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掘金 AI 芯片,中国“芯”公司迎来“场景之争” | 钛媒体深度

原标题:掘金 AI 芯片,中国“芯”公司迎来“场景之争” | 钛媒体深度

图片来源:视觉中国

钛媒体注:2019年是公认的人工智能落地之年。2019开年一个月内,陆续有三家语音领域的AI公司——云知声、思必驰及猎户星空(猎豹旗下AI公司)杀入AI芯片市场,推动了AI芯片领域的战火升级;2月27日,地平线宣?#32426;?#25104;6亿美元B轮融资,此轮融资规模,打破了AI芯片创业公司融资纪录。

按照钛媒体在 2018 年的观察,业内各类 AI 芯片发布会上,人工智能技术专?#24471;?#35789;不再是重点,最受关注的指标成为:进入了哪些场景?合作了哪些客户?有没有软硬一体化方案?

商?#36947;?#21490;来看,芯片和半导体行业本身就足够艰难;2019年的AI芯片落地年,竞争中的公司们正在争相给出答案。

如同特工电影中的情节,张凡和他的伙伴一般会在午夜行动。

这是一个四人组合,包括技术工程师的张凡,还有两名工人和一位项目经理。行动地点位于上海南京西路上的一家零售门店。

潜入店面后,张凡掏出笔记本,开始主攻店内摄像头的IP地址配置,工人则参照规划好的设计图纸开始布线,项目经理负责统一调度……不过,与特工电影中主人公对监控探头躲闪不及的情况不同,张凡团队此行目的,正是为了店内的摄像头。

张凡是国内 AI 芯片厂商地平线的技术支持工程师,昼伏夜出是他日常的工作状态。他当晚的工作,就是在100平米的店面内,安装10个地平线高清人脸识别网络摄像机。

人脸识别摄像机比一般的监控探头安装要求更加精细,安装之前的环境测试就必不可少。张凡向钛媒体展示了两样基本工具,黄色的照度计(又称乐普司仪),用以测试室内/门口/门外不同位置的光线强度,以调整合适的摄像机曝光?#38382;?#32418;色的激光测距仪用来在商业环境中采样,在各个高度轮番测试以获取最好的抓拍角度。

张凡向钛媒体展示了两种工具:左图为激光测距仪,右图为乐普司仪。拍摄?#26680;战?#21195;

在加入地平线之前,张凡曾在新加坡、日本的零售集团工作十余年。在他看来,从传统摄像机到人脸识别摄像机的变化,背后?#20174;?#30340;是零售客流分析方式的升级。

“以前是单纯的人流计数,把摄像机垂直向下照射安装,从经过的人头数统计客流;现在用人脸识别,可以知道消费者是谁,什么时候来的,逛了哪些店。”张凡对钛媒体说。

从“识别”?#20581;?#20998;析?#20445;?#26366;经在商业空间密布的摄像头被赋予了多一层意义。在消费者看不到的地方,一枚小小的AI 芯片深藏在地平线人脸识别网络摄像机中。这款名为“旭日”的芯片,是地平线在2017年底发布的,它的功能,是在摄像头中实现人脸的获取、识别与分析,以完成实时的性别、年龄等属性计算。

地平线人脸识别摄像机中的“旭日”芯片。拍摄?#26680;战?#21195;

除了零售以外,?#24067;?#32456;端是 AI 芯片应用的另一重要场景。

去年4月,原三星半导体(中国)?#33455;?#25152;担任所长周军宣布加入国内 AI 公司 Rokid。2个月后,这家以智能音箱宣?#32426;?#20986;AI语音专用芯片:Rokid KAMINO18,在其官方演示视频中,一位 5 岁的小女孩把Rokid KAMINO18与扬声器、电路元件简单组装后,即可制作出一个带有智能语音交互功能的AI 音箱。

