人工智能时代，卖芯片的本土IC设计公司该如何翻身？

有人说；“盖房子收房租是最好的商业模式！”IC公司也可以这么干吗？这一两年，虽然半导体市场形势一片大好，但本土集成电路业者却陷入了集体焦虑和迷茫中---我跟不少IC大佬交流过，大家普遍的焦虑是产业热点一个接一个，新概念层出不穷，但是不知道IC之路未来该如何走？该如何抓住热点？

集成电路虽然高端到号称“皇冠上的明珠”，但是现在的本土IC设计公司却是不折不扣的苦命人--被称为“IC码农”的设计人员为了产品早一天面市要没日没夜地加班--每人座位下面就是折叠床，IC公司销售、技术支持则要应付来自客户、方案商的各种电话--市场不缺货时求着别人用自己的IC，缺货的时被追着供货，只能再求着上游晶圆厂给产能。芯片通常卖到白菜价时还需要折扣，按颗卖的芯片还不能复利（重复盈利），就这样了还有互联网大佬还喊出芯片应该免费的口号？！另外，任何能盈利的蓝海会立马杀进来一堆公司变成红海，这苦日子何时到头？现在，我们进入了人工智能时代，靠芯片为生的本土IC设计公司有希望翻身吗？有的！

一、商业模式的变迁--从卖芯片到卖服务

 “芯片这个生意，本身就是技术创新和商业模式创新两条线共同往前走，未来我不太认可卖芯片是一门好生意。”在近日由中国半导体行业协会集成电路设计分会主办，芯原股份有限公司协办，四川博览事务局、四川省经济和信息化委、成都市人民政府支持的"青城山中国IC生态高峰论坛"上，地平线机器人技术创新人兼CEO余凯回答我的提问时表示，“我觉得应该把芯片变成解决方案，再从解决方案变成服务，我们看Nvidia，它现在就提供的是基于GPU的云服务，他们说你不用买我的GPU，你到我的云上面来做这种东西，我觉得这才是芯片发展的未来，另外我们看到英特尔，以前它卖芯片，现在收购了Mobileye以后，自己走起了越来越垂直整合的路子，越来越封闭，它要进入的汽车领域也越也越来越不是一个传统卖芯片的生意模式了。”

青城山论坛主席，中国半导体行业协会集成电路设计分会副理事长，芯原股份有限公司创始人、董事长兼总裁戴伟民同意他的观点，他表示：“今天上午，AI商业化战略专家，北京大学访问教授，原伯克利加州大学中美战略合作研究中心创始人吴霁红教授在演讲中提到我们IC公司要学会如何重复获利，否则我们就会像“农民”一样做的辛苦，我想 到的是让芯片变成功能即服务，在卖掉终端以后每月还可以收钱，开始芯片卖得便宜一点，每月收钱。例如做监控的企业，通过人工智能让监控每月都进步越来越精准，这个进步不是靠芯片，是靠通过人工智能实现，人工智能让设备更智慧，那你就可以有理由每月收钱，这应该就是我们做芯片的一个出路，就可以重复获利。”

提供基于人工智能的监控服务的云天励飞公司创始人兼CEO陈宁博士同意戴伟民的观点，并谈了自己的转型感受：“原来我们是做芯片的，但做到最后都是白菜价，我跟合伙人改做人工智能，研发芯片提供服务，这是我们对IC公司在人工智能时代下新出路的探索，现在我们看到大家都是芯片里面是很核心的技术壁垒，包括算法，不过算法会慢慢开源未必会形成一个技术壁垒，另外，一个软件SDK也很难形成一个技术壁垒，但一个硬件SDK很可能是一个核心技术壁垒，最起码把你的技术壁垒周期拉长，不是像算法会那么容易短期被攻破。我们知道人工智能一定是和云有关的，根据云天励飞的经验，刚开始我们做自己的云，在做一个解决方案的过程中，所有细节自己搞，在规模扩大以后，再加入开源内容，然后往公有云过度，但核心算法要自己掌握，刚开始的快速云平台搜索包括图片快速定制化搜索等，必须得自己趟过这些路以后才搞懂。”

