好的(de)芯片一定(ding)是在實(shi)際場景中打磨迭代(dai)而來的(de),如(ru)何去破解“用(yong)金錢投(tou)入換取(qu)時間”是目(mu)前最大的(de)難點。
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雷鋒網&AI掘(jue)金志去年曾統計,在國(guo)內創(chuang)立的13家AI芯片(pian)公司(si)中(zhong),超過(guo)10家都布局了安防(智慧城(cheng)市)相關市場。
在這場(chang)世紀大爭斗中(zhong),從業者(zhe)也需(xu)(xu)沉(chen)心思考:安(an)防究竟(jing)需(xu)(xu)要一款怎樣的AI芯片(pian)?專用(yong)芯片(pian)是(shi)否會成為主流(liu)?端側和云側需(xu)(xu)要的AI芯片(pian)又有何不同?
對于這些疑問,宇視總裁(cai)張鵬國近日在接受AI掘(jue)金志專訪(fang)時,給出(chu)了他的答(da)案。對于行業(ye)市(shi)場的判斷、技術走向的預測有著敏銳的直覺和出(chu)色(se)的洞(dong)察力(li)。
2017年(nian)深圳安(an)博會(hui)期(qi)間,宇視(shi)總裁張鵬(peng)國在接受AI掘金志采訪(fang)時就曾提(ti)到,以(yi)算法(fa)起家(jia)的AI創業公司(si),未(wei)來(lai)大概(gai)率會(hui)有三(san)種活法(fa):
1.蛻變成行業解決方案提供商
2.從算法到算力,軟硬件一手抓
3.被收購或者直接消失
一眾公司兩年時間的(de)(de)不斷試(shi)錯也的(de)(de)確(que)驗證了張鵬(peng)(peng)國此前的(de)(de)預(yu)判。隨著AI在安防(fang)等行業的(de)(de)不斷滲(shen)透,今天的(de)(de)技術價值(zhi)中心也的(de)(de)確(que)逐漸由軟(ruan)件算法層轉(zhuan)移(yi)至核心算力層。眼下(xia),站在AI芯片(pian)方興未艾的(de)(de)十字路(lu)口,張鵬(peng)(peng)國又作出了怎(zen)樣的(de)(de)技術預(yu)判?以(yi)下(xia)是AI掘金志與張鵬(peng)(peng)國訪談內(nei)容:
AI掘金志:傳統芯片公司、傳統安防廠商、AI初創芯片企業,目前多股勢力都在布局AI安防芯片。有的在芯片生態上比較完善、有的更了解安防行業的需求,有的則在加速方面能做到更優。你認為,哪一類企業的贏面會更大?
張鵬國:不同(tong)廠家可以基(ji)于自身優勢和(he)資(zi)源,選取不同(tong)的突破方向,生(sheng)態、業務、性(xing)能各有(you)優點,其(qi)實都是很好的出發(fa)點。
但實(shi)際上,安(an)防行業也有它的特點,場景比(bi)較碎片化。所以做安(an)防芯片必須要(yao)(yao)跨過的坎是,要(yao)(yao)做到約500萬片的數(shu)量才有成(cheng)本優勢,目(mu)前僅有包括海大宇等為數(shu)不(bu)多的廠商有這個實(shi)力。
所以,很多(duo)AI芯片廠(chang)商其實(shi)面(mian)臨很大挑戰。此外,產(chan)品開發、前(qian)端、存儲(chu)、組(zu)織(zhi)建設都需要(yao)相應(ying)時間的積累。
好的(de)(de)(de)芯片一(yi)定(ding)是在(zai)實(shi)際場景中打(da)磨迭代(dai)而(er)來的(de)(de)(de),怎么(me)去破解“用(yong)金錢投入(ru)換取時間”是目前最大的(de)(de)(de)難(nan)點,沒(mei)有10年左右的(de)(de)(de)打(da)磨,其實(shi)很(hen)難(nan)達到AI工程(cheng)化交付(fu)的(de)(de)(de)能力。
AI掘金志:一款芯片是(shi)否達到AI工(gong)程化交付能力,主(zhu)要看(kan)哪(na)幾個指(zhi)標?
