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掘金AI芯片,中國“芯”公司迎來“場景之爭”

2019-03-04

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  當AI 芯片脫離技術創(chuàng)新的“搖籃”,成長為具備商業(yè)價值、得到客戶認可的標準化產(chǎn)品,它需要接受更多的市場檢驗。


  作者 | 鈦媒體 蘇建勛 


  鈦媒體注:2019年是公認的人工智能落地之年。2019開年一個月內(nèi),陸續(xù)有三家語音領域的AI公司——云知聲、思必馳及獵戶星空(獵豹旗下AI公司)殺入AI芯片市場,推動了AI芯片領域的戰(zhàn)火升級;2月27日,地平線宣布完成6億美元B輪融資,此輪融資規(guī)模,打破了AI芯片創(chuàng)業(yè)公司融資紀錄。


  按照鈦媒體在 2018 年的觀察,業(yè)內(nèi)各類 AI 芯片發(fā)布會上,人工智能技術專業(yè)名詞不再是重點,最受關注的指標成為:進入了哪些場景?合作了哪些客戶?有沒有軟硬一體化方案?


  商業(yè)歷史來看,芯片和半導體行業(yè)本身就足夠艱難;2019年的AI芯片落地年,競爭中的公司們正在爭相給出答案。


  如同特工電影中的情節(jié),張凡和他的伙伴一般會在午夜行動。


  這是一個四人組合,包括技術工程師的張凡,還有兩名工人和一位項目經(jīng)理。行動地點位于上海南京西路上的一家零售門店。


  潛入店面后,張凡掏出筆記本,開始主攻店內(nèi)攝像頭的IP地址配置,工人則參照規(guī)劃好的設計圖紙開始布線,項目經(jīng)理負責統(tǒng)一調(diào)度……不過,與特工電影中主人公對監(jiān)控探頭躲閃不及的情況不同,張凡團隊此行目的,正是為了店內(nèi)的攝像頭。


  張凡是國內(nèi) AI 芯片廠商地平線的技術支持工程師,晝伏夜出是他日常的工作狀態(tài)。他當晚的工作,就是在100平米的店面內(nèi),安裝10個地平線高清人臉識別網(wǎng)絡攝像機。


  人臉識別攝像機比一般的監(jiān)控探頭安裝要求更加精細,安裝之前的環(huán)境測試就必不可少。張凡向鈦媒體展示了兩樣基本工具,黃色的照度計(又稱樂普司儀),用以測試室內(nèi)/門口/門外不同位置的光線強度,以調(diào)整合適的攝像機曝光參數(shù);紅色的激光測距儀用來在商業(yè)環(huán)境中采樣,在各個高度輪番測試以獲取最好的抓拍角度。

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  張凡向鈦媒體展示了兩種工具:左圖為激光測距儀,右圖為樂普司儀。拍攝:蘇建勛


  在加入地平線之前,張凡曾在新加坡、日本的零售集團工作十余年。在他看來,從傳統(tǒng)攝像機到人臉識別攝像機的變化,背后反映的是零售客流分析方式的升級。


  “以前是單純的人流計數(shù),把攝像機垂直向下照射安裝,從經(jīng)過的人頭數(shù)統(tǒng)計客流;現(xiàn)在用人臉識別,可以知道消費者是誰,什么時候來的,逛了哪些店?!睆埛矊︹伱襟w說。


  從“識別”到“分析”,曾經(jīng)在商業(yè)空間密布的攝像頭被賦予了多一層意義。在消費者看不到的地方,一枚小小的AI 芯片深藏在地平線人臉識別網(wǎng)絡攝像機中。這款名為“旭日”的芯片,是地平線在2017年底發(fā)布的,它的功能,是在攝像頭中實現(xiàn)人臉的獲取、識別與分析,以完成實時的性別、年齡等屬性計算。

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  地平線人臉識別攝像機中的“旭日”芯片。拍攝:蘇建勛


  除了零售以外,硬件終端是 AI 芯片應用的另一重要場景。


  去年4月,原三星半導體(中國)研究所擔任所長周軍宣布加入國內(nèi) AI 公司 Rokid。2個月后,這家以智能音箱宣布推出AI語音專用芯片:Rokid KAMINO18,在其官方演示視頻中,一位 5 歲的小女孩把Rokid KAMINO18與揚聲器、電路元件簡單組裝后,即可制作出一個帶有智能語音交互功能的AI 音箱。

