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中國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)格局分析

2018-03-06
作者:朱晶

  經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,人工智能在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中初顯爆發(fā)端倪,并已成為發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)激發(fā)創(chuàng)新活力、搶占未來(lái)發(fā)展先機(jī)和鞏固核心競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的前沿戰(zhàn)略領(lǐng)域。人工智能基礎(chǔ)研究、類腦研究、人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)智能、群體集成智能等技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破,代表了未來(lái)科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向,體現(xiàn)了當(dāng)今世界智能經(jīng)濟(jì)、綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展潮流。

  人工智能產(chǎn)業(yè)得以快速發(fā)展,得益于海量激增的數(shù)據(jù)還有在摩爾定律影響下不斷提升的計(jì)算能力,而無(wú)論是海量數(shù)據(jù)的獲取和存儲(chǔ)還是計(jì)算能力的體現(xiàn)都離不開硬件載體——芯片。因此,人工智能芯片就成為當(dāng)前激烈的人工智能產(chǎn)業(yè)比拼中頗具戰(zhàn)略地位的一個(gè)環(huán)節(jié),也是近兩年投向人工智能眾多資金中最為關(guān)注的領(lǐng)域之一。同時(shí)這也是一個(gè)正快速增長(zhǎng)的巨大市場(chǎng),國(guó)際權(quán)威基金評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)Morningstar則預(yù)測(cè),2021年全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模有可能超過(guò)200億美元。

  人工智能芯片到目前為止還沒有一個(gè)準(zhǔn)確的定義,廣義的講,滿足人工智能應(yīng)用需求的芯片都可以稱之為人工智能芯片。其實(shí)目前大部分的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景下,我們還是使用GPU、FPGA等已有的適合并行計(jì)算的通用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能算法。但是回顧計(jì)算芯片發(fā)展史,新的計(jì)算模式一般都會(huì)催生新的專用計(jì)算芯片,因此在未來(lái),人工智能專用芯片將會(huì)是發(fā)展的大方向,并且將會(huì)對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)產(chǎn)生顛覆性變革,這也是為什么人工智能芯片具有戰(zhàn)略性的原因,它的發(fā)展不僅對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)本身的意義重大,對(duì)當(dāng)前全球芯片產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)格局也會(huì)帶來(lái)深刻影響,對(duì)于中國(guó)而言,也許更是重大的趕超機(jī)遇。

  目前全球人工智能芯片比拼最激烈的兩個(gè)國(guó)家就是美國(guó)和中國(guó),當(dāng)然也不僅僅是芯片,兩個(gè)國(guó)家在人工智能領(lǐng)域是全方位的競(jìng)爭(zhēng),今天單說(shuō)芯片。

  人工智能芯片的競(jìng)爭(zhēng)目前分為三個(gè)主要賽道:

  第一個(gè)是基于GPU、FPGA等通用芯片的半定制方案。 比如英偉達(dá)針對(duì)各類智能計(jì)算設(shè)備開發(fā)對(duì)應(yīng)的GPU,以及打造NVIDIA CUDA平臺(tái)大大提升其編程效率、開放性和豐富性,建立了包含CNN、DNN、深度感知網(wǎng)絡(luò)、RNN、LSTM 以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法的平臺(tái),使得AI可以滲透到各種類型的智能機(jī)器。美國(guó)沿襲在傳統(tǒng)計(jì)算芯片上的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì),包括在CPU,F(xiàn)PGA,GPU,DSP領(lǐng)域包攬全球第一的技術(shù)能力和行業(yè)地位,自然占據(jù)了這個(gè)賽道的霸主地位,據(jù)稱在醫(yī)療、生命科學(xué)、能源、金融服務(wù)、汽車、制造業(yè)以及娛樂業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域運(yùn)用GPU或者FPGA開展深度學(xué)習(xí)工作的企業(yè)有近4000余家,傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)的滲透力可見一斑。也可以從側(cè)面看出,在這條賽道上,其實(shí)中國(guó)的企業(yè)鮮少再有機(jī)會(huì)。

