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弯道超车现实吗? 芯片产业火热背后还需务实前

2019-11-01 12:33

作为高端制造行业,芯片对于机器人产业来说同样举足轻重。

除了AI芯片架构创新,在AI芯片的生态方面也有一场“百团大战”。高通公司技术副总裁李维兴二次登台,就5G与AI之间在商务方面的重要性给予了分享。5G和AI是鱼之于水,水之于鱼的关系,5G帮助AI从云端到边缘,AI帮助5G实现商业模式的创新。

在中国国际智能产业博览会上,第一财经记者看到,一些芯片厂商的展台周围到处都是驻足观察和拍照的观众,展台的讲解员则一一为观众进行科普。

变化正在发生,在此次峰会上,宁波智能制造产业研究院理事长甘中学则透露,相关智能终端创新中心将聚焦智能操作系统和人工智能芯片的研制,通过机器人 人工智能,生产高智能化,更高性能的机器人。

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这种“集体作战”的模式是一种探索市场的路径,国内如海思、展讯的局部崛起,意味着国产手机正在逐步走出芯片依赖进口的困境。根据市场研究公司IC Insights发布的2017年全球十大IC设计公司排行榜中,华为海思排名第七,比上年营收增长21%;紫光展锐排名第十,同比增加9%。

不仅是产业端对于机器人芯片十分关注,政策端对于人工智能芯片同样高度重视。工信部正式印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020年)》中,着重强调要在智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台几个领域率先取得突破。

AI芯片落地,掷地有声!

中国工程院院士许居衍近日在一场行业论坛上表示,目前半导体产业实际存在着无效益的繁荣、产品难度增大、产品研发费用增高盈利空间下降等三大问题,中国厂商想要突围首先需要反思盈利模式,开启基于硬件的软服务能力,同时提升半定制技术能力。

而促使业界对于机器人和芯片结合的关注也源于目前二者匹配的问题。

同样作为AI芯片领域巨头的英特尔和华为也分别围绕Analytics Zoo和华为HiAI来搭建自己的生态圈。

一名半导体产业人士表示,过热的资本开始干扰到正常的产业投资规律,现在各地的芯片项目未来可能会造成地方沉重的财务负担,依靠借贷来发展半导体的模式能够支撑多久,都是未知数。另一方面,快速投产下的芯片成品是否满足市场需求,低端产品如何盈利,如何解决人才缺口以及研发费用?这些都有待解答。

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AI芯片推动智能安防变革

这是一个全新的领域和机会,但也有人泼了冷水。

芯片和机器人需“软硬结合”

3月15日,中国家电及消费电子博览会同期,由智东西主办,AWE和极果联合举办的“GTIC 2019全球AI芯片创新峰会”在上海隆重举行。本次峰会以“AI芯生态产业新格局”为主题,聚焦已然到来的人工智能时代的核心——AI芯片。针对当下半导体行业福祸相依的情况,来自产业、学术、投资界的行业大咖联袂为AI行业从业者们奉献了一场来自行业领军者们的前沿观察和深度思考。

有人欣慰这一行业终于引起了大众关注,也有人担心只是表面繁荣、虚火过旺。

在傅盛看来,短期内,DSP、芯片想要完全追上美国,能否追上要打一个问号,目前需要关注的核心是寻找差异化和机会点。机器人很难用一个芯片解决问题,需要通过生态系统平台驱动产业创新。

转载请注明来源和出处

AI芯片公司估值也一路飙升。6月20日,寒武纪科技宣布完成B轮融资,公司估值达到25亿美元。深鉴科技估值超过10亿美元。

张嘉诚对记者表示,中国的芯片产业毕竟起步晚,与NVIDIA、Intel、ARM等国外已经发展数十年、相对比较成熟的知名企业相比,国内企业还需要进一步加大投入和经验积累。

在投资方面,被行业和政策看好的AI芯片自然也是资本青睐的对象。但是,被资本青睐并不意味着资本会盲目风投。中国半导体投资存在着市值泡沫,同时在企业的发展上也存在方向和战略定位不清晰的问题。

