人工智慧時代，賣晶元的本土IC設計公司該如何翻身？

有人說；「蓋房子收房租是最好的商業模式！」IC公司也可以這麼幹嗎？這一兩年，雖然半導體市場形勢一片大好，但本土集成電路業者卻陷入了集體焦慮和迷茫中---我跟不少IC大佬交流過，大家普遍的焦慮是產業熱點一個接一個，新概念層出不窮，但是不知道IC之路未來該如何走？該如何抓住熱點？

集成電路雖然高端到號稱「皇冠上的明珠」，但是現在的本土IC設計公司卻是不折不扣的苦命人--被稱為「IC碼農」的設計人員為了產品早一天面市要沒日沒夜地加班--每人座位下面就是摺疊床，IC公司銷售、技術支持則要應付來自客戶、方案商的各種電話--市場不缺貨時求著別人用自己的IC，缺貨的時被追著供貨，只能再求著上游晶圓廠給產能。晶元通常賣到白菜價時還需要折扣，按顆賣的晶元還不能複利（重複盈利），就這樣了還有互聯網大佬還喊出晶元應該免費的口號？！另外，任何能盈利的藍海會立馬殺進來一堆公司變成紅海，這苦日子何時到頭？現在，我們進入了人工智慧時代，靠晶元為生的本土IC設計公司有希望翻身嗎？有的！

「晶元這個生意，本身就是技術創新和商業模式創新兩條線共同往前走，未來我不太認可賣晶元是一門好生意。」在近日由半導體行業協會集成電路設計分會主辦，芯原股份有限公司協辦，四川博覽事務局、四川省經濟和信息化委、成都市人民政府支持的"青城山IC生態高峰論壇"上，地平線機器人技術創新人兼CEO余凱回答我的提問時表示，「我覺得應該把晶元變成解決方案，再從解決方案變成服務，我們看Nvidia，它現在就提供的是基於GPU的雲服務，他們說你不用買我的GPU，你到我的雲上面來做這種東西，我覺得這才是晶元發展的未來，另外我們看到英特爾，以前它賣晶元，現在收購了Mobileye以後，自己走起了越來越垂直整合的路子，越來越封閉，它要進入的汽車領域也越也越來越不是一個傳統賣晶元的生意模式了。」

青城山論壇主席，半導體行業協會集成電路設計分會副理事長，芯原股份有限公司創始人、董事長兼總裁戴偉民同意他的觀點，他表示：「今天上午，AI商業化戰略專家，北京大學訪問教授，原伯克利加州大學中美戰略合作研究中心創始人吳霽紅教授在演講中提到我們IC公司要學會如何重複獲利，否則我們就會像「農民」一樣做的辛苦，我想 到的是讓晶元變成功能即服務，在賣掉終端以後每月還可以收錢，開始晶元賣得便宜一點，每月收錢。例如做監控的企業，通過人工智慧讓監控每月都進步越來越精準，這個進步不是靠晶元，是靠通過人工智慧實現，人工智慧讓設備更智慧，那你就可以有理由每月收錢，這應該就是我們做晶元的一個出路，就可以重複獲利。」

提供基於人工智慧的監控服務的雲天勵飛公司創始人兼CEO陳寧博士同意戴偉民的觀點，並談了自己的轉型感受：「原來我們是做晶元的，但做到最後都是白菜價，我跟合伙人改做人工智慧，研發晶元提供服務，這是我們對IC公司在人工智慧時代下新出路的探索，現在我們看到大家都是晶元裡面是很核心的技術壁壘，包括演算法，不過演算法會慢慢開源未必會形成一個技術壁壘，另外，一個軟體SDK也很難形成一個技術壁壘，但一個硬體SDK很可能是一個核心技術壁壘，最起碼把你的技術壁壘周期拉長，不是像演算法會那麼容易短期被攻破。我們知道人工智慧一定是和雲有關的，根據云天勵飛的經驗，剛開始我們做自己的雲，在做一個解決方案的過程中，所有細節自己搞，在規模擴大以後，再加入開源內容，然後往公有雲過度，但核心演算法要自己掌握，剛開始的快速雲平台搜索包括圖片快速定製化搜索等，必須得自己趟過這些路以後才搞懂。」

