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。探境(jing)科技創始(shi)人兼CEO魯勇表示，未來(lai)探境(jing)期望(wang)與合作(zuo)伙伴攜手，成為物聯網(wang)界Wintel，比肩(jian)世界巨頭。
▲探境科技創(chuang)始人(ren)兼CEO魯(lu)勇
作為(wei)有著(zhu)20年芯(xin)片(pian)打(da)造經驗的行業老(lao)兵(bing)，魯勇也在(zai)現場分享了自己對芯(xin)片(pian)產業的一些觀察(cha)。
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(qi)間，魯勇(yong)還(huan)同(tong)中芯(xin)(xin)(xin)聚源(yuan)研究(jiu)總監(jian)樊鋒、一流科技(ji)創(chuang)始人兼(jian)CEO袁進輝，就AI芯(xin)(xin)(xin)片核心(xin)競爭力、AI芯(xin)(xin)(xin)片商業化落地(di)的關鍵(jian)要素、應用公司下(xia)沉做芯(xin)(xin)(xin)片等問題進行深入探討。
一、高識別低功耗語音芯片，已量產、可供貨
成立于2017年的探(tan)境(jing)科技(ji)，是國內AI芯片新生力量之一(yi)，聚焦在(zai)語音(yin)芯片、安防芯片和(he)邊緣計(ji)算。去年，探(tan)境(jing)科技(ji)完成上億元A輪(lun)融資。
據魯勇介(jie)紹，探境擁有世(shi)界級研(yan)發團隊，具備(bei)全鏈條研(yan)發能力(li)，從前端(duan)、后端(duan)、Foundry到運(yun)營(ying)均由自己完成，在語(yu)音和視(shi)覺領域提(ti)供全棧式解(jie)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。
其核心技術(shu)為存儲優先架(jia)構(gou)（Storage First Architecture，SFA），也是全(quan)球首款通(tong)(tong)用型計算(suan)架(jia)構(gou)。該架(jia)構(gou)以存儲驅動(dong)計算(suan)，數(shu)據在存儲間(jian)搬移過(guo)程(cheng)之(zhi)中即完成計算(suan)，通(tong)(tong)過(guo)Scheduler控(kong)制層完成整個數(shu)據算(suan)子的調動(dong)。
其Scheduler為自主研發的一款RISC-V微處理器，可完成數據調度管理過程，從(cong)而(er)高效(xiao)執(zhi)行復雜算法，控制運行期的動(dong)態數據流，并且配合專有(you)硬件電(dian)路，解(jie)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(shi)，SFA可(ke)做到(dao)通用(yong)型AI芯(xin)片，支(zhi)(zhi)持所有已知神經網(wang)絡，等同于GPU，對數據(ju)類(lei)型也沒有任何限制，還能自適應支(zhi)(zhi)持稀疏數據(ju)處理，并(bing)配以(yi)易上手的工具鏈。
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芯片(pian)存在先天算力不(bu)足(zu)，只能(neng)采用相(xiang)對簡單的算法，語音識(shi)別效(xiao)(xiao)果差，成本(ben)高(gao)；而基于SFA架(jia)構的AI芯片(pian)提高(gao)了(le)芯片(pian)內(nei)部性能(neng)，支(zhi)持更(geng)先進算法，識(shi)別效(xiao)(xiao)果更(geng)好，成本(ben)也更(geng)低。
