專訪｜Arm金勇斌：人工智慧浪潮下，Arm的AI棋局要怎麼下

前言：2018年中國人工智慧峰會開啟在即，Arm中國副總裁金勇斌先生受邀出席，並將在9月6日的AI晶片高峰論壇發表相關演講。

最近，IDC報告顯示，2018年第二季度全球智慧型手機廠商的出貨量總計為3.42億部，而在去年同期的出貨量為3.482億部，整體下滑1.8%。

上一個季度則同樣整體下滑2.4%。

從PC時代到移動時代，英特爾被降維打擊，如今擺在傳統半導體巨頭們面前的是智慧型手機市場的飽和，以及來自AI、IoT等在內的新的硬體技術革命的機遇。

新興市場下，多元的垂直應用場景為新的初創公司提供了成長的沃土。

目前，國內已湧現出像深鑒科技、寒武紀、地平線等一批知名創業公司，如華為麒麟970處理器就搭載了寒武紀的神經處理晶片。

捲入到這波浪潮的巨頭和創企不進則退，這是一次新時代和舊時代的對決，而身經百戰的舊時代代表們已然蓄勢待發：從2016年開始，英特爾以收購的姿態完成了對AI晶片的布局，高通則在驍龍平台上引入了深度學習軟體框架，打造多核AI引擎。

而掌握了全球90%以上移動晶片架構設計的Arm倒是顯得頗為從容，直到今年才正式祭出AI大招。

面對AI帶來的產業革新浪潮，在2018中國人工智慧峰會召開前夕，鎂客網獨家採訪了Arm中國副總裁金勇斌，邀請他為我們解讀Arm的AI戰略以及Arm在國內市場的布局。

Arm的AI棋局要怎麼下？

Arm的角色一直很特殊，它本身並不做晶片，只是提供IP集成的平台。

基於Arm的IP架構，晶片廠商能夠做出各種差異化需求的晶片，同時保證和生態應用開發保持兼容。

談到Arm的發展繞不開的就是老對手英特爾，故事從CPU晶片內部的指令集開始。

當年，英特爾公司透過複雜指令集CISC設計出X86 架構，Arm公司則是通過簡單指令集RISC設計出了Arm架構。

2007年，採用Arm架構的第一代iPhone推出，隨後APP Store的崛起讓全球大多數移動手機應用是基於Arm指令集開發。

同期，谷歌的Android系統開發也是基於Arm指令集。

在移動賽道上，Arm憑藉低功耗、高效率的指令集以及開放的IP授權模式，完成對PC大佬英特爾的彎道超車和逆襲。

雖然Arm已經主宰了CPU以及GPU的IP領域，但是AI浪潮下，群雄逐鹿的晶片市場已風起雲湧：

蘋果iPhone智慧型手機中，A11 SoC內建的Bionic生物神經網絡引擎；

三星Exynos 9810處理器內建的DeePhi區塊；

華為麒麟970手機處理器中的寒武紀神經引擎；

聯發科P30 SoC中用於視覺和AI加速的Cadence P5 DSP；

英特爾未來PC晶片組中可能使用Movidius加速晶片；

……

所以，伴隨著手機市場的成熟，深知時勢造英雄的Arm早已經未雨綢繆，不敢輕易掉隊。

談及當下如火如荼的「AI晶片熱」，金勇斌表示：從PC、移動網際網路到當下的IoT、AI時代，晶片設計要解決的從來就只有對症下藥。

他認為，「晶片不是萬能膠，它的應用和場景息息相關。

PC時代強調的是數字化信息的存儲和處理，而移動時代則強調移動、連接性。

也正是最早發現晶片應用場景的遷移，Arm能夠基於CPU的生態，去開發Mali產品線，實現GPU和CPU的有機結合，滿足當下以交互螢幕為主的智能設備應用」。

當連接問題解決後，設備的智能化需求自然被提上日程，「這時候你會發現人工智慧和物聯網結合會驅動更大的應用場景。

」

在金勇斌看來，AI本質上是一種技術，是賦能的。

它並不是一個擁有標準化定義的產品。

所以AI晶片和傳統晶片並沒有嚴格的區分點，它只是為了適應智能化的場景，所以需要在原有晶片架構設計中增加一些新的「智能化」功能。

從2016年開始，Arm就已經將眼光瞄準AI應用，推出了針對機器學習優化的Bifrost GPU 架構的 Mali G-71，以及針對高端伺服器晶片的SVE延伸指令集。

一年後，它們推出全新的DynamlQ技術，加入了針對AI的指令集和優化庫，支持神經網絡卷積運算。

據了解，相較目前最新款移動處理器，基於DynamIQ設計的處理器理論上功能可望提升50倍以上。

牽一髮而動全身。

Arm在移動市場的絕對主導定位也決定了它們在推進一些技術的過程中，不能過於激進和冒失。

當早期的方案逐漸成熟後，Arm在今年3月底正式推出了人工智慧的Arm IP 套件Project Trillium，包含了全新的機器學習處理器IP、目標檢測處理器IP和神經網絡軟體庫。