陳寧博士在論壇上分享了雲天勵飛基於人工智慧的視頻監控系統在司法、公安等犯罪偵查領域的成功應用。「雲天勵飛在創立的三年時間裡，在深圳落地了一條雲天深目系統，嘗試將天眼帶到我們的生活中來，從2016年年初，在深圳龍崗公安分局經過一年多的開發，和龍崗公安分局進行合作，落地這套系統，3月份開始正式使用，到現在一年多一點的時間裡，已經協助深圳公安，各個區的深圳公安破獲了近千起的案件，包括明暗、走私兒童案，緝私案等等，由於顛覆性的實戰效果，這套系統快速在深圳各個區域推廣開來，可以說這套系統已經實現了一個億萬人臉秒級定位！如果我們討論人工智慧，討論晶元，這是一個真實的產業化的案例。」

據介紹，雲天勵飛雲天深目系統是人臉識別系統，可以從海量監控中追尋一個人的歷史軌跡，精準實時檢測一個目標人員的出現，甚至通過大數據的挖掘做到智能犯罪的預測，它將10個人一個星期的工作量縮短到一秒內，準確率提高到10—100倍，這個項目一年多來被快速推廣到全國十多個省市，包括北京、上海，深圳等。由於它的實戰效果和創造的價值，雲天勵飛在創業的第二年收入就過億，也成為一個人工智慧初創企業裡面能夠快速產業化的積極探索。

如何做到既快又准，這就是基於人工智慧深度的深度學習技術，另外一個就是晶元，晶元的技術可以大幅將深度計算學習效率提高1—2數量級以上，陳寧認為視覺計算是雲計算的阿喀琉斯之踵，它有海量的像素，同時對實時性要求非常高，在傳統雲端和後台集中式的處理中已經不能滿足這兩個需求，因此前端和終端低功耗實時視頻處理和分析晶元呼之欲出。

陳寧認為為了解決視覺計算，一個計算平台一定是一個端到雲的互相配合的計算平台，端到雲的分工又取決於具體的應用場景。如在海量視頻監控場景下，如果是動態人相識別，有可能是在前端的攝像頭，需要做到人臉的檢測、跟蹤，人臉的提取，甚至有些廠家提出在前端的晶元做到特徵的提取。將這些人臉的圖片，甚至壓縮成特徵值的微量數據傳輸到雲端，在雲端做大數據分析和決策，所以可以做到億萬人臉秒級定位，他表示雲天勵飛今年底目標達到百億人臉數據，在秒級內可以做到快速相應。

這樣一個雲到端的視覺平台的路線，它的核心就是前端一顆低功耗高性能可以對視頻進行實時處理分析的XPU處理器晶元。這顆視覺處理器甚至會影響到前端攝像機傳統的分離式配合，因為機器需要分析的信息，和人類需要的信息是不同的。

安全行業的視覺人工智慧則會通過採集海量數據不斷提升深度學習的演算法精度，並通過一個高效晶元去承載這樣的複雜演算法，而且只有低成本高效低功耗晶元才能讓它產業化，進而採用更多的數據，因此演算法、晶元、數據三者可以在產業化的過程中形成一個有效的迭代，推動產業化快速的發展，加上技術的進步，把它從弱人工智慧時代到通用人工智慧時代，進一步拓展到我們生活的方方面面。未來基於端到雲的視覺計算平台，通過晶元變成一個認知的設備，變成一個智能的視覺前端，可以讓這個前端看懂理解這個世界。這是安全晶元領域人工智慧應用從方案到服務的一個案例。

余凱表示他從2006年開始做深度學習一直做軟體，兩年前考慮再三，覺得不能再這麼軟下去，要硬一點，於是創立了地平線，「實際上我們的商業模式是叫軟硬一體的解決方案，我們不是賣晶元的廠商，我們是提供軟體演算法和晶元的解決方案的定位。」他表示。「我們的核心競爭力是從演算法到晶元到雲的路徑，地平線今天超過200名工程師，有很多是資深的演算法和硬體方面的背景，我們做BPU，我們特別注重軟體系統，地平線構造叫Hugo的軟體系統，這是地平線面向自動駕駛建設的軟體平台叫Hugo，這是一個基於深度學習的系統，從感知一直到動態的決策，從端到端的深度學習，到後面面向增強學習的決策。同樣順著這個軟體一代一代往前走，當前我們側重於在感知層面，面向到更強大感知，再到簡單決策，然後到第三代強大感知+強大的決策，我們會發現越到後面，更大的計算是在決策上面，因為我們考慮自動駕駛，自動駕駛是一個比下圍棋更複雜的過程，下圍棋是只有兩個人在博弈，而自動駕駛是你跟道路環境博弈，這裡面的決策導致的計算複雜度，是超出我們想象的，今天的GPU完全支撐不了這樣複雜的計算，我們要考慮怎麼樣在軟體、硬體上做協同創新，才能支撐未來複雜的決策問題。」

