人工智能芯片：前景可期 痛點(diǎn)猶存

作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石，人工智能芯片近年來發(fā)展迅猛，眾多企業(yè)紛紛布局。然而，在日前于上海舉行的2019世界人工智能大會上，業(yè)界人士表示，當(dāng)前人工智能芯片發(fā)展看似火熱，其實(shí)全球人工智能芯片產(chǎn)業(yè)尚處于“嬰兒期”，未來發(fā)展仍需找準(zhǔn)突破點(diǎn)。

需求廣闊迎來爆發(fā)

無論是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，還是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，芯片都決定著一家企業(yè)在行業(yè)發(fā)展中的話語權(quán)。

蘋果作為智能手機(jī)的開拓者，雖然在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代呼風(fēng)喚雨，但在芯片上一直受制于人。所以，從2008年開始，蘋果就開啟了“造芯”之路，并于2018年9月，推出A12仿生芯片，人工智能能力再度提升。

近幾年，人工智能迎來了爆發(fā)式發(fā)展，背后始終離不開三大元素的支持，即算法、算力和數(shù)據(jù)。其中，算法、算力都與芯片密不可分，其重要性自然不言而喻。因此，目前人工智能芯片已成為眾多企業(yè)紛紛布局的領(lǐng)域。

結(jié)合應(yīng)用場景和功能劃分來看，人工智能芯片設(shè)計(jì)可分為云端訓(xùn)練、云端推斷、終端推斷三部分。其中云端訓(xùn)練芯片主要以英偉達(dá)的GPU為主，新入競爭者是谷歌的TPU，深耕FPGA的企業(yè)包括賽靈思、英特爾。在云端推斷方面，各企業(yè)呈現(xiàn)出百家爭鳴局面，代表企業(yè)有谷歌、英偉達(dá)、百度、寒武紀(jì)等。在終端推斷方面，移動(dòng)終端、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場景需求逐漸爆發(fā)，布局企業(yè)包括傳統(tǒng)芯片巨頭和初創(chuàng)企業(yè)，如高通、華為海思、地平線、寒武紀(jì)、云知聲等。

賽迪顧問日前發(fā)布的《中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示，受宏觀政策環(huán)境、技術(shù)進(jìn)步與升級、人工智能應(yīng)用普及等眾多利好因素影響，2018年中國人工智能芯片市場規(guī)模達(dá)到80.8億元，同比增長50.2%。

在地方政府加快推進(jìn)公有云、私有云、數(shù)據(jù)中心等建設(shè)的拉動(dòng)下，2018年中國云端訓(xùn)練芯片市場份額達(dá)到51.3%。中國人工智能芯片市場規(guī)模依然以云端訓(xùn)練芯片為主，隨著中國人工智能應(yīng)用需求不斷落地，未來本地化運(yùn)算將是人工智能發(fā)展的趨勢之一，終端推斷芯片也將迎來新的發(fā)展機(jī)遇。

不過，賽迪顧問總裁孫會峰表示：“當(dāng)前，中國乃至全球人工智能芯片產(chǎn)業(yè)仍處于產(chǎn)業(yè)化早期階段?！彼f，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨，預(yù)計(jì)未來三年中國人工智能芯片市場規(guī)模仍將保持50%以上增長速度，到2021年將達(dá)到305.7億元。

喧囂背后市場痛點(diǎn)猶存

盡管國內(nèi)人工智能芯片發(fā)展方興未艾，但專家指出，總體上我國在該領(lǐng)域基礎(chǔ)薄弱，仍存不少掣肘短板。

“目前，人工智能芯片發(fā)展還處在嬰兒期?！痹茝目萍几笨偛脧埩⒔榻B，傳統(tǒng)芯片企業(yè)通常更關(guān)注如何把芯片做成通用化，以支持各種不同應(yīng)用場景。但這樣的通用化，在人工智能場景落地時(shí)會遇到問題，比如公司對人工智能芯片考慮較多的是單位功耗，而芯片企業(yè)對功耗要求可能不是首要優(yōu)先級。公司在將人工智能場景落地的過程中，發(fā)現(xiàn)通用芯片完全滿足不了需求。這給從事人工智能解決方案和核心算法的企業(yè)帶來了難題——公司的算法是統(tǒng)一的，但需要在不同的場景適配不同的芯片和模組。

產(chǎn)業(yè)鏈條存掣肘短板也是目前人工智能芯片發(fā)展遇到的問題。清華大學(xué)電子工程系教授汪玉介紹，我國大部分制造芯片的最新設(shè)備和工藝比國際先進(jìn)水平落后一到兩代，因此一些人工智能芯片需要送到境外進(jìn)行制造和封裝，產(chǎn)業(yè)鏈完整度欠佳。

