群雄逐鹿AI“中國芯”，突破口在哪里？

　　特朗普近日簽署行政命令，將動用更多資源鞏固美國在人工智能領域的實力。AI實力在很大程度上依賴于芯片的研發制造實力。在傳統芯片領域表現平平的中國企業，如何能在AI芯片領域實現超車?從技術底層和應用場景兩方面來看，開源芯片架構和邊緣計算或將成為新的發力方向。

　　美國總統特朗普近日簽署行政命令，啟動“美國人工智能倡議(American AI Initiative)”，將從國家戰略層面調動更多聯邦資金和資源用于人工智能研發，確保美國的領先地位。

　　這仿佛是特朗普的又一項“邊境墻”計劃——在美國的AI“沃土”上，構建更高技術壁壘。

　　把美國稱為AI“沃土”并非溢美之詞。正如本文開篇所指，美國在AI研發及應用領域引領全球。據烏鎮智庫《烏鎮指數全球人工智能發展報告》，自2000年以來美國新增AI企業數超3000家，融資規模比重占全球60%以上。

　　盡管人工智能技術給普通大眾的感受頗為“形而上學”，但支撐和驅動人工智能發展和應用的基礎，卻是看得見摸得著的。根據去年12月清華大學聯合北京未來芯片技術高精尖創新中心發布的《人工智能芯片技術白皮書》，人工智能產業得以快速發展，無論是算法的實現、海量數據的獲取和存儲，還是計算能力的體現，都離不開目前唯一的物理基礎——芯片。

　　該白皮書指出：“無芯片不AI”，能否開發出具有超高運算能力、符合市場需求的芯片，已成為人工智能領域可持續發展的重要因素。

　　在AI芯片領域，美國企業一直在全球占據主導。根據Compass Intelligence去年年中發布的全球AI芯片供應商指數，以英偉達和英特爾為首，美國企業領先全球，其中還包括IBM、AMD、ARM、谷歌、蘋果、高通等傳統巨頭。

　　就連社交巨頭臉書(Facebook)也加入了。公司首席人工智能科學家、現代人工智能領域先驅者楊立昆(Yann LeCun)近日表示，Facebook正在開發自己的定制專用集成線路(ASIC)芯片，并透露研究重點是神經網絡的新設計。

　　在傳統芯片領域坐冷板凳的中國企業，能否在AI芯片領域獲得出場機會?

　　1 群雄逐鹿AI“中國芯”

　　清華-中國工程院知識智能聯合實驗室去年10月發布的《人工智能芯片研究報告》把人工智能芯片定義為：從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。

　　這一寬泛的定義似乎預示了AI芯片產業的門檻并不如傳統CPU那么高，也讓各種“段位”的選手都有機會入場。

　　傳統互聯網巨頭自然不會錯過這塊“蛋糕”。阿里巴巴集團于去年全資收購中天微(后與達摩院合并成立“平頭哥”)，其投資的AI 芯片公司還包括耐能(Kneron)、寒武紀、深鑒科技及Barefoot Networks，初步形成芯片產業布局。百度也于去年發布了自主研發的國內首款全功能AI 芯片“昆侖”。

　　此外，老牌芯片廠商中星微自2016年起就布局AI產品。而西井科技、靈汐科技、啟英泰倫等后起之秀也都是AI“中國芯”的創業代表。

　　整體來看，在AI芯片領域，中國企業和國際玩家仍存差距，但也在全力追趕。據上述Compass Intelligence全球AI芯片供應商指數排名，前24位企業中有7家中國公司入圍，包括華為(海思)(12位)、聯發科(MediaTek，14位)、Imagination (15位)、瑞芯微(Rockchip，20位)、芯原(Verisilcon，21位)、寒武紀(Cambricon，23位)、地平線機器人(Horizon Robotics，24位)。

　　除了巨頭和創新創業企業外，涌入AI芯片市場的還有無奈于數字貨幣大熊市、上市之路受阻，或經歷重大人事變動的區塊鏈礦機生產商。

　　自2017年起，比特大陸就已接連發布多款AI芯片產品。CEO吳忌寒表示，未來5年內公司40%的收入可能來自AI部門。2018年9月，嘉楠耘智發布人工智能芯片“勘智”。董事長張楠賡表示，嘉楠科技可以同時把握人工智能芯片和區塊鏈硬件這兩大領域。

　　究竟是華麗轉型還是被迫保命，答案似乎清晰而又模糊。畢竟，在“幣圈”已經涼到“凍死人”的當下，AI芯片領域也已是群雄逐鹿。新入場者能否打開局面，專業創業者能否一鳴驚人，巨頭能否再次稱霸世界，都需要找到新的突破口。

　　2 技術突破口：開源架構RISC-V

　　盡管AI芯片是新賽道，但從本質來看，AI芯片也是芯片。中國在芯片領域從來就是弱實力、弱話語權，甚至是受制于人的。

　　中國工程院院士倪光南去年就指出，“中興事件”有很多問題，但表現出來的就是芯片。我們可以體會到，發達國家很怕中國在高新技術，特別在新技術方面趕超。

　　他相信，不同形式的制裁還會繼續，關鍵核心技術要發展，今后會特別難。“單邊主義和貿易保護主義逼著中國自力更生。但這不是壞事，因為我們最終還是要靠自己，不能再寄希望于花錢買技術，因為很多關鍵的信息是拿不到的”，他說道。

