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投资人看AI:智能芯片行业什么方向最具“钱”途?【下】

导读: 如果您是智能芯片行业的创业者,您肯定希望自已的创业公司选择了一个最具“钱”途的行业,行业竞争不是红海?

如果您是智能芯片行业的创业者,您肯定希望自已的创业公司选择了一个最具“钱”途的行业,行业竞争不是红海?

如果您是智能芯片行业从业者,您也一定希望公司的产品真的能畅销到要做饥饿营销,“钱”途光明?

而Dr.王作为风险投资人,则希望搞清楚智能芯片行业现状如何,什么样的智能芯片行业公司最具“钱”途?

带着这些问题,Dr.王继智能医疗、智能汽车、大数据、VR/AR、智能新零售、智能金融、智能家居、智能穿戴、智能制造、智能安防行业分析之后,继续研究分析智能芯片行业。

上一篇文章Dr.王谈到最具“钱”途的智能芯片行业方向包括ASIC和FPGA方案,那除此之外,智能芯片还有没有其他的技术路径和方向?智能芯片行业的发展关键又是什么?会遇到什么样的困难和障碍呢?

投资人看AI:智能芯片行业什么方向最具“钱”途?【下】

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个最具“钱”途的方向

为了解决CPU在大量数据运算效率低能耗高的问题,目前有两种发展路线:一是延用传统冯诺依曼架构,主要以三种类型芯片为代表:GPU、ASIC和FPGA;二是采用人脑神经元结构设计芯片来提升计算能力,以完全拟人化为目标,追求在芯片架构上不断逼近人脑,这类芯片被称为类脑芯片。所以呢,

个最具“钱”途的智能芯片行业方向是:智能芯片类脑方案

人脑有三大特性始终是计算机无法比拟的:一是低能耗,人脑的功率大约为20瓦,而目前计算机功耗需要几百万瓦;二是容错性,人脑时刻都在失去神经元,而计算机失去一个晶体管就会破坏整个处理器;三是无需编程,大脑在于外界交互过程中自发学习和改变,并非遵循预先设计好的算法。

类脑芯片架构就是模拟人脑的神经突触传递结构。众多的处理器类似于神经元,通讯系统类似于神经纤维,每个神经元的计算都是在本地进行的,从整体上看神经元们分布式进行工作的,也就是说整体任务进行了分工,每个神经元只负责一部分计算。

类脑芯片这种方式在处理海量数据上优势明显,并且功耗比传统芯片更低。比如IBM的TrueNorth类脑芯片每平方厘米功耗消耗仅为20毫瓦。

美国为保持技术优势,率先发起类脑计算芯片的相关研究工作,通过模仿人脑工作原理,使用神经元和突触的方式替代传统冯诺依曼架构体系,使芯片能够进行异步、并行、低速和分布式处理信息数据,并具备自主感知、识别和学习的能力。因此市面上第一款类脑芯片TrueNorth就来自于美国的IBM公司。

2017年9月,英特尔推出一种新型芯片,这款名为“英特尔Loihi测试芯片”的处理器就是类脑神经形态芯片。换句话说,这款芯片的设计可以从环境中学习,并应用于一系列“人工智能密集型”应用。英特尔指出,在工业自动化和个人机器人方面,这款芯片有较大的潜力。

从现在各大公司的研究成果来看,像IBM TrueNorth这样的类脑芯片运行的效率还不及在传统架构上运用神经网络的芯片。但冯诺依曼瓶颈是客观存在的事实,随着运算数据量的增加,这一短板将越来越明显。

中国也十分重视类脑研究,并将类脑计算作为国家战略发展的制高点。中国不仅在2015年将脑计划作为重大科技项目列入国家“十三五”规划,还发布了关于脑计划“一体两翼”的总体战略:一体即认识脑:以阐释人类认知的神经基础为主体和核心;两翼即保护脑:预防、诊断和治疗脑重大疾病,以及模拟脑:类脑计算。

中国的学术界也展开了对类脑的研究,2015 年中科院、清华、北大,相继成立“脑科学与类脑智能研究中心”,2017年5月在合肥成立了类脑智能技术及应用国家工程实验室。这些实验室将借鉴人脑机制攻关人工智能技术,推进类脑神经芯片、类脑智能机器人等新兴产业发展。这些类脑学术研究成果也在向企业界转化,例如清华大学类脑研究中心成果在2018年转化成立北京灵汐科技公司,以专注类脑芯片商用化。

相比于依靠冯诺依曼结构的GPU、FPGA、ASIC来说,类脑芯片是一种相对处于早期阶段的集成电路。目前面世的类脑芯片并不多,期待进一步大规模商用的进展。

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智能芯片的发展关键

无论是对于智能芯片的创业公司,还是投资者,我们需要知道智能芯片的产业发展关键点到底是什么?

第一,智能芯片公司拼的不仅仅是芯片设计和生产,还要拼生态。

关于芯片的讨论,其实涉及到整个技术底层体系:芯片是最底层的,还包括系统、中间件、基础研究等,包括芯片上的解决方案、集成、应用场景、设定…等等,这是一个生态。

智能芯片的玩法跟传统半导体行业的玩法很不一样。对于 AI 来说,核心竞争力并不是这颗智能芯片真正的性价比怎么样,核心要素还要包括生态中的软件环境。

单纯从芯片性价比角度,GPU 不一定有优势,但上面的软件生态环境差异特别大。各种各样的库,各种各样的工具,可以非常简单的让小白用起来。大家要开发一个怎样的新研究项目,可以在网上找到很多支持。行业的竞争壁垒导致大家用惯了这套软件以后,别人的芯片如果不是一个彻底颠覆性的东西,就很难把你替代掉。

这也是为什么2018年3月19日,在香港Linaro开发者大会上,华为发布了全新人工智能开发平台HiKey 970。该平台基于麒麟970,可提供强大AI算力、支持硬件加速、性能强劲的开源开发板,扩大AI生态。HiKey 970是华为的第三代开发板,具有更强的计算能力、更丰富的硬件接口,支持主流操作系统和人工智能栈。

第二,智能芯片的盈利模式靠量销,需要在最为火爆的商业应用场景落地。

从产业格局的角度看芯片问题,这其实是一个市场驱动的行为。芯片本身是一个很有壁垒的行业,对先发优势要求相对高,规模化量产后价格优势更明显,错过窗口期再起步肯定很难。而中国以前的芯片发展不起来,很大程度也是因为没有产业基础和上下游,市场机会很有限。

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