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软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论

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在日前芯原股份举办的“青城山中国IC生态高峰论坛”上,可谓充斥着关于AI的新势力与旧势力的博弈,不论是魏少军教授的“软件定义芯片”的新架构挑战CPU/FPGA/ASIC,还是台上地平线/云天励飞/北京智行者等新生代AI芯片公司CEO的慷慨激昂的演讲与台下北京君正/珠海炬芯/联芯科技等正在进入AI领域的老一代芯片公司CEO的“洗耳恭听笑而不语”,还是台上格罗方德的“FD-SOI最适合AI芯片”与台下SMIC/TSMC用户的怀疑与心动,一场围绕着人工智能(AI)生态的大辩论,在青城山高峰论坛的台上台下、四川岷江长廊夜游的大排档桌上展开。

软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论

软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论

图:魏少军教授的“软件定义芯片”新架构挑战CPU/FPGA/ASIC

有关人工智能,是算法重要还是数据更重要?还是真正能把芯片落地量产化更重要?人工智能芯片,是那些所谓的掌握了算法的公司更厉害,还是拥有数据拥有芯片经验的公司更厉害?(编注:这些讨论的前提是,我们关注的是在“端”的人工智能芯片,而不是“云”的人工智能芯片,在云端的人工智能芯片似乎已没有太大的争议)

“有关人工智能,算法不是最重要的,最重要的是数据。人工智能算法需要海量的数据去喂。”芯原股份有限公司创始人董事长兼总裁戴伟民在会上指出,为此,他还邀请了上海数据交易中心副总裁陈刚博士,分享了政府掌握的大数据已经在进行的一些人工智能的应用,比如有些老司机知道摄像头在哪里,可以去规避,但是新的基于大数据的摄像头是软件定义的动态的,可以根据路况现状来布局,从地图上可以看到一些动态的摄像头在飘来飘去,这样就是老司机也措手不及了。

软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论

图:从图上可以看到一些动态的摄像头(红色)在飘来飘去,大数据动态布局,这样就是老司机也措手不及了。

此外,他认为数据可以产生算法,比如会上北京一家名为智行者科技的公司,他们就是专注于从低速专用车出发,在园区进行无人驾驶试验,获取一些对智能驾驶至关重要的数据。“园区无人驾驶,比想象中要难的多。”该公司创始人张德兆表示,“比如在园区内很容易发生卫星定位失效、自行车横穿的异常交通行为、路径突发堵塞等,比正规马路上更严重的难题,通过这些试验,可以建立目标运动预测、目标行为意图分析以及全局路径规划的数据和算法。” 有了这些数据与算法,他们通过ARM+FPGA+MCU的方式实现量产,用嵌入式芯片实现无人驾驶的尝试。

软转硬Vs硬转硬

“确实,算法不是壁垒,数据链是人工智能的核心壁垒,而算法可以开源。”被认为是新一代人工智能平台方案代表的地平线公司CEO余凯也这样表示,“ 但是,我们要广义地看数据,数据一定是基于一个场景的数据。”他说。他也承认随着算法的开源,更多的公司会进入到人工智能芯片领域,这个市场最终也会变成像现在的芯片一样的白菜价,他也都做好心理准备。

从“软转到硬”的余凯,这几年深深体会到了做“软硬结合的不易”,他总结说,“做软件就是爽和快;做硬件就是慢和痛苦。” 这几个字应该是他这两三年从软转硬的最精准的描述。他说地平线公司正一步步在“硬”起来。

这次高峰论坛上,他表示,地平线携手芯原,马上推出“盘古处理器”,也是地平线的第一代芯片,针对辅助驾驶,1080p/30f。“对于高清视频的处理,盘古有更强大的识别能力。”余凯表示,虽然是1080p/30f,但是采用地平线的处理器+算法,可以适应中国更加复杂,更有挑战性的交通的状况。重要的是低功耗,“我们能用一个超低功耗的、大约1—2瓦的处理能力处理非常复杂的场景,比如用同级别的英伟达的处理器处理30个人脸实时的抓拍,我们可以做到250个人脸,我们的功耗是他们的十分之一。”此外,他还透露,地平线的第二代处理器的芯片,计划明年投入,是基于像素级的识别,第三代的处理器,就会往前更进一步,不光是像素级的,更是动态的,三维场景的,可以做预测。

“我们会保持每年一代的处理器架构的迭代,比一般的公司跑得更快一点。”余凯表示。看来这个由软转硬的公司会变得越来越硬,但是挑战会有多大,恐怕比他最坏的打算还要大。

软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论

图:地平线公司携手芯原,马上推出“盘古处理器”,也是地平线的第一代芯片,针对辅助驾驶

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