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AI芯片后半场,什么样的公司能“活”下来?

作者/整理:宇哲 来源:创业邦传媒 2020-01-15

一位投资人与探境科技CEO鲁勇的对话如下:

客户为什么选择探境?

同等性能,探境价格更低;同等价格,探境性能更好。

没有比探境性能更好的芯片吗?

那样的芯片非常贵,不具备大规模商业化的基础。

后来该投资人成为探境的股东。

自2016年AI芯片大潮爆发,传统芯片厂商、算法公司、互联网巨头等纷纷涌入,上百家公司投身造芯。斗转星移,曾经火热的AI芯片1.0时代交响曲已然谢幕,趋于冷静的AI芯片2.0时代宣布开启。

务实的2.0时代

一次性实现流片成功、2年时间实现量产,半年签下30多家合作客户。一开场,探境就是漂亮的全垒打。

这与鲁勇务实的战略不无关系。

鲁勇有着20年的芯片行业经验,曾供职于一度排名全球前五的半导体公司Marvell,有丰富的产品设计和管理经验,是一个历经通信、互联网、移动互联网多次科技浪潮的芯片老兵。

2017年,鲁勇创立了探境科技,从职业经理人转身为创业者。

不同于“短平快”的互联网行业,半导体是一个大投入慢产出的行业。通常一次流片的研发费用就高达数千万,而业界平均需要2.5次才能流片成功。从芯片设计、流片、量产到小规模营收,芯片公司通过需要3—5年时间。

作为创业公司,鲁勇知道,他必须独辟蹊径,找到快速造血的方式

彼时,AI芯片舞台上的聚光灯正聚焦在自动驾驶、安防等图像领域,语音市场尚未被人关注。事实上,语音芯片并不是一个新浮出水面的市场,但转了一圈之后鲁勇发现,这个市场虽然玩家很多,但实则是一片蓝海。

“我们先评估一下语音市场的容量,发现语音芯片在AIOT的落地场景非常之广,从智能家居、智能穿戴到智能车载设备等,是个万亿级的市场。”

“我们又扫了一遍当时的语音产品,大概可以分为两类,第一类是产品体验很好,但是价格高昂,另一类产品价格较底,但质量一落千丈,唤醒率、识别率、误唤醒等这些指标都很差。”

上网随便搜一下,你就可以看到各类“智能”变“智障”的案例。大半夜的不知怎么音箱自己打开了,开始播放劲歌热曲还能忍受,若是热水器识别错了命令词,冷水热水分不清,那可是会有性命之忧的。

2年时间过去,鲁勇凭借多年的经验和技术积累,实现了3款芯片流片成功,1款芯片量产成功并实现商业化落地,向市场交出了一份满意的答卷。

务实者寻找务实者。作为最快实现商业化落地的AI芯片公司,探境获得了资本的认可。

2017年探境获得英诺基金等的天使轮融资,2018年5月获得由中芯聚源资本领投的数千万美元Pre-A轮融资,寒冬凛冽的2019年,探境又陆续获得了A轮及A+轮融资。

后发而先至,探境能够避开创业雷区,快速进化的能力来自哪里?

性价比,芯片架构的试金石

大多数AI芯片初创公司会面临两方面的挑战,一是技术领域,芯片从实验室到真实场景,会面临极大的变数;二是商业化挑战,对很多公司而言,即使解决了技术难题,还需要进一步考量市场接受度的问题。

在芯片领域,产品性价比与普及率是高度共生的关系。性能、功耗、价格,这是做IC必须面对的3大难题

“其实归根结底就是一个问题。”鲁勇向创业邦表示,“做芯片绝对指标只有一个,那就是PPA(即能效比)。”

PPA包括Performance(性能)、Power(功耗)、Area(面积)三个方面,通常而言,面积与性能成正比,但性能越强,同样也意味着功耗越高。

做芯片就像盖房子,在极度重视功耗,又必须保证性能的智能家居领域,必须在架构层次找到三者的平衡之道。

目前主流的AI计算平台是通用计算平台。包括基于CPU/GPU的计算平台以及Google TPU在内,依然基于传统冯·诺依曼架构或者是在冯·诺依曼架构之上的拓展。传统的冯·诺伊曼架构,以“计算”为中心进行,引发了带宽瓶颈、功耗瓶颈等多重问题,业内称之为“存储墙”。

关于存储墙,鲁勇举了一个形象的例子,算力就像是汽车的发动机,存储就像是公路。AI计算遇到的问题是存储资源稀缺,即汽车行驶上路况很差的公路上,即使马力再强,也无法顺畅行驶。

鲁勇决定,边修路边造车。

鲁勇曾做出过两款世界级产品——HDMI芯片和硬盘控制芯片。“全中国的所有电视机里都有我研发的这个HDMI芯片,全世界超过70%的硬盘都在用我研发的硬盘控制芯片。”

可以说,在中国半导体行业缺“芯”少魂的年代,鲁勇是为数不多的,曾经站在国际舞台“见过猪跑,吃过猪肉”的人。多年的从业经历为其在专业领域打下了坚实的技术底蕴和洞察力。

Marvell在技术手段上通过各种数学算法在芯片硬件上的实现,取得高性能、低功耗的成果,这与AI芯片最本质的要素一样。而鲁勇多年来与存储打交道,了解了数据管理的特性。

这也是起步并不算早的探境科技,能够后发先至,在半年多的时间里自主研发出存储优先架构(Storage First Architecture,以下简称SFA)的原因。