他表示常有幸跟芯原一起合作，地平線馬上會推出盤古處理器，這個處理器的應用場景非常廣泛，如處理高清視頻，有更強大的識別能力，對複雜的路況有更強大的適應，與英偉達的處理器相比，地平線的處理器加演算法，可以適應更加複雜，更有挑戰性的交通的狀況，如30個人臉實時抓拍，我們可以做到250個人臉，但我們功耗是他們的十分之一。「我們的第三代處理器，會往前更進一步，不光是像素級的，還是動態的，三維的，場景的，什麼叫動態呢？我們會關心在場景裡面在哪一個位置，以什麼樣的速度在移動，去做預測，這對自動駕駛裡面是非常重要的，我們會保持每年一代的處理器架構的迭代，比一般的公司跑得更快一點。」他強調。

在人工智慧時代，計算力、大數據和雲計算是三個不可或缺的關鍵因素，這三個要素推動IC公司從賣晶元轉到賣服務模式，我注意到不少本土IC公司已經開始了這個轉變，例如全志科技在其生態大會上宣布宣布啟動基於人工智慧的大視頻服務，而在ADC方面領跑的芯海科技則通過體脂秤把賣晶元變成了賣健康服務，一些本土MCU廠商也在進行這個轉型。

陳寧表示對於IC來說該考慮如何把深度學習和處理器晶元技術進行結合，以面向深度學習的複雜網路架構重新定義和設計一款晶元，這款晶元能夠不斷更新演算法，並且滿足各類的應用場景，對於複雜的人工智慧演算法的一些高效率的需求。那這樣的晶元是什麼樣的？

半導體行業協會集成電路設計分會理事長，高端晶元聯盟秘書長，清華大學微電子與納電子學系主任、微電子學研究所所長魏少軍教授在這個論壇發表了題為《人工智慧大潮中的晶元發展思路》的演講，他指出人工智慧發展可分為三個層次，第一個層次是應用，第二個層次是方法，第三個層次是工具。晶元顯然是工具，而且人工智慧必須落實到晶元，沒有其他東西可以替代晶元，所以工欲善其事必先利器。

他對比了英特爾X86 CPU、Nvidia GPU、微軟的定製FPGA、谷歌的TPU、NeuRAM3以及美光的Automata后指出這幾類晶元要麼功耗大要麼精度低要麼價格昂貴，都不算是好的智能晶元。「智慧和能力兩者合二為一是智能，我們看到任何事情都是感知、傳輸、存儲、處理、決策、傳輸、執行這樣一個過程，在這個過程中，存儲、處理、決策跟我們現在講的人工智慧很接近，由此可以導出智能晶元的架構。」

他認為人工智慧晶元應該具備以下八大特點：

1、可編程性:適應演算法的演進和應用的多樣性;

2、架構的動態可變性:適應不同的演算法,實現高效計算;

3、 高效的架構變換能力:< 10 Clock cycle, 降低開銷;

4、高計算效率:避免使用指令這類低效率的架構。

高能量效率:~5TOps/W

某些應用:功耗 < 1mW

5、某些應用:識別速度 > 25f/s

6、 低成本:能夠進入家電和消費類電子;

7. 體積小:能夠裝載在移動設備上;

8、應用開發簡便，不需要晶元設計方面的知識;

「目前的CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架構。好理想架構保持低功耗和精度。」他總結說，「我認為智能的核心是軟體，我們做晶元的人原來跟軟體不搭界，現在要搭界，智能的基礎是晶元，關鍵是怎麼把軟體和晶元有機結合到一起，最好能通過軟體來定義晶元，所以我提出來叫software Defines chip，這可能是未來AI晶元的基本雛形。」

如何實現軟體定義晶元？他提出了可重構計算晶元的概念，因為軟體的規模可以任意大,但硬體的規模總是有限的,所以需要將軟體劃分成與硬體規模相適應的的模塊,逐塊運行;另外硬體結構必須動態可變以適配每個軟體模塊的功能。

對於數據通道加控制架構的演變，魏少軍表示可以從馮諾伊曼體系推導出來，具體做法就是先把馮諾伊曼架構變形--把IO合併了，把Mbmory分開，再把Mbmory放裡面去，再把IO分開，然後把Input而和Outpu分開，這樣逆時針轉90度，得到一個架構，把這個結構重新划可以得到一個新的架構，這個結構和馮諾伊曼是一樣的，但是又不完全一樣，有改進。

