2019 年即将结束,年终是一个值得回顾展望的时间节点,对于半导体市场来说,很多人用“太难了”来形容,从最初的高开,到后来的走低,受到了太多不确定因素的影响,但是也不乏众多坚定信念的芯片厂商在这个行业兢兢业业,努力做好产品,服务好客户。

 

为了更全面地总结这一年的得失,与非网特此策划年终专题《回顾 2019,展望 2020》。AI 在这几年成为热议话题的同时,我们也看到 AI 在稳步落地,所谓“无处不 AI”正在变?#19978;?#23454;,本期话题讨论我们邀请了国内 AI 市场的头部企业思必驰一起来参与讨论,本期的受访人是上海深聪半导体有限责任公司(思必驰公司的子公司)联合?#35789;?#20154;吴耿?#32874;?#29983;。

 

上海深聪半导体有限责任公司联合?#35789;?#20154;吴耿源

 

2019 年初,在思必驰的产品发布会上,其联合?#35789;?#20154;、首席科学家俞凯在演讲中说“独行者快,众行者远”的场景还历历在目。为?#25628;?#21457; AI 芯片,思必驰与中芯聚源共同注资成立上海深聪半导体有限责任公司,由思必驰 CTO 周伟达担任这家新公司的 CEO,由曾在中芯国际与台联电任运营研发主管的吴耿源任执行副总裁。

 

利用软硬融合,大幅度提升AI芯片能效

深聪智能于 2018 年的 3 ?#36335;?#25104;立,2018 年 8 ?#36335;?#24320;始流片,2018 年 11 月点亮验证。经过一年的时间,芯片正式落地,整体速度还是非常快的。深聪智能的成立是思必驰在芯片领域取得了突破性进展的重要标志。

 

吴耿?#32874;?#29983;也坦诚地表示,对于 2019 年来说,我们也接到了很多客户的订单。在智能家居领域的落地也标志着我们当时最早的定位还是正确的,目前很多客户如白电的厂商,对这方面还是有非常大的需求。

 

在技术和产品方面,TH1520 芯片已经量产,太行一代可实现 AI 关键字和指令识别,低功耗唤醒,并且可以良好的将芯片和算法融合。在设计理念方面,TH1520 的主要关注点在于良好的用户体验和产品开发的灵活性。在设?#21697;?#27861;方面,由于采取了软硬融合的方法,使得 TH1520 方案的性能和能效有了大幅度的提升。

 

我们这款芯片的的主要亮点在于:体验好,远场以及复?#30001;?#22330;下的各项体验指标处于业界领先;低功?#27169;?#24453;机状态功耗毫瓦级,全速工作功耗不大于百毫瓦,使得便携和移动场景成为可能;离线识别,支持数百条指令的离线识别,可以全离线应用;存储完全内置,节省成本和总体功?#27169;?#22312;快速部署方面,提供算法+芯片的方案,无需再耗时耗工进行算法?#28006;玻?#21487;快速将产品推向市场;而且适用性广,多种接口,功耗模式,麦克风阵列灵活组合,适用各种场景。

 

借助渠道优势,发力智能家居市场

2019 年,思必驰面临的最大挑战其实?#24425;?#20840;行业面临的挑战,那就是智能家居整体市场的需求还未完全打开。当然相较于前两年,需求已经在逐步提升,经过前几年的市场培育,智能家居行业已经进入推广阶段,各类终端产品也在不断地走向市场,功能和质量都在稳步提高,并日趋完善,应用也更加人性化。用户的习惯也逐渐地被养成,所以智能家居的市场空间正在逐步打开,不过体量还比较小。

 

吴耿源对智能家居市场做了详细分析,他表示,其?#30340;?#21069;大多数的智能家居行业提供产品多以面向 B 端为主。其实?#28304;?#19994;者来说也很“现实”,不再幻想 C 端市场能一下子爆发,而为了更好的“生存”,大部分的智能家居行?#23548;?#29983;于 B 端市场。但是,即便是面对 B 端市场,最后的使用者仍然是 C 端消费者,所?#28304;硬?#21697;底层上来看,一款好的智能家?#30828;?#21697;,一定是要能满足人们日常居住场景的需求的。但?#23884;?#20110; B 端市场来说,?#21152;?#33258;己独特的基于自身业务的诉求,而这些诉求也并非是最终使用者的诉求。所以,我们发?#38047;?#20110;需求和产品的错配,导致在终端用户这边的需求一直无法?#20013;?#24615;的保持高增长态势,甚至还处在一个需要“?#21796;?#32946;”的市场状态。