從架構上(shang)看，DSP是(shi)為(wei)傳統信號處理(li)算(suan)法設(she)計的(de)(de)(de)通用型處理(li)器，不是(shi)為(wei)神經網(wang)絡相關的(de)(de)(de)運算(suan)而設(she)計，與專(zhuan)門的(de)(de)(de)AI芯(xin)片(pian)相比，DSP芯(xin)片(pian)算(suan)力(li)上(shang)有數(shu)量級(ji)上(shang)的(de)(de)(de)差異。另外，DSP多是(shi)采取哈佛(fo)結構存算(suan)分離，受(shou)數(shu)據帶寬的(de)(de)(de)限制(zhi)(zhi)其算(suan)力(li)有效利用率較低，支持(chi)的(de)(de)(de)詞條數(shu)目及最終的(de)(de)(de)準(zhun)確率方面都會受(shou)到限制(zhi)(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。而一般語音AI芯片(pian)在離線狀態一般支(zhi)持20條左右的命令詞。
探(tan)境的架(jia)構(gou)(gou)團隊和算法團隊緊(jin)密耦合，打(da)造自主專利技(ji)術(shu)NPU，基(ji)于自研SFA架(jia)構(gou)(gou)帶來(lai)超高(gao)能效(xiao)比，具(ju)備(bei)高(gao)效(xiao)的本地推(tui)理(li)能力，支(zhi)持DNN/TDNN、CNN、LSTM等各種網絡，內置高(gao)速存儲，無(wu)需外掛，可節省空間和成本。
同時，探境(jing)還研(yan)發了在獨特(te)音頻(pin)前端(duan)的創新AI麥克風(feng)陣列(lie)處理算(suan)法。該(gai)算(suan)法完全數據驅(qu)動，場(chang)景限制少(shao)，還能自適應麥克風(feng)特(te)性，最終探境(jing)的算(suan)法使用2麥的效(xiao)(xiao)果(guo)可以超過(guo)傳統麥克風(feng)陣列(lie)算(suan)法4麥的效(xiao)(xiao)果(guo)，在0-10米(mi)遠(yuan)場(chang)識別(bie)范圍沒(mei)有明顯差(cha)異(yi)。
還有(you)一(yi)個自研算(suan)法(fa)(fa)是AI降噪(zao)算(suan)法(fa)(fa)，結合傳統降噪(zao)的性能，適應(ying)性能更好，而傳統降噪(zao)只能適應(ying)穩態的噪(zao)聲。
基于(yu)百度(du)云測(ce)試，其信噪(zao)比(bi)低于(yu)0dB時，降(jiang)噪(zao)后單(dan)次識別正確率提升20%以上。
上圖(tu)是探境音旋風611已出貨的完(wan)整產品(pin)，外圍電路簡單(dan)，BOM成本(ben)極低。
音旋風(feng)611供貨方式有芯(xin)片(pian)和模塊兩種，芯(xin)片(pian)產品最大程度滿足(zu)對體積要求(qiu)嚴格的應(ying)用(yong)，模塊產品則可(ke)幫助(zhu)客戶縮短(duan)產品上市(shi)時間。
另外(wai)(wai)其內部集成(cheng)ADC/DAC，單(dan)芯片實現完整的語音(yin)識別功能，外(wai)(wai)圍電(dian)路簡單(dan)。
探境(jing)的高端芯(xin)片音旋風(feng)(feng)621將比音旋風(feng)(feng)611更加智能，支持8麥(mai)麥(mai)克風(feng)(feng)陣列和遠場(chang)識別，并支持本地自然語言理解（NLP）和局域(yu)范圍內各智能家居間內聯網，避免隱私(si)信息泄(xie)露。
探境的音旋(xuan)風621主要面向高端(duan)應用，其低端(duan)產品311系(xi)列應用則主要針對(dui)藍牙耳機等對(dui)功耗要求(qiu)極(ji)苛刻的場景。
二、圖像芯片劇透，PPA全球最高
隨后，探(tan)境對其(qi)基于SFA架構的圖像芯片功能也做了劇(ju)透。