這個新的架構和傳統架構對比一下，可以看出，經典結構是馮諾伊曼的剛性結構，但是可重構計算中是函數化的柔性結構，在經典結構中是應用適用於計算結構，而在現在的可重構計算中是計算結構適應應用，倒過來了，在傳統結構是一個任務一個處理的軟體或者軟體，但在新結構中一個任務有多個等效的軟體，不是唯一的，變成多個了。在傳統結構中處理的軟硬體不變，在新結構中軟硬體動態選擇性改變，在傳統結構當中是高度的硬體復用，在新的結構中是冗餘的應用，這兩者有相同點但也有很大的不同點。

把可重構計算處理器跟CPU FPGA、ASIC、SOC、RCC比較就可以看出可重構計算處理器是把靈活性和處理性兼而有之。

魏少軍教授表示基於這個新架構，他的研究團隊實現一個可重構的神經網路計算器，叫THINKER，它採用了可重構架構，晶元採用的是65nmLP工藝，主頻10-200MHz，但是峰值性能可以達到409GOPS，而功耗只有4mW!跟全球最好的處理器相比，它的能效提升了5倍！「但是這顆晶元還不能做到手機里， 如果晶元能做到手機里，晶元才有未來，如果只是互聯網企業採用才沒有規模效應，人工智慧晶元不解決進入手機，不解決進入家庭，是沒有希望的！」他強調，「我們會以IP形式授權這顆晶元給其他有興趣的公司，近期會有改進版推出。」

魏少軍教授在演講中分享了一個麥肯錫關於人工智慧的數據，首先顯示人工智慧初創企業的初創企業在不斷增加，2016年增加到389家，增長的比例一直在50%以上，第二是人工智慧企業的融資額到2015年達到50億美元，集成電路除了併購外，初創企業想要靠融資達到50億這個黃金時代大概已經過去了。第三個人工智慧企業併購的數量，2016年達到了85家，還有一個人工智慧企業的股權融資數量達到了658家，增長非常高，可以看到風險投資很活躍，說明這個行業是在上升期。

雖然人工智慧產業形勢大好，但吳霽紅教授則在演講中提出了一個商業思維轉變的問題，她指出：「AI+換道超車可以把換道做個比喻--我們原來的技術系統以及商業系統，可以看成是跑汽車的高速公路，再來看看今天人工智慧系統，它可能是起降飛機的跑道，在高速公路和飛機跑道上，是不同的規則、不同的架構，不同的技術，不同的材料，不同的運營，不同的模式，幾乎所有東西都是不同的，但是大多數的企業犯的錯誤是什麼？他們都是在高速公路擴建或者是重新修建飛機跑道！可以想象，在任何一個高速公路上要重新修建飛機跑道會越改越亂，在這個公路上彎道超車只有翻車！所以如果我們今天仍沿用老系統做人工智慧的商業或者產業，必定翻車！」

她提出了一個AI動態價值地圖，指出我們可以從現有的技術上，通過開源軟硬體的技術平台，實現核心技術的開源--無論是核心演算法，核心硬體，包括專用晶元、大數據、雲計算等都實現開源，用用戶動態數據循環，餵養機器學習，產生更強的技術和商業生命力。

她進一步把技術部分和商業部分做了區分指出，紅色的部分是技術屬性部分，綠色部分是商業部分，這兩個部分就像一個人的左腦和右腦，如果一個人只有左腦，沒有右腦，或者一個人只有右腦沒有左腦都是不健康的，因此所謂的AI+換道超車是正確的，正確的說法是產業+AI或者AI+產業，就如上圖技術商業互不可分。在發展商業的時候，她建議本土企業從這三個角度去看如何建立全新的競爭優勢，這三個角度是，第一、我們的技術、功能到底能解決什麼問題？第二是我們如何藉助新技術解決客戶不同層次的痛點？第三是如何藉助新技術發展新的技術系統，來實現商業的運營。

7月20日，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》（以下簡稱《規劃》。制定了人工智慧三步走的戰略，《規劃》要求到2030年人工智慧在生產生活、社會治理、國防建設各方面應用的廣度深度極大拓展，形成涵蓋核心技術、關鍵系統、支撐平台和智能應用的完備產業鏈和高端產業群，人工智慧核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元！人工智慧的風口已經顯現！本土IC公司在這一波浪潮中大有可為！加油，本土IC設計公司們！翻身的時候到了！

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