AI 芯片近兩年成為大熱門，養(yǎng)出不少獨(dú)角獸，但在今年下半年行業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)不小震蕩，先是深鑒科技被美國半導(dǎo)體公司賽靈思（Xilinx）收購，華為在全聯(lián)接大會(huì)上推出了昇騰 910、昇騰 310 兩款 AI 芯片，坐實(shí)了傳聞已久華為要自己做芯片的說法。而 2 個(gè)月前，阿里巴巴宣布設(shè)立平頭哥半導(dǎo)體公司。

有人選擇被收購，有人面對危機(jī)就是轉(zhuǎn)機(jī)，也有新人加入戰(zhàn)局，包括華為及阿里巴巴，后續(xù) AI 芯片初創(chuàng)領(lǐng)域又會(huì)怎么發(fā)展？“大廠已經(jīng)投入資源切入，就是行業(yè)洗牌的時(shí)候！”，耐能創(chuàng)始人劉峻誠在接受 DT 君采訪時(shí)說。對于同屬 AI 芯片創(chuàng)業(yè)一員的耐能，其開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)路處理器（NPU，Neural Processing Unit）芯片，預(yù)計(jì)明年第二季出貨，并通過與 3D 傳感供應(yīng)商合作，全力搶攻 3D 傳感商機(jī)。

不同于幾家媒體上常曝光的 AI 芯片初創(chuàng)公司多是從學(xué)術(shù)圈走向創(chuàng)業(yè)，耐能的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)則是來自半導(dǎo)體業(yè)內(nèi)人士，劉峻誠曾任職于高通、三星，耐能首席科學(xué)家李湘村則是前高通多媒體研發(fā)部門總監(jiān)，也曾在展訊、朗訊（Lucent Technologies）擔(dān)任高管。

云端的 AI 服務(wù)可以通過 GPU、服務(wù)器、高性能計(jì)算機(jī)群（HPC）提供強(qiáng)大的算力，但越是終端的產(chǎn)品隨著系統(tǒng)計(jì)算能力的減弱，可以運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)就越小，因此如何讓終端設(shè)備也能執(zhí)行一定程度的 AI 功能，就是耐能鎖定的市場。

2016 年推出自家第一款終端裝置專用的 NPU 以及軟體開發(fā)套件“重組式人工智能神經(jīng)網(wǎng)路（Reconfigurable Artificial Neural Network）”，芯片體積小、功耗低，更做到可以在終端上跑 ResNet、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有幾個(gè)被廣泛使用的模型架構(gòu)，像是 AlexNet 有 5 或 8 個(gè)網(wǎng)絡(luò)層，ResNet 有 18 層、50 層、101 層、152 層等，而 SSD VGG-300、VGG-512 則是龐大的模型，目前主要應(yīng)用在安防領(lǐng)域，讓機(jī)器可以在空間中判斷出各個(gè)物體的位置、距離等。耐能的 NPU 使用 ARM Cortex-A7、A9 處理器，卻能跑得動(dòng) ResNet 和 SSD，這就是其技術(shù)獨(dú)到之處。

正因如此，吸引了不少重量級(jí)投資者，去年底耐能宣布完成超過千萬美元的 A 輪融資，就是由阿里創(chuàng)業(yè)者基金（Alibaba Entrepreneurs Fund）領(lǐng)投，其他投資者還包括高通、中科創(chuàng)達(dá)、紅杉資本等。今年 5 月耐能完成由香港富商李嘉誠旗下維港投資（Horizons Ventures）領(lǐng)投的 1800 萬美元 A1 輪融資，累計(jì)融資金額超過 3300 萬美元。

盡管大股東自己當(dāng)起了平頭哥，要做 NPU 以及嵌入式芯片，但并不影響耐能的生意，劉峻誠透露，近期將宣布完成新一筆融資，此輪金額將超過先前累計(jì)的 3300 萬美元。另外，耐能最初的商業(yè)模式是采取先賣軟體、NPU IP 授權(quán)的商業(yè)模式，合作客戶包括 ARM、家電巨頭格力等，隨著營收來源穩(wěn)固，明年將開始銷售自有 NPU IC。