将Rokid KAMINO18与扬声器、电路元件简单组装后,即可制作出一个带有智能语音交互功能的AI 音箱。

从任职十三年的巨头三星来到 AI 新秀公司 Rokid,周军正重新成为“创业者?#34180;?#22312;三星时,周军有一间会议室般大小的独立办公室,来到 Rokid 后,他挤在技术部门的一个格子间中,以便“马上了解工程师们的想法?#34180;?/p>

“在三星,诸如芯片设计之类的关键技术会花1-2年去立项规划,每个工程师分工也很细,?#38750;?#30340;是’?#21462;?#32780; Rokid 更讲究快节奏,工程师要从驱动、算法做到应用,每个模块都需要掌握,这就逼的大家对没尝试过的事情向前冲。”周军对钛媒体说。

激烈的竞争环境是迫使周军团?#28044;?#36895;迭代的重要原因。

2018年称得上是国内 AI 芯片元年,不仅阿里巴巴、百度、华为等巨头在这一领域?#20013;?#21152;码,也涌现出寒武纪、地平线等新兴独角兽,单是AI 语音芯片这一垂直赛道,就在一年之间涌入包括云知声、出门问问、思必驰、Rokid 等诸多厂商。

不论是巨头还是初创企业,能否落地,是衡量 AI 芯片公司发展态势的重要因素。

这种落地首先体现在量产。Rokid?#26412;〢I实验室负责人高鹏在采访中说,“衡量一块芯片成功与否的标准,就是看它能否大规模的应用于产品。” 云知声创始人黄伟也曾表示:“我们的芯片是有客户的,不是PPT造芯,更不是自嗨。”

更关键的落地动作体现在AI 芯片公司选择进入的场景。目前市面上 AI 芯片主要分为云端 AI 芯片与终端AI 芯片,两者区别在于,云端AI 芯片部署在大?#22836;?#21153;器中,可支持图像、语音等不同类别的AI 应用;终端芯片则?#29615;?#22312;音箱、摄像头等?#24067;?#35774;备中,体积小、功耗小,但一般只支持1-2种AI 应用。

按照部署位置与承担任务,芯片可划分不同的市场归类。图片来源:半导体行业观察

由于云端芯片起步较早,且需要关联的CPU/GPU等?#24067;杀就度?#35268;模高,该领域已被英?#25353;鎩ntel等巨头?#25103;?#27526;尽;而终端芯片尚未形成寡头格局,再加上国内自动驾驶、安防、零售、智能?#24067;?#31561;行业互联网化后诞生的丰富数据,与线下场景结合更紧密的终端 AI 芯片,目前已成为国内从业者一致看好的领域。

AI 芯片领域正?#30772;?#19968;轮场景争夺?#20581;?/p>

按照钛媒体在 2018 年的观察,业内各类 AI 芯片发布会上,晦涩的人工智能技术名词不再是唯一重点,更受关注的指标变成了:进入了哪些场景?合作了哪些客户?有没有软硬一体化方案?是否已经有标杆案例?……

不过,AI 芯片风口虽然看似新鲜,内里却依然包裹着传统半导体生意的内核,在这两?#26234;?#21035;万千却又藕断丝连的模式里,一方面是新兴 AI 市场对终端升级的旺盛需求,另一方面,则是新生事物在诞生时遭遇的重重阻碍,可以预见,矛盾将继续存在于AI 芯片2019年的发展路线中。

需求端革命

地平线 CMO 陆晓明重复用一个词来描述时下零售业遭遇的困?#24120;?#20869;外交困。

在加入地平线以前,陆晓明曾在?#38450;?#38597;集团任职长达15年,是?#38450;?#38597;(中国)第一代中国籍副总裁。在他看来,传统零售不仅面临内部员工、房租、供货价等?#26432;?#30340;上涨,更是遭遇着外?#24247;?#21830;兴起、网红经济的冲击。如今,零售行?#22320;?#24453;出现一?#20013;?#30340;营销模式,把曾经?#29615;?#27969;的客群“拉?#34987;?#26469;。