 

对于这样市场需求状态,我们深聪也会充分发挥思必驰在语音领域渠道上的优势,基于思必驰对语音交互算法的掌握及对市场的理解充分和我们的客户进行沟通,在产品面向终端用户前,反复和我们的客户方进行产品打磨。而且我们目前自主定义开发的这款芯片,是结合算法向客户提供的一款芯片+算法,即“软+硬”的人工智能人机语音交互的解决方案。从一定程度上看,离我们的终端用户需求更近。

 

整个智能家居行业依然有很大的发展空间和潜力,之前工信部就有数据统计和预测,2020 年智能电视在电视行业中的渗透?#24335;?#20250;突破 90%。当然即便如此,消费者习惯的培养?#24425;?#38656;要有个周期的,所以这个还需要我们同行来共同努力,提升自己的实力,为这个市场提供更好的产品。

 

AI语音芯片迎来高速增长,思必驰发挥语音算法优势造芯

目前看来,语音交互是人工智能技术中最明确的落地应用之一,对于终端的人工智能语音芯片?#24425;?#21363;将迎来高速增长的趋?#28006;?#19968;。

 

2019 年,多家算法公司大力推动语音技术的落地应用,形成了算法、终端应用方案一体化的产业格局,并逐步开始自研或与传统芯片设计公司合作推出研发芯片,形成了语音算法和芯片设计公司?#28982;?#34917;?#24535;?#20105;的格局。传统芯片公司也大规模的进入该行业,推动?#35828;统?#26412;、低功耗专用语音识别芯片。

 

作为语音算法公司,思必驰对芯片的思考不同,在吴耿源看来,语音公司做与不做芯片?#21069;?#38656;求来的。语音公司在技术服务产业的思路下,对接了大量客户,也对接了各种芯片平台,因此语音公司更清楚市场需要?#35009;矗?#30446;前市面已有的芯片能够做?#35009;矗?#19981;能够做?#35009;矗?#32570;少哪些功能等。

 

从语音算法的角度来说,语音技术对硬件有一定需求,需要一款高能效、低功耗、降?#32479;?#26412;,同时又能够改善体验的芯片。因此,语音算法公司最了解算法,又了解市场需求,能够做出能效最高的芯片,所以语音算法公司在做芯片这件事情上是具备极大优势的。

 

从打造 AI 芯片的两种路径来看,一种是从硬件出发做 AI 芯片,但如果公司对 AI 算法不够了解,往往很难做出满足场景最优的芯片;另一类是算法公司,根据算法、场景的需求,结合硬件做优化。

 

尽管二者做 AI 芯片?#21152;?#25361;战,当相对而言,语音算法公司做 AI 芯片更有优势。在 AI 芯片的行业早期阶段,当下 AI 算法还不够成熟,需要芯片硬件和 AI 算法的联合研发。

 

吴耿源也强调,我们思必驰做 AI 芯片的核心目的是,面向客户需求,通过软件定义硬件,软硬件耦合的思路来构建思必驰在算法方案上的优势。

 

 

AI场景落中+结合最接地气   

即将跨入 2020 年,我们会发现人工智能的热度依旧,只是在资本市场,看空的人也不在少数。其实从当年大数据的发展趋势来看,这?#26234;?#20917;对行业发展是有利的,因为进入赛道的野蛮竞争玩家会越来越少。

 