這組套件不僅僅是面向移動市場，還包括物聯網、工業、汽車以及安防等。

但是當算法逐漸向終端前置，終端處理器承擔越來越多的數據處理工作時，算法的安全性保障成了棘手的難題。

金勇斌提到去年推出的物聯網安全平台架構PSA，基於設備識別、可信啟動流程、安全OTA更新和基於證書的身份驗證，能夠讓終端設備的安全可信度更高。

可以看出，從架構、指令集到IP套件，Arm的AI之路穩紮穩打，順應市場需求，同時又在此基礎上，循序漸進賦能新的應用場景。

AI時代也要做好生態布局

Arm之所以能夠乘風破浪，一方面走低功耗和開放的技術路線與移動互聯時代的需求高度契合，另一方面則源於其所主導的龐大軟硬體生態圈。

金勇斌多次強調Arm的基因里有個關鍵詞：平台，而開放的平台往往是最容易打造生態的。

回望處理器架構中「兩大巨頭」x86和Arm，它們的成功都相當「複雜」：要有『Wintel』、「AA」這樣親密的軟體端戰友，吸引足夠多的開發者，再不斷隨時間提升硬體水平，最終形成一個生態。

而生態的優劣將直接決定一款產品、甚至是一家公司的生死。

Arm憑藉IP設計師這一角色，早已打造了成熟的生態圈。

就中國而言，Arm就擁有200多家合作夥伴，華為、飛騰、華芯通都是Arm指令集授權夥伴，開發Arm伺服器晶片。

其他包括開發多媒體平台的中興微電子；開發平板電腦晶片的全志科技、瑞芯微電子；還有開發手機晶片的海思麒麟、小米松果、紫光展銳、大唐聯芯等等。

在AI技術圈子裡，Arm同樣可以去連結廣泛的晶片廠商和應用開發者，打造開放AI生態。

去年Arm就成立了人工智慧生態聯盟，幫助產業探索早期AI落地和應用，目前一共有150多家企業加盟，包括20家AI百強企業。

談及生態建設，金勇斌表示，「當下算法和場景解決方案公司大多數還是垂直化、封閉式的，縱觀過去的產業發展規律，AI如果想降低成本達到普及，必須有更多方的參與協同，在各層次上多方位協作，滲透到每個場景。

」

說到生態和合作夥伴， Arm的安創空間在其中也扮演著至關重要的作用，「AI初期，一些看上去不起眼的公司，未來可能會成為谷歌或者成為BAT。

」在探索未來AI的應用場景時，安創空間能給他們從產業源頭予核心支持，加速概念原型落地。

這也是生態聯盟之外，另一個維度上的生態建設。

AI時代不是單打獨鬥的時代，從算法、晶片到硬體以及最終的場景應用，環環相扣，缺一不可。

Arm的目的很清楚，既作為賦能者繼續擴大其在終端市場的影響力，同時也作為行業的帶頭大哥，促進產業上下游去推進「行業+AI」。

兩種身份的轉換對於Arm來說也是一個挑戰，既要做精細活，又要去做苦力活。

Arm在中國，技術、產業、人才都要抓

從2002年進入國內市場開始，Arm可以說是見證了16年來我國半導體產業的發展，金勇斌對此也深有感悟，「這些年，無論是手機的設計和製造，還是消費市場，中國的智慧型手機有很多創造性的成績領先世界，比如晶片設計產業領域的海思和展訊，以及基於智慧型手機的龐大應用生態等。

」

同時，金勇斌還和我們分享了Arm在國內的一些成績和期望：從2007年到2017年，在國內的消費和設計升級驅動下，基於ARM架構的國產晶片銷量已經突破了139億，這個數字每一秒還在加速地增長。

因此為了更好地服務本地市場的差異化需求，Arm其實從去年就著手開始分拆中國的業務。

今年4月，Arm中國獨立合資公司正式開始運營，中方投資者占股51%，ARM占股49%，Arm中國接管了Arm在中國市場包括授權和版稅在內的所有業務，同時開發自主IP。

「Arm中國自主IP研發主要集中在人工智慧和物聯網，未來10到15年，預計中國的智聯網市場會占據整個全球市場的三分之一。

」

AI帶來的技術和產業變革必然會伴隨著對人才的需求，從去年開始，一二線城市都在通過優惠政策吸引人才，人才之爭也是技術創新之爭。

最近，Arm在南京舉辦了中國創新教育中心啟用儀式，金勇斌談道「Arm的AI教育目的不僅要為AI產業發展儲備人才，還要培養AI安全相關的人才，我們必須要關注AI實現設備自主性的同時，信息安全以及入侵問題會更加突出。

」

AI技術趨勢下，Arm中國扮演的角色顯得尤為重要：基於底層技術和人才培養上的深度合作，形成一個系統工程。

除此之外，Arm在國內的布局還包括上文提到的安創加速器以及投資管理平台和產業基金。

在訪談中，金勇斌先生多次提及政府對產業發展的重要推動作用。

他認為，CAIS2018比去年規模更大，影響力更大，而這與南京政府持續不斷地全面推進人工智慧產業建設息息相關。

CAIS是一個交流的平台，代表中國當前人工智慧產業的思考和發展方向，它還是一個信號，呈現了我國每一個階段AI產業建設的新進展。

最後：

在AI浪潮到來之際，Arm無疑已經做好了充分的技術、人才、應用以及市場準備。

而在即將到來的9月6日 「2018中國人工智慧峰會（CAIS2018）」上，屆時金勇斌先生將會在現場與參會者共同分享Arm眼中的行業疑惑與挑戰，從Arm的角度去探討他們是如何和產業合作夥伴，共同推動AI的落地應用和普惠。

相信這一重磅分享，將會帶給行業更多深入的思考。

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