AI应用边界探索费力烧钱,小公司是否还有机会?

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发布时间:09-0411:45

昨日,上海交通大学校友会集成电路分会组织的第四届IC校友论坛与IC China 2019同期举办,本次会议邀请诸多学界、业界、投资界的交大校友,围绕“人工智能、汽车电子与集成电路”等内容发表主旨演讲及圆桌对话,凝聚校友力量,探索交大校友助推集成电路产业发展之路。

文︱亚亚君

图︱现场拍摄

9月3日,第二届全球IC企业家大会暨第十七届中国国际半导体博览会(IC China 2019)在上海开幕,同期上海交通大学校友会集成电路分会组织的第四届IC校友论坛在会场举行。本届论坛将以“为产业绘擘、为创业献计”为主题,邀请诸多学界、业界、投资界的交大校友,围绕“人工智能、汽车电子与集成电路”等内容发表主旨演讲及圆桌对话,凝聚校友力量,探索交大校友助推集成电路产业发展之路。

上海科创投集团执行董事、总经理,上海集成电路产业投资基金董事长沈伟国在开场致辞中表示,今年全球集成电路产业机构预测的数据都在下降,而中国却能逆势增长。在未来5G汽车,AI、汽车、5G已经是未来集成电路增长的核心驱动力。随着中美贸易在科技领域的较量,国内集成电路交流越发频繁。上海交大校友分布在IC产业各个行业,是业内企业的中坚力量,也有不少创办了很多优秀公司,线下校友希望业内同仁合作效率会更上一层楼。

华经信息技术(上海)有限公司总裁李华在致辞中说道,中国集成电路求新、求变、求突破,核心设备、材料和软件等领域问题都迫在眉睫,希望未来有机会一起开拓芯视野,迎来更美好明天。

上海交大校友会集成电路分会执行会长、文治资本创始合伙人唐德明主持第一部分“人工智能和AI芯片”论坛,他表示,目前人工智能产业规模已达千亿,单在2018年的投资规模就接近1200亿,主要应用为自动驾驶、ADAS、语言处理、数据平台和计算机视觉。在未来,AI的发展模式是非常值得思考的,如何来满足性能的同时,同样满足应用场景需求。未来更是要寻求更平衡的合作,以及生态链资源的合作。

Intelligence Integrated

商汤科技创始人、CEO徐立的演讲题目为《Intelligence Integrated》。其用几个艺术类的例子作为AI芯片的引子。一个是《百鸟朝凤》电影中提到的唢呐传承,正接受西方音乐的冲突,而在最近过热的关于乐队的综艺节目中,加入的唢呐元素,可见新生事物不见得是完全取代传统事物。正如人工智能的出现并不会完全颠覆传统,更多是传承。

商汤科技创始人、CEO徐立

另一个例子是《清明上河图》,一张图中包含了众多AI应用场景,譬如图中有医馆,而现在智慧医疗其实更多是古时候医疗场景的延伸。

图中有零售场景,如今延伸为了线上和线下销售,而人工智能可以赋予零售产业更好的诠释。比如线上放入购物车这一行为就是一个数据,在线下方面,AI可以协助观测顾客行为,以便跟供应商联动,促进零售更好的进行。

在图上还有妈妈教育小孩、城门站岗、出行等场景,如今AI都赋予了他们更有意思的内涵。前者如一对一、一对多教育;中间的例子则对应如今的安防领域,基础设施建设,以及摄像头给城市运营添加新动力;后者对应如今的智能出行、造车、辅助驾驶、AI交通建模等。

秦国的杜虎符采用的榫卯结构,像极了如今的身份验证概念。由此可见,从古至今生活方式并没有改变,技术只是赋予了传统新的生命。

探索未来智能芯片设计

新思科技人工智能实验室主任廖仁亿的演讲主题是《探索未来智能芯片设计》,他认为AI对将来诸方面应用有很深远的影响,这背后归根结底都靠芯片,是幕后英雄。

新思科技人工智能实验室主任廖仁亿

台积电、英特尔的表现来看,摩尔定律的推进正在变得缓慢,成本也变得越发高昂。但从物理极限来算,我们还远远不够。廖仁亿引用某产业大咖的话称,还要2000年才能达到物理极限。所以这背后还有巨大的创新空间,和探索可能性。

此外,中国是汽车最大制造国和消费国,从燃油机到电动化都是中国IC企业的机会,这意味着需要更多的电子元器件。

汽车是工业的工业,需要将每个最先进的技术拼到一起,如何设计出一个安全和满足性能的系统,也都是机会。

人工智能之于芯片设计,廖仁亿认为,人工智能可以帮助在芯片设计初期,以可视化的方式,来得到不同的行为,快速帮助设计者获得正确架构。用一个有效的方法做芯片设计,协助工程师实现流片,来达到更好的性能。

AI芯片的多元化——挑战和机遇

瀚博半导体创始人钱军的演讲主题是《AI芯片的多元化——挑战和机遇》,他认为AI为芯片公司带来了前所未来的市场机遇。据麦肯锡的说法,未来十年,AI为半导体公司带来了前所未有的机会。

瀚博半导体创始人钱军

从数据端来看,边缘算力的增长引领AL/ML芯片市场持续拥有三位数的年增长率(从2016年到2021年)。另一组中金公司的数据显示,2017年整体AI芯片市场规模达到62.7亿美元,其中云端训练AI芯片20.2亿美元,云端推理芯片3.4亿美元,边缘计算AI芯片39.1亿美元;到2022年,整体AI芯片市场规模将会达到956.2亿美元,年复合增长率达到57%,云端训练AI芯片为172.1亿美元,年复合增长率53.5%;云端推理芯片71.9亿美元,年复合增长率为84.1%;边缘计算AI芯片352.2亿美元,年复合增长率55.2%。