進(jìn)軍 3D 傳感，協(xié)同大廠供貨結(jié)構(gòu)光、雙目方案

蘋果 Face ID 刷臉解鎖技術(shù)的問世，定義了整個(gè)科技行業(yè)的新方向，不僅 Android 陣營的手機(jī)品牌全部跟進(jìn) 3D 傳感，也延伸到了新零售，像是刷臉支付，或是通過掃描面部或身體的 3D 建模，可為消費(fèi)者定制化產(chǎn)品，還有門禁解鎖，就有汽車公司思考通過 3D 傳感技術(shù)來取代車鑰匙。

除了取代人們口袋中的東西，像是錢包、鑰匙之外，還有 AR 應(yīng)用，業(yè)界就盛傳蘋果有意在 iPad 平板電腦采用 ToF 技術(shù)，預(yù)計(jì)在 2019 或 2020 年問世。在蘋果的力拱下，3D 傳感技術(shù)無疑依舊是 2019 年產(chǎn)業(yè)的熱點(diǎn)。

不過，目前 3D 傳感技術(shù)的問題在于方案成本仍昂貴，舉例來說，蘋果 Face ID 的結(jié)構(gòu)光模組打出 3 萬多個(gè)光點(diǎn)到用戶的臉，然后把這些訊息丟到 iPhone 的主芯片 A12 Bionic，這塊主芯片里有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎（Neural Engine），由這個(gè)人工智能專用加速處理器執(zhí)行運(yùn)算，而結(jié)構(gòu)光模組成本大概是 20 多美元，主芯片大概是 70～80 美元，兩者加起來就逼近 100 美元的成本，并不是所有終端產(chǎn)品都適合，例如物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、智能家居產(chǎn)品等。

簡單來說，3D 傳感方案包括 3D 傳感器以及后段的運(yùn)算處理，目前較流行的做法是利用 NPU 芯片或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎來進(jìn)行后段的運(yùn)算，3D 傳感器取得光的信息和深度信息后，由 NPU 來運(yùn)算這些數(shù)據(jù)。因此，耐能的戰(zhàn)略是開發(fā)一個(gè)專門處理 3D 傳感的 NPU 芯片，實(shí)時(shí)進(jìn)行三維建模，像是人臉識(shí)別、物體或行為識(shí)別，同時(shí)解決耗能高及成本的問題，他進(jìn)一步指出，一些簡單的功能靠這一顆芯片就可獨(dú)立運(yùn)作，“該芯片價(jià)格大概在 10 美元左右”，并可搭配不同的傳感器如結(jié)構(gòu)光、雙目或 ToF。目前已與奇景光電及***半導(dǎo)體公司鈺創(chuàng)分別合作結(jié)構(gòu)光、雙目方案，進(jìn)攻 3D 傳感市場。

除了新零售應(yīng)用，劉峻誠指出，3D 傳感應(yīng)用在安防領(lǐng)域是一大商機(jī)，將 2D 平面信息轉(zhuǎn)為 3D 模型，立體化之后的好處是提高準(zhǔn)確度，除了多加了“深度”信息之外，還能用光來感測體溫，拿了照片、甚至是蠟像、雕像也無法矇混過關(guān)，除了強(qiáng)化系統(tǒng)安全性，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)在于“賦予行為識(shí)別能力”，過去安防領(lǐng)域是通過 2D 視頻來判斷，可能因?yàn)榻嵌儒e(cuò)位導(dǎo)致系統(tǒng)容易出現(xiàn)誤報(bào)，通過 3D 傳感讓機(jī)器具有行為識(shí)別能力，促使安防產(chǎn)品進(jìn)入下一個(gè)時(shí)代。