陈宁博士在论坛上分享了云天励飞基于人工智能的视频监控系统在司法、公安等犯罪侦查领域的成功应用。“云天励飞在创立的三年时间里，在深圳落地了一条云天深目系统，尝试将天眼带到我们的生活中来，从2016年年初，在深圳龙岗公安分局经过一年多的开发，和龙岗公安分局进行合作，落地这套系统，3月份开始正式使用，到现在一年多一点的时间里，已经协助深圳公安，各个区的深圳公安破获了近千起的案件，包括明暗、走私儿童案，缉私案等等，由于颠覆性的实战效果，这套系统快速在深圳各个区域推广开来，可以说这套系统已经实现了一个亿万人脸秒级定位！如果我们讨论人工智能，讨论芯片，这是一个真实的产业化的案例。”

据介绍，云天励飞云天深目系统是人脸识别系统，可以从海量监控中追寻一个人的历史轨迹，精准实时检测一个目标人员的出现，甚至通过大数据的挖掘做到智能犯罪的预测，它将10个人一个星期的工作量缩短到一秒内，准确率提高到10—100倍，这个项目一年多来被快速推广到全国十多个省市，包括北京、上海，深圳等。由于它的实战效果和创造的价值，云天励飞在创业的第二年收入就过亿，也成为一个人工智能初创企业里面能够快速产业化的积极探索。

如何做到既快又准，这就是基于人工智能深度的深度学习技术，另外一个就是芯片，芯片的技术可以大幅将深度计算学习效率提高1—2数量级以上，陈宁认为视觉计算是云计算的阿喀琉斯之踵，它有海量的像素，同时对实时性要求非常高，在传统云端和后台集中式的处理中已经不能满足这两个需求，因此前端和终端低功耗实时视频处理和分析芯片呼之欲出。

陈宁认为为了解决视觉计算，一个计算平台一定是一个端到云的互相配合的计算平台，端到云的分工又取决于具体的应用场景。如在海量视频监控场景下，如果是动态人相识别，有可能是在前端的摄像头，需要做到人脸的检测、跟踪，人脸的提取，甚至有些厂家提出在前端的芯片做到特征的提取。将这些人脸的图片，甚至压缩成特征值的微量数据传输到云端，在云端做大数据分析和决策，所以可以做到亿万人脸秒级定位，他表示云天励飞今年底目标达到百亿人脸数据，在秒级内可以做到快速相应。

这样一个云到端的视觉平台的路线，它的核心就是前端一颗低功耗高性能可以对视频进行实时处理分析的XPU处理器芯片。这颗视觉处理器甚至会影响到前端摄像机传统的分离式配合，因为机器需要分析的信息，和人类需要的信息是不同的。

安全行业的视觉人工智能则会通过采集海量数据不断提升深度学习的算法精度，并通过一个高效芯片去承载这样的复杂算法，而且只有低成本高效低功耗芯片才能让它产业化，进而采用更多的数据，因此算法、芯片、数据三者可以在产业化的过程中形成一个有效的迭代，推动产业化快速的发展，加上技术的进步，把它从弱人工智能时代到通用人工智能时代，进一步拓展到我们生活的方方面面。未来基于端到云的视觉计算平台，通过芯片变成一个认知的设备，变成一个智能的视觉前端，可以让这个前端看懂理解这个世界。这是安全芯片领域人工智能应用从方案到服务的一个案例。

余凯表示他从2006年开始做深度学习一直做软件，两年前考虑再三，觉得不能再这么软下去，要硬一点，于是创立了地平线，“实际上我们的商业模式是叫软硬一体的解决方案，我们不是卖芯片的厂商，我们是提供软件算法和芯片的解决方案的定位。”他表示。“我们的核心竞争力是从算法到芯片到云的路径，地平线今天超过200名工程师，有很多是资深的算法和硬件方面的背景，我们做BPU，我们特别注重软件系统，地平线构造叫Hugo的软件系统，这是地平线面向自动驾驶建设的软件平台叫Hugo，这是一个基于深度学习的系统，从感知一直到动态的决策，从端到端的深度学习，到后面面向增强学习的决策。同样顺着这个软件一代一代往前走，当前我们侧重于在感知层面，面向到更强大感知，再到简单决策，然后到第三代强大感知+强大的决策，我们会发现越到后面，更大的计算是在决策上面，因为我们考虑自动驾驶，自动驾驶是一个比下围棋更复杂的过程，下围棋是只有两个人在博弈，而自动驾驶是你跟道路环境博弈，这里面的决策导致的计算复杂度，是超出我们想象的，今天的GPU完全支撑不了这样复杂的计算，我们要考虑怎么样在软件、硬件上做协同创新，才能支撑未来复杂的决策问题。”