这两年业界一致认为,AI 技术和产品的落地是行业中最需要解决的问题,包括在政策层面也都出台过相应的政策,如上海市推出的《上海市?#24179;?ldquo;智城计划”实施方案》,为了鼓励人工智能技术场景的应用和落地,方案提出,聚焦人工智能+制造、医疗、交通、教育、金融、政务、安防等重点领域,为人工智能企业提供广阔应用场景,推动新技术、新产品、新模式在上海率先运用。目标到 2020 年,打造 6 个人工智能创新应用示范区,形成 60 个人工智能深度应用场景。

 

可以看到,场景的落地依旧是 2020 年各大 AI 企业最为关键的突?#39057;恪?#24403;然,在落地过程中,我们说的“软+硬”的结合?#24425;?#20154;工智能企业最为接地气的一种方式。这里的“软+硬”也便是“算法+芯片”的整体解决方案。AI 芯片也早已成为中外科技企业竞争的焦点之一,以至于清华大学微电子所所长魏少军用“无产业不 AI,无应用不 AI,无芯片不 AI”这样的话语描述当下的“AI 芯”热潮。

 

当然,人工智能芯片未来将呈现新发展趋势——芯片开发将从技术难点转向场景落地。目前,人工智能芯片设计更多是从技术角度出发,以满足特定性能需求。未来,芯片设计需要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。而且,现在应用于 AI 领域的芯片多为特定场景设计,不能灵活适应多场景需求,未来需要专门为人工智能设计的灵活、通用的芯片,成为人工智能领域的“中央处理器”。另外,现阶段 AI 芯片产业的发展方式主要以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理相对独立,但同?#26041;?#30340;企业却高度竞争,未来产业发展应以合作为主线,形成产业生态。

 

2020年主攻智能语音算法及芯片设计的软硬件优化

展望 2020 年,我们依然会结合?#38047;?#30340;优势,结合思必驰?#38047;?#29983;态,初期阶段将带动芯片行业转型加速,中期阶段以人工智能芯片赋能传统白色家电厂商、电视厂商等,实现产业升级,提升产品附加价值。远期还将提供 IP 服务,形成 AI 创业环?#24120;?#24102;动周边人工智能产业化落地,致力于成为人工智能语音交互领域的头部企业。提供的产品和技术依然会围绕着在智能语音算法及芯片设计的软硬件优化,提供高性能、低功耗的智能语音交互专用芯片和深度优化的语音前端解决方案(包含软硬件及相应 IP)。

 

在产品和技术创新方面,吴耿源表示,我们的芯片未来会往两个方向拓展:一个?#23884;?#27169;态整合,另一个是架?#20849;?#38754;的创新。我们知道 AIoT 场景下人工智能的应用对于端侧和云端?#21152;?#24456;强的需求。而最新的 5G 的趋势也与人工智能的结合促使万物智联的落地与实现。未来巨量的数据?#23884;?#32500;的,如有语音,图像,视频等等,集中处理与边缘式发?#25216;?#31639;的需求,也会近一步挑战 AI 芯片的计算能力。但是传统的架构由于无法很好的平衡好成本、功耗、安全性等诸多现实的需求,因此未来具备处理多个维度的巨量数据的多模态 AI 芯片将会是趋势,这?#24425;?#25105;们未来的规划之一。

 

另外方面,我们知道 AI 时代的硬件架构创新还有一大难关——存储墙。而传统的冯诺依曼结构便?#21069;?#35745;算和存储分开的架构。但其?#31561;?#31867;的大脑计算和存储不是分开的,不需要数据搬移,更多的是存在一定的相容性。所以未来的计算机体系结构可能要改变这种方式,不是基于计算机的 Memory,而是基于 Memory 的计算,应该做更多的融合,也就是我们说的 In-Memory Computing。这?#25191;?#31639;一体化不但是我们芯片架构创新设计的趋势,?#24425;?#25972;个业界认为的趋势。

 

从应用市场的角度出发,我们芯片的主要应用市场方向还是集中在智慧家居、智能硬件终端、车载、手机、可穿戴设备等,聚焦于国内千亿级的物联网语音芯片主战场。

 

对于营收方面,在 2020 年还是相对乐观的,由于在 2019 年已经聚集了一批重要客户的订单,在 2020 年也会大批量的出货,所以 2020 年对于深聪科技来说还是非常值得期待的一年。