另一個(gè)就是產(chǎn)線的異常檢測，目前在工廠生產(chǎn)線上采用自動(dòng)化光學(xué)檢測（AOI）技術(shù)已行之有年，也就是利用高精度跟高速度的光學(xué)鏡頭來協(xié)助檢查產(chǎn)品是否有缺陷，不過，近來 AOI 也興起一股很明顯往機(jī)器學(xué)習(xí)靠攏的趨勢。劉峻誠認(rèn)為，傳統(tǒng) AOI 主要是應(yīng)用在“平面的”印刷電路板（PCB）、面板等行業(yè)，其他行業(yè)的曲面、立體的產(chǎn)品不見得適用，另外 AOI 準(zhǔn)確度仍有很大的改進(jìn)空間，更多時(shí)候是需要靠人力來檢查，通過 3D AI 技術(shù)即時(shí) 3D 建模，可以更精確檢查產(chǎn)品的焊錫是否準(zhǔn)確等，同時(shí)成本得以下降。

從賣 IP 到賣 IC，瞄準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)及新應(yīng)用

從初期賣 NPU IP 到準(zhǔn)備開始賣自有 IC，特別是耐能的投資方還有一個(gè)芯片巨頭高通，難道不怕得罪投資方？“在手機(jī)跟安防領(lǐng)域，我們是不可能自己做芯片去跟巨頭競爭，”劉峻誠說得很坦白。

他進(jìn)一步分析，目前手機(jī)市場就只有前五大業(yè)者才有出貨量，但手機(jī)芯片行業(yè)已被高通及聯(lián)發(fā)科拿下，而在安防領(lǐng)域，行業(yè)巨頭海康威視、大華也自己跳下來做晶片，“今天做個(gè)晶片跟巨頭 PK，那我就是找死！而且 NPU 其實(shí)只是一個(gè)協(xié)處理器，耐能做的是幫助客人強(qiáng)化他們的產(chǎn)品線，”因此耐能在手機(jī)及安防領(lǐng)域的策略就是銷售 NPU IP，一是讓客戶的芯片在 3D AI 功能更強(qiáng)大，二是讓新切入芯片領(lǐng)域的巨頭能夠加速 IP 整合、開發(fā)芯片。

在手機(jī)跟安防領(lǐng)域不直接與巨頭競爭，耐能瞄準(zhǔn)的是物聯(lián)網(wǎng)以及新興應(yīng)用，“有些領(lǐng)域并沒有這種獨(dú)占性，物聯(lián)網(wǎng)至今就沒有所謂的贏家，但是有很多生態(tài)鏈，像騰訊、阿里巴巴、小米等，”劉峻誠指出，這些就是耐能將直接銷售 NPU 芯片的領(lǐng)域。

芯片是老師傅當(dāng)?shù)溃珹I 芯片初創(chuàng)公司的前景如何？

對于今年 AI 芯片初創(chuàng)公司陸續(xù)有一些變化，未來整個(gè)市場發(fā)展又會(huì)如何？他認(rèn)為，“大廠已經(jīng)投入資源進(jìn)來，華為就是一個(gè)代表”，華為的兩款升騰芯片 910 和 310，各自對準(zhǔn)云跟端，“當(dāng)大廠切進(jìn)來打的時(shí)候，這個(gè)行業(yè)洗牌的時(shí)候就到了”，“半導(dǎo)體芯片門檻還是高的，是老師傅當(dāng)?shù)馈保纾咄ㄊ遣粫?huì)讓一個(gè) 7 年以下工作經(jīng)驗(yàn)的人到第一線做產(chǎn)品，“直接做大型晶片，跟大廠競爭是傻的”。

其實(shí)可以檢視一下 AI 芯片獨(dú)角獸們的產(chǎn)品策略，有兩家企圖攻進(jìn)云端市場，像是數(shù)據(jù)中心，但云端市場早已是巨頭把持的天下，谷歌自研的 TPU 已經(jīng)開始對外提供服務(wù)，除了半導(dǎo)體巨頭 NVIDIA 之外，更不用說還有一個(gè)在數(shù)據(jù)中心具有極高市占率的英特爾，不只芯片，內(nèi)存以及傳輸介面（Interface）都是它的強(qiáng)項(xiàng)，因此英特爾的優(yōu)勢在于“整體系統(tǒng)”的性能強(qiáng)大。

