智東西（公眾號：zhidxcom）
文 | 心緣
智東西9月19日消息，今天，國內AI芯片創企探境科技推出語音主打產品——高能效低功耗語音AI芯片音旋風611，是全球首款通用型語音AI芯片。該芯片已量產、可供貨，2019年底，大家將在賣場看到搭載探境芯片的智能家電。
音旋風611基于探境獨創的存儲優先架構，采用創新音頻陣列算法，支持200條喚醒詞，命令詞識別率高達97%，可遠場識別10米識別范圍，具有毫安級待機功耗，常用接口齊全且外部電路簡單，而售價不到2美金。
此外，探境科技還透露了支持本地自然語言處理的高端芯片音旋風621和圖像芯片性能，圖像芯片PPA為全球最高，已經流片，今年年底發布。
據介紹，探境科技僅用2年實現芯片量產出貨，是最快量產、最快實現商業化落地的AI芯片公司。探(tan)境科技創始人(ren)兼CEO魯(lu)勇表示(shi)，未來探(tan)境期望與合作伙伴攜手，成為(wei)物聯網界Wintel，比肩世界巨頭。
▲探境科技創始人兼CEO魯勇
作為有著(zhu)20年芯片打(da)造經(jing)驗的(de)行業老兵(bing)，魯勇也在現場分(fen)享了自己對芯片產(chan)業的(de)一些觀察。
魯勇說，其他人造AI芯片如造車，算法像在田間泥濘小路，不管車多好，還是會受坑坑洼洼的路的限制，探境的技術差異點在于，不僅造車，還修高速公路，這樣無論什么車都能跑很快。
期間(jian)，魯勇(yong)還同中(zhong)芯聚(ju)源研究總(zong)監樊(fan)鋒、一(yi)流科(ke)技創始人兼CEO袁進(jin)輝，就(jiu)AI芯片(pian)核心(xin)競(jing)爭(zheng)力、AI芯片(pian)商(shang)業化落(luo)地的(de)關鍵要(yao)素、應用(yong)公(gong)司下沉做芯片(pian)等問題進(jin)行深入探討。
一、高識別低功耗語音芯片，已量產、可供貨
成立于2017年(nian)的探境科技(ji)，是國內AI芯片(pian)新生力量之一，聚焦在(zai)語音芯片(pian)、安防芯片(pian)和邊(bian)緣計(ji)算。去(qu)年(nian)，探境科技(ji)完成上億元A輪融資。
據(ju)魯勇介紹，探境擁(yong)有世界級研發(fa)團隊，具備全(quan)鏈條研發(fa)能力，從前端、后端、Foundry到運營均由自己(ji)完成，在語(yu)音和視覺(jue)領域提供全(quan)棧式解決方案。
探境科技僅用2年實現芯片量產出貨，是最快量產、最快實現大規模商業化落地的AI芯片公司。
其(qi)核心(xin)技術為存(cun)儲(chu)(chu)優(you)先架構(gou)(gou)（Storage First Architecture，SFA），也是全(quan)球首款通(tong)用型(xing)計(ji)算(suan)架構(gou)(gou)。該架構(gou)(gou)以(yi)存(cun)儲(chu)(chu)驅(qu)動計(ji)算(suan)，數據在存(cun)儲(chu)(chu)間搬移過程(cheng)之中即完成計(ji)算(suan)，通(tong)過Scheduler控(kong)制層完成整個數據算(suan)子的調(diao)動。
其(qi)Scheduler為自主研(yan)發的一款RISC-V微處理(li)器(qi)，可(ke)完(wan)成數(shu)據(ju)調度管理(li)過(guo)程，從而高效執(zhi)行(xing)復雜(za)算法，控制運行(xing)期(qi)的動(dong)態數(shu)據(ju)流，并且配(pei)合專有(you)硬件電(dian)路，解決data shuffle等難題。
探境創始人兼CEO魯勇曾在GTIC 2019 AI芯片創新峰會上系統探討這一創新架構的技術原理及優勢。（探境魯勇：破局存儲墻，打造首款通用AI芯片 | GTIC2019）