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  將Rokid KAMINO18與揚聲器、電路元件簡單組裝后,即可制作出一個帶有智能語音交互功能的AI 音箱。


  從任職十三年的巨頭三星來到 AI 新秀公司 Rokid,周軍正重新成為“創(chuàng)業(yè)者”。在三星時,周軍有一間會議室般大小的獨立辦公室,來到 Rokid 后,他擠在技術部門的一個格子間中,以便“馬上了解工程師們的想法”。


  “在三星,諸如芯片設計之類的關鍵技術會花1-2年去立項規(guī)劃,每個工程師分工也很細,追求的是’穩(wěn)’;而 Rokid 更講究快節(jié)奏,工程師要從驅(qū)動、算法做到應用,每個模塊都需要掌握,這就逼的大家對沒嘗試過的事情向前沖?!敝苘妼︹伱襟w說。


  激烈的競爭環(huán)境是迫使周軍團隊快速迭代的重要原因。


  2018年稱得上是國內(nèi) AI 芯片元年,不僅阿里巴巴、百度、華為等巨頭在這一領域持續(xù)加碼,也涌現(xiàn)出寒武紀、地平線等新興獨角獸,單是AI 語音芯片這一垂直賽道,就在一年之間涌入包括云知聲、出門問問、思必馳、Rokid 等諸多廠商。


  不論是巨頭還是初創(chuàng)企業(yè),能否落地,是衡量 AI 芯片公司發(fā)展態(tài)勢的重要因素。


  這種落地首先體現(xiàn)在量產(chǎn)。Rokid北京AI實驗室負責人高鵬在采訪中說,“衡量一塊芯片成功與否的標準,就是看它能否大規(guī)模的應用于產(chǎn)品。” 云知聲創(chuàng)始人黃偉也曾表示:“我們的芯片是有客戶的,不是PPT造芯,更不是自嗨?!?/p>


  更關鍵的落地動作體現(xiàn)在AI 芯片公司選擇進入的場景。目前市面上 AI 芯片主要分為云端 AI 芯片與終端AI 芯片,兩者區(qū)別在于,云端AI 芯片部署在大型服務器中,可支持圖像、語音等不同類別的AI 應用;終端芯片則被放在音箱、攝像頭等硬件設備中,體積小、功耗小,但一般只支持1-2種AI 應用。

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  按照部署位置與承擔任務,芯片可劃分不同的市場歸類。圖片來源:半導體行業(yè)觀察


  由于云端芯片起步較早,且需要關聯(lián)的CPU/GPU等硬件成本投入規(guī)模高,該領域已被英偉達、Intel等巨頭瓜分殆盡;而終端芯片尚未形成寡頭格局,再加上國內(nèi)自動駕駛、安防、零售、智能硬件等行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化后誕生的豐富數(shù)據(jù),與線下場景結合更緊密的終端 AI 芯片,目前已成為國內(nèi)從業(yè)者一致看好的領域。


  AI 芯片領域正掀起一輪場景爭奪戰(zhàn)。


  按照鈦媒體在 2018 年的觀察,業(yè)內(nèi)各類 AI 芯片發(fā)布會上,晦澀的人工智能技術名詞不再是唯一重點,更受關注的指標變成了:進入了哪些場景?合作了哪些客戶?有沒有軟硬一體化方案?是否已經(jīng)有標桿案例?……


  不過,AI 芯片風口雖然看似新鮮,內(nèi)里卻依然包裹著傳統(tǒng)半導體生意的內(nèi)核,在這兩種區(qū)別萬千卻又藕斷絲連的模式里,一方面是新興 AI 市場對終端升級的旺盛需求,另一方面,則是新生事物在誕生時遭遇的重重阻礙,可以預見,矛盾將繼續(xù)存在于AI 芯片2019年的發(fā)展路線中。


  需求端革命


  地平線 CMO 陸曉明重復用一個詞來描述時下零售業(yè)遭遇的困境:內(nèi)外交困。


  在加入地平線以前,陸曉明曾在歐萊雅集團任職長達15年,是歐萊雅(中國)第一代中國籍副總裁。在他看來,傳統(tǒng)零售不僅面臨內(nèi)部員工、房租、供貨價等成本的上漲,更是遭遇著外部電商興起、網(wǎng)紅經(jīng)濟的沖擊。如今,零售行業(yè)亟待出現(xiàn)一種新的營銷模式,把曾經(jīng)被分流的客群“拉”回來。