其圖像芯片已流片成功，具有超高(gao)能效比(bi)，PPA為全球(qiu)最(zui)高(gao)；模型(xing)低(di)比(bi)特量化無重(zhong)巡，支(zhi)(zhi)持(chi)接近(jin)無損(sun)的量化技術；支(zhi)(zhi)持(chi)任意神經(jing)網(wang)絡參數，對TensorFlow、Caffe等神經(jing)網(wang)絡框架支(zhi)(zhi)持(chi)一鍵導(dao)入(ru)，無隔(ge)閡(he)感。
另外，其芯片采用28nm工藝，能效比(bi)超(chao)越一些友商在12nm工藝的(de)性能，由于12nm流片成本至少是(shi)28nm一倍以上，探(tan)境的(de)圖像芯片能帶來超(chao)高性價比(bi)。據悉(xi)，其核心能效比(bi)在全(quan)球范圍內也是(shi)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(tou)實力旗鼓相當。
回顧過往20年，有(you)兩個(ge)產品最令(ling)魯勇(yong)驕(jiao)傲。
一是(shi)HDMI芯片(pian)(pian)(pian)(pian)，每臺(tai)電(dian)視機、機頂(ding)盒都在(zai)用(yong)這(zhe)一芯片(pian)(pian)(pian)(pian)；二是(shi)硬盤控(kong)(kong)制芯片(pian)(pian)(pian)(pian)，這(zhe)個芯片(pian)(pian)(pian)(pian)控(kong)(kong)制整個芯片(pian)(pian)(pian)(pian)數據(ju)傳輸。兩款(kuan)芯片(pian)(pian)(pian)(pian)給魯勇帶(dai)來(lai)了巨大的成(cheng)就感，影響他對芯片(pian)(pian)(pian)(pian)產品的理念(nian)，希(xi)望AI終端芯片(pian)(pian)(pian)(pian)能(neng)發揮實(shi)際作(zuo)用(yong)、給人們帶(dai)來(lai)真(zhen)實(shi)價(jia)值(zhi)。
中興(xing)事件(jian)后，更多(duo)(duo)人意識到(dao)中國芯(xin)片(pian)正(zheng)被“卡(ka)脖子”。去(qu)年(nian)，芯(xin)片(pian)進(jin)(jin)口(kou)額(e)超(chao)3000億美元，超(chao)過(guo)石油進(jin)(jin)口(kou)。近兩(liang)年(nian)，國家出臺更多(duo)(duo)相關政策，資本涌入，芯(xin)片(pian)熱度變(bian)高，大(da)大(da)小(xiao)小(xiao)的AI芯(xin)片(pian)企業超(chao)過(guo)100家。
那么，現在是否已(yi)經到了造芯(xin)(xin)的黃金年代？全民造芯(xin)(xin)是否是真的好的方(fang)式？
魯勇表示，芯片是(shi)一個高投入、大(da)周期、人(ren)才密集型的行業，對人(ren)素質要(yao)求高。有點(dian)類(lei)似于老中醫，越(yue)老越(yue)值錢，同時技術不斷迭代，需要(yao)“活到老，學到老”。
芯(xin)片設(she)計籠統來(lai)說包括從架構設(she)計、代碼實(shi)現到芯(xin)片封裝(zhuang)、測試(shi)有(you)十余個環(huan)節，越靠前的環(huan)節越要靠腦袋(dai)來(lai)解決問題。
芯片研(yan)發生產周期長，不能像做軟件，打補丁就能修復。如果研(yan)發的思路一開始就有問(wen)題，那無(wu)形(xing)中(zhong)浪費了很多時間。
魯勇幽默地說，做芯(xin)片的(de)工程師都有一(yi)個習慣，流片后(hou)去求神拜佛燒燒香，如(ru)果芯(xin)片回來后(hou)一(yi)次就能點亮(liang)，就像中六合(he)彩一(yi)樣(yang)興奮。
為了保證優異設計，設計方法(fa)學非(fei)常重(zhong)要， 可以有(you)效降低錯誤機制。同時，芯片(pian)架(jia)構(gou)(gou)決定芯片(pian)的(de)本質，架(jia)構(gou)(gou)設計是(shi)一門藝術，好的(de)架(jia)構(gou)(gou)依賴優秀芯片(pian)人才(cai)。