簡而言之，其SFA架構對語音、機器視覺、自動駕駛等各種終端應用場景都很適用，能將數據訪問量降低10-100倍，進而將存儲子系統功耗降低10倍以上；在28nm條件下，系統能效比超過4 TOPS/W，計算資源利用率超過80%，DDR帶寬占有率降低5倍，并在當前主流集成電路工藝下可商用。
同時，SFA可做到(dao)通(tong)用型AI芯片，支(zhi)持所有已知神經網(wang)絡，等同于GPU，對數據類型也(ye)沒(mei)有任何限制，還能自(zi)適應支(zhi)持稀疏數據處理，并配以易上(shang)手的工具(ju)鏈。
探境將首款旗艦產品定位于端側語音芯片。依托SFA架構，探境的端側語音芯片有三大特點：識別高、功耗低、性價比超高。
其語音主打產品音旋風611，據探境科技研發副總裁李同治介紹，這是綜合性能最好的離線語音識別方案，已量產、可供貨，在市場上非常受歡迎，已經應用于空氣凈化器、垃圾桶、咖啡機、抽油煙機、智能空調、窗簾、晾衣架、血壓計、藍牙燈等很多智能家居產品。2019年底，大家將在賣場看到搭載探境芯片的智能家電。
李同治表示，90%的所謂AI語音芯片都是DSP/MCU芯片，不是真正的AI芯片。
傳統DSP芯(xin)片(pian)(pian)存在先天(tian)算(suan)力不足，只能采(cai)用相對簡(jian)單的算(suan)法，語音識別效(xiao)果(guo)差，成(cheng)本高(gao)；而基于SFA架構的AI芯(xin)片(pian)(pian)提(ti)高(gao)了(le)芯(xin)片(pian)(pian)內部性能，支(zhi)持更先進算(suan)法，識別效(xiao)果(guo)更好，成(cheng)本也更低。
從架構上看，DSP是(shi)(shi)為傳統(tong)信號處(chu)理算(suan)法設(she)計(ji)(ji)的(de)(de)通用型(xing)處(chu)理器，不是(shi)(shi)為神經網絡相(xiang)關的(de)(de)運算(suan)而設(she)計(ji)(ji)，與專門的(de)(de)AI芯片相(xiang)比，DSP芯片算(suan)力上有(you)數(shu)量級(ji)上的(de)(de)差異(yi)。另外，DSP多是(shi)(shi)采取哈(ha)佛結構存算(suan)分離，受(shou)(shou)數(shu)據帶(dai)寬的(de)(de)限(xian)制(zhi)其算(suan)力有(you)效利用率(lv)較(jiao)低，支持(chi)的(de)(de)詞(ci)條數(shu)目及(ji)最終的(de)(de)準(zhun)確率(lv)方面(mian)都會受(shou)(shou)到限(xian)制(zhi)。
音旋風611支持高達200條命令詞，喚醒率超過99%，識別率不低于97%，響應時間小于0.2秒。而一(yi)般語音AI芯片在(zai)離線(xian)狀態一(yi)般支(zhi)持20條左右的命令(ling)詞。
探境的架(jia)構(gou)團(tuan)隊(dui)和算(suan)法團(tuan)隊(dui)緊(jin)密耦合，打造自主專(zhuan)利技術NPU，基于自研SFA架(jia)構(gou)帶來超高能(neng)效比，具備(bei)高效的本(ben)地推(tui)理能(neng)力，支持DNN/TDNN、CNN、LSTM等各種(zhong)網(wang)絡(luo)，內置高速存儲，無(wu)需外掛，可節省空(kong)間(jian)和成本(ben)。
同時，探境還研(yan)發了在(zai)獨(du)特(te)音頻前端的(de)創新AI麥克(ke)風(feng)(feng)陣(zhen)列(lie)處理算(suan)(suan)法(fa)。該算(suan)(suan)法(fa)完(wan)全(quan)數據(ju)驅動(dong)，場(chang)景限(xian)制少，還能自適應麥克(ke)風(feng)(feng)特(te)性，最終探境的(de)算(suan)(suan)法(fa)使(shi)用(yong)2麥的(de)效果(guo)可以(yi)超過傳統麥克(ke)風(feng)(feng)陣(zhen)列(lie)算(suan)(suan)法(fa)4麥的(de)效果(guo)，在(zai)0-10米遠(yuan)場(chang)識別范圍(wei)沒有(you)明顯差(cha)異(yi)。
