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“智慧”未来——AI芯片

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【摘要】:
2010年至今,大数据处理行业发展快速,人类对海量数据的运算需求也在逐步提高,但传统的算法框架又无法支持深度学习的巨大并行计算需要,所以核心硬件——AI芯片以其充足的计算力替代了传统芯片,逐渐成为人工智能领域的宠儿,而且发展势头很快,据估计2025年世界的人工智能芯片市场规模将超过726亿美金。

“智慧”未来——AI芯片

 

2010年至今,大数据处理行业发展快速,人类对海量数据的运算需求也在逐步提高,但传统的算法框架又无法支持深度学习的巨大并行计算需要,所以核心硬件——AI芯片以其充足的计算力替代了传统芯片,逐渐成为人工智能领域的宠儿,而且发展势头很快,据估计2025年世界的人工智能芯片市场规模将超过726亿美金。

 

一、历史沿革

 

01、市场需求扩张加速AI芯片发展

 

AI芯片研发源于上世纪八十年代。美国加州理工学院的Carver Mead博士是现代大型嵌入式集成电路系统设计工作的主要开创者,他从上八十年代转向研发用集成电路来仿真神经系统。上世纪九十年代初,英特尔公司又开始了神经网络加速芯片的研发。历经了30多年的发展,目前AI芯片的类型已经十分多样,主要有大众核处理器、DSP、FPGA、GPU、ASIC、Neuromorphic chip等。但在2014年以前,AI芯片还只是学术界的一个主要科研方向。

 

在2014年以后,由于基于深度学习的视觉识别算法和语音识别算法实力的明显增强,使得在业界范围内也发现了应用于AI科技的美好前景,因此AI芯片技术开始受到了产业界和学术界的共同重视。在2016年和2017年,Google公司的AI围棋程序AlphaGo先后打败了韩国的世界冠军李世石和中国队的世界锦标赛柯洁,让世人发现了AI实力提高的巨大潜力。

 

02、各大巨头入场AI芯片行业

 

作为新赛道,AI芯片的计算能力及其和大数据时代的超高结合率,将使人看到未来经济发展的新星,世界各大产业巨头以及诸多国际创新团队也争相参与到该领域的新产品开发当中。国内创业企业大多开始在15岁之后,而大量应用于大数据分析应用的AI运算芯片也开始逐渐研发生产,相应的落地场景也逐渐增多。传统的半导体巨头以及技术巨人也在布局AI芯片领域,除了自己的开发之外,还依托资本优势进行海外融资并购,引入优质资本和创新团队等手段促进了自己的AI芯片行业发展,经典代表企业如Intel,经过大手笔的并购了包含Altera、Nervana、Movidius和Mobileye等这样的AI芯片公司,而阿里巴巴等也经过纷纷融资、并购布局了AI芯片的发展。Google、Facebook、微软等互联网公司以及寒武纪这样的初创公司纷纷进入AI芯片市场。

 

 

二、现状分析

 

01、政策引导与支持倾向明显

 

早在2014年,我国多部门联手为多家公司设立了“国家集成电路产业投资基金”,首期投入高达1387亿,而如今大基金二期建成了2000亿左右规模的募资,以后将着重投入于人工智能、5G、物联网等行动终端应用行业,进而带动中国的半导体工业蓬勃发展。而中关村科技园建设组委会、北平市第十五届人民代表大会四次会议、常州市经济发展和改造委员、国家教育部、广东省政府、共产党中央办公厅国务院政府办公厅、广东省人民政府、北平人民政府、我国工信部等均提交了相关的我国新一代人工智能基础配套建设计划和人才培养规划,期望以人工智能技术促进产业经济进步、实现科技兴国。西安、广州、三亚、大连、浙江等许多大中城市都已在进行以人工智能技术为重点的产业园区建设,并吸纳了互联网公司、新技术企业和AI公司的落建。上海市将加强人工智能发展力度,推动复旦、上海交通大学、同济等大学和科研机构与企业联合投资建设十个国家重点联合实验室,打造一流AI芯片高地。