从AI芯片分类来看,各自优缺点不同。ASIC初始设计时投入非常大,但通用性不强。GPU有通用性,但算力不如专用芯片。

算力也有往边缘发展的趋势,现在来看,未来五年更好看安防、自动驾驶领域。

此外,ASIC有很多公司在做,但要做好一个设计需要考虑到整体性能。根据需求、功耗、面积等综合判断。

用芯加速人工智能运算

熠知电子市场副总裁张震宁演讲主题为《用芯加速人工智能运算》,他认为后摩尔时代给中国半导体产业带来了很大的机会。人工智能和算法方面就出现了很多头部企业,已经与国外公司同一起跑线。

熠知电子市场副总裁张震宁

张震宁还提到算法即芯片的口号,更为重视算法的重要,深度计算算法可以颠覆架构。这里的算法不仅是论文上的算法,而是实际商用的算法。

中国在做芯片时,需要把算法这个优势利用起来。美国企业做芯片重视工具,都是通用性工具。中国如果靠算法弥补这方面缺陷,并打出自己的特色,寻找好的路径,来用巧劲。

在如今的后摩尔时代,可变架构的创新,在AI芯片定制化的情况下,在结合中国软件和算法的实力,对中国未来的发展抱有非常大的信心。

人工智能和AI芯片

在人工智能论坛的最后,举行了以《人工智能和AI芯片》为主题的圆桌讨论,包含芯片、系统、投资等公司,围绕产业现状和机会,嘉宾们表达了自己的观点。

关于如何定义人工智能以及中美人工智能企业区别,徐立表示:“人工智能在其改变行业的过程中,才叫所谓的人工智能。不少大型企业的想法是收购,这一行为更为常见,因为大公司有知识产权的迭代。中国有很多AI企业,而美国AI企业都被巨头吸收。未来发展还是靠场景驱动,比如智慧城市、智慧金融这些场景。而我们的特点是,先发展后规范,先跑再生成规则。”

阿里云总监徐凌杰谈了关于阿里云在云端加速的布局,以及对国内芯片公司未来机遇的看法。他表示:“中国有很多应用驱动场景,阿里巴巴就是典型代表,产品服务于千家万户,其中人们看到的推荐就涉及到AI,如支付宝、云计算、信用卡等都享受到AI技术。从我们角度来看,AI很大的作用是应用驱动。从数据中心业务来看,其在过去两三年里,GPU增长率成指数级,说明我们企业内部对AI的需求量越来越高,用户的需求也在提高。在经济上有很大收益时,芯片就值得去做,也是为什么平头哥公司会诞生,会有云端芯片以及端上的尝试。”

徐凌杰还认为:“美国有人才基础设施等优势,而中国则会在一个领域挖的很深,这是各自优势所在。目前也存在很好的历史机遇,帮助我们国内公司成长。”

从投资角度谈AI,唐德明表示:“AI是我的一个兴趣点,如今我们正在进入一个大数据、智能化社会。去年该领域就有一千多亿投资,且大多数还是A轮或之前。去年AI芯片行业投的很乱,估值很高。譬如人脸识别公司就一捞一大把。其实很多芯片并不用做专用芯片,你得先做好验证。”

“今年资本会冷下来,一些捞钱的,没底气做芯片的会淡出。其次科创板也提供非常好的机会,目前来看,算法创新、定制化需求等机会非常多。但是关于创业,一定要有创新,而不能单纯为了找钱,因为AI热就捞钱,最后还是不能够成功。”

关于AI未来,钱军表示:“整个AI算力市场呈现一个多元化的趋势,需要跟场景结合。目前更看好安防、智慧城市、自动驾驶等市场,其他AI应用也还会逐渐出来。AI公司也分出了不同跑道,各自打造不同芯片,比如GPU有通用性,在超算上有自己的特点,在功耗和算力效率上不适合做推断。而ASIC正好有这方面的优势,所以在一些场景有自己用武之地。而我们希望和应用公司合作,给他们提供算力,我认为只要是好公司,就能成为最后的胜者。”

谈及5G对AI的机会,上海交大人工智能研究院副院长、上海人工智能研究院有限公司副总经理宋海涛表示:“从移动通讯发展来看,2G、3G、4G、移动互联,从文字到视频不断迭代。很多龙头企业如三大运营商以及铁塔公司,并没有得到高速发展,电商平台却顺势起来。当5G出来,其真正的应用场景在与工业系统的电信级保障。”

“如今,每个人都有身份认证。但在工业制造业的应用端,还需思考背后的标识怎么做,全球唯一编码怎么做。外加IPv6网络建设、实时互联互通,通过这三项保证工业信息。如今还需将AI和实体经济深度融合。5G网络是一个通道,AI平台背后需要芯片、算法的支撑,一直延伸到整个工业布局。可见5G和AI是一整盘棋。”

关于AI当下和未来,张震宁认为:“目前所看到的AI在围棋和麻将上的成就,从某种意义上来讲,是在探索AI能力的边界。这一定是大公司在做,因为再亏损,背后都有大公司养着。”

“对于中国公司,必须要沉下心来。之前火热的大芯片,实际上有点炫技,它适合中国人做吗?显然没到时候,我们还有很多实际问题要解决。要做很长远的规划,除了诗和远方,眼前的 问题也要解决。探索AI边界和商用化,本身存在某种矛盾。要让用户满意,中间还需要准备很多。”

张震宁的一句话非常适合文章结尾:“在AI赛道,手握方向盘的人,必须要有慎重敬业的心,把车开好。”

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