還有一個自研算(suan)(suan)法是AI降(jiang)噪(zao)(zao)算(suan)(suan)法，結合傳(chuan)統降(jiang)噪(zao)(zao)的性能，適(shi)應(ying)性能更好，而傳(chuan)統降(jiang)噪(zao)(zao)只能適(shi)應(ying)穩(wen)態的噪(zao)(zao)聲(sheng)。
基于(yu)百度云測試，其信噪(zao)比低(di)于(yu)0dB時(shi)，降噪(zao)后(hou)單次識別正確率提升20%以上。
上(shang)圖(tu)是(shi)探境音旋風611已出(chu)貨的完(wan)整產品(pin)，外圍電路(lu)簡單，BOM成本極低。
音旋風611供貨方式有芯片和模塊兩種，芯片產品最大程度滿足(zu)對體積要求嚴格的應用(yong)，模塊產品則(ze)可幫助客(ke)戶(hu)縮短(duan)產品上市時間(jian)。
另(ling)外其內部(bu)集成ADC/DAC，單芯(xin)片(pian)實現完整(zheng)的語音識別功能，外圍電路簡單。
探境的高端芯(xin)片音旋風(feng)621將比音旋風(feng)611更加智能，支(zhi)(zhi)持8麥(mai)麥(mai)克風(feng)陣列(lie)和(he)遠場識別，并支(zhi)(zhi)持本(ben)地自(zi)然語言理(li)解（NLP）和(he)局域范圍內(nei)各智能家居間內(nei)聯網，避免隱私(si)信(xin)息泄露。
探境的(de)音旋風621主要(yao)面向高(gao)端應用，其低端產(chan)品311系列應用則主要(yao)針對藍牙耳機等(deng)對功(gong)耗(hao)要(yao)求極苛刻的(de)場景。
二、圖像芯片劇透，PPA全球最高
隨后(hou)，探境對其基于SFA架構的圖像芯片功能也(ye)做(zuo)了劇透(tou)。
其圖像(xiang)芯(xin)片(pian)已流片(pian)成功，具有超高(gao)能效比，PPA為全球最高(gao)；模型低比特量化(hua)無(wu)(wu)重巡，支持(chi)(chi)接(jie)近無(wu)(wu)損的(de)量化(hua)技(ji)術(shu)；支持(chi)(chi)任意神經網(wang)絡參數，對TensorFlow、Caffe等神經網(wang)絡框架(jia)支持(chi)(chi)一鍵導(dao)入，無(wu)(wu)隔閡感。
另外，其(qi)芯(xin)片采(cai)用28nm工藝，能(neng)(neng)(neng)效比(bi)超(chao)越一(yi)些友商在(zai)12nm工藝的(de)性(xing)能(neng)(neng)(neng)，由于12nm流片成本至少是28nm一(yi)倍以上(shang)，探境的(de)圖像芯(xin)片能(neng)(neng)(neng)帶(dai)來超(chao)高性(xing)價比(bi)。據悉，其(qi)核(he)心能(neng)(neng)(neng)效比(bi)在(zai)全球范圍(wei)內(nei)也(ye)是頂尖的(de)。
三、20年行業老兵的芯片產業觀察
探境科技創始人兼CEO魯勇是在半導體行業摸爬滾打20年的行業老兵，曾在通信和存儲解決方案Marvell同時管理中美兩地的研發團隊。Marvell一度是全球排名前五的半導體公司，和高通、AMD等巨頭實力旗鼓(gu)相當。
回顧過往20年，有兩個產(chan)品最令魯勇驕傲。