根据《集成电路设计业的发展思路和投资建议》所述,一款28nm芯片设计的研发投入约为1亿到2亿元,14nm的约为2亿到3亿元,研发周期为1到2年。芯片制造更是资本密集行业,一条28nm工艺的集成电路生产线投资额约为50亿美元,20nm的高达100亿美元,更不用说14nm、10nm和7nm先进制程的投资额度了。

通江资本董事总经理张嘉诚对《每日经济新闻》记者表示,芯片是机器人底层的核心技术,如果把控制系统比作机器人的大脑,那么芯片则是机器人大脑的神经元。

同时,殷俊认为当下芯片产业存在四个非常大的挑战,第一是软件系统,第二是芯片的核心架构,第三是弹性计算,第四是系统功耗。而在未来,随着功能的完善,我们完全可以通过一颗芯片承载,这时我们将看到有更多差异化的芯片诞生。

安芯投资管理有限责任公司常务副总裁王永刚表达了类似的观点,称“这一块还是要务实,盖楼一块砖一块砖地砌起来。”

在芯片发展前景被看好的情况下,越来越多的互联网公司和传统芯片公司进入AI芯片领域,同时这一领域也从“不被问津”到投资人“跃跃欲试”。

无论任何概念,谈及最终目的一定是落地。本次峰会就清晰指明了AI芯片落地的三大场景,一是云端数据中心,二是智慧安防领域,三是最近如火如荼的AIoT。

紫光集团联席总裁刁石京此前对媒体表示,各地争相上马相关项目,如果缺乏有效的统筹,可能会形成恶性竞争。他指出,鼓励市场竞争,但不应一哄而上,最终伤害整个产业。因为集成电路投入非常大,需要技术和人才等多方面的积累。

猎豹移动公司董事长兼首席执行官傅盛回忆称,自身在做机器人的时候用到了高通、NV等企业的芯片,但后来发展这些芯片都不是为机器人设计的,而是为电脑设计的。他举例称,电脑的输入有键盘、摄像头、麦克风等端口,机器人芯片则需要更多麦克风输入端口,事实上多一点音频信号进来对芯片设计并不是难题,但因为行业还处于早期,没有这样的芯片,因而只能“将就”。

AI芯片推动数据中心升级

在不久前的一次公开场合上,经济学家许小年在谈到企业的技术升级时说,我们追逐新名词,发明新名词的速度,远远快于我们能做到的。“我最反感的一句话就是跨越式发展、弯道超车。我看了多少弯道翻车,我没看到过弯道超车。不老实,投机取巧,这是我们很多企业的毛病。”

北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、教授王田苗表示,中兴事件背后不仅仅反映的是芯片的事情,而是驱动产业掌握核心技术。具体到机器人产业就需要用系统的方法看问题,在战略上要有大的决心,在投入方面需要有耐心。

在开场致辞中,代表AWE主办方的姜风女士提到,以人工智能为代表的新兴科学技术正引领下一代科技浪潮,同时,我国已明确了人工智能在国家发展中的战略地位。基于科技形势、市场需求和政策支持,人工智能正从萌芽和初级阶段驶向加速发展的快车道。

不久前,在半导体产业高端论坛上,国家集成电路产业投资基金总裁丁文武称,全国老百姓都知道芯片,即使不知道芯片是什么,也都知道芯片产业差距很大。

《每日经济新闻》记者注意到,在此次峰会现场,不论是产业的研究者亦或是一线的企业家、投资人,对于AI芯片和机器人的“软硬结合”都颇为关注。

峰会上Andrew Grant以自动驾驶汽车为例,形象的描述了在Imagination的PowerVR支持下,自动驾驶的路径规划、道路标识识别、导航等功能。更具体说,汽车从ADAS到L5级别的自动驾驶需要500 TOPS的算力支持,PowerVR的处理速度可达移动CPU的百倍以上。