魯勇認為(wei)，市(shi)場上(shang)之所(suo)以涌現(xian)大量DSP芯片(pian)(pian)(pian)，是(shi)由于AI芯片(pian)(pian)(pian)行(xing)業市(shi)場浮(fu)躁(zao)及人才匱(kui)乏所(suo)致。“芯片(pian)(pian)(pian)行(xing)業的準入(ru)門檻(jian)非常高，碩士畢業是(shi)芯片(pian)(pian)(pian)行(xing)業培養(yang)初級人才基本(ben)要求，多(duo)(duo)年來的低(di)薪環境又造(zao)成(cheng)了(le)(le)芯片(pian)(pian)(pian)從業人員人才流失(shi)，許(xu)多(duo)(duo)人轉行(xing)去(qu)了(le)(le)互聯(lian)網、房地產(chan)等行(xing)業。”
從圖中(zhong)可(ke)見，芯片(pian)設(she)計(ji)的人才結(jie)構比例呈金字塔結(jie)構，依賴經(jing)驗的后端設(she)計(ji)人才比例較(jiao)大，而前(qian)中(zhong)端人才比例偏小。
魯勇說(shuo)，即便是在大公(gong)司，掌握(wo)核心(xin)架構(gou)設計的人才仍然很少(shao)。當年Marvell在通信傳(chuan)輸(shu)接口方面非常領先，但一(yi)個核心(xin)架構(gou)師離職(zhi)后，必須在外采(cai)購IP，他在Marvell任職(zhi)的8年期間，也沒能看到(dao)Marvell重回巔峰。
沒有(you)人(ren)才造不出好(hao)芯片。很多公司(si)做國(guo)際芯片進口替代，生存(cun)環(huan)境(jing)非常艱(jian)難，就(jiu)是(shi)因為沒法造出好(hao)芯片。
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(bi)要條(tiao)件，但(dan)砸不出成功，全(quan)民造(zao)芯并不可取，低端(duan)制造(zao)進(jin)口替代(dai)前途黯淡(dan)，會加劇缺人才窘境(jing)。
AI芯片泡沫很大，魯勇認為，許多(duo)AI芯片企業缺(que)少核心(xin)技(ji)術，做的是低端AI芯片，商業化落(luo)地差。未來大部分AI芯片公司(si)將倒(dao)下(xia)。
AI芯片落地難，價格(ge)高、不同神經網絡性能差異大(da)、部署(shu)需重(zhong)新訓(xun)練、實際運行(xing)效(xiao)率低、工具鏈復雜、用電(dian)續航(hang)時間短等因素亟待解決。
一個成功的(de)芯片公司，產品(pin)和銷(xiao)售比(bi)例(li)為7：3，產品(pin)為王(wang)，要滿足(zu)客(ke)戶需求(qiu)并有獨特競爭力，背后就是核(he)心(xin)技(ji)術(shu)。
魯勇表示(shi)，探境(jing)科技希望(wang)依(yi)托國(guo)(guo)際(ji)化研發班底，做有國(guo)(guo)際(ji)競爭力(li)的芯片(pian)公司，同(tong)時(shi)培養國(guo)(guo)內芯片(pian)人才(cai)，為(wei)帶(dai)動(dong)中(zhong)國(guo)(guo)芯片(pian)水(shui)平的提高貢(gong)獻(xian)綿薄之力(li)。
AI芯片面臨的核(he)心難(nan)點存儲墻難(nan)題，數據(ju)無法高(gao)效(xiao)傳輸給計算單元。
對于AI芯片設計(ji)來(lai)說，計(ji)算(suan)(suan)(suan)并不重要(yao)，本質上AI計(ji)算(suan)(suan)(suan)的核心問題是如何打破數據(ju)供給(gei)瓶頸(jing)，更高效地將數據(ju)輸(shu)送(song)給(gei)計(ji)算(suan)(suan)(suan)單位。