一(yi)是HDMI芯(xin)(xin)片(pian)(pian)，每臺(tai)電(dian)視(shi)機(ji)(ji)、機(ji)(ji)頂(ding)盒(he)都(dou)在(zai)用(yong)(yong)這一(yi)芯(xin)(xin)片(pian)(pian)；二是硬盤控(kong)制(zhi)芯(xin)(xin)片(pian)(pian)，這個芯(xin)(xin)片(pian)(pian)控(kong)制(zhi)整個芯(xin)(xin)片(pian)(pian)數據傳輸。兩款(kuan)芯(xin)(xin)片(pian)(pian)給魯勇(yong)帶來了巨大的(de)成就感，影響他對芯(xin)(xin)片(pian)(pian)產(chan)品的(de)理念(nian)，希望(wang)AI終端芯(xin)(xin)片(pian)(pian)能發揮實際作(zuo)用(yong)(yong)、給人(ren)們(men)帶來真實價(jia)值。
中興事件后，更多(duo)人意識到中國(guo)芯(xin)(xin)片(pian)正被“卡脖子”。去年，芯(xin)(xin)片(pian)進口額超(chao)3000億美元，超(chao)過石油進口。近兩年，國(guo)家出臺更多(duo)相關政策(ce)，資本涌(yong)入，芯(xin)(xin)片(pian)熱度(du)變高(gao)，大大小小的AI芯(xin)(xin)片(pian)企(qi)業(ye)超(chao)過100家。
那么，現在是(shi)(shi)否已(yi)經到(dao)了造(zao)芯(xin)的黃金年代？全民造(zao)芯(xin)是(shi)(shi)否是(shi)(shi)真的好的方式？
魯勇表示，芯片是一個高投入(ru)、大周期、人才密(mi)集(ji)型的行業，對人素(su)質要求高。有點(dian)類似于老中醫(yi)，越(yue)老越(yue)值錢，同時技術不斷迭代，需要“活到老，學到老”。
芯片設(she)計(ji)籠統來(lai)說(shuo)包括從架構設(she)計(ji)、代碼實(shi)現到芯片封裝(zhuang)、測試有十余(yu)個環節，越靠前(qian)的環節越要靠腦袋來(lai)解(jie)決問題。
芯片研(yan)發生產周期長(chang)，不能(neng)像做軟件，打補丁就能(neng)修復(fu)。如果研(yan)發的思路一開(kai)始就有(you)問題，那無形中浪費了(le)很多時間。
魯勇幽默(mo)地說，做芯片的工程(cheng)師都有一個習慣，流片后去求(qiu)神拜佛燒燒香，如果(guo)芯片回來后一次(ci)就能點亮，就像(xiang)中六合彩(cai)一樣(yang)興奮(fen)。
為了保(bao)證優(you)異設計(ji)(ji)，設計(ji)(ji)方法學非常重要， 可(ke)以有(you)效降低錯誤機制。同時，芯(xin)片(pian)架構決定芯(xin)片(pian)的本質(zhi)，架構設計(ji)(ji)是一門(men)藝(yi)術，好的架構依賴(lai)優(you)秀芯(xin)片(pian)人才。
魯勇認為，市(shi)場上之所(suo)以涌現大量DSP芯(xin)片，是(shi)由于AI芯(xin)片行(xing)(xing)業市(shi)場浮(fu)躁及人(ren)才(cai)匱乏所(suo)致。“芯(xin)片行(xing)(xing)業的(de)(de)準入門檻非(fei)常(chang)高(gao)，碩士(shi)畢業是(shi)芯(xin)片行(xing)(xing)業培養初(chu)級人(ren)才(cai)基本要求，多(duo)年(nian)來的(de)(de)低薪環境又造成了芯(xin)片從業人(ren)員人(ren)才(cai)流失(shi)，許多(duo)人(ren)轉行(xing)(xing)去了互聯網、房地(di)產等行(xing)(xing)業。”
從圖(tu)中可(ke)見(jian)，芯片設(she)計(ji)的人(ren)(ren)才(cai)結(jie)構比(bi)例呈金字塔結(jie)構，依(yi)賴經驗(yan)的后端設(she)計(ji)人(ren)(ren)才(cai)比(bi)例較大(da)，而前中端人(ren)(ren)才(cai)比(bi)例偏小。