“人工智能的发展将带来近百亿美元芯片市场需求。”工信部赛迪研究院赛迪顾问副总裁李珂称。

在此次峰会现场,元禾原点总经理费建江也回忆起投资寒武纪的心路历程,“正所谓30年河东、30年河西,这一次终于轮到我了。”谈起寒武纪发布第一个AI芯片,费建江难掩兴奋。提起当时投资寒武纪的原因,费建江在峰会现场称,除了看重寒武纪的创始人——陈云霁和陈天石兄弟俩“软硬结合”的优势,还有我国在机器人产业发展的过程中,也有长期培育芯片企业,做好“软硬结合”的需求。

和以往相比,本届峰会更加聚焦行业,更加准确地对行业趋势进行了研判。

“集成电路的话题越炒越热。”赛迪研究院集成电路产业研究中心总经理韩晓敏告诉记者,“这两年行业发展也好,国内资金支持力度也好,半导体这个行业整体景气度上来了。”

“中兴事件卡脖子,其实卡的是芯片。为了不让别人‘卡脖子’,需要针对短板进行投资布局。”这是近日在第五届机器人峰会上,国投创业投资管理有限公司董事总经理魏义良发出的感叹。

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在中国电子信息产业发展研究院发布《2018年中国集成电路上半年形势分析和下半年的走势判断》中,半导体市场需求依然旺盛,市场的驱动力分化。5G即将到来,5G成为2018年上半年各家企业的关注重点。3月,海思发布全球首款5G芯片“Balong 5G01”;6月,紫光展锐宣布5G芯片将在2019年实现商用。虽然在虚拟货币市场,矿机芯片需求下滑;同时,人工智能概念火爆,AI芯片企业估值大涨。此外,数据中心建设加速,存储器需求主力转变,2018年服务器存储市场增速超过智能手机存储市场,成为全球存储器应用市场增长的主动力。

真格基金合伙人、真成投资管理合伙人李剑威对此深有感触,其称,彼时进入投资圈经常听到一句话是说,不要投资半导体和芯片,这源于在过去十几年半导体和芯片赚钱周期长,而科技的投资也需要外部环境的成熟,随着基础环境的成熟,目前也有越来越多的投资人开始看好这一领域。

对此,魏少军教授就构建怎样一个计算架构来满足不同的应用需求给出了自己的见解。AI芯片的发展历程要经历从AI Chip0.5、1.0、1.5到2.0时代。在2.0时代中,AI芯片需要具备学习、架构不断变化和功能不断提升的自我学习和演进能力。就像人一样,从出生的一张白纸,到后天通过学习成长为个性化、差异化的个人。

地方希望通过项目投资聚集产业,拉动GDP;一些投资人和创业者将此看作一风口,但也有业内人士认为,芯片行业的热闹只是暂时的。

值得注意的是,5月初,AI芯片领域的第一家独角兽公司寒武纪发布云端AI芯片,称将力争在3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额。作为寒武纪的投资方之一,元禾原点总经理费建江在峰会的相关论坛上坦言,“我们投资芯片有血泪史,能在15年前就开始投资芯片并且一直坚持的企业并不多,而在这个过程中走出来的企业也很少,亏损的占大多数。” 产业需掌握芯片话语权

去年,魏少军教授曾在GTIC 2018峰会上提出了一个问题,“未来是否会出现像CPU那样的通用AI处理器,倘若如此,我们当今的AI芯片架构该如何搭建?倘若不是,就需要利用系统级芯片的方式来进行设计,那AI芯片公司又该何去何从?”