魯勇介(jie)紹說(shuo)，市(shi)場上現有方案，DSP/GPU+軟(ruan)件方案比CPU運行速度(du)快，但離(li)最優(you)化的效果差(cha)很(hen)遠；卷集(ji)或矩陣計(ji)算(suan)的類CPU架構在(zai)做(zuo)計(ji)算(suan)單(dan)元優(you)化，沒(mei)對存儲墻(qiang)做(zuo)改善；存算(suan)一體結(jie)構主(zhu)要在(zai)改造存儲器本身，是非常底層的技術，商業(ye)化路徑長，其問(wen)題是打破了芯片成(cheng)(cheng)本結(jie)構，成(cheng)(cheng)本阻礙會很(hen)高。
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，魯勇同中芯聚(ju)源(yuan)研究總監(jian)樊鋒、一流科技創始(shi)人兼CEO袁進(jin)輝，就(jiu)AI芯片落地等問(wen)題進(jin)行深入探討。
▲從(cong)左到右依次(ci)為一流(liu)科技(ji)創始(shi)人兼(jian)CEO袁進輝、中芯(xin)聚源技(ji)術分析(xi)師樊(fan)鋒、探境科技(ji)創始(shi)人兼(jian)CEO魯勇
1、AI芯片公司的核心競爭力
談及AI芯(xin)(xin)片(pian)公司的(de)核(he)心競(jing)爭力(li)(li)，中芯(xin)(xin)聚(ju)源研究總監樊鋒認為，最核(he)心競(jing)爭力(li)(li)在于(yu)AI的(de)能(neng)(neng)力(li)(li)和芯(xin)(xin)片(pian)的(de)能(neng)(neng)力(li)(li)，包括AI算法(fa)、芯(xin)(xin)片(pian)系統架構設計(ji)、半導體設計(ji)能(neng)(neng)力(li)(li)、質(zhi)量控制能(neng)(neng)力(li)(li)等，而(er)商業化能(neng)(neng)力(li)(li)則是(shi)檢驗這些能(neng)(neng)力(li)(li)是(shi)否強的(de)最后一道(dao)關口。
魯勇非常(chang)認同這一(yi)觀點，芯片公(gong)司要成功(gong)，其產品就(jiu)要大賣、走量，關鍵是要找到場(chang)景。這意味著要做(zuo)到兩點：第一(yi)，有市場(chang)洞察力，快(kuai)速切入場(chang)景；第二(er)，建(jian)立護城河，帶來更(geng)高(gao)性能(neng)、更(geng)低成本的獨特價值。
魯(lu)勇說，芯(xin)片(pian)從(cong)生產(chan)到商業化的幾(ji)個(ge)關鍵節點(dian)，分別是能否流(liu)片(pian)、芯(xin)片(pian)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(pian)的(de)不同路線一(yi)直是熱議話題，大家常(chang)言性(xing)能(neng)最高的(de)一(yi)定是ASIC路線，當時的(de)想(xiang)法是這(zhe)個芯(xin)片(pian)沒有辦法做到那(nei)么通用(yong)，而(er)是專門支持(chi)AI算法的(de)，所以用(yong)了ASIC這(zhe)個名詞。
魯勇認為，現在還是(shi)這(zhe)么提，其實(shi)是(shi)掉入(ru)了一個名詞的(de)陷(xian)阱里。實(shi)際上，現在99%的(de)AI芯片都是(shi)按照CPU或者GPU的(de)操作思路，希望通過(guo)軟件載入(ru)的(de)方(fang)式來(lai)運行不(bu)同的(de)神經(jing)網(wang)絡，而不(bu)是(shi)類似其他通信類ASIC那樣只(zhi)能完成單一功(gong)能。
例如，只完(wan)成以太(tai)網或者WiFi這樣一(yi)個(ge)功能(neng)，而是基于一(yi)個(ge)基礎計算(suan)(suan)架(jia)構(gou)，能(neng)夠通過軟件的(de)載(zai)入來完(wan)成不同算(suan)(suan)法的(de)計算(suan)(suan)功能(neng)。與GPU相比，只是更側重于AI算(suan)(suan)法的(de)優(you)化。