他表示常有幸跟芯原一起合作，地平线马上会推出盘古处理器，这个处理器的应用场景非常广泛，如处理高清视频，有更强大的识别能力，对中国复杂的路况有更强大的适应，与英伟达的处理器相比，地平线的处理器加算法，可以适应中国更加复杂，更有挑战性的交通的状况，如30个人脸实时抓拍，我们可以做到250个人脸，但我们功耗是他们的十分之一。“我们的第三代处理器，会往前更进一步，不光是像素级的，还是动态的，三维的，场景的，什么叫动态呢？我们会关心在场景里面在哪一个位置，以什么样的速度在移动，去做预测，这对自动驾驶里面是非常重要的，我们会保持每年一代的处理器架构的迭代，比一般的公司跑得更快一点。”他强调。

在人工智能时代，计算力、大数据和云计算是三个不可或缺的关键因素，这三个要素推动IC公司从卖芯片转到卖服务模式，我注意到不少本土IC公司已经开始了这个转变，例如全志科技在其生态大会上 42 36466 42 15533 0 0 3515 0 0:00:10 0:00:04 0:00:06 3515布宣布启动基于人工智能的大视频服务，而在ADC方面领跑的芯海科技则通过体脂秤把卖芯片变成了卖健康服务，一些本土MCU厂商也在进行这个转型。

陈宁表示对于IC来说该考虑如何把深度学习和处理器芯片技术进行结合，以面向深度学习的复杂网络架构重新定义和设计一款芯片，这款芯片能够不断更新算法，并且满足各类的应用场景，对于复杂的人工智能算法的一些高效率的需求。那这样的芯片是什么样的？

二、人工智能需要什么样的处理器？

中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长，中国高端芯片联盟秘书长，清华大学微电子与纳电子学系主任、微电子学研究所所长魏少军教授在这个论坛发表了题为《人工智能大潮中的芯片发展思路》的演讲，他指出人工智能发展可分为三个层次，第一个层次是应用，第二个层次是方法，第三个层次是工具。芯片显然是工具，而且人工智能必须落实到芯片，没有其他东西可以替代芯片，所以工欲善其事必先利器。

他对比了英特尔X86 CPU、Nvidia GPU、微软的定制FPGA、谷歌的TPU、NeuRAM3以及美光的Automata后指出这几类芯片要么功耗大要么精度低要么价格昂贵，都不算是好的智能芯片。“智慧和能力两者合二为一是智能，我们看到任何事情都是感知、传输、存储、处理、决策、传输、执行这样一个过程，在这个过程中，存储、处理、决策跟我们现在讲的人工智能很接近，由此可以导出智能芯片的架构。”

 他认为人工智能芯片应该具备以下八大特点：

1、可编程性:适应算法的演进和应用的多样性;

2、架构的动态可变性:适应不同的算法,实现高效计算; 

3、 高效的架构变换能力:< 10 Clock cycle, 降低开销; 

4、高计算效率:避免使用指令这类低效率的架构。

高能量效率:~5TOps/W

某些应用:功耗 < 1mW

5、某些应用:识别速度 > 25f/s

6、 低成本:能够进入家电和消费类电子;

7. 体积小:能够装载在移动设备上;

8、应用开发简便，不需要芯片设计方面的知识; 

“目前的CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架构。好理想架构保持低功耗和精度。”他总结说，“我认为智能的核心是软件，我们做芯片的人原来跟软件不搭界，现在要搭界，智能的基础是芯片，关键是怎么把软件和芯片有机结合到一起，最好能通过软件来定义芯片，所以我提出来叫software  Defines  chip，这可能是未来AI芯片的基本雏形。”

如何实现软件定义芯片？他提出了可重构计算芯片的概念，因为软件的规模可以任意大,但硬件的规模总是有限的,所以需要将软件划分成与硬件规模相适应的的模块,逐块运行;另外硬件结构必须动态可变以适配每个软件模块的功能。

