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　　【中国安防展览网 视点跟踪】在成功举办国内首场AI芯片峰会「GTIC 2018AI芯片创新峰会」之后，智东西联合AWE、极果将于3月15日在AWE期间于上海举办「GTIC 2019AI芯片创新峰会」。届时，AI芯片领域的20+位技术大牛和产业大咖齐聚，将就AI芯片的生态构建、架构创新与应用落地进行阐述和讨论。大会前夕，智东西对大会嘉宾进行系列深度访谈，提前一睹他们的风采和对产业的真知灼见。本期访谈嘉宾为清华大学微电子所所长、中国半导体行业协会IC设计分会理事长魏少军教授。
 

　　“在未来2到3年内，(AI芯片行业)一定会碰到一个低潮，今天的一部分、甚至大部分的创业者将会成为技术变革的‘先烈’。”
 

　　2018年3月，在智东西主办的GTIC 2018AI芯片创新峰会上，魏少军教授曾经这样说道。在接下来的一年里，这句话曾被不同报道多次引用，广为流传。而在2018年剩下的日子里，行业发展也呈现出“冷热不均”：2018年下半年里，既有重量级企业陆续发布AI芯片产品，也有玩家新轮融资一拖再拖迟迟未能完成，又有明星创企及时转手“卖身上岸”，甚至还有企业被爆多次流片失败、成本飙升……
 

　　2019年，AI芯片产业状况将会如何？AI芯片的落地场景是什么？什么行业才能赚到钱？AI芯片的衡量标准是什么？AI芯片的下一步该走往何方？……

 

　　带着这些问题，智东西再次来到清华大学校园内，与清华大学微纳电子系主任、微电子所所长、我国半导体行业“男神”级人物魏少军教授进行了一场深入对话。
 

　　魏少军教授是国内集成电路产业的人物，是中国半导体行业协会IC设计分会理事长，并曾主导编写了《人工智能芯片技术白皮书(2018)》，从定义、脉络、标准以及发展趋势等方面对AI芯片进行了深入而专业的研究报告，*。
 

　　一、“2019年AI芯片将进入关键期，也必然会引发人们的进一步思考”
 

　　魏少军教授认为，回望2016-2018三年，AI芯片很热。这三年完成了教育市场、让大众认知AI芯片的历史任务。2016年前，大家对是不是有必要专门设计AI芯片还不清晰，但经过这三年技术和产业发展，这点现在没有疑问了。到2019年，随着AI芯片从概念普及进入应用落地，现在要面对的主要问题成了 “AI芯片应该走什么发展道路”、“AI芯片的创新应该集中在哪些方向”和“如何设计一颗有竞争力的AI芯片”等深层次问题。
 

　　AI芯片的发展从商业路线上说，必须得找准应用场景和杀手级应用。
 

　　跟所有处在风口的新技术一样，AI芯片必须找准不可替代的应用场景，找到一个每天都要用AI的落地应用。
 

　　云端AI芯片场景相对明确，然而过高的入局门槛使得这是一场巨头扎堆的战役。
 

　　终端AI应用则是目前AI芯片初创企业普遍集中的市场。当下各类终端AI芯片主要面向三类场景：智能家居/可穿戴设备/物联网所需的低功耗AI芯片、安防监控所需的视觉AI芯片、以及自动驾驶AI芯片。在具体应用场景中哪些是“非AI芯片不可”的？某个具体场景芯片的PPA(性能、功耗、面积)中哪一项是关键的？这是必须思考清楚的问题。
 

　　而对于所有芯片来说，一定是越通用的场景、越大规模的出货量，才能做到边际成本越低、优势越明显。这就需要AI芯片的产品定义能覆盖尽可能多的细分场景，这对每家AI芯片创企都是考验。
 

　　魏少军教授认为，在经过了2016-2018年的热潮后，2019 AI芯片创业公司需要冷静地去思考一些基本问题。
 

　　对于未来发展，魏少军教授提出两点建议：
 

　　件事，“深挖洞、广积粮、缓称王”。应努力把企业的技术、市场、资金等家底做深做厚，芯片从来不是一个能够速成的产业，真正有志于芯片的企业，一定要经得起持久战；
 

　　第二件事，不能只埋头于技术研究，“技术本身不能当饭吃”。企业要研究用户在哪、应用在哪、用户的真实需求是什么，做好AI芯片的产品定义。
 

　　二、架构创新：AI芯片必经的前路与出路
 

　　2018年AI芯片老玩家努力前行，一批新玩家也闪亮登场，比如由清华大学Thinker团队孵化出的清微智能、以及探境科技、肇观电子、燧原科技、耐能等一批新兴AI芯片创企都获得了上亿元级别的融资。
 