3、AI芯片商業化成功的要素
那么，如(ru)何才能(neng)實現AI芯片商業化(hua)成(cheng)功呢？
魯勇表示，要考慮AI芯(xin)片(pian)的(de)功(gong)能(neng)(neng)是否(fou)符合市場需要。很多芯(xin)片(pian)沒能(neng)(neng)大規(gui)模使用，是卡(ka)在(zai)性能(neng)(neng)、價格等產品本身的(de)問題上。與(yu)傳統芯(xin)片(pian)相(xiang)比，AI芯(xin)片(pian)公司若(ruo)想成功(gong)，還要考慮軟硬件(jian)一體化的(de)協調(diao)配(pei)合，考慮算法和芯(xin)片(pian)融合成功(gong)。
樊鋒補充說(shuo)，一是(shi)定義要很準確，二是(shi)產品做好(hao)，三是(shi)注意推(tui)廣方法。
4、如何看待芯片、應用公司相互滲透
近(jin)些年，很(hen)多(duo)芯片公司開(kai)始往上(shang)走做(zuo)應(ying)用(yong)(yong)，也有越來越多(duo)的應(ying)用(yong)(yong)公司往下走做(zuo)芯片。
對于這一現(xian)象，樊鋒認為，做(zuo)應用的巨頭公(gong)司(si)做(zuo)芯片是一種商業行為，他(ta)個人對這一模式的有效性(xing)存疑。
因為(wei)造(zao)芯(xin)(xin)需(xu)要(yao)專(zhuan)業團(tuan)隊，建立(li)團(tuan)隊本(ben)身(shen)存在困難，做出芯(xin)(xin)片的(de)量是(shi)否足以與公(gong)司本(ben)身(shen)需(xu)求的(de)量匹配(pei)也很難。另一種情況則可(ke)以理解，那就是(shi)這家公(gong)司商業應用已經(jing)非(fei)常(chang)(chang)成(cheng)功，找(zhao)不到(dao)合適的(de)芯(xin)(xin)片，需(xu)要(yao)去探索，但這類(lei)公(gong)司非(fei)常(chang)(chang)少(shao)見。
而芯片企業往(wang)上走(zou)，更好(hao)的(de)方(fang)向是(shi)把芯片做(zuo)好(hao)，初期階段所做(zuo)的(de)應用是(shi)方(fang)便客戶推廣，而非與客戶競爭，這種方(fang)式(shi)更為穩(wen)妥。
魯勇補充說，任何事情(qing)事在人(ren)為，路(lu)徑不(bu)同，取(qu)決于執行(xing)層面、外界環(huan)境，取(qu)決于當想去達到目標時是否能達到，沒(mei)有(you)(you)固(gu)定的成功模式。現在國(guo)內環(huan)境下，資金政策都不(bu)缺，缺人(ren)，高端人(ren)才不(bu)夠很難成功。這(zhe)件事情(qing)沒(mei)有(you)(you)定論(lun)，關鍵看如何執行(xing)。
結語：AI芯片進入拼落地階段
存儲墻(qiang)難題已(yi)成為當今AI芯片產學界熱議的話題，國內外半導體巨頭(tou)和(he)芯片創企都在嘗(chang)試通過壓縮神經網絡(luo)大小、增加(jia)計算(suan)資源、近存內計算(suan)、存算(suan)一(yi)體等不同方式來突破(po)這一(yi)瓶頸。
尤其在AIoT芯片(pian)(pian)領域，出于成本、算法(fa)變化快等因素考量，很多創企(qi)選擇圍繞具體需求打造專(zhuan)用AI芯片(pian)(pian)，像探境這樣(yang)用創新架構打造通用型AI芯片(pian)(pian)的企(qi)業(ye)并不在多數(shu)。
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)片行業(ye)自身(shen)也已到了(le)行業(ye)洗牌期。
對資本而(er)言，AI芯片已經到了(le)看產品核心(xin)技術及商業(ye)化落地能力的時期了(le)。最終，市場(chang)將會大(da)浪淘沙，去(qu)粗(cu)取精。