中科院微电子所所长叶甜春打了个比方,如果把集成电路产业比作金字塔,过去中国连底座都不全,如今高度虽然还和发达国家有差距,但底座已经建立起来,形成了集团军,整个产业有自身发展的能力和后劲。

智慧家庭经历了四个阶段,从单品智能、互联互通、交互智能到主动智能,所谓主动智能就是在AI加持下从被动响应到主动服务。海尔在芯片方面每年有着千万级的出货量,针对白电中的芯片所存在的连接、体验和安全问题,海尔定制了一款芯片——云芯,可大幅提升用户满意度,连接速度提升了50%,功耗降低了30%。

芯片产业链包括设计、制造和封测。在设计和封测领域,中国与美国等先进企业差距已经逐步缩小。目前,中国有近1400家左右的设计企业,但在芯片设计公司“遍地开花”背后,却隐藏着“整体实力不强”的尴尬,和美国头部芯片企业超过80%的份额相比,我国前十大集成电路设计企业的销售额占比刚刚超过30%。

尽管Andrew Grant加入Imagination Technologies的时间不算长,但在此之前他就在人工智能领域有着丰富的履历和辉煌的经历。其本人特别关注自动驾驶车辆和自动数据采集系统,以及如何利用人工智能为视觉、家庭和机器人技术用例创建更加智能的物联网设备。

此前,丁文武在上海的一场行业论坛上表示:“中国芯片行业弯道超车的策略不现实,弯道超车的前提是大家在同一起跑线上。”

本次峰会可用几个关键词来形容,“专业”、“高规格”、“引领行业”、“座无虚席”。峰会嘉宾皆是来自行业中的明星人物或明星企业,在业内享有绝对的权威和影响力。中国家用电器协会理事长姜风女士为本次峰会致辞,中国半导体行业协会IC设计分会理事长、清华大学微电子所所长魏少军教授再登GTIC峰会,发表《可重构计算的黄金时代》的主题演讲,为峰会奠定基调。此外还有英特尔、高通、华为、百度、海尔、Imagination Technologies、Cadence、新思科技、寒武纪等15家AI芯片供应商和需求方,以及华登国际和北极光创投两家顶级投资机构的资深投资人拔冗出席。

“集成电路产业从来就不是赚快钱的产业。”北京盛世宏明投资基金管理有限公司高级副总裁罗栋表示,做产业投资还是应该回归到产业本身的发展规律。

AI芯片发展再上新台阶,走前人没有走过的路

另一个原因是对投资过热的隐忧。

此外,AI芯片也需要更聪明的工具和越来越少的人工干预。Cadence作为一家提供EDA设计软件和IP方案的公司早已与很多客户建立了合作关系,同时今年10月份Cadence还会正式发布人工智能自动ECU工作软件,更加高效的实现芯片设计的性能优化。

目前,包括北京、天津、西安、重庆、成都、武汉、合肥等20多个城市都有芯片产业项目。中芯国际创始人张汝京预测,到2020年,建成的200mm和300mm集成电路生产线产能可以达到每月200万片。这一规模比现在至少翻了一倍。

未来智能时代的计算机系统一定是端云一体、智能协同的。在寒武纪副总裁钱诚看来,未来智能时代的计算机要满足端云一体化,比如在智慧消防、车联网等领域中,传统的计算系统已经很难满足市场需求。同时,回归云端智能处理的最终问题还是能效比瓶颈。在摩尔定律失效、多核系统并行受阻、应用场景多变的情况下,寒武纪瞄准了云端芯片市场,在2018年推出了MLU100,而今年下半年寒武纪还将推出性能提升4倍以上的MLU200卡。

芯片无疑是2018年最火的话题之一。中兴事件之后,更是全民关注、讨论芯片。

两位投资界大牛对此表示,中国半导体行业不缺投资,但投资界一定会选择更加理性、稳妥的企业。换言之,中国优秀的半导体企业还是太少。市场是巨大的,资本也是巨大的,但只有突破行业瓶颈的企业才能获得更多机会。

弯道超车?