張鵬國:“AI算(suan)力”確實是衡量AI芯(xin)片指標(biao)的(de)(de)重要因素之一。回到2014年(nian),人工智能剛剛興起(qi)的(de)(de)時候,端側(ce)的(de)(de)AI芯(xin)片算(suan)力僅有0.2Tops,云側(ce)的(de)(de)AI芯(xin)片算(suan)力僅有5Tops;但現(xian)在(zai)端側(ce)AI芯(xin)片算(suan)力已經達(da)到4Tops,云側(ce)的(de)(de)AI芯(xin)片算(suan)力達(da)到了256Tops。
但只看AI算力肯(ken)定(ding)遠(yuan)遠(yuan)不夠,由于應用場景不同,端側芯(xin)片(pian)和云側芯(xin)片(pian)需要(yao)分(fen)開看。
AI掘金志:在端(duan)側(ce),你(ni)認為需要怎樣(yang)的AI芯片?
張鵬國:安防芯片(pian)(pian)本身競爭力、AI芯片(pian)(pian)與(yu)(yu)安防芯片(pian)(pian)的集成方式、開發(fa)工具成熟度與(yu)(yu)易用(yong)性、功耗與(yu)(yu)價(jia)格等。
一是(shi)安(an)(an)防(fang)(fang)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)本身(shen)競(jing)爭(zheng)力。安(an)(an)防(fang)(fang)領域,端側(ce)一直用(yong)的是(shi)安(an)(an)防(fang)(fang)專用(yong)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian),并(bing)不存在(zai)通(tong)用(yong)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)。即使AI時代,端側(ce)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)首先需要的是(shi)有競(jing)爭(zheng)力的安(an)(an)防(fang)(fang)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian),其次才是(shi)在(zai)這(zhe)基(ji)礎上疊加AI 算力。比如,OS、安(an)(an)防(fang)(fang)SDK、ISP、編(bian)碼都(dou)非常(chang)重要。這(zhe)就(jiu)對芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)廠(chang)商(shang)的綜合要求很高,安(an)(an)防(fang)(fang)需要的是(shi)具備完備能力的芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)。端側(ce)芯(xin)(xin)(xin)片(pian)(pian)雖然體積小價(jia)格低,但系(xi)統復雜(za)度(du)、技術難度(du)一點(dian)都(dou)不低。
二是AI芯片與安防(fang)芯片的(de)(de)集成(cheng)方式(shi)。比(bi)較早的(de)(de)時候,AI落地端側,采用(yong)的(de)(de)是在主芯片邊上(shang)加(jia)一(yi)顆(ke)AI 協(xie)處理器,即兩顆(ke)芯片的(de)(de)方式(shi)。但現在,合(he)二為一(yi)的(de)(de)方案已是主流(liu),在系(xi)統(tong)復雜度、成(cheng)本、功耗上(shang)都更有競爭(zheng)力。
三是(shi)開(kai)(kai)(kai)發(fa)工(gong)(gong)具成熟度與易用(yong)(yong)性。芯片的軟件開(kai)(kai)(kai)發(fa)工(gong)(gong)具非常重(zhong)要(yao),比(bi)如是(shi)不是(shi)能支持Caffe、Tensorflow、Pytorch等(deng)主流深(shen)度學習框架,相關(guan)工(gong)(gong)具是(shi)不是(shi)易用(yong)(yong)、穩定,對于AI應用(yong)(yong)開(kai)(kai)(kai)發(fa)者來說都非常重(zhong)要(yao),如果開(kai)(kai)(kai)發(fa)工(gong)(gong)具不成熟或不易用(yong)(yong),很容易就會被開(kai)(kai)(kai)發(fa)者拋棄了(le)。
四是(shi)功耗與價(jia)格。端側設備,對功耗和價(jia)格都非常敏(min)感。
AI掘金志:云側呢?