  地平線的人臉識別攝像機為此提供了新嘗試。在其攝像機捕捉到人臉后,后端的“旭日” 芯片就可以為人臉賦予一個Face ID——這是一份由眼距、鼻翼點、嘴到筆尖等人臉特征組成的數(shù)據(jù)檔案,憑借這份Face ID,曾經(jīng)來去無痕的消費者有了更清晰的數(shù)據(jù)面目,廣告商也不再對線下流量的經(jīng)營變得無從下手。

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  通過地平線人臉識別攝像機中“旭日”芯片的運算,每一張錄入的人臉都能被賦予一個Face ID。


  陸曉明以地平線與百麗的合作舉例:商戶將攝像頭獲取的人臉信息與后臺消費者數(shù)據(jù)打通后,當消費者走進店內(nèi),店員手持的iPad 設備即可顯示進店的是生客還是老客,以及對應的性別、年齡、過往消費記錄等信息,店員即可進行更有針對性的商品推薦。


  另外,智能攝像機可以捕捉消費者在零售空間里的“逛、看、試、買”等行動軌跡被,并對此進行分析處理,在保護客戶隱私的前提下,這些數(shù)據(jù)成為品牌度量自家門店陳列、產(chǎn)品豐富度、動線設計的重要參考。


  以地平線曾經(jīng)合作的一家運動品牌來說,原來該廠商的配貨習慣是按照男女式商品7:3的比例,而在投入人臉識別攝像機觀察數(shù)月后,廠商發(fā)現(xiàn)前來消費的顧客中,男女比例近乎持平。因此,廠商開始在配貨比例中拉高女款商品份額,在調(diào)整后的第一個月,門店整體業(yè)績就提升了近20%。

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  地平線的人臉識別系統(tǒng)可與商家零售系統(tǒng)打通,最終實現(xiàn)線下流量的身份識別與會員管理。


  “零售商調(diào)整產(chǎn)品格局有助于增加消費者的新鮮感,一般大型商超品牌每三個月就會調(diào)整一次,生活超市1-2周就會調(diào)整。在過去,門店調(diào)整商品的依據(jù)多是按照感性的經(jīng)驗,現(xiàn)在就有了理性的數(shù)據(jù)?!标憰悦鲗︹伱襟w說。


  如果說零售業(yè)的自身困境,從側面刺激了 AI 視覺芯片的市場增長,那么硬件端對 AI 芯片的熱情,則是源于對低門檻取得語音交互能力的旺盛需求。


  2010年成立的圖靈機器人就是這些AI 語音芯片的典型買家。


  “每個規(guī)格的芯片都有自己的特性,有些芯片非常便宜,性能就會差,無法支持諸如打斷喚醒這種前端能力,這類芯片就適合高性價比產(chǎn)品;像 Rokid KAMINO18這樣的AI 芯片,支持4麥陣列,就很適合智能音箱場景。”圖靈機器人兒童事業(yè)部總監(jiān)劉峰對鈦媒體表示。


  作為 AI 語音交互技術提供商,圖靈機器人在兒童場景深耕多年,向兒童智能設備輸出全鏈路語音對話服務和硬件方案是其核心業(yè)務之一,目前已與火火兔、小米、360等超過100家廠商合作推出了多款智能產(chǎn)品。


  由于旗下合作產(chǎn)品線眾多,劉峰對鈦媒體表示,在向客戶輸出軟硬一體件方案時,圖靈每個月的芯片采購量達數(shù)十萬片。


  作為AI芯片的買方,劉峰表示,采購芯片是一個“對癥下藥”的過程。


  “我們最關心的首先是芯片的規(guī)格,其次就是價格。也就是在實現(xiàn)同樣效果和體驗的前提下,芯片能否在物理上將成本上壓得更低?!痹谒牟少徚斜碇?,既包括了諸如 Rokid KAMINO18 這樣的 AI 語音芯片,也有全志、聯(lián)發(fā)科、樂鑫、炬力這樣的主流芯片廠商。