地平线的人脸识别摄像机为此提供了新尝试。在其摄像机捕捉到人脸后,后端的“旭日” 芯片就可以为人脸赋予一个Face ID——这是一份由眼距、?#19988;?#28857;、嘴到笔尖等人脸特征组成的数据档案,凭借这份Face ID,曾经来去无痕的消费者有了更清晰的数据面目,广告商也不再对线下流量的经营变得无从下手。

通过地平线人脸识别摄像机中“旭日”芯片的运算,每一张录入的人脸都能被赋予一个Face ID。

陆晓明以地平线与百丽的合作举例:商户将摄像头获取的人脸信息与后台消费者数据打通后,当消费者走进店内,店?#31508;?#25345;的iPad 设备?#32431;上?#31034;进店的是生客还是老客,以及对应的性别、年龄、过往消费记录等信息,店员即可进行更有针对性的商品推荐。

另外,智能摄像机可以捕捉消费者在零售空间里的“逛、看、试、买”等行动轨迹被,并?#28304;?#36827;行分析处理,在保护客户隐私的前提下,这些数据成为品牌度量自家门店陈?#23567;?#20135;品丰富度、动线设计的重要参考。

以地平线曾经合作的一家运动品牌来说,原来该厂商的配货习惯是按照男女式商品7:3的比例,而在?#24230;?#20154;脸识别摄像机观察数月后,厂商发现前来消费的顾客中,男女比例近乎持平。因此,厂商开始在配货比例中拉高女款商品份额,在调整后的第一个月,门店整体业绩就提升了近20%。

地平线的人脸识别系统可与商家零售系统打通,最终实现线下流量的身份识别与会员管理。

“零售商调整产品格局有助于增加消费者的新鲜感,一般大型商超品牌每三个月就会调整一次,生活超市1-2周就会调整。在过去,门店调整商品的依据多是按照?#34892;?#30340;经验,现在就有了理性的数据。”陆晓明对钛媒体说。

如果说零售业的自身困?#24120;硬?#38754;刺激了 AI 视觉芯片的市场增长,那?#20174;布?#31471;对 AI 芯片的热情,则是源于对低门槛取得语音交互能力的旺盛需求。

2010年成立的图灵机器?#21496;?#26159;这些AI 语音芯片的典型买家。

“每个规格的芯片?#21152;?#33258;己的特性,有些芯片非常便宜,?#38405;?#23601;会差,无法支持诸如打断唤醒这?#26234;?#31471;能力,这类芯片就适合高性价比产品;像 Rokid KAMINO18这样的AI 芯片,支持4麦阵列,就很适?#29616;?#33021;音箱场景。”图灵机器人儿童事业部总监刘峰对钛媒体表示。

作为 AI 语音交互技术提供商,图灵机器人在儿童场景深耕多年,向儿童智能设备输出全链路语音对话服务和?#24067;?#26041;案是其核心业务之一,目前已与火火兔、小米、360等超过100?#39029;?#21830;合作推出了多款智能产品。

由于旗下合作产品线众多,刘峰对钛媒体表示,在向客户输出软硬一体件方案时,图灵每个月的芯片采购?#30475;?#25968;十万片。

作为AI芯片的买方,刘峰表示,采购芯片是一个“对症下药”的过程。

我们最关心的首先是芯片的规格,其次就是价格。也就是在实现同样效果和体验的前提下,芯片能否在物理上将?#26432;?#19978;压得更低。” 在他的采购列表中,既包括了诸如 Rokid KAMINO18 这样的 AI 语音芯片,也有全?#23613;?#32852;发科、乐鑫、炬力这样的主流芯片厂商。

在终端厂商看来,AI 语音芯片相当于把这些公司最成熟的算法与?#24067;?#26631;准化,让智能?#24067;?#24471;以直接获得这部分技术成果,?#26723;?#20102;获取AI 语音交互能力的门槛;但相比发展时间更长的通用芯片,AI 芯片也有着支持场景单一、功能模块单薄、利润空间有限等缺点。

“市场对AI芯片还是持?#24403;?#24577;度,这源于国内有着丰富的应用场景与终端,但劣势在于,国内的半导体发展时间较短,很多AI芯片公司是被需求和场景推着往前走,这就会埋下隐患。”信熹?#26102;?#20027;管合伙人?#21152;?#37329;对钛媒体表示。

