國產晶片有望借人工智慧實現

這幾天，AI晶片可謂存在感「爆棚」。

先是寒武紀科技完成1億美元A輪融資，一躍成為首個AI晶片「獨角獸(估值超過10億美元的初創企業)」，再是華為將於9月2日正式發布「HUAWEI Mobile AI」。

早在今年7月，華為就在媒體溝通會上公布將於今年秋季正式推出AI晶片，成為首個在智慧型手機引入AI處理器的廠商。

與此同時，產業鏈也傳出華為海思下一代處理器麒麟970已經小規模量產並將於今秋髮布的消息。

業內紛紛預測，將在9月2日揭開面紗的華為AI晶片會率先集成到麒麟970處理器上，並搭載寒武紀科技的嵌入式IP(智慧財產權)，國產AI晶片「獨角獸」與民族手機龍頭有望走向強強聯合，國產晶片能否借AI的東風「翻盤」引發各界關注。

「根據國際知名專利檢索公司QUESTEL發布的《晶片行業專利分析及專利組合質量評估》，中國近10年晶片專利增長驚人，已成為晶片專利申請第一大國。

從基礎技術的積累來看，我國在AI晶片方面與美國差距不大，具有『翻盤』機會。

但在龍頭企業數量和企業研發能力方面，中美兩國還有一定的差距。

我認為人工智慧是實現換道超車的機會，但要達成『翻盤』，還任重而道遠。

」賽迪智庫集成電路產業研究所副所長林雨在接受《中國電子報》專訪時說。

AI晶片將形成「雙龍頭」格局

長期以來，「生態構建」都是美國科技龍頭進行產業部署的關鍵。

以谷歌為例，為提高TensorFlow軟體引擎的運算效率，谷歌研發了TPU(Tensor Processing Unit)晶片，並將TPU部署到雲端，供雲用戶租用並允許部分研究者免費接入。

英特爾也通過收購Altera、Nevana、Mobileye等技術提供商，積極構建從嵌入式端到雲端、從底層到應用層的良性AI閉環。

「圖像識別、語音識別、人臉識別等領域，多採用CPU、GPU或FPGA來處理深度學習應用，可這些晶片要麼性能不夠要花好久才完成計算，要麼效率不足要花費巨大的能耗。

寒武紀針對深度學習進行晶片功能設計，具有較高的性能功耗比。

隨著人工智慧的進一步發展，GPU或CPU都不足以支撐大規模神經網絡。

因此，只有在技術優勢的形成期就構建產業生態，才能形成生態閉環，保障優勢地位。

」林雨告訴記者。

然而，騰訊研究院在今年7月發布的《中美兩國人工智慧產業發展全面解讀》中指出：美國的AI投資遍及基礎層、技術層、應用層，對於晶片、處理器尤為看重，融資高達308億元;而中國投資集中於應用層，處理器及晶片領域的融資只有13.28億元。

雖然寒武紀在A輪融資中交出的亮眼成績單提振了基礎層的融資表現，但中國AI企業在產業生態的構建上仍有很大的提升空間。

「晶片生產涉及到很多環節。

目前國內做傳統晶片封裝的企業缺乏做人工智慧算法的能力，能做人工智慧算法的企業在開發工具、EDA工具、仿真測試工具方面也多少會依賴外資企業。

如果無法構建覆蓋周邊技術的產業鏈，國產AI晶片的整體推進就會拖慢。

」賽迪顧問電子信息行業分析師向陽說在接受《中國電子報》專訪時說。

在被問及是否注意到華為即將推出AI晶片的消息時，華為海思的工作人員表示在發布會之前不便發表評論。

不過，業界對寒武紀將深度學習加速IP授權華為晶片的猜測，已經對國內企業的AI生態構建產生了參考價值。

一方面，寒武紀等AI基礎層廠商將IP授權給應用層企業，有利於其技術專利在終端市場的推廣，從中獲取的授權費用還能緩解基礎層產品營收期漫長帶來的資金壓力;另一方面，華為等IT企業可以藉助基礎層廠商的技術優勢，在手機AI晶片等前沿領域占得先機，並結合華為海思在處理器研發的技術儲備，提振基礎層表現，構建處理器/晶片—技術應用—產品封裝的全產業鏈版圖。