  在終端廠商看來,AI 語音芯片相當于把這些公司最成熟的算法與硬件標準化,讓智能硬件得以直接獲得這部分技術成果,降低了獲取AI 語音交互能力的門檻;但相比發(fā)展時間更長的通用芯片,AI 芯片也有著支持場景單一、功能模塊單薄、利潤空間有限等缺點。


  “市場對AI芯片還是持擁抱態(tài)度,這源于國內(nèi)有著豐富的應用場景與終端,但劣勢在于,國內(nèi)的半導體發(fā)展時間較短,很多AI芯片公司是被需求和場景推著往前走,這就會埋下隱患?!毙澎滟Y本主管合伙人蘭有金對鈦媒體表示。


  有著二十年硬科技投資經(jīng)驗的蘭有金,曾投資了睿創(chuàng)微納、亮風臺科技等半導體和AI企業(yè)。在他看來,不少AI芯片公司采取“倒推式”來預判市場需求后,再推出定制化的芯片,這種方式一定程度上解決了芯片商業(yè)化的問題,但芯片設計要求高、周期長,一旦預判失誤,或者業(yè)務模式出現(xiàn)變動,就會前功盡棄。


  蘭有金以去年風靡一時的“炒幣”現(xiàn)象為例。不少礦機公司為了盡快挖幣,在市場上推出了算力更強的專用AI芯片,但隨著大量區(qū)塊鏈項目停擺以及幣價大跌,這些礦機公司押注的AI芯片也漸漸在市場上無人問津。


  拿下客戶


  即使 AI 芯片尚屬于新興產(chǎn)物,但在諸多廠商的量產(chǎn)計劃中,“百萬級”已經(jīng)成為證明自身行業(yè)地位的一個基礎指標。


  云知聲CEO周偉曾在旗下物聯(lián)網(wǎng) AI 芯片“雨燕”發(fā)布時表示,已經(jīng)拿下京東、美的、格力等廠商訂單,平均每年芯片出貨量有幾百萬;Rokid 創(chuàng)始人Misa 也曾談到,其推出的AI 語音芯片KAMINO18 已達百萬級量產(chǎn)。


  出門問問CEO李志飛也對這門生意寄予厚望。在他的規(guī)劃中,由出門問問去年推出的AI 語音模組“問芯”為重要組成部分的To B軟硬件方案,將進一步落地至智能家居、車聯(lián)網(wǎng)等終端場景,這會成為這家以可穿戴產(chǎn)品著稱的AI 消費級公司新的增長點。


  “目前 To B 產(chǎn)品只占公司營收的10%左右,我們希望在2020年,這個數(shù)字會上漲到30%?!崩钪撅w對鈦媒體表示。


  這并不容易。諸如華為、蘋果這類一手推芯片、一手握產(chǎn)品的硬件公司,單憑自產(chǎn)自銷就能保證旗下芯片有著固定的銷路;但對于新興AI 芯片廠商來說,如同新生兒走出襁褓,當AI 芯片脫離技術創(chuàng)新的搖籃,成長為具備商業(yè)價值,得到客戶認可的標準化產(chǎn)品,它需要接受的市場檢驗一點都不會少。


  試錯是必須要經(jīng)歷的過程。在 Rokid 杭州辦公室,周軍向鈦媒體展示了一項技術成果:一塊搭載 KAMINO18 芯片的開發(fā)板。這塊不足手掌大小的電路面板將芯片、麥克風、WIFI 模塊等零部件集成在一起,相當于一款沒有外殼的智能音箱。而周軍團隊最重要的工作,就是成千上百次地檢驗產(chǎn)品:有沒有共振、漏音;電流會不會出現(xiàn)異常;拾音距離是否足夠?

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  周軍向鈦媒體展示的搭載KAMINO18 芯片開發(fā)板,這塊板子的主人是Rokid創(chuàng)始人Misa。拍攝:蘇建勛


  在檢驗完畢后,終端廠商只需在面板外部罩上外殼,即可制作成一臺具備語音交互功能的智能音箱。這種半成品式的硬件方案的確更受客戶歡迎,“相當于客戶可以直觀地看到產(chǎn)品了?!敝苘妼︹伱襟w說。