　　對于中國芯片如何突破重圍，倪光南院士給出了清晰的答案：“我們可能在見證一個歷史的開端，開源芯片聯盟是我們趕超發達國家的機會。”

　　對此，倪光南院士近期在上海“張江·2019未來產業峰會”上介紹說，目前世界上CPU核心技術最重要的兩大架構是英特爾和AMD的X86架構和ARM架構。

　　他表示，X86架構很好，但很遺憾除了美國這兩家公司以外，世界上還沒有第三家公司能夠通過這個架構成功發展起來，按目前形勢今后也很難有。ARM架構同樣有很多公司采用，但是很貴——根據要求架構的授權不同，花費大概在幾百萬到幾億人民幣。

　　巨大的技術和經濟壁壘嚴重限制了我國芯片的創新。倪光南院士相信，開源芯片正是實現換道超車的機會，而RISC-V正是當今開源芯片的代表架構。

　　倪光南院士

　　據算力智庫了解，在目前主流指令集架構極為復雜和冗繁，專利授權費用極高，其他開源架構問題較多的背景下，RISC-V于2010年誕生于美國加州大學伯克利分校，是一種全新簡單開發的免費指令集架構。RISC-V旨在成為一種完全開放的指令集，可以被任何學術機構或商業組織自由使用。

　　RISC-V在商業上的重大意義，正如倪光南院士所指，是給中小企業和創業團隊帶來了創新的機遇。“希望今后小微企業的開發團隊，幾個人幾個月幾萬塊錢，就能夠開發出創新的特殊運用的芯片。”

　　他預計，隨著RISC-V的發展，其在芯片架構市場會與X86和ARM形成三足鼎立局面。中國的創業團隊將能充分利用RISC-V帶來的芯片創新，加上軟件硬件的共同支撐，實現產業創新。

　　3 場景突破口：邊緣計算IoT

　　如果說RISC-V所代表的開源芯片架構是AI芯片開發者在基礎層的突圍機會，那么在場景層面，基于IoT的邊緣計算則是近年來的新熱點。2018年10 月，Gartner將邊緣計算列入2019 年十大戰略科技發展趨勢之一。

　　在“未來萬物互聯”已成為全球共識的背景下，2018年全球物聯網設備超過230億臺，預計將在2020年達到307億臺，并有望在2025年突破754億臺。龐大的數量和復雜的網絡對云端產生巨量計算需求，同時也將暴露網絡傳輸能力的瓶頸。在此趨勢下，產業界和學界都在探索云算力的“下沉”，而邊緣計算架構的產生正是為了解決集中式運算架構中帶寬和延遲兩大瓶頸問題。

　　嘉楠耘智輪值總裁張麗近期在國盛證券2019年資本市場年會上表示：“我們并不認為云是最終解決方案，也不認為端是最終解決方案，云和端是一個互相結合的過程。我們用邊緣計算可以加強隱私保護，因為不需要所有數據都回到云端，把絕大部分問題在終端解決。”

　　她以自動駕駛場景為例表示，在速度很快的情況下，要回到云端處理是來不及的，有可能車禍已經發生，但云還沒有反應。“當終端很多的時候，所有計算發回云端會讓通訊設備無法承載。因此一些簡單的，不耗費大量算力的計算，并不需要放到云端，完全可以在終端完成，價格還比云端便宜。”

　　嘉楠耘智區塊鏈事業部總經理邵建良則通過隱私保護的需求強調了芯片在邊緣計算中的重要性：“工業4.0下，云端計算能力已經很發達;5G之后，傳輸速率也很快，運算并沒有太大障礙，但在某些特別需要隱私保護的行業，需要在端層面有運算能力，這就需要芯片通過邊緣計算提高效率。”

　　嘉楠耘智區塊鏈事業部總經理邵建良

　　在這一維度上，以嘉楠耘智為例，盡管巨頭尚未練成，但前路還算清晰。邵建良表示，嘉楠耘智希望搭建底層平臺，通過芯片來實現端的高效計算能力，以及解決終端的隱私保護功能。張麗也務實地表示：“我們最關注的IoT領域，目前尚未出現真正意義上的芯片巨頭。”

　　張麗表示，嘉楠耘智的第一款AI芯片“勘智”就主打邊緣計算，其技術有30%借鑒了礦機芯片設計，而這30%的交集就在于，邊緣計算的場景往往要求低功耗，而低功耗正是礦機芯片的重要特質。

　　另據她介紹，“勘智”在代碼層面使用了RISC-V架構，相信這一架構能夠占據一部分X86或ARM的市場，目前嘉楠耘智正推動全球開發者一同關注和使用RISC-V。

　　張麗認為，盡管“勘智”可以用于各種應用場景，但AI最好最快的落地應用就是IoT，因為這和每個人息息相關，這樣AI才能真正走進人們生活的每個環節。