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安防老兵對AI安防芯片發展分析

? ? AI安防芯片公司混戰,是近幾年常常被談及的話題。 ? ? 在傳統通用芯片進口額高達萬億的情況下,AI芯片顯然被認為是中國創企“彎道超車”的一個絕好機會。 ? ? 但實際上,AI芯片也像一座圍城一樣,外面的人想進來,里面的人想出去。

   AI安防芯片公司混戰,是近幾年常常被談及的話題。
    在傳統通用芯片進口額高達萬億的情況下,AI芯片顯然被認為是中國創企“彎道超車”的一個絕好機會。
    但實際上,AI芯片也像一座圍城一樣,外面的人想進來,里面的人想出去。
    “進入這個領域做AI芯片的人,很多并不懂芯片。”人人智能創始人兼CEO王海增說道。

AI安防芯片

AI芯片“熱”了起來
    王海增自稱是個AI芯片的悲觀主義者。
    2016年底,成立了人人智能,其時,曾就職于華為、華三(H3C)、中星微等知名公司,對AI芯片和安防業務都有所了解的王海增,并未選擇芯片作為創業方向,當時他覺得“不知道”AI芯片的方向在哪。
    算法太通用化,芯片還不夠成熟;To B領域,有海思當道,To C領域,有恩智浦、飛思卡爾等,王海增認為做AI芯片公司生存的機會很小。
    于是,成立人人智能后,他拋開單一的芯片和算法,做了融合芯片、算法和系統FaceOS,將其鋪到了人證比對等場景。
    輾轉三年,卻沒想到AI芯片乘風“飛”了起來。在采訪中,王海增也笑道,沒料到AI芯片有如今的發展。
    幾年前還一起吃過飯的朋友們,現在的芯片公司已有幾十億美金的估值,“當時確實沒想到資本的因素”,王海增說道。
    據統計,僅2017年,創業投資在芯片創業公司的投資額就超過15億美元,幾乎是兩年前投資的兩倍,其中:深鑒科技分別獲得數千萬美元(A輪)、4千萬美元(A+輪)融資、耐能獲超千萬美元融資(A輪)、ThinkForce宣布完成4.5億元融資(A輪),寒武紀、地平線融資規模達1億多美元。

一系列芯片公司和資本的涌入,讓這個市場頓時“熱”了起來。
    芯片領域的二元法則
    不過,“熱”的同時,也讓市場更為浮躁,僅去年一年,業內就推出了十幾款AI芯片。
    “但實際,市場上可能只需要一款主流產品。”王海增說道。
    “有很多做AI芯片的,以及做安防行業芯片的,不是專門從事芯片行業的人,更多是從安防或人工智能相關行業轉過來的。”
    那么如何看待AI芯片領域的“熱鬧”,或者說“混戰”?

王海增的答案很直接。
    他認為,芯片行業高度集中,其競爭是全球性的,在這種情況下形成了二元法則:芯片的每一個細分領域只有前兩名能夠“健康”生存,第三、第四名就只能夾縫求生。而在人臉識別芯片領域,最終也只能存活一兩家。
    “芯片行業是很殘酷的,有個數一數二法則,就是老大吃肉,老二喝湯。老三、老四可能找不到名字。”

而誰能打敗芯片領域的老大呢?
    去年,深鑒科技的創始人姚頌在接受機器之能采訪時就回答道,“可能是十家或者幾十家像深鑒科技這樣的公司,在不同垂直領域里分別發力,才能擊敗英偉達。”
    在國內的視覺芯片領域,王海增認為,占據這個位子的大概率是華為海思。
    王海增坦言,在安防視頻芯片的領域里,有海思這樣的對手存在,做視覺智能芯片幾乎沒有太多機會,這一事實很難改變。
    當很多廠家還在致力于1080P分辨率智能芯片時候,海思已經從2K到4K、8K、多目、雙目等全系列、全算力、全覆蓋,而且海思還有虎視眈眈的服務器芯片系列,這比國外,及國內的初創芯片創業,要高出許多。
    海思在視覺領域,甚至強于英偉達。王海增分析道,在AI芯片上,海康最初的智能攝像機第一代采用了英偉達平臺,但芯片帶來的高達十幾瓦的功耗所帶來的散熱問題一直沒有得到較好的解決,所以最終沒有實現規模化量產。而海康第三代AI攝像機芯片,則選用了海思的方案,包括典型的Hi3559A芯片,這說明其實力已經不輸英偉達。
    “我們反復對比過芯片,發覺芯片從高端到低端系列,海思的芯片布局非常完整,渠道健全,而且功能幾乎比現有的幾個AI芯片廠商都更加領先,優勢很明顯。兩三年前,我們能看到這個市場很大,但不知道誰能跑出來,現在回過頭來再看,我們依然覺得海思跑的更靠前了。”

