历数中国人工智能芯“觉醒”的五年
发布时间：2021-08-16 18:18:02 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：十多款芯片问世，多起并购案，这是过去500多天里中国AI芯片的热度。始料未及的事件再次点燃了学界业界和整个舆论场，在人工智能技术跻身世界前列的背景之下，我们开始期待它成为中国芯片的嫁衣。人工智能的概念开始伴随着每片新品一个个抛向大众视野。 AI芯
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从深圳到北京，云知声的解决方案开始迎来彻底革新。
有了带头打仗的人，但作战部队还在缓慢的招聘和打磨，令彼时的管理层最为棘手的问题是算法团队和芯片团队的“互掐”。这是软硬件结合的AI芯片必须经历的阵痛，双方在底线的边缘疯狂相互试探。
如果是通用芯片，成本高企且有比较大的内存和存储空间，但一旦到了AI芯片，特别是边缘侧，多一点点东西都是成本的痛苦，那就希望算法团队配合裁剪。
这个时候算法团队就炸毛了，拍桌子瞪眼睛在办公室是常事，说这个东西我已经做到极致了，而且我很忙。双方争执不下，只能等老大拍板。
在老大眼里，那就是倒推，如果这款芯片成立，就必须满足资源限制的需求；算法是你给我的资源越多，我给你的性能就越好。现在要做的就是确认性能水平，然后榨干每一个空间，达成和解。
在AI芯片的研发过程之中，这是团队在每一个引擎，每一个模块，都会遇到的事情。
余凯将这个问题归结为理念冲突，招聘时有人问他，你做软件就做软件，软硬件结合是干嘛？
他认为这是打头阵必须经历的“风阻”，地平线芯片团队也在初期的相当长时间内协同工作不融洽，软件开发强调快速迭代，而硬件强调系统性的程序思维。
一个快一个慢，一个讲创造性，一个讲秩序，这两拨人有天然的对抗性。
从2015年10月，地平线第一个芯片工程师入职，第一行芯片代码敲出，开始做前端开发，经历了写代码，测试代码，画一层一层的物理实现图的过程，再到制造样片，最终在2017年8月16日点亮。同年12月20日，第一代芯片连同基于芯片开发的多个典型应用发布。
其实，一开始芯片团队自己都怀疑，“能成吗？啥啥都没有啊！”。但项目真正跑起来之后，团队的信心开始愈发坚定。
在某一个关键的节点，为了保证芯片研发进度，据说地平线算法负责人黄畅把自己锁在小会议室里，噼里啪啦写了两个星期的代码，并在门口挂了张牌子：“封闭开发中，请勿打扰”。
两个星期之后，拿着最终版本的算法架构，黄畅走出小会议室，黑眼圈深重，顶着凌乱的头发，眼里闪着光，“搞定了！”
磨合成熟的团队让地平线的芯片研发周期缩小到了22个月，不同于互联网行业的快速试错和迭代，芯片还绝对错不得。余凯说，一款AI芯片研发成本超过5000万美金，这对创业公司来讲是风险极高、压力极大的事情。
只造武器不打仗
造芯两年，2018年5月，云知声交出了第一代芯片“雨燕”，面向智能家居和智能音箱，在更低成本和功耗下提供更高的算力。芯片采用了ARM的架构和自主算法，选择台联电代工和一家中国台湾企业完成封测。
没成想，黎明之前最黑暗，5月16日的芯片发布会，一度让云知声决定取消，因为本来就绪的芯片突然点不亮，大家惊出一身冷汗。
李霄寒迅速组织排查，发展板子图有问题，立即改了一版重新验证，用时一周，有惊无险。
芯片发布之后的语音功能测试也让团队煞费苦心，客户大多是南方人，有次经过几天几夜的测试调整终于过关，但最后一群人灰头土脸的又被打了回来，因为客户老板的口音来自另外的更小众的地方。
黄伟们庆祝芯片第一次点亮
李霄寒把造AI芯片的挑战归结为三个原因，首先是怎样在整个体系架构上做到能耗比的最优，怎样突破冯·诺依曼内存墙，其次是做好软硬一体，最后是要理解应用场景。
云知声是物联网专用芯片，地平线是围绕车载的智能驾驶的计算和AIoT场景的专用芯片。
不约而同的是，他们的商业模式都显得克制，就像英特尔不会成为联想和戴尔一样。别人都在垂直往上做应用的时候，余凯希望能在底层呆着，往上做，等于互相之间竞争。
一个是挣整个产业链的钱，一个是挣平台的钱，他们选择后者，大家都知道做芯片只有铺量才能活下去，尽可能的避免参战，只作为输送弹药的角色，是他们的生存之道。
余凯常言只造武器不打仗就是这个道理。
云知声同样，在2018年下半年开始交付芯片的时候，他们思考最多的就是交付给客户的是什么？他们虽然不是芯片和应用都包办，但因为物联网领域的不同，他们还是会为客户准备好诸多现成的功能应用。
团队调研发现，物联网市场需要的不是一个AI芯片，而是一个应用于物联网的AI功能，比如你拿出一个智能灯泡的方案，里面有一个芯片不假，但功能才是客户看重的。
有一次，李霄寒把AI芯片拿到一个卖灯的厂家，老板看了一脸茫然地望着他，你给我这个干嘛？但他又说这个芯片还有哪些功能，芯片和软件连同后台服务，并且能实现这样那样的功能，老板就把他请进屋坐下来详谈了。