有着二十年硬科?#32426;?#36164;经验的?#21152;?#37329;,曾投资了睿创微纳、亮风台科技等半导体和AI企业。在他看来,不少AI芯片公司采取“倒推?#20581;?#26469;预判市场需求后,再推出定制化的芯片,这种方式一定程度上解决了芯片商业化的问题,但芯片设计要求高、周期长,一旦预判失误,或者业务模式出现变动,就会前功尽弃。

?#21152;?#37329;以去年风靡一时的“炒币”现象为例。不少矿机公司为?#21496;?#24555;挖币,在市场上推出了算力更强的专用AI芯片,但随着大量区块链项?#23458;?#25670;以及币价大跌,这些矿机公司押注的AI芯片也渐渐在市场上无人问津。

拿下客户

?#35789;?AI 芯片尚属于新兴产物,但在诸多厂商的量产计划中,“百万级”已经成为证明自身行业地位的一个基础指标。

云知声CEO周伟曾在旗下物联网 AI 芯片“雨燕”发布时表示,已经拿下京东、美的、格力等厂商订单,平均每年芯片出货量有几百万;Rokid 创始人Misa 也曾谈到,其推出的AI 语音芯片KAMINO18 已达百万?#35835;?#20135;。

出门问问CEO李志飞也对这门生意寄予厚望。在他的规划中,由出门问问去年推出的AI 语音模组“问芯”为重要组成部分的To B软?#24067;?#26041;案,将进一步落地至智能家居、车联网等终端场景,这会成为这家以可穿戴产?#20998;?#31216;的AI 消费级公司新的增长点。

“目前 To B 产?#20998;?#21344;公司营收的10%左右,我们希望在2020年,这个数字会上涨到30%。”李志飞对钛媒体表示。

这并不容易。诸如华为、?#36824;?#36825;类一手推芯片、一手握产品的?#24067;?#20844;司,单凭自产自销就能保证旗下芯片有着固定的销路;但对于新兴AI 芯片厂商来说,如同新生儿走出襁褓,当AI 芯片脱离技术创新的摇?#28023;?#25104;长为具备商业价?#25285;?#24471;到客户认可的标准化产品,它需要接受的市场检验一点都不会少。

?#28304;?#26159;必须要经历的过程。在 Rokid 杭州办公室,周军向钛媒体展示了一项技术成果:一块搭载 KAMINO18 芯片的开发板。这块不足?#32456;?#22823;小的电路面板将芯片、麦克风、WIFI 模块等零部件集成在一起,相当于一款没有外壳的智能音箱。而周军团队最重要的工作,就是成千上百次地检验产品:有没有共振、漏音;电流会不会出现异常;拾音距离是否足够?

周军向钛媒体展示的搭载KAMINO18 芯片开发板,这块板子的主人是Rokid创始人Misa。拍摄?#26680;战?#21195;

在检验完毕后,终端厂商只需在面板外?#31354;?#19978;外壳,即可制作成一台具备语音交互功能的智能音箱。这种半成品式的?#24067;?#26041;案的确更受客户欢迎,“相当于客户可以直观地看到产品了。”周军对钛媒体说。

技术团队埋头迭代产品,商务团队则忙着与客户“算账?#34180;?/strong>

在技术体系外,地平线成立了单独的智慧零售事业部,团队成员多来自化?#36924;貳?#26381;装、奢侈品等零售行业,这源?#26376;较?#26126;的要求:“能和客户讲一样的语言?#34180;?/p>

算?#21496;?#26159;一类很重要的话术。部署地平线的人脸识别摄像机能帮零售客户省多少钱?陆晓明掰起了指头:首先是功耗不同,普通摄像机20W,地平线人脸识别摄像机为4.5W,假设一座商场内部署1000架相机,一年可以省5万元左右。