  技術團隊埋頭迭代產(chǎn)品,商務團隊則忙著與客戶“算賬”。


  在技術體系外,地平線成立了單獨的智慧零售事業(yè)部,團隊成員多來自化妝品、服裝、奢侈品等零售行業(yè),這源自陸曉明的要求:“能和客戶講一樣的語言”。


  算賬就是一類很重要的話術。部署地平線的人臉識別攝像機能幫零售客戶省多少錢?陸曉明掰起了指頭:首先是功耗不同,普通攝像機20W,地平線人臉識別攝像機為4.5W,假設一座商場內(nèi)部署1000架相機,一年可以省5萬元左右。


  其次是本地網(wǎng)絡基礎設施費用的減少。通過邊緣AI芯片,地平線將識別、抓拍和客流等計算分析做到了相機端,需要傳輸?shù)氖怯嬎氵^的數(shù)據(jù),所占帶寬就很少,百兆帶寬的局域網(wǎng)就足夠;相比之下,傳統(tǒng)攝像機需要將視頻流傳回服務器,單臺所需帶寬就在4Mbps以上,核心網(wǎng)絡設備需要支持千兆甚至萬兆的數(shù)據(jù)交換能力,成本又差了10倍以上。


  除此之外,可以減少的成本還包括了省掉的本地CPU/GPU服務器支出、在商場架設服務器、UPS(不間斷電源)與恒溫設備的費用,還有雇傭維護工程師的工資——在陸曉明的賬本上,這些為零售客戶省下的項目開支達到了100萬元。


  “零售客戶才不在乎什么芯片不芯片?!标憰悦鲗︹伱襟w直言,“客戶的顧慮在于,你懂不懂我的行業(yè)、解決方案落不落地、性價比高不高。”


  落地、拿單、談客戶,這樣的商業(yè)化能力也正成為資本考察 AI 芯片公司的重要指標。


  “如果投資一個純粹的CTO,再為他搭配一個CEO去 sell(銷售)產(chǎn)品,這是很難的,投資人也比較忌諱這個事兒。”建投華科董事總經(jīng)理戴燚告訴鈦媒體。建投華科是中國建投旗下專注于信息技術產(chǎn)業(yè)的投資機構,也是地平線A+輪的投資方。


  戴燚用“接地氣”來形容地平線CEO余凱的辦事風格:“很多外企海歸回國創(chuàng)業(yè),談客戶的時候都是直接問能不能給單子,不能給轉身就走。余凱不是這樣,他能做到和政府、國內(nèi)企業(yè)客戶無縫銜接,這一點很難得?!?/p>


  從戴燚這樣的資方視角來看,AI 芯片要想徹底覆蓋自動駕駛、安防、零售、硬件終端等場景,依然需要一段教育用戶的時間。在該過程中,各個產(chǎn)業(yè)也面臨生態(tài)內(nèi)不同角色的配合。


  以自動駕駛來說,AI 芯片的落地,勢必要涉及tier1與主機廠的合作、交管部門的政策影響等因素,這就需要芯片廠商在技術之外,具備更綜合的全局協(xié)調(diào)能力。


  “要學會當一個產(chǎn)業(yè)人,而不是一個獨角獸?!贝鳡D說。


  兩種矛盾


  自90年代起,以紫光集團、華為海思等為代表的國內(nèi)傳統(tǒng)芯片公司逐一誕生,至今已歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展,已形成一套標準的芯片設計、制造、封裝流程,但在具體的CPU運算效率、芯片核心制造工藝仍與美、日等發(fā)達國家存在差距。去年4月,中興遭美國下發(fā)七年出口禁令后業(yè)務全線停滯,由此在業(yè)內(nèi)引發(fā)“缺芯少魂”的危機討論。


  如今,AI 芯片公司受場景需求啟發(fā),企圖用算法注入芯片的手段實現(xiàn)中國“芯”公司的彎道超車,可這一新興路線正遭遇雙重矛盾:生產(chǎn)環(huán)節(jié),AI 芯片容易陷入“量產(chǎn)耗時長,算法過時快”的困境;銷售層面,又面臨“供給側(AI 芯片廠商)兇猛,需求側(終端客戶)冷靜”的現(xiàn)象。


  “流片”成功與否是決定芯片成敗的決定性因素。所謂“流片”,即“試生產(chǎn)”,是在電路設計后,先生產(chǎn)少量生產(chǎn)芯片用來測試,通過后再進行大規(guī)模量產(chǎn),這一過程往往需要1-3年。