另外，汽車領(lǐng)域也吸引了不少芯片初創(chuàng)企業(yè)投入，國內(nèi)就有一家知名的獨(dú)角獸推出了自動(dòng)駕駛芯片，“但車的整個(gè)開發(fā)周期是三年到五年，時(shí)間很長，小公司沒有營收，發(fā)展會(huì)比較辛苦”，更重要的是，在這個(gè)領(lǐng)域會(huì)遇到 NVIDIA。眾所皆知，NVIDIA 跟國際車廠包括奔馳、奧迪等，已經(jīng)建立深厚的關(guān)系，而且汽車并不在意功耗問題，只重視系統(tǒng)的穩(wěn)定度及可靠度，因此想要跟 NVIDIA 搶食自動(dòng)駕駛芯片的蛋糕，難度其實(shí)很高。

因此，耐能的策略很清楚，“我們不碰“云”跟“汽車”行業(yè)，專攻“端”，”劉峻誠強(qiáng)調(diào)，把過去依賴大量云端算力進(jìn)行的 AI 計(jì)算，搬到終端上來實(shí)現(xiàn)，也就是邊緣運(yùn)算，但盡管是鎖定“端”的 AI 市場，在安防跟手機(jī)領(lǐng)域是以賣 IP 為主，不會(huì)去跟大廠競爭，而是幫助他們技術(shù)提升，抓住自己的獨(dú)有性。

內(nèi)存跟 I／O 將是下一個(gè)重要趨勢

面對這場 AI 芯片大混戰(zhàn)，劉峻誠倒是看得很冷靜，“估值喊得再高，本質(zhì)還是要?jiǎng)?chuàng)造價(jià)值”，就是“比誰的氣比較長”，“能做的就是趕快找一些細(xì)分領(lǐng)域做突破、做前沿技術(shù)開發(fā)”，他進(jìn)一步分析兩大趨勢，AI 發(fā)展后，未來一定是多個(gè) NPU 多核堆疊起來，因此內(nèi)存跟中間的 I／O 傳輸會(huì)是下一個(gè)非常重要的領(lǐng)域，像是內(nèi)存內(nèi)計(jì)算（In Memory Computing）以及高速傳輸介面 SerDes。

由于 AI 或認(rèn)知運(yùn)算都需要處理非常大量的資料，如何有效率處理這些數(shù)據(jù)就成了關(guān)鍵，現(xiàn)今的電腦架構(gòu)都是使用馮諾伊曼架構(gòu)（von Neumann architecture）來運(yùn)行，但基于馮諾伊曼架構(gòu)，在執(zhí)行 AI 應(yīng)用時(shí)，處理器和記憶體之間需要大量傳輸資料，耗費(fèi)資源且效能不佳。

許多重量級(jí)研究機(jī)構(gòu)都已經(jīng)投入相關(guān)研究，除了美國美國國防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）資助開發(fā)一種全新的非馮諾伊曼（non-von-Neumann）架構(gòu)處理器之外，今年 4 月 IBM 研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一個(gè)全新的混合式精確內(nèi)存內(nèi)運(yùn)算架構(gòu)（Mixed-precision in-memory computing），將計(jì)算型內(nèi)存單元（Computational memory unit）加入馮紐曼架構(gòu)（von Neumann architecture），來提高 AI 訓(xùn)練的效能。

隨著 AI 芯片的行業(yè)正走向洗牌，初創(chuàng)公司必須開始做出差異化，因此耐能已經(jīng)投入上述兩大領(lǐng)域的開發(fā)，希望在未來的前沿領(lǐng)域仍可跟巨頭競爭。