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泡沫充斥、人才稀缺,AI芯片究竟该如何商业落地?

2019-11-13 09:21:11 浏览量:4983

中兴通讯事件让人们意识到,我国陷入了芯片开发的困境,我国芯片进口已经超过300亿美元的石油。结果,今天人工智能芯片的研发似乎一夜之间在人们中间开花结果,呈现出“全民制造核心”的景象。目前,我国有100多家大小人工智能芯片公司。

芯片本身是一种高门槛、长周期、研发投资大的技术密集型产品。然而,许多人工智能芯片在成功流媒体后已经发布,人工智能芯片公司仍然难以实现商业登陆。

9月19日,语音芯片系列勘探技术新产品发布会在北京举行。探索技术的创始人兼首席执行官卢勇表示:“探索不同于其他ai芯片发布。这是大规模生产新产品的发布会”。

芯片的灵魂是拥有一个优秀的架构,一个好的架构通常依赖于大量优秀的人才。此外,一家成功的芯片公司的产品通常有“7”的比例。批量生产意味着有能力供应大规模人工智能芯片,使人工智能芯片实现真正的商业登陆。

卢勇在新闻发布会上推出了语音旗舰产品“语音旋风”611。他表达了实现“语音旋风”611大规模生产的意义:“目前,市场对语音芯片产品的认可度很高。到目前为止,该地区已经有20多个智能家居合作伙伴。预计装有语音芯片的智能家电将于今年年底在各大商店推出。”

随着2014年人工智能芯片的兴起,其他子行业的大量创业团队或企业已经转变为这一领域。根据眼对眼调查、it桔子和互联网公共数据的结合,已经有100多家人工智能芯片企业。然而,自2018年以来,该行业的投资和融资总额大幅下降。

“一方面,它受到宏观经济和行业整体运行周期的影响。另一方面,人工智能芯片行业本身也进入了一个洗牌期。Centrex研究主管冯帆告诉记者,“至于资本,现在是时候看看该产品的核心技术及其商业着陆能力了。

它能否大规模生产无疑是商业着陆能力的最好证明。

“芯片是一个投资高、周期大、人才密集的行业。一般来说,芯片设计包括从架构设计、代码实现到芯片封装和测试的十多个环节。链接越高,解决问题就越依赖于头脑。如果研发理念从一开始就有问题,那实际上会浪费很多时间。”卢勇告诉记者。

卢勇已经在芯片行业工作了近20年。在开始创业之前,他在marvell工作,管理中国和美国的研发团队。马维尔曾经是世界五大半导体公司,高通、amd和其他巨头实力相当。

同时,大规模生产也显示了ai芯片公司对市场的洞察力。这就要求人工智能芯片制造商加强与行业内在主体的合作,并融入现有的产业结构。

艾瑞咨询(iResearch Consulting)发布的2019年ai Chip Industry Research Report指出,ai Chip产业目前接近gartner技术曲线泡沫的顶端,只有通过市场检查和筛选的高素质团队才能继续获得行业、政策和资本的青睐和支持。

冒险科技的主要成员平均有15年的工作经验。多年来,该行业积累了敏锐的市场嗅觉。Adventure已将其首个旗舰产品定位在高端语音芯片上,拥有非常精确的卡位置和在智能家居市场的强大登陆能力。

就目前的语音芯片市场而言,市场上生产的芯片90%是dsp芯片。

人工智能芯片不仅需要支持人工智能计算,还需要支持面向场景的完整功能。由于Dsp固有的计算能力不足,只能使用相对简化的算法,结果并不令人满意。

从体系结构的角度来看,dsp是为传统信号处理算法而设计的通用处理器,而不是为与神经网络相关的操作而设计的。与专门的人工智能芯片相比,dsp芯片的计算能力相差几个数量级。

此外,dsp大多采用“哈佛结构”(Harvard structure)将存储和计算分开,由于数据带宽的限制,其计算力的有效利用率较低。由于计算能力的限制,dsp芯片上只能使用一些相对简单的神经网络。模型描述能力有限,支持条目的数量和最终精度也将受到限制。

显然,具有“先天缺陷”的dsp芯片不可能成为真正的人工智能芯片。

卢勇认为,市场上出现大量dsp芯片是由于市场浮躁和人工智能芯片行业人才匮乏。“芯片行业的门槛非常高。硕士学位是芯片行业培养初级人才的基本要求。多年来的低工资环境已经导致芯片员工的人才流失,许多人已经转向互联网、房地产和其他行业。”

根据《中国集成电路产业人才白皮书(2017-2018)》的统计分析,到2020年,中国集成电路产业对人才的需求将达到72万左右,现有人才存量约为40万,人才缺口为32万。

目前,芯片设计人才的比例是金字塔结构。与前端设计、soc设计和后端设计相比,头脑中架构设计人才的数量更少。

卢勇在总结中国芯片行业的人才问题时说:“没有人不能制造好芯片。市场的热度和资本的推动也让一些渴望快速成功和即时利益的公司变得虚假,混淆了真假。可以看出,中国“核心疼痛病”的病因是人才病,而头部结构设计人才的缺乏是疾病的根源。

与其他芯片公司不同,这种探索技术采用了存储驱动计算的“存储优先结构,称为“sfa架构”的方案。该体系结构由探索技术独立开发设计,是第一个通用人工智能计算体系结构。

“对于人工智能芯片来说,门槛仍然很高。它需要芯片设计、人工智能算法、系统设计等综合能力。拥有环境勘探等能力的公司实际上非常稀少。”Centrex研究主任冯帆说,“人工智能的关键是着陆和应用!”