  由于耗時長、投資大,一顆芯片的流片往往會關系到創(chuàng)業(yè)公司生死存亡。余凱就曾在地平線流片結果揭曉的前一天,和團隊前往雍和宮燒香?!叭绻髌×?,幾百萬美金就打了水漂。”余凱曾說。


  流片前的市場預測就變得至關重要。李志飛告訴鈦媒體,做一款APP只需要預測消費者6個月后的需求;做軟硬件要預測12個月;而做一套芯片模組要以3年為周期來預判。


  談及芯片前期設計環(huán)節(jié)的預判難點,蘭有金與戴燚使用了同一個形容詞:“雞同鴨講”。


  傳統(tǒng)半導體對芯片的定義更多在后端運算層面,當中的芯片定義、設計、制造等環(huán)節(jié)多由硬件工程師來完成;但AI芯片除了兼顧原有的運算功能,更講究與AI 算法的融合,有時還需要與前端軟件形成聯(lián)動,這就需要算法、軟件科學家與硬件工程師共同參與。


  “半導體硬件工程師更講究IP、架構等,再加上中國有很多AI場景是被硬推出來的,成熟度不夠,就很難對應用場景有深度理解?!碧m有金對鈦媒體說。


  蘭有金以一個案例形容兩種角色間的分割:比如一項應用在軍事領域的AR項目,參與方有芯片設計工程師,也有專攻AR應用軟件算法的科學家,兩方是各自領域的專家,但合作時對彼此需求理解不夠,“很難聊到一起去”。


  另一方面,來自企業(yè)需求側的前期反響,更是讓本就前路坎坷的AI 芯片多了幾分不確定性。


  “誰都會擔心自己成為第一個白老鼠?!敝苘娬f,他收到過來自客戶對于AI 芯片的各種疑慮:有沒有量產(chǎn)過?裝進產(chǎn)品后出問題怎么辦?下單后產(chǎn)能會不會跟不上等等問題。


  但讓周軍感到鼓舞的是,由于 Rokid 本身就是智能音箱的生產(chǎn)者,一方面更能響應客戶需求,另一方面,其生產(chǎn)的芯片也能“自產(chǎn)自銷”至旗下產(chǎn)品,也就減輕了一部分芯片滯銷風險。


  “(市面上的AI 芯片)同質(zhì)化太強,體驗上的差距并不明顯。”劉峰這樣評價當下的AI 芯片產(chǎn)品,他認為目前問世的幾款AI 語音芯片,不管是功能點上的遠場識別、多輪對話,還是性能上的高集成、低功耗,這些廠商主打的各項指標都有諸多相似之處,這些都會影響終端廠商對AI 芯片的采買意愿。


  “芯片這種硬科技產(chǎn)品,必須在某個技術維度大范圍超出對手,才能持續(xù)性地獲得客戶認可?!碧m有金表示。


  參與方的認知磨合、需求方的冷眼觀察,再加上早期事物的發(fā)展無章可循,都讓AI 芯片的投入產(chǎn)出比難以預測,對于各路玩家來說,眼下無疑是一個“花錢買路”的必經(jīng)過程。


  “在商務上我可以不賺錢,我們做得事情就是不停地告訴客戶這是未來,然后一起合作把芯片推出去?!崩钪撅w說。


  資本自然成了這一環(huán)節(jié)的重要推手。那些更早、更快拿下融資的AI 芯片公司正逐步展現(xiàn)出光環(huán)效應。


  戴燚坦陳,小規(guī)模的“算法+芯片”團隊試錯機會越來越少,他們手中的錢只夠單次流片;但頭部芯片企業(yè),可以在短時間內(nèi)連續(xù)進行一代、二代、三代不同算法配置的流片,不論是迭代速度還是研發(fā)積累,頭部企業(yè)的優(yōu)勢只會愈發(fā)明顯。


  對于AI 芯片領域的未來,戴燚仍充滿希望。他看好AI 芯片在自動駕駛、安防市場的巨大潛力,理由是這兩個場景前期已有半導體芯片的能力滲透,而AI 技術可以讓原先的能力變得更強,這種邏輯折射到應用規(guī)模上,就變成了一個“可以從200億漲到400億”的好生意。


  “一批投資人砸了這么多錢進去,一定會把這個產(chǎn)業(yè)推向下一個高度?!贝鳡D說。頓了頓,他又補充到:“就算不是到月亮那個高度,也是地球近地軌道那個高度吧?!?/p>


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