结语

仅在最近三个月里,就有多家公司发布AI芯片或模组,不仅有百度,也有寒武纪、云知声、出门问问、Rokid等初创企业。

人工智能历经六十余载,如今在市场倒逼和政府支持下再次袭来。AI芯片产业正在经历关键时刻,同时,以家电、安防等为代表的传统行业正与AI产生奇妙的化学反应。本场峰会从AI芯片产业着手,来自产、学、投界的嘉宾带领我们一眼看尽人工智能未来发展的方向和趋势。在人工智能落地初探时期,给行业上了一堂生动的课。

由冷到热

如今,AI服务从“Cloud”逐渐移向“Edge”已呈大势所趋,在未来细分应用场景下,专用化、差异化将发挥重要作用,代替“通用”成为AI芯片发展的主命题。在把AI芯片推向边缘的同时,如何解决AI芯片算法能力的演进和场景细分下能效与功能的结合问题,就显得尤为重要。

元禾华创投资管理有限公司执行合伙人刘越对第一财经记者表示,在美国等西方国家芯片已经是一个非常成熟的行业,“20世纪八九十年代,集成电路在硅谷是最火的,大量资本进入集成电路企业”;在中国,目前这一行业仍处于快速发展期。但由于芯片是高投入、高风险、慢回报的行业,中国投资者更偏爱互联网企业。

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杭州国芯AI事业部总经理凌云对第一财经记者表示,对于中国而言,AI芯片是一个突破口。在这一领域,中国公司介入较早,改变了此前大部分时候中国芯片追着美国人跑的局面。

在魏少军教授抛砖引玉下,来自国外AI芯片领域的独角兽Wave Computing的高级副总裁兼CTO Chris Nico、国内AI领域巨头百度的主任架构师欧阳剑和新思科技全球战略项目副总裁Chekib Akrout也纷纷围绕AI芯片架构创新发表了个人的主题演讲。

随着新兴产业、技术和产品不断涌现,大数据、云计算、5G通信、人工智能等技术也为芯片提供了巨大的市场。

2018年12月,Imagination Technologies趁热打铁发布了更加先进的PowerVR Series3NX。其单个Series3NX内核的性能可从0.6到10万亿次操作/秒,并可实现多核扩展提供高达160 TOPS的计算性能,满足更高要求的自动驾驶需求。

根据SEMI(国际半导体产业协会)数据,预计2017年到2020年间,全球投产的晶圆厂约62座,其中26座位于中国,占全球总数的42%。

AI芯片行业烽火已起,创新、生态、投资引领一场“百团大战”

根据赛迪顾问提供的数据,2007年到2017年,中国集成电路产业年均复合增长率为15.8%,远远高于全球半导体市场6.8%的增速。

作为AI芯片领域的新军,比特大陆AI产品线总裁阮沈勇在峰会上正式发布量产SC3芯片。目前,比特大陆已经与优必达、福建某公安局和数据中心建立了合作关系,他们的产品已经在市场上批量部署,并拥有了大量客户。下个月,他们还将公布与其在安防领域与另一个重磅客户之间的合作。

2014年国家设立了集成电路产业投资基金。丁文武表示,经过近4年的工作,目前进展顺利,大基金布局了集成电路整个产业链,实现了产业的全覆盖。

同时,AI芯片行业的独角兽——地平线在AIoT上也有独特思考,他们2017年12月发布了一款面向自动驾驶的征程芯片和一款面向自动摄像机的旭日芯片,都可以做到1080P 30fps,高检测可以做到200个物体每帧,低延迟30ms,典型功耗1.5W,低功耗。在今年第三季度,地平线预计还将发布更高性能的第二代芯片。

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导 读

投资过热与人才缺口

聚焦AI芯片的落地场景,安防是AI芯片最成熟的应用场景中之一,它孕育着千亿级的市场。Imagination Technologies视觉及AI部门高级副总裁Andrew Grant带来了《专用神经网络加速器助力实现端侧智能应用》的主题演讲。

但芯片从来不是赚快钱的产业,对于AI芯片可实现弯道超车的观点,不少业内人士持怀疑态度。

大华股份研发中心副总裁、先进技术研究院院长兼中央研究院院长殷俊表示,安防产业经历了三次变革,人工智能将带来新的价值链的转移。

在今年政府工作报告中,集成电路被放在实体经济发展的显著位置。李克强总理提到,加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展,实施重大短板装备专项工程,推进智能制造,发展工业互联网平台,创建“中国制造2025”示范区。