「寒武紀一直是國產晶片的領頭羊，民族品牌華為在移動端也有無可比擬的優勢。

如果寒武紀的IP能用到華為這種市場占有率高的手機產品，形成一個互相推動的『雙龍頭』的格局，打造AI生態，會為國內AI晶片帶來更多的市場機遇。

」向陽說。

除了龍頭企業的戰略合作，完善的智慧財產權保護也是構建AI生態的關鍵因素。

第一手機界研究院院長孫燕飈在接受《中國電子報》專訪時指出，高通公司約有三分之二的收入來自晶片，三分之一的收入來自專利授權;可凈利潤約有三分之二來自專利授權，三分之一來自晶片，技術許可已經是高通利潤的重要組成，而國內靠IP授權獲利的企業尚在少數。

「中國現在正處於一個IP保護制度逐步完善的過程。

由於晶片附加值很高，開發周期長，圍繞晶片的智慧財產權保護制度尤其需要明確和完善。

」孫燕飈說。

中國AI企業數量僅次於美國

寒武紀CEO陳天石說過：只要國產AI指令集立住了，中國主導世界AI產業的機會可能就到來了。

從AI產業的發展模式來看，這句話並非空穴來風。

由於AI技術的應用空間覆蓋各行各業，細分領域和商業機會眾多，任何一家企業都無法面面俱到。

無論大企業還是中小企業，只要在行業或產業的業務鏈條上找到切入點，就有機會獲得話語權。

「目前市場上的手機晶片有指紋識別晶片、圖像識別晶片、基帶晶片、射頻晶片等將近100個種類。

國內企業還有一些高精尖晶片技術沒有掌握，但在大部分核心技術都有突破，在細分領域還有很多商業機會。

」孫燕飈在接受《中國電子報》專訪時表示。

根據騰訊研究院公布的數據，中國人工智慧企業數量已經達到592家，占據全球人工智慧企業總數的23%，僅次於美國，在部分領域核心關鍵技術實現重要突破，形成了一定的技術儲備。

依託國內高速發展的行動網路、龐大的數據資源與豐富的應用場景，晶片企業具有可觀的發展空間。

「舉例來說，華為P10、mate9、榮耀9等旗艦機都採用了華為海思晶片，銷量和市場份額並不遜色採用高通晶片的vivo和oppo旗艦機。

雖然國內廠家在處理器領域還到不了和高通等外資企業叫板的程度，但也漸漸有了比肩的勢頭。

當然，創新和研發仍然是晶片企業發展的核心動力，如果跟在別人後面走，很可能走進死胡同，錯失市場機遇。

」孫燕飈說。

據悉，寒武紀本輪融資將應用於寒武紀系列處理器在終端和雲端的產品化與市場化。

向陽預測，未來寒武紀一方面會向大規模計算延伸，將AI晶片作為計算資源開放出來，甚至形成「AI雲」;另一方面，也會在終端產品的本地化智能開展更多的市場化運作。

「搭載深度學習模塊的AI晶片，能對手機上圖像識別、語音識別等應用進行加速。

雖然不少晶片廠商都在為工廠和生產企業定製搭載學習模塊的嵌入式晶片，但真正用在手機上的並不多，國外廠商都在AI手機晶片領域積極布局，華為在這方面也走得很快。

」向陽告訴《中國電子報》記者。

在手機端，AI晶片還有更多的應用場景，有望在2020年之前實現更多功能。

「目前手機端語音識別的準確率已經達到90%，如果能通過AR和圖像識別技術判斷用戶的唇語，輔助語音識別，準確率能得到進一步的提升。

」孫燕飈說。

來源：中國電子報