  第二個(gè)賽道是針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的專用芯片。 GPU、FPGA等通用芯片雖然適用于大規(guī)模并行計(jì)算,但是也天然存在性能、功耗等方面的瓶頸,面對(duì)不斷激增的數(shù)據(jù)量和持續(xù)擴(kuò)大的AI應(yīng)用規(guī)模,通用芯片自然有其局限性,因此專用芯片必然是大勢(shì)所趨。中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所研究員、寒武紀(jì)深度學(xué)習(xí)處理器芯片創(chuàng)始人陳云霽博士在《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》上撰文指出:通過(guò)設(shè)計(jì)專門的指令集、微結(jié)構(gòu)、人工神經(jīng)元電路、存儲(chǔ)層次,有可能在3~5年內(nèi)將深度學(xué)習(xí)模型的智能處理效率提升萬(wàn)倍。這也使得中美人工智能芯片創(chuàng)業(yè)的大部分企業(yè)集中在這個(gè)賽道進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。目前這個(gè)賽道聚集了當(dāng)下全球創(chuàng)新最活躍的智力資源,涌現(xiàn)出多種方法來(lái)定制芯片設(shè)計(jì)和架構(gòu),去解決不同AI應(yīng)用場(chǎng)景中人工智能芯片的諸多“痛點(diǎn)”問(wèn)題,比如影響處理器性能提高的存儲(chǔ)帶寬瓶頸,計(jì)算非結(jié)構(gòu)化信息時(shí)性能疲軟,再比如在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用,除了計(jì)算性能的要求之外,如何平衡功耗和成本的問(wèn)題等等。在這條賽道上,既有谷歌、intel、英偉達(dá)等全球人工智能和芯片領(lǐng)域的頂尖巨頭大手筆的投入,也有無(wú)數(shù)的中小創(chuàng)業(yè)企業(yè)在全力以赴,期望跳過(guò)這些傳統(tǒng)巨頭在計(jì)算架構(gòu)上的堅(jiān)固壁壘,去創(chuàng)造人工智能時(shí)代的Intel或者ARM。這其中不乏大量的來(lái)自中國(guó)的人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè),在AI領(lǐng)域的投資上,我國(guó)已經(jīng)超越美國(guó)成為世界第一,其中大筆資金投向了AI專用芯片領(lǐng)域,這也充分證明了這個(gè)賽道,有對(duì)我國(guó)計(jì)算芯片非比尋常的意義。

  第三個(gè)賽道是類腦計(jì)算芯片,這個(gè)領(lǐng)域不再僅僅局限于加速深度學(xué)習(xí)算法,也不僅僅局限于在特定場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)人工智能,而是在芯片基本結(jié)構(gòu)甚至器件層面上希望能夠開發(fā)出新的非馮諾依曼計(jì)算機(jī)模型和體系結(jié)構(gòu),去解決通用智能計(jì)算的問(wèn)題。 類腦的研究距離可以大規(guī)模廣泛使用的成熟商用技術(shù)還有一定差距,甚至在產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中還面臨不小的風(fēng)險(xiǎn),但是長(zhǎng)期來(lái)看這個(gè)賽道是最有可能會(huì)帶來(lái)計(jì)算體系革命的選擇。在這個(gè)領(lǐng)域其實(shí)更多是基礎(chǔ)研究能力的比拼,中國(guó)和美國(guó)的差距其實(shí)并不大。

  人工智能芯片將決定新的計(jì)算時(shí)代的基礎(chǔ)架構(gòu)和未來(lái)生態(tài),因此,谷歌、微軟、IBM、Facebook等美國(guó)巨頭都投巨資加速人工智能芯片的研發(fā),旨在搶占新計(jì)算時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn),掌控人工智能時(shí)代主導(dǎo)權(quán)。而國(guó)內(nèi)人工智能芯片則呈現(xiàn)出創(chuàng)新活躍,百花齊放的格局。通過(guò)走訪調(diào)研、與一些投資機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)的溝通,這里以目前可查閱到的40余家國(guó)內(nèi)涉及人工智能芯片業(yè)務(wù)的企業(yè)為樣本,歸納出目前我國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出來(lái)的部分特點(diǎn):

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  圖 國(guó)內(nèi)人工智能芯片企業(yè)列表

  首先,北京是我國(guó)人工智能芯片創(chuàng)新最活躍的地區(qū),涉及這塊業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)量超過(guò)一半。 北京具備全國(guó)最密集的人工智能和微電子領(lǐng)域的智力資源,清華大學(xué),微軟亞洲研究院,中科院計(jì)算所、自動(dòng)化所,微電子所,北航等全國(guó)過(guò)半數(shù)人工智能骨干研究單位都聚集在北京,再加上百度、小米、京東、滴滴等國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭在人工智能領(lǐng)域的全力投入,以及活躍的投資機(jī)構(gòu)和行業(yè)媒體的助推催化,讓北京成為最適宜人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè)成長(zhǎng)的沃土。億歐智庫(kù)發(fā)布的2017年度《中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展城市排行榜》中顯示,北京在企業(yè)規(guī)模、政策基礎(chǔ)、學(xué)術(shù)基礎(chǔ)等各項(xiàng)指標(biāo)的得分遠(yuǎn)超其他城市,穩(wěn)居第一,也說(shuō)明了相較于其他城市,北京發(fā)展人工智能芯片產(chǎn)業(yè)具備得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。