中科院半導(dǎo)體所類腦計(jì)算研究中心副主任龔國良指出，手機(jī)上所用的人工智能芯片就是典型例子。這些芯片往往需要采用最新工藝以降低功耗、提高集成度和計(jì)算性能，屬于高端芯片，需求量非常大，但我國大部分地區(qū)尚不具備制造和封裝條件。

國內(nèi)人工智能芯片發(fā)展的弱項(xiàng)還有高速接口以及專用的集成電路IP核。龔國良介紹，以后者為例，它們具有比較高的計(jì)算性能，設(shè)計(jì)復(fù)雜，又與制造工藝密切相關(guān)，要實(shí)現(xiàn)這樣的設(shè)計(jì)模塊通常需要多年沉淀積累。

“高速接口和專用的集成電路IP核被業(yè)界看作核心技術(shù)，使用它們往往需要國外公司授權(quán)許可，而不具備這些技術(shù)的企業(yè)在短期內(nèi)又很難得到許可?！饼弴颊f。

用汪玉的話概括，大致上國內(nèi)人工智能芯片在需要聰明智慧的環(huán)節(jié)做得不錯(cuò)，但在需要積累沉淀的環(huán)節(jié)做得卻不夠好。

圖/東方IC

發(fā)展需探索新路徑

“我們離人工智能還有多遠(yuǎn)？目前很多企業(yè)所做的只是增強(qiáng)智能而不是真正的人工智能，離真正的人工智能還差得很遠(yuǎn)。”清華大學(xué)微電子所所長魏少軍表示，人工智能網(wǎng)絡(luò)崛起取決于算法、數(shù)據(jù)和算力。當(dāng)前，人工智能芯片面臨兩個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：其一，算法仍在不斷演進(jìn)，新算法層出不窮，每隔幾個(gè)月算法就發(fā)生新的變化；其二，一種算法對應(yīng)一種應(yīng)用，沒有統(tǒng)一的算法，而讓芯片處理不同的算法十分困難。

在魏少軍看來，人工智能芯片應(yīng)該具備的要素包括可編程性、架構(gòu)的動(dòng)態(tài)可變性、高效的架構(gòu)變換能力、高計(jì)算效率、高能耗效率、低成本等。按照這些要求，目前業(yè)界流行的一些作法均不是理想的架構(gòu)。過去幾年，人工智能芯片領(lǐng)域一個(gè)重要變化就是架構(gòu)的變化。人工智能芯片不在于追求算力，而在于架構(gòu)創(chuàng)新。業(yè)界也需要找到一種針對人工智能計(jì)算的全新計(jì)算引擎。

針對國產(chǎn)人工智能芯片的發(fā)展，中國工程院院士倪光南表示，芯片設(shè)計(jì)門檻極高，只有極少數(shù)企業(yè)能夠承受中高端芯片研發(fā)成本，這也制約了芯片領(lǐng)域創(chuàng)新。我國可以借鑒開源軟件成功經(jīng)驗(yàn)，降低創(chuàng)新門檻，提高企業(yè)自主能力，發(fā)展國產(chǎn)開源芯片。

“開源軟件正成為當(dāng)前軟件產(chǎn)業(yè)的主流，芯片產(chǎn)業(yè)也可以采用開源這種模式?！蹦吖饽媳硎?，目前在芯片開發(fā)方面，新的RISC-V指令集是一種能夠降低處理器芯片IP成本的新模式。用戶可以自由免費(fèi)使用RISC-V進(jìn)行CPU設(shè)計(jì)、開發(fā)并添加自有指令集進(jìn)行拓展等。RISC-V對于當(dāng)前國家提倡的新一代信息技術(shù)、新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展等，都是很好的支撐。

賽迪顧問認(rèn)為，人工智能芯片未來將呈現(xiàn)新發(fā)展趨勢——芯片開發(fā)將從技術(shù)難點(diǎn)轉(zhuǎn)向場景痛點(diǎn)。目前，人工智能芯片設(shè)計(jì)更多地是從技術(shù)角度出發(fā)，以滿足特定性能需求。未來，芯片設(shè)計(jì)需要從應(yīng)用場景出發(fā)，借助場景落地實(shí)現(xiàn)規(guī)模發(fā)展。另外，現(xiàn)階段人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方式大多以企業(yè)為主體，產(chǎn)品上下游企業(yè)的運(yùn)營和管理相對獨(dú)立，但同環(huán)節(jié)的企業(yè)卻高度競爭，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)以合作為主線，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。（據(jù)《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》《科技日報(bào)》）