魯勇說，即便是(shi)在大公司，掌握核心(xin)架構(gou)設計(ji)的(de)人才仍然(ran)很少。當年(nian)Marvell在通信傳(chuan)輸接口方面非常領先，但一(yi)個核心(xin)架構(gou)師離職后(hou)，必須在外采購(gou)IP，他在Marvell任職的(de)8年(nian)期(qi)間，也(ye)沒能(neng)看到(dao)Marvell重回巔峰。
沒有(you)人才造(zao)不(bu)出好芯片(pian)。很多公司做國(guo)際芯片(pian)進(jin)口替代，生存環(huan)境非常艱(jian)難，就是因為沒法造(zao)出好芯片(pian)。
芯片行業馬太效應明顯，做不到行業前幾名，基本沒有生存空間。資金是必要條件，但砸(za)不出成(cheng)功，全民造(zao)芯并不可取，低端(duan)制造(zao)進(jin)口(kou)替代前途黯(an)淡，會加劇(ju)缺人才窘境(jing)。
AI芯(xin)(xin)片泡沫很大，魯勇(yong)認為，許多(duo)AI芯(xin)(xin)片企業(ye)缺少核心技術(shu)，做(zuo)的是低端AI芯(xin)(xin)片，商(shang)業(ye)化落(luo)地(di)差。未來大部(bu)分(fen)AI芯(xin)(xin)片公司將倒下。
AI芯片落(luo)地(di)難(nan)，價格(ge)高(gao)、不同神經網絡性能差異大、部(bu)署需重新訓練、實(shi)際運(yun)行效率低、工具鏈(lian)復雜、用(yong)電續航時(shi)間短等(deng)因素(su)亟待解決。
一個成(cheng)功的芯片(pian)公司，產品和銷(xiao)售(shou)比例為7：3，產品為王(wang)，要滿足客戶(hu)需求并有(you)獨(du)特競爭(zheng)力，背(bei)后就是核心技術(shu)。
魯勇表示，探境科技希望依托國(guo)(guo)際(ji)(ji)化(hua)研發班底，做有國(guo)(guo)際(ji)(ji)競(jing)爭(zheng)力的芯片(pian)(pian)公(gong)司，同時培(pei)養(yang)國(guo)(guo)內芯片(pian)(pian)人才，為帶動中國(guo)(guo)芯片(pian)(pian)水(shui)平的提高貢獻綿薄之力。
AI芯片面(mian)臨的核心難點存儲墻難題，數據(ju)無(wu)法高(gao)效傳輸(shu)給計算單元。
對(dui)于AI芯片設計(ji)來說(shuo)，計(ji)算并不重要，本(ben)質(zhi)上AI計(ji)算的核心問題是(shi)如何打破(po)數據(ju)供(gong)給瓶頸，更(geng)高效地(di)將數據(ju)輸送(song)給計(ji)算單位。
魯勇介(jie)紹說，市場上現有方(fang)案，DSP/GPU+軟件方(fang)案比CPU運行(xing)速度快，但離最優化的(de)效(xiao)果差很遠(yuan)；卷(juan)集(ji)或矩陣計算的(de)類CPU架構(gou)(gou)在做(zuo)計算單元(yuan)優化，沒(mei)對存(cun)儲墻做(zuo)改(gai)(gai)善；存(cun)算一體結構(gou)(gou)主要在改(gai)(gai)造存(cun)儲器本(ben)身，是非常(chang)底層的(de)技術，商業化路徑長，其問(wen)題是打破了芯(xin)片成(cheng)本(ben)結構(gou)(gou)，成(cheng)本(ben)阻(zu)礙(ai)會很高(gao)。
探境打造的存儲優先架構和世界上任何一種芯片架構不同，以存儲驅動計算。魯勇打了個比方，其他人造AI芯片如造車，造的好就如保時捷法拉利，算法像在田間泥濘小路，不管車多好，還是會受坑坑洼洼的路的限制，而探境不僅造車，還修高速公路，這樣無論什么車都能跑很快，這是真正的技術差異所在。
四、AI芯片商業化成功的關鍵要素