SFA原理示意图

据鲁勇介绍,SFA架构基于AI计算的高并发、高耦合、高差异性“三高”特性而设计,是一款立足神经网络、囊括全栈支持、兼顾传统算法的通用型AI芯片架构。SFA架构不仅具有超高能效比,同时支持所有神经网络,对神经网络的参数没有限制,兼容性等同于GPU兼容性。另外,SFA作为一款可以支持任意神经网络的通用型AI芯片架构,在AI应用领域还有一项重要意义——具有强大的AI赋能能力,能够大大加快语音和图像芯片的商业化落地速度。

正如PPA是芯片验证性能的绝对指标一样,性价比则是一款芯片能否工业化实现大规模商用的试金石

AI芯片实现其广谱赋能的重要前提之一就是价格。只有人人用得起的产品才具备完全市场化的能力。得益于SFA架构颠覆性的创新。“探境语音芯片可以做到‘MCU的价格,NPU的性能’。那些理论上听起来很美,但良品率低、价格虚高的产品只能停留在实验室产品的阶段。”

持续进化论

纵观AI芯片的众多参与者,既有原来做芯片由硬到软切入的,也有原来做算法或者方案公司由软到硬布局的。但无论哪种路径,AI解决方案所涉及的两个部分算法和芯片都缺一不可。

与一锤定音的芯片架构不同,作为软件层面的算法讲究的是快速迭代能力。芯片底子打好了,在细分化市场中如何更接“地气”更好用,则需要算法来接力。

你在客厅里边看电视边吃饭,厨房里家人正在忙着炒菜,抽油烟机轰轰作响,你突然想起来卧室的灯没有关……

这是一个典型的家居环境,也是语音技术在智能家居面临的挑战,即抽油烟机的高达70分贝以上的高噪声环境、从客厅到卧室5—10米的远场识别环境、非稳态噪声对于降噪算法产生的影响,以及在语音识别期间同时播放电视剧、音乐等造成的多声源问题。


探境语音芯片音旋风611

对此,探境科技采取的方式是各个击破。据探境联合创始人李同治介绍,完整的语音识别链路可分为麦克风输入、降噪处理、语音识别、识别结果输出四个环节。

首先要在降噪算法处理上下功夫。

探境通过自研基于深度学习的AI降噪算法,不仅能够处理稳态的噪声,对一些非稳态的噪声和突发性的噪声也可高效过滤。而在降噪之后的语音识别环节,探境采用新型高计算强度神经网络HONN(High Operation Neural Network),其算法参数只是传统DNN算法的1/5,但算力却超过几百兆,远超DNN表现。实测结果显示,在信噪比大于10dB和5—10dB的环境中,HONN命令词识别准确率的提升分别为2%和10%。

但应用场景还有更严苛的情况,即0dB甚至低于0dB,为了提升这些场景下的识别率,还需要使用麦克风阵列。探境在双麦算法上也祭出了自己的独门绝技——频域复数子空间投影FCSP。

“这一算法克服了麦克风阵列的诸多缺点,通过采用一套基于深度学习的AI算法做信号增强,并将处理算法的参数和神经网络一起训练,整体优化之后抗噪性更强,并降低最后的识别错误率。”李同治指出。据测算在信噪比为0dB时,相对于传统的处理算法,FCSP相对识别错误率降低超过20%。

有了上述算法的“三大金刚”,探境的语音方案实现了跨越式的升级。

软硬一体、图语并行

一位芯片人士对创业邦聊起,有些公司会选择省事的方式,将算法外包或者买别人的芯片,直接改个Mark即可。

对于外界风行的外包做法,鲁勇并不完全认可。探境自创立之初就坚持软硬一体的研发方向,从IC、算法到工具链、应用层,全部是亲自上阵。鲁勇认为,软硬两手抓,研发资源的调度比起外包来更有优势,无论是在芯片对算法的定制调整上,还是在算法针对芯片的优化迭代上,研发速度都更快,耦合性也更强。

“当企业全链条地从头走到尾之后,根据市场需要,可以给出Turn-Key、芯片、算法等不同层面的解决方案,至于合作伙伴是要用我们的算法,还是用别人的算法,是用的我们的芯片,还是别人的芯片。这完全取决于市场自身的选择。”

在语音市场上风声水起的探境,并未放弃图像领域。事实上,从一开始就是图像和语音两个团队同步开发。据了解探境图像方面已成功流片,并开始产生营收。

软硬一体,语音、图像两线并行,探境战略并没有因此分散,反而更聚焦。“因为我们发现,图像的算法可以移植在语音上,实现降维攻击,识别效果反而更好了。反之亦然,语音的一些研发思路,图像也可以用。”

鲁勇的办公室里挂着两幅画,其中一幅出自他的母校——清华大学,画的内容是林徽因故居。鲁勇是本硕博连读的“三清”学霸,他的团队不少核心人员也来自“清华帮”,师出同门,让他们的个人气质及思考问题的逻辑很像,工作效率也更高。

鲁勇称之为“找到对味的人”。

“对味”绝不仅是技术好能力强的人。在鲁勇看来,除了团队认同感和目标一致性,能力的专业性、人品、性格、格局,都是需要考虑的。

探境的高管团队,有3个成员是马拉松爱好者,马拉松非常注意整体节奏,节奏也是鲁勇在创业过程中非常看重的一点。

“跑过马拉松的人都有经验,一开始不能用力过猛,防止过快消耗体能,‘微微出汗’这个状态很好。夏天不会热到脱水,冬天也不会冻着。夏练三伏,冬练三九,既然上了赛场,就要有一个好心态,如此才能在极致条件下保持技术动作不变形。”

多年的芯片从业经验告诉鲁勇:坚持做对用户有价值的事情,拉长周期,时间会给予回报。