張鵬國:解碼(ma)能力、大數(shu)據并發效率、開發工具成熟度與(yu)易(yi)用性、功耗以及(ji)價格。
一是解(jie)(jie)(jie)碼能力。云側芯(xin)片處理的是經過編碼的圖片或視頻(pin),需(xu)(xu)要(yao)解(jie)(jie)(jie)碼。在芯(xin)片設計上,需(xu)(xu)要(yao)內嵌(qian)專門的硬(ying)解(jie)(jie)(jie)碼模塊,不占用AI算力;另外(wai),解(jie)(jie)(jie)碼能力上必須不能低于AI處理能力,不然解(jie)(jie)(jie)碼就(jiu)會成為瓶頸。
二是大數(shu)據(ju)并發(fa)效率。現(xian)在云側芯片的(de)AI處理能力非(fei)常(chang)強,所以大數(shu)據(ju)并發(fa)交互的(de)效率非(fei)常(chang)重(zhong)要,大數(shu)據(ju)并發(fa)效率決定了(le)AI算力實際(ji)能發(fa)揮多少。
三是功耗與(yu)價格。雖然這方面云側(ce)芯片沒有端側(ce)芯片那么敏感,但(dan)低功耗與(yu)低價格永遠都是用戶的訴(su)求。
AI掘金志:對(dui)于AI安(an)防(fang)芯(xin)片的通用(yong)還(huan)是(shi)專用(yong),你認為應該如何(he)平衡?
張鵬國:AI安防芯(xin)片要(yao)看它(ta)是(shi)用在端還(huan)是(shi)后臺,端芯(xin)片的應(ying)用關注算(suan)力(li)和能(neng)耗(hao),追求算(suan)力(li)和能(neng)耗(hao)持續提升(sheng),這(zhe)樣就能(neng)讓計算(suan)在前(qian)端完(wan)成,減少傳輸(shu)的壓力(li),讓后端專注于后端算(suan)力(li)的提升(sheng),前(qian)端作為基本算(suan)力(li)的存儲。
AI芯(xin)片(pian)最(zui)重要的(de)問(wen)題在于是否都能適配,所以(yi)就存在一個問(wen)題:AI芯(xin)片(pian)是通(tong)用(yong)芯(xin)片(pian)還(huan)是專(zhuan)用(yong)芯(xin)片(pian),專(zhuan)用(yong)芯(xin)片(pian)對(dui)特(te)殊場景會(hui)有(you)優(you)化和措施(shi),靈(ling)活性會(hui)下降;通(tong)用(yong)芯(xin)片(pian),通(tong)用(yong)性更強,能耗(hao)相應就會(hui)上(shang)升(sheng)。
后臺沒有(you)專門的AI芯(xin)片,因為要求更加通用化、多算(suan)法,因此需要思考(kao)如(ru)何(he)做(zuo)好通用性和各種算(suan)法的同時調(diao)度(du)能力(li)。
AI掘金志:在(zai)AI算法還沒有完全(quan)成熟的時(shi)候做芯(xin)片,怎(zen)么平衡好AI安(an)防芯(xin)片和(he)快速迭代(dai)的算法之(zhi)間的問題?
張鵬國:市面(mian)上絕大多數AI芯片不直接(jie)做(zuo)“算(suan)法”,而(er)只是做(zuo)好“提供算(suan)力(li)”、“提供底層算(suan)子”。
一方面AI算(suan)(suan)法(fa)迭(die)代變化很快,無(wu)法(fa)固化到(dao)芯片(pian)中;另一方面,AI的(de)(de)場景化特點(dian)導致(zhi)一個算(suan)(suan)法(fa)無(wu)法(fa)通吃所有場景。以(yi)(yi)智(zhi)能識別為例,用(yong)于智(zhi)能門禁的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)和(he)用(yong)于靜態(tai)檢索的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)是兩(liang)個不同(tong)的(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)。所以(yi)(yi),多數AI芯片(pian)廠(chang)(chang)商是“提供(gong)算(suan)(suan)力”、“提供(gong)底層算(suan)(suan)子(zi)”的(de)(de)思路,“算(suan)(suan)法(fa)”留給具備算(suan)(suan)法(fa)開發(fa)能力的(de)(de)安(an)(an)防廠(chang)(chang)商去做。但AI安(an)(an)防芯片(pian)廠(chang)(chang)商需要加強,對底層運算(suan)(suan)加速算(suan)(suan)法(fa)的(de)(de)適應性。
AI掘金志:AI芯片在(zai)安防攝像(xiang)頭中的位置是如(ru)何的,如(ru)果僅作為協處理器(qi),是否會被主控(kong)芯片集成,只能在(zai)窗口期獨立存在(zai)?