智能家居产业近年来逐渐兴起。考虑到任务计算能力的需求以及传输带宽、数据安全、功耗和延迟等客观条件,现有云计算解决方案无法满足人工智能在本地应用的需求。终端智能已经成为一种趋势,语音人工智能芯片也进入了终端市场。

“我们正在做的是智能吸油烟机,最重要的是降噪率。对背景噪音的容忍度可以达到70分贝,而许多同事可以达到50分贝。”深圳智能家电制造商的技术总监表示。

marvell的卢勇对芯片架构有着非常深刻的理解。他以低功耗和低成本实现了架构中降噪率、识别率、远场识别等性能的加速优化。

一家语音交互解决方案公司的研发工程师表示,“我们合作的一个芯片需要60元人民币,勘探成本不到2美元,所以我们已经订购了1万块”。这家解决方案公司为智能家居提供整体解决方案,exploration是其合作伙伴之一。

由于其卓越的性价比,TEXT现在拥有20多个B端客户,涵盖智能空调、空气净化器、清扫机器人、血压计等10多个类别。

这里的探索环境可以实现极高的性价比,这与其sfa(存储优先级体系结构)体系结构密不可分。据卢勇介绍,探索实验室自主开发的sfa架构是一种以存储调度为核心的计算架构。数据是在存储之间移动的过程中计算的。计算只是数据的“进化”。

他认为深度学习算法有其特殊的特点。首先,由于数据量大、带宽要求高,芯片上不可能存在所有数据,这进一步触发了ddr带宽瓶颈。第二,数据重复性大,耦合度高,导致数据传输量较大。第三,数据使用的复杂性很高,很难实现内存的有效使用。

因此,整个人工智能芯片行业的难点不是解决计算能力问题,而是解决“存储”问题,如何更好地管理这些数据,调度这些数据,进而提高性能和降低功耗,这是大多数人还没有解决的关键。

在记者招待会上,举了一个简单的例子:

“当汽车在路上行驶时,别人的考虑是汽车的动力。探索环境不仅解决了公路问题,也解决了发动机问题。即使是顶级跑车也不能在泥泞的乡村道路上快速行驶,但即使是普通汽车也能在高速公路上行驶超过80英里。”

正是由于其sfa架构的特殊优势,语音芯片的ppa达到了业界的平均水平,能够在当前主流集成电路技术下实现,满足了商业产品的成本考虑。

(注:ppa是芯片的核心设计指标,代表对技术水平的绝对判断。)

成本效益低于2美元的语音芯片意味着家电商家不需要为智能语音功能支付更多的成本和研发时间。只有具备这些特征,才能被视为进入大规模业务的门槛。

“2美元或10元以上,意味着成本可以完全由制造商承担,只有以这个价格合作伙伴才能接受。用于价格数百美元的智能电器。”环境研发副总裁李同智告诉记者。

根据韩国电子信息与通信产业促进协会2017年发布的《家电产业现状与前景报告》,全球家电产量为7.5284亿台,其中56.2%产自中国。然而,中国机电产品进出口商会2018年的数据显示,中国家电生产规模进一步扩大,占全球总量的近60%。根据这一计算,2018年中国家电产量将达到4.517亿台左右。

卢勇认为,凭借极高的勘探环境性价比,他有信心在未来进入芯片行业“十亿级”俱乐部的大门。

“我有一亿芯片产品的经验。世界上70%的硬盘存储器都在使用我开发的芯片。我相信,至少有一半的中国家用电器也会使用我开发的产品。”

据了解,勘探技术的语音芯片产品有芯片和模块两种产品形式,可以封装整个软件算法方案,并提供交钥匙解决方案。

“高集成级别、高兼容性、客户服务能力和后续升级能力都是需要考虑的问题。”勘探公司另一个B侧合作伙伴生产的智能控制器产品涵盖家用电器、医疗器械、工业控制、家具和洁具等多种类别。

许多战略合作伙伴正在探索环境,因为他们的语音芯片是一种通用人工智能芯片,可以支持任何神经网络,还提供模块化产品,帮助我们缩短上市时间。"

卢勇在新产品发布会上透露,另一款语音芯片——语音旋风621(Voice Cyclone 621),将在当地智能家居中拥有nlp自然语言理解和内部网等更强大的功能。

除了语音芯片,用于探索的视觉芯片也已成功开发出来。卢勇透露:“sfa的架构只是语音产品中的一个尝试和错误,它只能在视觉芯片产品中显示真正的实力,这种视觉芯片的核心能效比(fps/w)也是世界上最高的。”

在产品布局方面,除了智能家居市场,陆勇还将其商业布局扩展到了安全和其他边缘计算领域。

未来,卢勇希望能够面对各种客户需求场景,与高层算法、软件等不同维度的合作伙伴合作,帮助将人工智能翅膀插入到B终端中,真正赋予一切。

据idc统计,随着物联网时代的到来,到2020年全球物联网终端设备将超过500亿台。同样,物联网终端芯片的市场需求也将呈指数级增长,市场规模预计将超过1万亿元。

芯片是一个生态系统,不可能只依靠一家公司。在中国制造业从加工和合同制造向自主创新的产业转型背景下,人工智能不仅仅是帮助中国芯片产业实现赶超的契机。中国制造的ai chip+也可以帮助中国制造智能产品,冲击世界一流品牌。

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