对于数据通道加控制架构的演变，魏少军表示可以从冯诺伊曼体系推导出来，具体做法就是先把冯诺伊曼架构变形--把IO合并了，把Mbmory分开，再把Mbmory放里面去，再把IO分开，然后把Input而和Outpu分开，这样逆时针转90度，得到一个架构，把这个结构重新划可以得到一个新的架构，这个结构和冯诺伊曼是一样的，但是又不完全一样，有改进。

这个新的架构和传统架构对比一下，可以看出，经典结构是冯诺伊曼的刚性结构，但是可重构计算中是函数化的柔性结构，在经典结构中是应用适用于计算结构，而在现在的可重构计算中是计算结构适应应用，倒过来了，在传统结构是一个任务一个处理的软体或者软件，但在新结构中一个任务有多个等效的软件，不是唯一的，变成多个了。在传统结构中处理的软硬件不变，在新结构中软硬件动态选择性改变，在传统结构当中是高度的硬件复用，在新的结构中是冗余的应用，这两者有相同点但也有很大的不同点。

把可重构计算处理器跟CPU  FPGA、ASIC、SOC、RCC比较就可以看出可重构计算处理器是把灵活性和处理性兼而有之。

魏少军教授表示基于这个新架构，他的研究团队实现一个可重构的神经网络计算器，叫THINKER，它采用了可重构架构，芯片采用的是65nmLP工艺，主频10-200MHz，但是峰值性能可以达到409GOPS，而功耗只有4mW!跟全球最好的处理器相比，它的能效提升了5倍！“但是这颗芯片还不能做到手机里， 如果芯片能做到手机里，芯片才有未来，如果只是互联网企业采用才没有规模效应，人工智能芯片不解决进入手机，不解决进入家庭，是没有希望的！”他强调，“我们会以IP形式授权这颗芯片给其他有兴趣的公司，近期会有改进版推出。”

三、人工智能时代的商业思维转变

魏少军教授在演讲中分享了一个麦肯锡关于人工智能的数据，首先显示人工智能初创企业的初创企业在不断增加，2016年增加到389家，增长的比例一直在50%以上，第二是人工智能企业的融资额到2015年达到50亿美元，集成电路除了并购外，初创企业想要靠融资达到50亿这个黄金时代大概已经过去了。第三个人工智能企业并购的数量，2016年达到了85家，还有一个人工智能企业的股权融资数量达到了658家，增长非常高，可以看到风险投资很活跃，说明这个行业是在上升期。

虽然人工智能产业形势大好，但吴霁红教授则在演讲中提出了一个商业思维转变的问题，她指出：“AI+换道超车可以把换道做个比喻--我们原来的技术系统以及商业系统，可以看成是跑汽车的高速公路，再来看看今天人工智能系统，它可能是起降飞机的跑道，在高速公路和飞机跑道上，是不同的规则、不同的架构，不同的技术，不同的材料，不同的运营，不同的模式，几乎所有东西都是不同的，但是大多数的企业犯的错误是什么？他们都是在高速公路扩建或者是重新修建飞机跑道！可以想象，在任何一个高速公路上要重新修建飞机跑道会越改越乱，在这个公路上弯道超车只有翻车！所以如果我们今天仍沿用老系统做人工智能的商业或者产业，必定翻车！”

她提出了一个AI动态价值地图，指出我们可以从现有的技术上，通过开源软硬件的技术平台，实现核心技术的开源--无论是核心算法，核心硬件，包括专用芯片、大数据、云计算等都实现开源，用用户动态数据循环，喂养机器学习，产生更强的技术和商业生命力。

 她进一步把技术部分和商业部分做了区分指出，红色的部分是技术属性部分，绿色部分是商业部分，这两个部分就像一个人的左脑和右脑，如果一个人只有左脑，没有右脑，或者一个人只有右脑没有左脑都是不健康的，因此所谓的AI+换道超车是正确的，正确的说法是产业+AI或者AI+产业，就如上图技术商业互不可分。在发展商业的时候，她建议本土企业从这三个角度去看如何建立全新的竞争优势，这三个角度是，第一、我们的技术、功能到底能解决什么问题？第二是我们如何借助新技术解决客户不同层次的痛点？第三是如何借助新技术发展新的技术系统，来实现商业的运营。

7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》。制定了人工智能三步走的战略，《规划》要求到2030年人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元！人工智能的风口已经显现！本土IC公司在这一波浪潮中大有可为！加油，本土IC设计公司们！翻身的时候到了！

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