王海增說道。
    差距不只在單點,更大的難題在生態上。
    如果說一塊芯片是一個技術難點,做生態的話就是一系列的難點。
    一個行業公司需要知道這個系統長什么樣,它不僅僅是一顆芯片,還是一個非常龐雜的系統工程。如考慮到芯片, 還有整個軟件環境、網絡錄像機、服務器、視頻管理軟件等。
    在這個系統里,AI 是核心競爭要素,但除此之外,99%的工作量是傳統的東西。

真正的AI芯片獨角獸在哪里?
    如果只有一兩個機會,那么巨頭的夾縫中,最終能跑出來的是誰?
    與AI芯片的業內人士打過不少交道,王海增坦言,“各有優劣”。但其中最重要的一項就是看公司本身是否是“做芯片”的。
    “我覺得芯片行業,最重要的門檻是這個主體是不是做芯片的,再來看它做的是AI芯片還是做非AI芯片。”王海增說道。
    芯片行業是個資本密集型、技術密集型的行業,但事實上,國內普遍情況最緊缺的就是芯片的研發人員。
    國內很多AI芯片廠商,其實最開始專攻算法方面,缺乏芯片制造的經驗,后來依靠招攬的做芯片的人才,才能正式推出可用的芯片。
    而算法公司,轉型做芯片,到底是業務升級,還是資本驅動?

王海增的答案,顯然更趨向于后者。
    部分算法公司剛起步時,也并沒太想清楚自己要做什么,但做算法授權利潤太少,于是就開始做芯片,做軟硬一體,這樣也更符合資本方的期望。
    另外,對于芯片領域的“學院派”。王海增認為科研和產業領域確實存在差距,所謂的“算法很厲害”、“產業很厲害”和“實際厲害”之間還存在差別。科研領域的人員創業,可能具備局部的、點的先進性,但芯片更是個復雜的系統工程。
    而相對,一些從礦機芯片轉向AI芯片研發的企業,反而是王海增看好的,“至少他們量產過成熟的芯片,這樣的經驗很重要”。但其依然面臨著礦機芯片向AI芯片轉型,如何更好應用到邊緣端的問題。
   AI芯片領域不僅有創新公司,還有巨頭的跨界,如BAT等也在入局做芯片。而對此,王海增認為,BAT等做芯片多還是自用,互聯網巨頭追求硬件能實現極致的性能以實現差異化用戶體驗,也在打造自己更完整的生態。
    BAT的優勢在于自身的數據類型較多,更能實現差異化服務,但如果想改變行業,要么自身渠道足夠多,要么基礎理論突破足夠大,這兩點其實都難以實現。
    另外,AI芯片領域雖然一直在談創新,但實際上,真正的創新還尚未到來。

王海增認為,國內目前還不算有真正的“算法”企業。
    算法的底層架構,如TensorFlow、Caffee等方面幾乎都是采用國外的架構,因此,離開這個條件,考慮是做算法加算力,還是單純做算力,意義并不大。
    底層的算法上面,國內幾乎還處于空白。這涉及很多基礎數學的問題。就像谷歌談張量計算芯片,是發覺了卷積使用的張量計算的模型和傳統模型不同,所以需要設計芯片設備,適應它的模型,這是算法型的創新。而且谷歌還發明了TensorFlow這樣的主要架構。