　　与此同时，国内外众多行业巨头也开始跨界造起了云端AI芯片，比如华为、阿里、百度、Facebook等等，不一而足。
 

　　在冯诺伊曼架构的“内存墙”(数据存取速度赶不上计算速度)、芯片灵活性与高能效不可兼得等问题凸显的当下，这些涌现的AI芯片新兴玩家普遍都有一个特点 —— 开始注重AI芯片的架构创新，体系结构的新老架构开始交替。
 

　　▲清华微电子所所长魏少军教授在GTIC 2018AI芯片创新峰会上的演讲

 

　　无论是清微智能的可重构计算架构、华为的云/端统一达芬奇架构、还是探境科技的存储优先架构、包括处于研究前沿的存算融合架构，无一不集中于新型架构的设计与技术创新，也因此获得了资本市场的初步认可。
 

　　站在2019年的这个时点上，AI芯片的架构创新除了关注神经网络计算，更要关注全芯片的架构创新。魏少军教授以安防AI芯片为例谈了他的看法。安防AI芯片是一个系统级别的问题，除了NPU，还包括处理曝光、白平衡、视频编解码的ISP、Encoder等等，并不仅仅是做好一个NPU模块就能解决的。除了神经网络计算还需要很多计算密集型的模块，这些模块用什么计算架构，也是整个AI芯片的核心问题。解决这个问题，就不仅是NPU的计算架构要创新，传统计算架构也得创新，这才是AI芯片架构创新的真正内涵。
 

　　因此，只有全面的架构创新才能下一代AI芯片的创新。
 

　　三、5年后可能会出现AI通用芯片
 

　　而随着架构创新的进一步发展，根据市场规律，未来很可能会出现一种能够适用于不同AI应用的通用AI芯片，类似CPU、GPU、DSP等等。
 

　　魏少军教授说，现在我们还在用AI应用来定义AI算法，接着用AI算法来定义AI芯片。于是，现在出现了语音AI芯片、视觉AI芯片、自动驾驶AI芯片等适用于不同的AI应用场景。
 

　　纵观芯片发展历史，从专用走向通用是一条基本规律 —— 正如上文提过的，一定是越通用的场景、越大规模的出货量，才能做到边际成本越低、性价比越高。
 

　　因此，未来可能会出现一种通用的AI芯片，能够适用于各种各样的AI算法，并且能跨越图像、语音等各种AI应用场景。
 

　　不过，这种芯片出现的前提是AI算法的冻结——至少是针对某一大类的算法冻结了。目前AI算法依旧在快速发展当中，深度学习的神经网络有好几十种，加上变形后网络有上百种，要说冻结算法现在还很早。
 

　　魏少军教授说，乐观估计，5年后可能会出现这样的通用AI芯片。
 

　　而且，这种通用AI芯片很可能并不会出现于芯片巨头企业当中，而更可能从新兴创业玩家中诞生。大公司虽然有着明显的软件、工具链、生态资源优势，但是它们有着自己固有的包袱，很难从架构上完全弃旧迎新。
 

　　四、半导体的新热点：5G、8K
 

　　随着芯片先进制程成本飙升、第三次半导体并购潮声势减弱，半导体产业也步入了一个新的下行周期，整体增长较之前年趋势开始放缓。
 

　　不过，半导体市场从来都是风起云涌，没有停歇的时候。即便在下行周期里，依旧有众多跨界玩家与创业公司在快速涌入新兴领域。
 

　　魏少军教授认为，除了AI芯片，下一轮芯片的新兴热点还可能出现在5G与8K/16K显示领域。
 

　　我国5G在2020年商用已经是接近板上钉钉的事实，工信部信息通信发展司副司长陈立东也曾表示，目前我国5G研发试验第三阶段测试工作基本完成，5G基站与核心网设备已达到预商用要求。
 

　　随着5G到来的，将会是是更高清的视频传输(8K/16K)、更大的手机储存容量、以及车联网、MR等一系列全新的5G相关应用，这些场景都将会需要全新的处理器，做到更高、更快、更省电。
 

　　结语：AI芯片站在新起点，架构创新才是硬道理
 

　　转眼间，“AI芯片”这个概念已经火了2年。
 

　　2017是AI芯片热度爆发之年，在2017年的后4个月里，多款AI芯片对市场进行密集而火热的轰炸。到了2018上半年，中兴事件让人民大众深切的感受到了“缺芯之痛”，芯片已经是中国产业升级必须跨越的门槛，全民参与热度高涨。随着2018年的结束，AI芯片发展将进入新阶段，季玩家亮相已经结束，享受到短暂胜利的愉悦的同时也感受到发展的不易。这也许就是AI芯片发展必须经过的过程，不经风雨怎能见彩虹？其实，第二季AI芯片大战才刚刚开始，有效的技术创新和准确的市场定位将是制胜的武器。而2019年是AI芯片行业的重要节点。