AI芯片加速AIoT奔腾

中国科学技术大学特聘教授、核高基专家陈军宁表示,中国半导体行业的发展速度很快,进步也很快,但总体水平处于中低端。人才作为该行业发展的第一资源,对于产业的发展起着至关重要的作用。他称,“根据国家的产业推进纲要,预计到2030年,我国将需要70万人,这个缺口还有40万。”

物联网智库 原创

不过,今年在中国,芯片也成为了继区块链之后的又一投资风口。除了中兴事件引发的关注,也离不开最近几年政府的政策支持和大基金的介入。

3月15日,中国家电及消费电子博览会同期,由智东西主办,AWE和极果联合举办的“GTIC 2019全球AI芯片创新峰会”在上海隆重举行。本次峰会以“AI芯生态产业新格局”为主题,聚焦已然到来的人工智能时代的核心——AI芯片。

看似繁荣的场景并没有让芯片从业者感到轻松。

同样,新兴独角兽探镜科技和大华股份在安防领域也颇有建树。探镜科技CEO鲁勇就探镜科技在芯片底层架构领域的创新进行了分享,讲述了AI芯片存储优先架构SFA的设计和功能。其可适用于语音识别、自动驾驶、机器视觉等多个领域。

“即使是清华大学微电子所毕业的学生都会转金融或从事互联网。做芯片很辛苦,来钱没那么容易”。地平线芯片一位内部人士此前对第一财经记者表示,做芯片等硬件太苦,收益不高,不少优秀学生毕业后选择金融和互联网业。

智东西联合创始人龚伦常也表示,在新经济形势下,AI芯片已经更加倾向于落地并寻找应用场景。与此同时,作为AI芯片应用落地难题当中的重要突破口,其架构创新也就适时地被提出来。

从去年下半年到今年上半年,不仅国内BAT纷纷布局这一领域,也诞生了寒武纪、地平线等AI芯片公司。一些AI初创企业通过一轮轮融资获得资金后,也纷纷发布自己的AI专用芯片。仅仅最近两三个月,就有多家公司发布AI芯片或模组,云知声推出物联网AI芯片及解决方案;出门问问正式发布了AI语音芯片模组“问芯”;Rokid发布KAMINO18AI语音专用芯片;思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……

AIoT在去年掀起了一阵大热,如今,以AIoT赋能成为不少传统行业竞相追逐的目标,其中在家电领域,AIoT越发受到企业的喜爱。来自海尔优家智能科技有限公司的副总经理陈国伙表示,电器的下一步是网器,网器的下一步是以IoT为基础,用AI IoT战略赋能智慧家庭。

在CPU、GPU等高端芯片与国际差距较大的情况下,不少人期待通过AI芯片,中国能实现弯道超车,但一些业内人士对此持质疑态度。

作为本次会议压轴出场的AI芯片的后起之秀,云知声联合创始人、副总裁康恒表示,无论是架构方面的软硬件结合,还是AI芯片单模与多模的需求,以及段云结合与协同,都需要在AI落地之际,进行芯片上的创新。他提出Skills On Chip的概念,并详细阐述了五大解决方向,第一,在AI芯片架构进行创新,通用架构已经难以满足本地计算的需求;第二,从软件角度入手,做好芯片设计要软硬结合;第三,从PPA到APP,芯片设计要垂直化和场景化的;第四,交互方面从单模态到多模态;第五,设备控制从独立到协同。

一个原因是人才缺口。

而在Imagination Technologies副总裁、中国区总经理刘国军看来,现在的先进技术都是全球化的运用,不存在谁战胜谁的问题。中国有应用和数据的优势,“可以快速获得运用数据的学习、训练。在美国,数据没有那么容易,本身也没有大的应用场景。但是人工智能不管是哪个领域,基础研究比我们深得多。”

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