RISC-V。

　　張麗認為，盡管“勘智”可以用于各種應用場景，但AI最好最快的落地應用就是IoT，因為這和每個人息息相關，這樣AI才能真正走進人們生活的每個環(huán)節(jié)。