其次是本地网络基础设施费用的减少。通过边缘AI芯片,地平线将识别、抓拍和客流等计算分析做到了相机端,需要传输的是计算过的数据,所?#21363;?#23485;就很少,百?#29366;?#23485;的局域网就足够;相比之下,传统摄像机需要将视频流传回服务器,单台所需带宽就在4Mbps以上,核心网络设备需要支持千兆甚至万兆的数据交换能力,?#26432;?#21448;差了10倍以上。

除此之外,可以减少的?#26432;?#36824;包括了省掉的本地CPU/GPU服务器支出、在商场架设服务器、UPS(不间断电源)与恒温设备的费用,还有雇佣维护工程师的工资——在陆晓明的账本上,这些为零售客户省下的项目开支达到了100万元。

“零售客户才不在乎什么芯片不芯片。”陆晓明对钛媒体直言,“客户的顾虑在于,你懂不懂我的行业、解决方案落不落地、性价比高不高。”

落地、拿单、谈客户,这样的商业化能力也正成为?#26102;究?#23519; AI 芯片公司的重要指标。

“如果投资一个?#30475;?#30340;CTO,再为他搭配一个CEO去 sell(销售)产品,这是很难的,投资人也比较忌讳这个事儿。”建投华科董事总经理戴燚告诉钛媒体。建投华科是中国建投旗下专注于信息技术产业的投资机构,也是地平线A+轮的投?#21490;健?/p>

戴燚用“接地气”来?#31283;?#22320;平线CEO余凯的办事风格:“很多外企海归回国创业,谈客户的时候都是直接问能不能给单子,不能给转身就走。余凯不是这样,他能做到和政府、国内企业客户无缝衔接,这一点很难得。”

从戴燚这样的?#21490;?#35270;角来看,AI 芯片要想彻底覆盖自动驾驶、安防、零售、?#24067;?#32456;端等场景,依然需要一段教育用户的时间。在该过程中,各个产业也面临生态内不同角色的配合。

以自动驾驶来说,AI 芯片的落地,势必要涉及tier1与主机厂的合作、?#36824;?#37096;门的政策影响等因素,这就需要芯片厂商在技术之外,具备更综合的全?#20013;?#35843;能力。

“要学会当一个产?#31561;耍?#32780;不是一个独角兽。”戴燚说。

两?#32622;?#30462;

自90年代起,以紫光集团、华为海思等为代表的国内传统芯片公司逐一诞生,?#20004;?#24050;历经数十年发展,?#30740;?#25104;一套标准的芯片设计、制造、封装流程,但在具体的CPU运算效?#30465;?#33455;片核心制造工艺仍与美、日等发达国家存在差距。去年4月,中兴遭美国下发七年出口禁令后业务全线停?#20572;?#30001;此在业内引发“缺芯少魂”的危机讨论。

如今,AI 芯片公司受场景需求启发,企?#21152;?#31639;法注入芯片的手?#38382;?#29616;中国“芯”公司的弯道超车,可这一新兴路线正遭遇双重矛盾:生产?#26041;冢珹I 芯片容易陷入“量产耗时长,算法过时快”的困?#24120;?#38144;售层面,又面临“供给侧(AI 芯片厂商)凶?#20572;?#38656;求侧(终端客户)冷静”的现象。

“流片”成功与否是决定芯片成败的决定性因素。所?#20581;?#27969;片?#20445;?#21363;“试生产?#20445;?#26159;在电路设计后,先生产少?#21487;?#20135;芯片用来测试,通过后再进行大规模量产,这一过程往往需要1-3年。

由于耗时长、投资大,一颗芯片的流片往往会关系到创业公司生?#26469;?#20129;。余凯就曾在地平线流片结果揭晓的前一天,和团队?#24052;?#38605;和宫烧香。“如果流片失败了,几百万美金就打了水漂。”余凯曾说。

流片前的市场预测就变得至关重要。李志飞告诉钛媒体,做一款APP只需要预测消费者6个月后的需求;做软?#24067;?#35201;预测12个月;而做一套芯片模组要以3年为周期来预?#23567;?/p>