隨后，魯勇同(tong)中芯(xin)聚源研究總監(jian)樊鋒、一流(liu)科技創始(shi)人兼(jian)CEO袁進(jin)輝，就(jiu)AI芯(xin)片落地等問題進(jin)行深入探討。
▲從左到右依次為一流科(ke)技創(chuang)始(shi)(shi)人兼CEO袁進輝、中芯聚源技術分析師樊(fan)鋒、探境科(ke)技創(chuang)始(shi)(shi)人兼CEO魯(lu)勇
1、AI芯片公司的核心競爭力
談(tan)及AI芯片(pian)公司的(de)核心(xin)競(jing)爭力(li)(li)，中芯聚源研(yan)究總監(jian)樊鋒認為，最(zui)核心(xin)競(jing)爭力(li)(li)在于AI的(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)和芯片(pian)的(de)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，包括AI算法、芯片(pian)系統架構設(she)計(ji)、半導體設(she)計(ji)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)、質量控制能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)等，而商(shang)業化能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)則是檢(jian)驗這些能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)是否強的(de)最(zui)后一道關口。
魯勇非常認同這一觀點，芯(xin)片公司要成功(gong)，其產(chan)品就(jiu)要大賣(mai)、走量，關鍵是要找到場(chang)景。這意味著要做到兩(liang)點：第(di)一，有市場(chang)洞察力(li)，快速切入場(chang)景；第(di)二，建立護城河，帶來更高性能、更低成本(ben)的獨特價值。
魯勇(yong)說，芯(xin)片從(cong)生產(chan)到商業(ye)化(hua)的幾個關鍵節點，分(fen)別是能否流片、芯(xin)片回來、是否量(liang)產(chan)、什么時候供貨。
2、提ASIC路線是掉入名詞的陷阱
AI芯(xin)片的(de)不同路(lu)線一直是(shi)熱議話(hua)題(ti)，大(da)家常言性能最高(gao)的(de)一定是(shi)ASIC路(lu)線，當時的(de)想(xiang)法(fa)是(shi)這個芯(xin)片沒有辦法(fa)做到(dao)那么通用，而(er)是(shi)專門支(zhi)持AI算(suan)法(fa)的(de)，所以(yi)用了ASIC這個名詞。
魯(lu)勇認(ren)為，現在還(huan)是這么(me)提，其實是掉入了一(yi)(yi)個名詞的(de)(de)陷(xian)阱(jing)里。實際上，現在99%的(de)(de)AI芯片都是按照CPU或(huo)者GPU的(de)(de)操作思路，希望通(tong)過(guo)軟件載入的(de)(de)方式來(lai)運行(xing)不(bu)同的(de)(de)神(shen)經網絡，而不(bu)是類似其他通(tong)信類ASIC那樣只能(neng)完成單一(yi)(yi)功(gong)能(neng)。
例如(ru)，只完成(cheng)以太網(wang)或者WiFi這樣一(yi)個功(gong)能，而(er)是基于(yu)(yu)一(yi)個基礎計(ji)算架構，能夠通過(guo)軟件的載入(ru)來完成(cheng)不同算法的計(ji)算功(gong)能。與GPU相比，只是更側重(zhong)于(yu)(yu)AI算法的優(you)化。
3、AI芯片商業化成功的要素
那么，如何才能實(shi)現AI芯片商業化成功呢？