張鵬國:早期AI落地端(duan)側,是在主(zhu)芯片(pian)邊上(shang)加一顆(ke)AI協(xie)處(chu)理器,即兩顆(ke)芯片(pian)。如今(jin),合(he)二為(wei)一的(de)方案已經成為(wei)主(zhu)流,是目前的(de)既成事實。在系(xi)統復雜度、成本、功耗上(shang)都更具競爭力,協(xie)處(chu)理器已經被淘汰了。
AI掘金志:你(ni)怎么看(kan)目前的AI芯片領(ling)域競爭態勢?
張鵬國:分久(jiu)必(bi)(bi)合,合久(jiu)必(bi)(bi)分。
AI掘金志:怎么說?你(ni)是(shi)看到了(le)什么潛(qian)在(zai)問題嗎?
張鵬國:AI主(zhu)控(kong)芯(xin)片(pian)在AI能(neng)力比較弱(ruo)的(de)情況下,對安防(fang)攝(she)像頭的(de)端有很(hen)大促進(jin)作用(yong),但還是(shi)(shi)(shi)要(yao)分成(cheng)專(zhuan)(zhuan)用(yong)和(he)通用(yong)來看(kan)(kan),如果(guo)是(shi)(shi)(shi)專(zhuan)(zhuan)用(yong)芯(xin)片(pian),要(yao)看(kan)(kan)主(zhu)控(kong)芯(xin)片(pian)是(shi)(shi)(shi)否需(xu)要(yao)集成(cheng)過來;如果(guo)是(shi)(shi)(shi)通用(yong)芯(xin)片(pian),要(yao)看(kan)(kan)通用(yong)性和(he)能(neng)耗。總(zong)之,需(xu)要(yao)關注綜合成(cheng)本和(he)綜合能(neng)耗,哪(na)個更優,這(zhe)一點(dian)要(yao)看(kan)(kan)市場、用(yong)戶及產品(pin)本身。
在(zai)具體應(ying)用(yong)當中(zhong),算(suan)法(fa)仍是(shi)(shi)通用(yong)的(de),算(suan)法(fa)是(shi)(shi)專用(yong)還是(shi)(shi)通用(yong)沒有(you)定(ding)論,端側(ce)和云側(ce)在(zai)應(ying)用(yong)方向不(bu)一致,AI芯片(pian)到(dao)底(di)是(shi)(shi)分兩種路徑,還是(shi)(shi)融合在(zai)一起走,行業也還在(zai)探索中(zhong)。通用(yong)和專用(yong)的(de)說法(fa)不(bu)同(tong),哪家(jia)能越做越大(da)是(shi)(shi)不(bu)確(que)定(ding)的(de),每家(jia)都有(you)不(bu)同(tong)觀點(dian)。
智能攝像機是(shi)否(fou)還(huan)有(you)用通用或專用芯片的(de)空間,各自(zi)說辭不同,需要(yao)時間來總結(jie)和提煉(lian)AI應用場景的(de)特(te)性。
AI掘金志:未來,安(an)防是(shi)否也會(hui)像(xiang)手機(ji)、PC端一(yi)樣(yang)形成類似ARM-安(an)卓、Intel-微(wei)軟的生態?屆時,怎樣(yang)的芯(xin)(xin)片(pian)廠商能參與(yu)構建這個生態,AI芯(xin)(xin)片(pian)將(jiang)在其中扮演怎樣(yang)的角色?
張鵬國:如果放在攝像頭方面,也許會有這樣的(de)(de)可能,但是在后端不(bu)太可能。在中國市(shi)場,很(hen)多用戶要(yao)求不(bu)能受(shou)限于一個(ge)算法廠家的(de)(de)方案,在前(qian)(qian)端方案中或許會形成某(mou)種算法和芯片廠商的(de)(de)結盟,這樣的(de)(de)生(sheng)態要(yao)看是否有巨頭來(lai)拉(la)動,但目(mu)前(qian)(qian)我們(men)還沒看到這樣的(de)(de)巨頭。華為也許是,拭(shi)目(mu)以待。
編者(zhe)注(zhu):宇(yu)視研究院(yuan)算法部(bu)部(bu)長(chang)李聰廷、宇(yu)視戰略合作部(bu)部(bu)長(chang)姚華(hua)、宇(yu)視研究院(yuan)副(fu)院(yuan)長(chang)謝會(hui)斌、宇(yu)視品牌部(bu)楊(yang)姝婧、樊喆(zhe),對本(ben)文亦有貢獻。