  第二,目前國(guó)內(nèi)人工智能芯片企業(yè)主要落地應(yīng)用的場(chǎng)景是安防領(lǐng)域,在統(tǒng)計(jì)的國(guó)內(nèi)40多家人工智能芯片企業(yè)中,以安防為核心業(yè)務(wù)的企業(yè)接近30家,而面向自動(dòng)駕駛,醫(yī)療,智能家居等場(chǎng)景的AI芯片研發(fā)則都相對(duì)較少。 安防領(lǐng)域擁有海量的數(shù)據(jù),能夠?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)訓(xùn)練提供足夠多的場(chǎng)景,并且這個(gè)領(lǐng)域同時(shí)滿足AI芯片對(duì)規(guī)模化和高資本投入的需求,也就是既有量,又燒得起錢,而且安防市場(chǎng)呈現(xiàn)出碎片化特性以及地域封閉屬性,對(duì)于AI芯片企業(yè)而言相對(duì)好切入開展業(yè)務(wù),自然是其青睞的首選市場(chǎng)。

  第三,我們發(fā)現(xiàn)很多老牌芯片企業(yè)正在積極擁抱人工智能時(shí)代的變化,接近1/4,成為中國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)中的重要力量。 在2013年以前成立的海思,中星微、北京君正、中天微、杭州國(guó)芯等傳統(tǒng)SoC處理器芯片或者多媒體芯片企業(yè)就是其中的代表。相比那些活躍的初創(chuàng)AI芯片新生力量,老牌企業(yè)具有更加完備的前后端設(shè)計(jì)、產(chǎn)品、驗(yàn)證和測(cè)試團(tuán)隊(duì),具備打造一顆完整SoC芯片產(chǎn)品的工程化經(jīng)驗(yàn),要知道僅有一個(gè)深度學(xué)習(xí)加速器是沒法使用的。老牌芯片企業(yè)的入場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),和新生力量在人才、產(chǎn)品層面的角力,是未來(lái)這個(gè)產(chǎn)業(yè)值得關(guān)注的一大看點(diǎn)。

  第四,在部分AI芯片前沿創(chuàng)新領(lǐng)域,我國(guó)一些企業(yè)的技術(shù)能力已經(jīng)達(dá)到了國(guó)際領(lǐng)先水平。 一方面體現(xiàn)在基礎(chǔ)研究方面,比如在直接在存儲(chǔ)器內(nèi)執(zhí)行計(jì)算而不需要數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?nèi)存計(jì)算領(lǐng)域,異構(gòu)融合類腦計(jì)算領(lǐng)域,可重構(gòu)計(jì)算芯片技術(shù)領(lǐng)域,我國(guó)的基礎(chǔ)研究能力已經(jīng)與國(guó)際接軌甚至引領(lǐng)。這里不得不提到位于清華的北京市未來(lái)芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心,在人工智能芯片的前沿領(lǐng)域做了很多工作,具有一定的全球影響力。另一方面體現(xiàn)在大批海外AI芯片領(lǐng)域?qū)<液透叨巳瞬艢w國(guó)創(chuàng)業(yè),領(lǐng)英的數(shù)據(jù)顯示,從2013年至2016年,畢業(yè)歸國(guó)的AI人才平均年增長(zhǎng)率約為14%,而有海外工作背景的歸國(guó)AI人才平均年增長(zhǎng)率約為10%。在我們統(tǒng)計(jì)的38家AI芯片企業(yè)中,有海外背景的團(tuán)隊(duì)超過(guò)一半。

  第五,切入人工智能芯片領(lǐng)域的算法和系統(tǒng)公司逐漸增多,比如商湯,海康,依圖,華為等。 算法廠商提供的都是高頻次、基礎(chǔ)性的功能服務(wù),因此,僅僅通過(guò)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)盈利往往會(huì)遇到瓶頸。通過(guò)將各自人工智能核心算法芯片化、則不但提升了原有性能,同時(shí)也有望為商業(yè)盈利鋪平道路。而系統(tǒng)公司也正在積極地通過(guò)自主研發(fā)與并購(gòu)?fù)顿Y的方式加大對(duì)AI芯片的投入,它們離場(chǎng)景最近,對(duì)場(chǎng)景真實(shí)需求的深刻了解,強(qiáng)大的軟硬件一體化產(chǎn)品能力,市場(chǎng)營(yíng)銷渠道能力以及充足的資本儲(chǔ)備是系統(tǒng)企業(yè)的優(yōu)勢(shì),這使得它們?cè)谔幚砗捅姸郃I芯片初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)系上始終處在一個(gè)更加主導(dǎo)的地位,或攜手合作、或直接競(jìng)爭(zhēng),增加了產(chǎn)業(yè)格局的不確定性。

  總之,目前全球人工智能產(chǎn)業(yè)還處在高速變化中,我們有充足的理由對(duì)我國(guó)在人工智能領(lǐng)域的潛力感到樂觀,廣泛的行業(yè)分布為人工智能的應(yīng)用提供了廣闊市場(chǎng),但相比市場(chǎng)和數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)而言,我國(guó)人工智能芯片發(fā)展仍處于奮力追趕狀態(tài),雖然在不同技術(shù)路線上均有突破,但仍任重道遠(yuǎn)。

  作者簡(jiǎn)介

  朱晶,北京國(guó)際工程咨詢有限公司 咨詢工程師(投資),北京半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì) 技術(shù)研究部部長(zhǎng)


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