 

 

图源:2019年世界人工智能大会

 

02、自动驾驶业务进展较为迅速

 

英特尔的内部机构预计自主驾驶的市场规模将会超过7万亿美元,到2025年将会售出1亿辆车。自动司机将大大减少交通事故的出现,替代货运驾驶员,促进物流产业蓬勃发展。伴随着无人值守技术的持续开发以及相关算法的逐渐完善,多数厂家制造的无人值守汽车都能够满足第三级别,少数公司能够制造第四级别的无人驾驶汽车。目前,各大厂商都在寻求技术突破。自主驾驶行业的硬件芯片开发商地平线和斑马智行公司将合作AI开放网络平台,共同促进智慧行车的完整方案实施。一汽汽车与黑芝麻智能签约建设自主驾驶网络平台。

 

 

 

03、资本活跃度逐步升温

 

资本对细分赛道领域的关注一直维持在较高位,其中,对工业视觉的投资相对活跃;而云端、图像处理、以及边缘侧领域的芯片玩家也都获得了投资,但所获投入却相对均衡分散;随着行业技术的完善和对资本的关注度增加,智能城市的细分玩家也逐步露出了锋芒;在自主驾驶方面,亿伽通这类新入者已完成上亿元的投资,并在逐步布局国际化战略。新晋玩家的入局与加码也给业务发展带来了竞争活力,而老牌玩家们也在不断加入新资本以适应科技发展与行业规模扩张的需要。

 

04、AI智能手机正在普及

 

在AI等移动手机的重要功能应用领域,人工智能的算法与应用都比较成熟,比如语音识别、人脸识别等功能。同时,世界各大企业也在积极探索在行为预测、用户认知等方面的应用。伴随着人工智能的兴起,一些潜在的威胁也在悄然而至。人工智能安全问题可大致划分为算法、数据、模型和生物识别四个维度。算法面临的主要威胁是算法在实现过程中缺乏对安全性的考虑。练习模式方面,包括在深度教学架构中应对机器学习的恶意样本产生、培训数据的污染等。数据资源开发利用中的隐私保护和针对生物识别系统进行的攻击,也在逐步成为人工智能领域的潜在风险。

 

 

 

三、未来趋势

 

01、未来我国人工智能芯片市场规模将快速上升

 

尽管当前的摩尔定律发展逐渐放缓,却成为了促进人工智能科技不断进步的重要硬件基石,人工智能芯片(AI芯片)发展尚未到达顶峰,经有关机构预测,到2025年,我国的人工智能芯片产值预计将达到65亿美元。面向越来越复杂的市场需求,在未来还将催生人工智能领域的创新设计理念与架构创新。

 

02、AI应用的未来还有很长的一段路要走

 

作为新兴领域,AI芯片的基础架构存在着较大争议。传统智能芯片的基本逻辑结构是从感觉、传输到管理,再到传输、执行。但智能系统反应机制的基本结构是什么?却难以人能讲得清楚,但学者们可以参照软件操作系统、信息处理器等去模拟。短期利用由各种组合方法所促成的异构计算,来促进各种技术应用计算的成功落地(看重能效比、性价比、可信度)是相对合理的;而中期则要进一步快速发展自重构、自学习、自适应的智慧硬件芯片,来支撑计算的快速健康发展以及类人的自然智能;而长远则将向着通用AI智慧硬件芯片的技术方面进一步快速发展。

 

四、结语

 

过去的两轮AI热潮都由于没有真实应用而前景告终,给投资人留下的都是失望与泡沫。但当前,这一轮的AI技术爆发主要来自于大数据分析时代的推动,更多的落地场景一步步得到满足。但正像“深度学习就是深度调参”这个观点所阐述的,作为现代AI芯片科技基石的深度学习究竟还能走多远,还是需要警惕的问题。