嘉楠做邊緣AI芯片的理念：讓“AI”成為AI

　　王瑩 （《電子產品世界》，北京 100036）

　　摘要：在“2019世界半導體大會”上，嘉楠科技創始人、董事長兼首席執行官張楠賡先生發表了題為“讓‘AI’成為AI”的演講，并在會后接受了電子產品世界記者的采訪。他認為真正的AI不僅局限于圖像處理，而且應該兼具視聽等多種感官能力。另外，邊緣側AI之所以沒有普及，因為AI芯片在成本、能耗、算力、通用性等方面仍有不足，只有足夠輕量化、低功耗才能落地。再有，AI芯片的生態打造也很重要。

　　關鍵詞：AI；芯片；圖像；音頻

　　1 讓“AI”成為AI

　　從2016年AlphaGo一戰成名以來，沉寂了60年的AI搖身一變成為“未來”的代名詞。自動駕駛、智慧城市、智能家居等一系列新概念點燃了人們對于AI的想象。但另一方面，實現真正的AI仍存挑戰。

　　AI的通用性首當其沖。當下AI產業的突破仍處于單點突破期。由于應用背景明確、數據積累豐富，在翻譯、圖像檢測等一些特定的領域里，AI的能力已經超越人類。但是，真正的AI通用芯片應該具備視、聽、觸等多種能力，而不是單獨針對某個領域進行優化。因此，就像人一樣，需要各種傳感器同時起作用，這樣帶給用戶的體驗才會更好。

　　總體上，AI的算法有一定的共通性。盡管IoT（物聯網）領域是個性化和碎片化的，如果把這些碎片化的領域集合在一起，發揮通用芯片和算法的優勢，這樣可以確保在有限的投入下，產出更多AI應用。而AIoT（人工智能物聯網）的關鍵，恰恰在于AI在邊緣側設備的落地。

　　2 邊緣側AI需要輕量化和低功耗

　　目前的AI按應用場景主要分為兩種：訓練和推理。不同應用場景對芯片的設計提出了不同要求。具體而言，算法訓練由于對算力要求高，多部署于云端。與之相反，數據推理則更多發生在邊緣側，因此芯片設計應當兼具低功耗和輕量化。

　　為此，嘉楠科技于2018年9月6日發布了針對于邊緣側的AI芯片——堪智K210。該芯片采用了先進的28 nm工藝，配置RISC-V 64位雙核CPU。K210有完全自主研發的神經網絡加速器IP，同時具備機器視覺和語音識別能力，可以在超低功耗下進行高速卷積神經網絡（CNN）計算。

　　在機器視覺方面，基于CNN的目標檢測和圖像分類任務，以及人臉檢測和人臉識別，多分類物體檢測與識別等，K210都可以獨立、實時的獲取多種被檢測目標的大小與坐標，并標識出被檢測目標的種類。

　　3 8通道音頻功能的挖掘

　　除了機器視覺能力外，K210的一大特色是還具備機器聽覺能力。該芯片上帶有支持8通道高性能麥克風陣列的音頻處理硬件，可以進行硬件加速的實時聲源定向與波束形成，無需占用主CPU資源。一顆芯片就可以實現聲源定向、聲場成像、波束形成、語音喚醒、語音識別等機器聽覺功能。

　　那么，音頻在此的目的是什么？主要是為了有更遠的拾音距離，一般2個麥克是三四米的拾音距離，4個麥克風是5米，8個是6米左右。此外，8麥克風還有一些特殊應用，例如做林業病蟲害防治的害蟲識別，這是和百度、林業大學合作的一個項目，方法是把麥克風扎到樹里，聽蟲子嗑樹的聲音。這需要多組麥克風設備扎到樹里。嘉楠的方案是一個40 mm見方的模塊，做了防水的處理。利用圖像分類、檢測的方法，去“看”視野里是否有特定的害蟲。這種方案的應用前景十分廣闊，因為中國的森林很多，還有廣大的農田，這種方案可以大大減少人力投入。

　　4 未來：共建AIoT“芯”生態

　　事實上，邊緣側AI芯片業態尚未成熟，各家廠商也都處于摸索階段。嘉楠對于芯片生態的商業想象很豐滿，已做了很多嘗試，不僅局限于芯片，而是以芯片為落點，延伸至開發板、算法以及邊緣側的解決方案等。

　　嘉楠向外與AI廠商建立合作關系，通過合作補齊算法和數據，同時也為自身的芯片尋找更多落地場景。兼容性上，嘉楠也推出了第一代模型轉換工具，可以將英偉達等主流企業的軟件遷移到芯片中，對于開發者更為友好。

　　目前，K210的方案已用于智能門鎖、智能抄表等業務場景。合作伙伴可以通過嘉楠的SDK（軟件開發包）等開發出更多產品。嘉楠希望和合作伙伴一道，構建共贏格局的AIoT商業生態。

　　5 結論

　　嘉楠的K210芯片在某種程度上代表了嘉楠對于AI的思考。真正的AI不僅局限于圖像處理，還應該兼具視聽等多種感官能力。邊緣側AI之所以沒有普及，因為AI芯片在成本、能耗、算力、通用性、生態等方面仍有不足，只有足夠輕量化、低功耗的AI芯片才能落地于邊緣側設備。生態也是重要一環，需要芯片廠商一方面從芯片廠商延伸至開發板、算法以及邊緣側的解決方案，同時向外與AI廠商建立合作關系。

　　參考文獻：

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　　[5]畢盛.嵌入式人工智能技術開發及應用.電子產品世界，2019(5): 14-16

　　本文來源于科技期刊《電子產品世界》2019年第7期第19頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處