谈及芯片前期设计?#26041;?#30340;预判难点,?#21152;?#37329;与戴燚使用了同一个?#31283;?#35789;:“鸡同鸭讲?#34180;?/p>

传统半导体对芯片的定义更多在后端运算层面,当中的芯片定义、设计、制造等?#26041;?#22810;由?#24067;?#24037;程师来完成;但AI芯片除?#24605;?#39038;原有的运算功能,更讲究与AI 算法的融合,有时还需要与前端软件形成联动,这就需要算法、软件科学家与?#24067;?#24037;程师共同参与。

“半导体?#24067;?#24037;程师更讲究IP、架构等,再加上中国有很多AI场景是被硬推出来的,成熟度不够,就很难对应用场景有深度理解。”?#21152;?#37329;对钛媒体说。

?#21152;?#37329;以一个案例?#31283;?#20004;种角色间的?#25351;睿?#27604;如一项应用在军事领域的AR项目,参与方有芯片设计工程师,也有专攻AR应用软件算法的科学家,两方是各自领域的专家,但合作时对彼此需求理解不够,“很难聊到一起去?#34180;?/p>

另一方面,来?#20113;?#19994;需求侧的前期反响,更是让本就前?#25151;部?#30340;AI 芯片多?#24605;?#20998;不确定性。

“谁都会担心自己成为第一个白?#40092;蟆!?#21608;军说,他收到过来自客户对于AI 芯片的各种疑虑:有没有量产过?装进产品后出问题怎么办?下单后产能会不会跟不上等等问题。

但让周军感到鼓舞的是,由于 Rokid 本身就是智能音箱的生产者,一方面更能响应客户需求,另一方面,其生产的芯片也能“自产自销”至旗下产品,也就减轻了一部分芯片滞销风险。

“(市面上的AI 芯片)同质化太强,体验上的差距并不明显。”刘峰这样评价当下的AI 芯片产品,他认为目前问世的几款AI 语音芯片,不管是功能点上的远场识别、多轮对话,还是?#38405;?#19978;的高集成、低功?#27169;?#36825;些厂商主打的各项指标?#21152;?#35832;多相似之处,这些都会影响终端厂商对AI 芯片的采买意愿。

“芯片这种硬科技产品,必须在某个技术维度大?#27573;?#36229;出对手,才能?#20013;?#24615;地获得客户认可。”?#21152;?#37329;表示。

参与方的?#29616;?#30952;合、需求方的冷眼观察,再加上早期事物的发展无章可循,都让AI 芯片的?#24230;?#20135;出比难以预测,对于各路玩家来说,眼下无疑是一个“花钱买路”的必经过程

“在商务上我可以不赚钱,我们做得事情就是不停地告诉客户这是未来,然后一起合作把芯片推出去。”李志飞说。

?#26102;?#33258;然成了这一?#26041;?#30340;重要推手。那些更早、更快拿下融资的AI 芯片公司正逐步展现出光环效应。

戴燚坦陈,小规模的“算法+芯片”团队?#28304;?#26426;会越来越少,他们手中的钱只够单次流片;但?#20961;?#33455;片企业,可以在短时间内连续进行一代、二代、三代不同算法配置的流片,不论是迭代速度还是研发积累,?#20961;科?#19994;的优势只会愈发明显。

对于AI 芯片领域的未来,戴燚仍充满希望。他看好AI 芯片在自动驾驶、安防市场的巨大潜力,理由是这两个场景前期已有半导体芯片的能力渗透,而AI 技术可以让原先的能力变得更强,这种逻辑折射到应用规模上,就变成了一个“可?#28304;?00亿涨到400亿”的好生意。

“一批投资人砸了这么多钱进去,一定会把这个产业推向下一个高度。”戴燚说。顿了顿,他又补充到:“就算不是到月亮那个高度,也是地球近地轨道那个高度吧。”(本文首发钛媒体,采访、撰写/?#25112;?#21195;。为尊重采访对象意愿,文中“张凡”为化名。)

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