這些在國內還都是空白。
    有時候產業程度還不成熟,很多問題都是妄談。就如同離開劑量談毒性。
    被問及AI算法的更新速度很快,芯片廠商怎么平衡量產和算法變化之間的關系。
    王海增笑道,“不太用平衡”。

為什么?
    很多AI公司的芯片其實還沒到大規模量產的程度,是小規模量產,賣不夠1萬顆或者10萬顆芯片,處于試驗期。算法更新了,再重新根據最新的算法,再量產就好。
    對于還不成熟的產業而言,這似乎并不是一個重要的問題。

AI芯片的場景應用在哪里?
    就像AI將安防作為最重要的落地場景之一,AI芯片公司們也將安防作為最先發力的一個點。
    而對安防攝像機來說,AI芯片的最終命運可能是被集成。
    有業內人士認為,未來的趨勢是系統級芯片得天下,而不是功能級的芯片得天下,AI芯片一定會被集成,而如華為海思等攝像頭主控芯片廠商,未來必然會集成適合安防場景的專屬AI模塊至主芯片中。
    實際上,就安防攝像機而言,AI芯片做的只是AI加速部分,攝像頭中不僅包含AI芯片,還需要編解碼芯片、ISP(圖像信號處理)等,因而AI芯片公司總免不了“被集成”。而高集成度的SoC則會成為未來的趨勢。

王海增認為,“這和手機很像”。
    此前就有某芯片公司曾為筆記本上提供單獨的視覺芯片,但后來將芯片放到手機上,便很快面臨了失敗。原因就在于,電腦上體積大,功耗多,可以容納單獨的視覺芯片,但手機上,除傳感器外,大部分功能都集成到一顆芯片中,形成了單芯片解決方案。設備越來越走向小型化,集成度也越來越高。
    攝像機也是如此。這也是為什么海思在安防攝像頭及AI芯片領域,都顯得尤為強勢。
    而更多AI芯片的機會,其實可能在細分領域。
    專業視覺芯片,海思的優勢較大。而在消費電子、專業電子等細分市場,王海增認為可能還有更多市場可以開拓。
    如某芯片廠商專注消費場景,AI芯片與解決方案在智能門鎖、門禁系統、機器人、無人機、智能家電等方面都有落地。
    在王海增看來,該廠商在一眾芯片公司中,顯得十分低調。并且,在消費電子領域,顯然巧妙的繞開了海思等大鱷,主打超低功耗,算是另辟蹊徑,找到了市場的空白點。
    無獨有偶,姚頌此前接受機器之能采訪時也表示,“真要掙錢活下去、活得好,必須變成一個行業公司”。一個行業的芯片公司,才能更了解真正對于芯片及工具鏈的需求是什么,打造一個好的生態。
    不過,目前多數AI芯片公司喊出的場景還是“安防”,賽道已經過于擁擠。
    王海增認為,很多AI芯片公司可能是在喊“安防”的口號,這樣更便于融資,但至于能做多久,可能并沒有考慮清楚,“先把融資下拿下來,過了今年,說不定明年還有新的想法。”

AI芯片業會重新洗牌?
    在完成對傳統行業的改造之前,在彎道超車之前,更多AI芯片公司首先面臨的是轉型,或者死掉。
    死亡線在哪里?可能就在近兩年。
    這與清華大學微電子所所長魏少軍去年在智東西AI芯片峰會上的說法不謀而合。“在未來2到3年內,(AI芯片行業)一定會碰到一個低潮,今天的一部分、甚至大部分的創業者將會成為技術變革的‘先烈’。”
    AI芯片的加入,讓芯片行業目前正處于變革和動蕩期。AI芯片可能會層出不窮,但實際上,業內可能只需要一款主流產品,很多AI芯片明星企業也會面臨這個問題。
    而從VC的角度來說,他們有錢、有資本去投項目,也希望看到百花齊放,但實際上,可能存在的機會就那么多。
    “明年、后年,90%的公司死掉也是很正常的,死掉不是公司不行了,可能會是公司的品牌逐漸火起來,但它的主體已經不再做AI芯片。因為AI芯片行業要完成洗牌,這個市場不會容納這么多芯片。”王海增說道。

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