魯勇表(biao)示，要考慮(lv)AI芯(xin)片(pian)的功能(neng)是否(fou)符合市(shi)場需(xu)要。很多(duo)芯(xin)片(pian)沒能(neng)大規(gui)模使(shi)用，是卡在性能(neng)、價格(ge)等產(chan)品本身的問題(ti)上。與(yu)傳統芯(xin)片(pian)相比，AI芯(xin)片(pian)公(gong)司若(ruo)想成功，還要考慮(lv)軟硬件一體化的協調配合，考慮(lv)算(suan)法和芯(xin)片(pian)融合成功。
樊鋒補(bu)充說，一是(shi)定義要很準(zhun)確(que)，二(er)是(shi)產品做好，三是(shi)注意(yi)推廣方法。
4、如何看待芯片、應用公司相互滲透
近些(xie)年(nian)，很多芯片公司開始往上(shang)走做應(ying)用，也有(you)越來越多的應(ying)用公司往下走做芯片。
對(dui)于(yu)這一現象，樊(fan)鋒(feng)認為(wei)(wei)，做(zuo)應用(yong)的巨頭公司做(zuo)芯片是(shi)一種商業行為(wei)(wei)，他個人對(dui)這一模式的有效(xiao)性存疑。
因為(wei)造芯需要(yao)專業團(tuan)隊(dui)，建立(li)團(tuan)隊(dui)本身存在困難，做出芯片的量是否足以(yi)與公司(si)本身需求的量匹配也很難。另一(yi)種情(qing)況則(ze)可(ke)以(yi)理解，那(nei)就是這家公司(si)商業應用已經(jing)非常成功，找不到合(he)適的芯片，需要(yao)去探索(suo)，但這類公司(si)非常少見。
而芯片企業往上走，更(geng)好的(de)方向是(shi)把芯片做好，初期階段(duan)所做的(de)應用是(shi)方便客戶(hu)推廣，而非與客戶(hu)競爭，這種(zhong)方式更(geng)為穩妥。
魯勇補充說(shuo)，任何事(shi)情事(shi)在人(ren)為，路徑不(bu)同，取(qu)決于(yu)執(zhi)行(xing)層(ceng)面、外界環境(jing)，取(qu)決于(yu)當想(xiang)去達(da)(da)到目標時是否能達(da)(da)到，沒(mei)有(you)固定(ding)的成(cheng)功(gong)模式。現在國內環境(jing)下(xia)，資金政(zheng)策都不(bu)缺(que)，缺(que)人(ren)，高端人(ren)才不(bu)夠(gou)很難成(cheng)功(gong)。這件事(shi)情沒(mei)有(you)定(ding)論，關鍵看如何執(zhi)行(xing)。
結語：AI芯片進入拼落地階段
存儲墻難題(ti)已成為當今AI芯(xin)片(pian)產學界熱議的話題(ti)，國(guo)內(nei)外半(ban)導(dao)體巨頭和芯(xin)片(pian)創企都在嘗(chang)試(shi)通過(guo)壓縮神經網絡大小、增(zeng)加計(ji)算資源(yuan)、近(jin)存內(nei)計(ji)算、存算一體等不同方式(shi)來突破這一瓶頸(jing)。
尤其(qi)在AIoT芯(xin)片領域，出于成本(ben)、算(suan)法(fa)變化快等因素考量，很(hen)多(duo)創企選擇圍繞具體需求打(da)(da)造(zao)專用AI芯(xin)片，像探境這樣用創新架(jia)構打(da)(da)造(zao)通用型AI芯(xin)片的(de)企業并不在多(duo)數。
自2018年起，AI芯片行業整體投融資金額驟減。中芯聚源研究總監樊鋒表示，這一方面是受宏觀經濟及整體行業運行周期影響，另一方面，AI芯(xin)片(pian)行業(ye)(ye)自身(shen)也已到了行業(ye)(ye)洗牌期(qi)。
對資(zi)本而言，AI芯片已(yi)經到了看產品核心技術及商業化落地能力(li)的時(shi)期了。最(zui)終，市(shi)場將會大浪淘沙，去(qu)粗(cu)取精。