相比于云知声早半年，2017年底，地平线发布了征程（Journey）1.0处理器和面向智能摄像头的旭日（Sunrise）1.0处理器。
余凯把芯片架构比作人的左脑和右脑，负责理性计算还是采用了ARM的架构，负责感性的部分被称为BPU（Brain Processing Unit）——这是地平线自主设计的主要用于人工智能计算的部分。
征程1.0和旭日1.0芯片采用了芯片地平线第一代BPU架构“高斯”，提出算法来定义芯片，他们赞同计算机先驱、图灵奖得主的理念“真正认真对待软件的人应该做自己的硬件”。
创业四年有余，大家对软件算法的热情和投入依然令余凯困惑，一直以来他都坚信算法的门槛会越来越低，事实上，我们也可以看到很多纯粹的人工智能算法公司正在调整航向。
热闹是他们的
这波AI芯片热，做智能语音的公司最热闹，做计算机视觉的公司最低调。
此话怎讲？资深分析师吴磊的观点是，无论是机器人还是空调的语音控制模块，都是新的东西，这是属于语音领域的机会，所以他们更愿意尝试AI芯片。
商汤、云从这类计算机视觉公司的业务并没有创造出新的设备，网络摄像头或专业摄像头都是已经在那的，他们目前是要解决数据流到服务器之后，没有被有效利用的事情。
云从科技就是一家将重心放在计算机视觉的人工智能公司，2017年底工程技术负责人汤丽斌团队遇到一个困扰，他们此前把算法放在PC端，这个“金贵”的PC设备又怕冷，又怕湿，又怕脏，还得有人伺候。
他们亟待找到能把算法塞到相机端的方法。
第一步是芯片选型，这个时间大概持续三个月左右，产品部和算法部进行协调，把市面上有接触的所有符合场景需要的芯片一个一个拿到测试。
如果遇到中意的有不合适，还会和芯片供应商商量着做定制化，比如有些芯片不是专门为终端设备做的，为PC设计就不会周全的考虑紧凑环境。
而且，除非选的是通用芯片，一般专用芯片的话产品的设计和芯片的选型会同步进行，稍微滞后一点芯片。以防万一如果芯片最后搞不定，这个产品都不用设计。大家会卡着相同的时间点把产品设计敲定。
汤丽斌还发现，国内外的芯片企业都很优秀，但支持速度会有些许差异，国际大厂的支持速度是国内同类型公司的三分之一，原因之一在于国际大厂会将技术需求反馈到国外总部，整体决策流程较长，而国内公司可以迅速根据客户需求对芯片进行定制化。
2018年3月，云从科技的第一代AI智能相机“炬眼”面市，采用了英特尔的芯片，双方在算法和硬件的功耗上成立专项做了优化，功耗降到了15瓦，顺利出货。
几个月之后，第二代AI智能相机提上日程，华为海思的芯片成为主要选择，虽然成熟度还在打磨，但给汤丽斌吃定心丸的是，性能提升明显。他们可以在产品上市前花更多精力在算法的打磨和场景功能的调研方面。
从2019年开始，汤丽斌就在不停的走访客户，很多银行和他反复提及网点投诉率的事情，有时候客户感到业务流程复杂、等待叫号时间长容易生气，这个时候安抚是第一位的。
他们在广东农行试点了一个应用，后台可以看到网店有多少人，每个人头顶会显示一个状态，一般的等待时间上限是15分钟，到时候如果还没叫号，你就需要去问候一下了，或者倒杯水让顾客的情绪降档。
这些直抵客户的东西，都是作为一家不造芯片的人工智能厂商，算法“就”芯片的工作。所以前期选型一款优秀的AI芯片就至关重要。
对扎十年马步说No
不过，同属计算机视觉阵营的依图还是坐不住了，几乎在同一时间发现问题，一家选择有求于人，一家选择身体力行。
今年5月，乘着新闻联播的预热，创始人朱珑在上海滩发布“求索”芯片，这是一颗同时兼顾云端和边缘端场景的SoC级芯片。剑指英伟达。
依图展示“求索”芯片性能
他们打算造芯片是在2017年2月，而后投资了AI芯片初创团队ThinkForce，这家由芯片行业老兵组成的军团让依图造芯路变得顺畅起来。依图提供视觉算法，ThinkForce承担硬件研发。这印了朱珑口中“算法即芯片”的理念。
这是一个完整的故事，终端侧有海思在，依图可能没那么容易，但云端侧他们自己就有强算力需求。
但芯片行业浸润多年的专家，张兵的疑问是，依图的需求能不能撑起足够的量，如果不能，依图既做业务又做芯片，处境还是略显尴尬。相比完全第三方独立做底层的寒武纪，在芯片方面更有机会。
一位已经离职的依图工程师胡小军和网易智能《洞见》说道，其实在早期朱珑经常强调要扎十年马步，那为什么现在依图急了？
因为2017年去融资的时候，对于扎马步这件事，投资人第一个不答应。而且现在依图的营收压力在陡增。这也许是最好的选择。
无论怎样，每一条道都可能通往罗马，这是他们关于芯片的故事，也是中国芯崛起的佐证，不管前方是地雷阵还是万丈深渊，每个人看上去都神采奕奕。 （编辑：宿州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
