AI時代的來臨，也意味著數(shù)據(jù)爆炸環(huán)境下對芯片產(chǎn)業(yè)鏈廠商的進一步考驗。不論是背后的算法、架構搭建等，還是具體到對產(chǎn)業(yè)的滲透、地區(qū)市場的發(fā)展，廠商們都將有新的思考。

FPGA主要供應商賽靈思CEO Victor Peng近日表示，當前時代正面臨三大趨勢：大數(shù)據(jù)的爆炸、人工智能的黎明、后摩爾時代的計算。為此，賽靈思提出自適應智能方案，并要建設更好的數(shù)據(jù)中心。

鈺創(chuàng)科技（Etron Tech）首席執(zhí)行官、董事長暨創(chuàng)始人盧超群則提到，異構集成設計系統(tǒng)架構將大量促進IC創(chuàng)新。這將再延續(xù)類似摩爾定律每兩年增加的經(jīng)濟效應，全世界都在推動。

而在接下來的應用和發(fā)展方面，21世紀經(jīng)濟報道記者專訪Imagination副總裁及中國區(qū)總經(jīng)理劉國軍時，他指出生態(tài)圈建設十分關鍵。作為人工智能處理器IP提供商，公司在中國市場發(fā)展時，將從更高效能、低功耗的AI處理器架構和以此延伸出的配套支持著手。

不過從真正落地應用來看，軟件創(chuàng)新仍十分重要，這將影響到AI為生活帶來的更多想象空間。業(yè)內(nèi)人士認為，目前來看，真正的人工智能改變生活，仍有很長的路要走。

數(shù)據(jù)爆炸時代

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)并未真正得到有效的運用，這是半導體行業(yè)的共識。

Victor Pen指出，當前有90%的數(shù)據(jù)仍是雜亂無序的。而在后摩爾定律時代的計算，面臨的是帶有加速器的異構計算、廣泛的應用和AI需要不同的架構，而芯片設計周期遠跟不上創(chuàng)新速度。這是賽靈思提出自適應智能的背景。

“我們處在無所不在的計算或者叫普適智能時代?；A的設施和架構都會發(fā)生變化，用以前的微處理器和SoC（系統(tǒng)級芯片）可能都沒有辦法直接應對。因此要在架構層面創(chuàng)新，賽靈思提出專用領域架構DSA，DSA意味著在每個領域都需要有新的架構，為每個領域都帶來新的應用。隨著部署更多的產(chǎn)品和更多的設備，隨著他們用在具體場景中，DSA會發(fā)揮出巨大作用。”他介紹道。

同時，自上任以來，賽靈思就明確，要建設更好的數(shù)據(jù)中心?！皵?shù)據(jù)中心可以為我們提供非常強的數(shù)據(jù)支持。希望在做數(shù)據(jù)分析的時候能夠使分析用的計算機與數(shù)據(jù)非常近，而不是很遠地調(diào)取數(shù)據(jù)，這樣會降低效率、提高功耗?！?/p>

中國半導體行業(yè)協(xié)會副理事長魏少軍曾表示，把做人工智能芯片歸結到追求算力就錯了，更多需要智能的計算引擎，也即計算本身需要智能化。舉例來說主要涵蓋三點：適合各類應用的可編程能力，有足夠強大的計算和存儲能力，以及有很高的能量效率。

由此需要的基本要素，包括超高的計算性能，高能量效率要支持10-100TOPS/W；更重要是再生和組織能力，有可編程、計算架構的動態(tài)可變性，從而適應不同的算法、實現(xiàn)高效率的計算架構變換能力；此外是實時智能能力。

軟件是實現(xiàn)應用時的重要內(nèi)容，而硬件是承載軟件的平臺。為此他提出“軟件定義芯片”架構，即軟件和硬件均可編程，且是混合顆粒度，這意味著可重構計算芯片。

打造獨有的算力和架構之后，具體落地到使用場景中時，“端”側(cè)的計算能力越來越重要，目前的推進還有極大空間。

劉國軍向記者表示，以安防場景為例，圖像識別的技術早已落地，但當前更多只能完成簡單的數(shù)據(jù)壓縮和處理，更多實質(zhì)性算法仍舊主要在云端。

“個人認為，下一個趨勢就是從邊緣到云的貫穿。原來都在云，現(xiàn)在趨勢在往端走，但實際的AI運用中，云和端要完整考慮，形成完整的系統(tǒng)?！彼赋?。

打造生態(tài)圈

“實際上并不是技術本身，更重要的是商業(yè)模式，整個生態(tài)系統(tǒng)如何整合起來。有軟件、有算法、有數(shù)據(jù)收集、有算力、還有應用等，這些都整合起來，看如何做出更好的商業(yè)模式?！敝懈形㈦娮佣麻L楊曉東如此表示。

這也是劉國軍著重思考的問題，他告訴記者，從技術上看，AI處理器的研發(fā)或許不難，但更重要的是背后的應用落地，這包括加速器本身和配套支持。

“也即兩點：是否具有獨特技術架構，高性能，低功耗，高靈活度，可擴展的性能；同時圍繞AI處理器架構，是否有完善的軟件，開發(fā)環(huán)境和所有開發(fā)工具的配套，是否有支持絕大部分甚至所有AI算法庫的支持力量。”他指出，這是Imagination作為人工智能處理器IP提供商，在中國市場打造生態(tài)圈時所考慮的事，也是我們的優(yōu)勢所在。他向記者表示，AI方面Imagination在中國已經(jīng)有相關客戶落地。

從真正AI的應用落地來看，這將是一條很長的路。

比如在最常見的手機應用上，已經(jīng)逐步實現(xiàn)了拍照、付款等場景的智能化，但真正的“+AI”還并未到來。

魏少軍就提醒道，“是不是所有東西都需要AI，我們希望AI解決什么問題？我不需要一個手機照張相告訴我這是什么，但我需要AI能提示我做我做不到的東西。這個路相當長遠?！?/p>

在劉國軍看來，影響到手機終端AI運用的根本，一部分在于算力支持，另一部分在于軟件的打造，即“你想實現(xiàn)怎樣的目的”?！拔覀?nèi)斯ぶ悄躀P產(chǎn)品優(yōu)勢在于其強大的架構。這是從頭設計的全新架構，不同于傳統(tǒng)GPU架構，這個基礎可以讓手機芯片有足夠承載AI應用的能力。但在手機端到底什么可以落地，想象空間很大?！?/p>

一加手機CEO劉作虎此前在接受媒體采訪時就舉例表示，他眼里真正運用在手機上的AI，會成為人類的私人助理，通過不斷自主學習手機擁有者的生活習慣，提供更加個性化的服務，做到真正“懂你”。

不過劉國軍認為，根本來說，在諸多軟件都開源的當下，差異化發(fā)展的關鍵仍在開發(fā)出不同的硬件架構。

應用場景方面，Imagination提出聚焦六大方面，包括手機、汽車、物聯(lián)網(wǎng)、消費性電子、VR/AR等。劉國軍向記者介紹，“我們的IP產(chǎn)品包括全球領先的圖形處理器（GPU）、人工智能處理器（AI）和無線通訊IP，主要應用于半導體芯片設計，可協(xié)助客戶開發(fā)出具備高度差異化特性的 SoC （system on chip）芯片。涉及的應用領域很廣泛。現(xiàn)在看來在中國，手機依然是最重要的市場，下一波我們認為是汽車領域。AI是可以運用到任何場景的，只不過是如何落地成為確定的價值。”