这些行业，将率先落地AI芯片

2021-5-26 16:34:45    点击：

来源：联想之星

       广义上，所有面向AI应用的芯片都可以称为AI芯片。目前一般认为是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其他浅层机器学习算法。
人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式，具体分类情况如图所示：

       综合微纳电子与智能制造、前瞻产业研究院、电子工程专辑等资料，我们归纳了AI芯片的主要应用场景，以及代表芯片。

       1、数据中心

       用于云端训练和推理，目前大多数的训练工作都在云端完成。移动互联网的视频内容审核、个性化推荐等都是典型的云端推理应用。
       云端高性能芯片主要面向人工智能计算中的数据中心集中计算需求，主要用在智能服务器产品和云端人工智能计算场景中。根据IDC的研究数据，2019年中国智能服务器市场规模约为19.5亿美元，2018年至2023年的年均复合增长率达到27.09%，预计到2021年市场规模将达到31.8亿美元，市场规模快速增长。

       云端主要的代表芯片有Nvidia-TESLA V100、Nvidia-TESLA T4等。Nvidia GPU在训练方面一家独大，在推理方面也保持领军位置。FPGA和ASIC因为低功耗、低成本的优势，也在持续抢夺GPU的市场的份额。

       2、移动终端

       主要用于移动端的推理，解决云端推理因网络延迟带来的用户体验等问题。典型应用如视频特效、语音助手等。通过在手机系统芯片（system on chip，SoC）中加入增加协处理器或专用加速单元来实现。受制于电量，手机对芯片的功耗有严格的限制。
       手机正常运行离不开SoC芯片，SoC只有指甲盖大小，却“五脏俱全”，其集成的各个模块共同支撑手机功能实现，如CPU负责手机应用流畅切换、GPU支持游戏画面快速加载，而NPU（神经网络处理器）就专门负责实现AI运算和AI应用的实现。
       比如华为麒麟990系列能实现AI人像实时分割，精准分割人物和背景，并将背景实时替换，还能精准识别某一个体，并将其移除画面。

       3、无人机

       对无人机来说，芯片是核心零部件，直接决定了无人机的操控性能、通信能力和处理图像信息的能力。
       目前无人机的CPU和整体方案主要有大疆自研的飞控系统、高通提供的无人机设计平台Snapdragon Flight，以及基于开源平台APM、Px4等各种方案中用到的CPU。
       去年，高通推出了一个可用于机器人和无人机的5G系统——RB5。RB5系统是一套集硬件、软件和开放工具于一体的平台套件，可以帮助制造商创造出下一代高性能、低功耗机器人和无人机。
为了便于开发人员使用，开发工具包括一个主摄像头，以及跟踪、深度、飞行时间和其他摄像头，还配备了磁性、压力、温度、超声波和许多其他传感器。高通承诺提供“类似保险库”的安全性，以确保设备不受损害。

       4、安防

       安防是目前最为明确的AI芯片应用场景，主要任务是视频结构化。摄像头终端加入AI芯片，可以实现实时响应、降低带宽压力。也可以将推理功能集成在边缘的服务器级产品中。AI芯片要有视频处理和解码能力，主要考虑的是可处理的视频路数以及单路视频结构化的成本。
       因图像识别技术以及大数据技术发展较为成熟，智能安防的发展和普及相对较快。iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2019年中国安防行业市场规模达到8260亿元，并且在过去五年保持不低于10%的增长速度。
       爱芯科技成立于2019年5月，致力于打造世界领先的AI芯片，组建了从芯片设计、研发到生产的全功能团队，核心成员均参与过10颗以上芯片的设计和生产，在产品规划和产品落地上具有丰富经验。
       5月14日，爱芯科技正式发布其自主研发的一款高性能、低功耗人工智能视觉处理器芯片——AX630A，该芯片性能优越，可以广泛适用于智慧城市、智慧零售、智能社区、智能家居、物联网设备等多个领域。

       5、自动驾驶

       AI芯片作为无人车的大脑，需要对汽车上大量传感器产生的数据做实时处理，对算力、功耗、可靠性都有非常高的要求。同时芯片需要满足车规标准，因此设计的难度较大。
       在ADAS/自动驾驶应用场景下，AI芯片的核心价值就是实时处理行驶道路上的人、车、物等复杂环境的感知和决策。要处理来自不同传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）所采集的多样化信息，AI芯片必须具有超高的算力和极致效能，因为这些信息的处理需要在非常高分辨率的情况下做大量计算，才能够把环境感知做到足够准确。此外，这些感知和决策是和人的安全直接相关的，所以对精度和可靠性也有极高的要求。
       从产品功能来看，目前的自动驾驶汽车芯片可以分为三类：

• ADAS即高级驾驶员辅助系统芯片，也包括传感器芯片，主要是支持L1-L2的驾驶辅助功能。
• 基于图像处理器GPU的自动驾驶汽车芯片。
  
• 支持自动驾驶功能的外围芯片，例如5G芯片、V2X芯片、数字座舱芯片、虚拟仪表芯片、信息安全芯片、胎压监测芯片和域控制器芯片等。
  

       汽车芯片是新能源汽车实现智能化和电动化的核心硬件，面向自动驾驶的芯片目前主要有Nvidia Orin、Xavier和Tesla的FSD等。英伟达的Orin曾推出全球首款L4级别的自动驾驶芯片产品，已被不少国内汽车厂商采购。

       目前，自动驾驶芯片在架构设计、研发投入与车规级应用等方面仍处于较为前期的探索过程中，特别是国产汽车芯片的市场份额还有待提升，因此，突破本土自动驾驶芯片技术的发展壁垒，将成为促进未来中国智能汽车产业发展的关键环节。

       6、智能家居

       在AI+IoT时代，智能家居中的每个设备都需要具备一定的感知、推断以及决策功能。为了得到更好的智能语音交互用户体验，语音AI芯片进入了端侧市场。语音AI芯片相对来说设计难度低，开发周期短。
       5月11日，中国对话式人工智能平台企业思必驰旗下芯片公司深聪智能宣布，品牌旗下第二代人工智能SoC芯片产品太行TH2608正式发布。目前，这颗芯片已经已完成流片，并点亮验证。

       据悉，太行TH2608人工智能芯片采用了思必驰全链路人工智能语音技术设计，具有低功耗、高算法的优势使其广泛地应用于智能家居白电、黑电以及智能车载领域，推进传统行业的规模化和智能化升级。
       在语音能力方面，基于思必驰全链路对话技术，TH2608还集成了指令识别能力、情绪识别能力、声纹识别能力以及语音合成能力，在用户体验方面得到了进一步的优化。同时也增加了多场景的适应能力，如多路语音采集能力、丰富灵活的接口配置、显示能力、超低功耗唤醒能力等。
       近年来，在国家政策的大力支持下，我国人工智能芯片行业快速发展，“中国芯”正在崛起。未来，在市场需求、人才供应、资本支持等多重利好因素的催生下，必将有更多具备国际实力的国内龙头企业逐渐显现。