2019开年国内首场咖位最高的AI芯片产业峰会——GTIC 2019全球AI芯片创新峰会在上海成功举办！这场开年AI芯片产业的顶级盛会由智东西主办，AWE和极果联合主办。
今天的峰会不仅延续了去年的火爆场面，全场从开幕到下午结束座无虚席，更有不少热情用户坚持站着听完峰会。同时，今天的峰会也带来众多不一样的亮点。
峰会汇聚了全球AI芯片产业的顶级阵容，尤其是多位海外公司的海外高管专程来到本次峰会分享和取经。国内AI芯片学术领域泰斗级人物，清华大学微电子所所长魏少军教授继在GTIC 2018AI芯片峰会上的精彩演讲后再度登上GTIC舞台，通过主题演讲首次提出AI Chip 2.0的愿景和实现路径，高屋建瓴地为本次峰会奠定了基调，同时对AI芯片的产业发展进行更为具体的预判。
全球半导体三巨头高通、英特尔、华为也在本次峰会上聚首，现场掀起热议AI芯片产业生态的话题；中美两大最顶尖AI芯片创企地平线与Wave Computing、国内互联网巨头百度、AI芯片明星创业公司寒武纪、比特大陆、探境科技在本次峰会上分享了创新经验；全球EDA（电子设计自动化）巨头新思科技、全球知名半导体IP供应商Imagination在现场分享了他们的AI芯片创新经验；全球半导体投资行业知名创投机构华登国际和北极光创投在现场分享了AI芯片赛道的投资逻辑。
与此同时，在今天的峰会上，多家公司首次公布了最新产品的进展，比特大陆AI产品线总裁阮沈勇重磅宣布将量产深度学习加速卡SC3，并首度透露了比特大陆AI芯片落地的合作伙伴；探境科技创始人/CEO鲁勇首次对外披露其基于图计算的SFA架构的技术路径；寒武纪科技则重磅宣布今年将推4倍性能的云端AI芯片。
本次峰会报名参会的观众覆盖了近4500家企业，到会观众极为专业，其中总监以上级别占比超过62%，现场实际到会人数超过1800位。
本文详细梳理了19位大佬分享的行业干货，来看看2019年AI芯片产业在AI芯片架构创新、AI芯片生态构建、AI芯片落地应用场景等方面将会有哪些产业机会，以及他们宝贵的产业经验。
一、家电协会理事长亲临致辞，智一科技CEO提出AI行业新变局
GTIC 2019 AI芯片创新峰会获得了中国家电协会的大力支持，现场，中国家用电器协会理事长姜风女士亲自为GTIC 2019AI芯片峰会致开幕辞。
在致辞中，姜风理事长提到人工智能是引领新一大科技革命和产业变革的战略性技术。同时，她还提到我国的人工智能产业已经走过了萌芽与初步发展阶段，正在进入一个快速发展阶段，并向中层方向进一步深入。芯片作为信息产业和人工智能的核心技术和主要推动力，是基础性和先导性产业。同时，芯片AI化、专用化的趋势更加明显。AI芯片的应用场景细分市场越来越多，这预示着AI芯片的发展将进入一个新的阶段。
本次大会是GTIC全球科技创新峰会的第五届，现场智一科技联合创始人/CEO龚伦常代表主办方智东西进行了简短而有力的欢迎辞。他在致辞中提到，当前AI芯片找到应用场景并在行业快速落地将变得格外重要，架构创新也将是解决应用难题的重要突破点。
GTIC全球科技创新峰会与AWE、上海车展主办方合作，聚焦AI芯片、自动驾驶，覆盖了全行业产业人士。
二、清华魏少军：AI芯片2.0的愿景和路径
经过了2016—2018年的三年热潮后，进入2019年，AI芯片产业进入关键期，AI芯片现在要面对的主要问题成为了“AI芯片应该走什么发展道路”、“AI芯片的创新应该集中在哪些方向”和“如何设计一颗有竞争力的AI芯片”等深层次问题。因此，AI芯片行业的创新趋势刻不容缓。
魏少军教授是国内集成电路产业的领军人物，是中国半导体行业协会IC设计分会理事长。一年之前，他曾在GTIC 2018舞台上提出了上述产业疑问，其中包括是否会出现像通用CPU那样独立存在的通用AI处理器？一年之后，魏少军教授再次登上GTIC的舞台，以AI Chip 2.0的愿景和实现路径为题，为本次峰会定下了主题基调。
魏教授提到，当前阶段AI服务如智能家居、图像识别、智慧医疗、AI翻译等，基本都在云上，而未来从云到端是必然现象。他指出，目前AI芯片面临的两大现实问题：第一，算法仍在不断演进，新算法层出不穷；第二，一种算法对应一种应用，没有统一的算法。高能效通用深度学习引擎是AI芯片的必备特性。
目前AI芯片的发展可以分为如下阶段：AI Chip 0.5、1.0、1.5到2.0、AI Chip 0.5时代，大家关注的是芯片的算力表现，1.0时代在算力的基础上，又提出了功耗的要求，1.5时代则在关注性能、能效的同时关注灵活性，而到了2.0时代，智慧化将成为主流。
未来，在高能效、低功耗的驱动下，产业需要的芯片应该具备三大能力：学习、架构不断变化、功能不断提升，这也就是所说的AI芯片2.0，一种自我学习和自我演进的智慧芯片。
魏教授给出了芯片架构创新的可能途径，并给出了AI芯片2.0的愿景和实现路径。同时他也指出，高能效神经网络计算的发展方向，算法和硬件的协同设计、优化以及验证。
三、AI芯片架构创新趋势 ，巨头掀起生态战
人工智能时代已经来临，AI芯片作为主要的计算力推动引擎越来越受到关注。AI芯片架构创新正焕发新的活力，半导体产业也重新赢获资本的青睐和政府的大力支持。然而，挑战与机遇并存，产业内科技巨头与半导体巨头正在进行AI芯片生态之争，半导体产业格局面临变化，而端侧AI芯片也面临着应用大考。
1、AI芯片架构创新焕发新活力
在本届峰会上，Wave Computing高级副总裁兼CTO Chris Nicol、百度主任架构师欧阳剑、新思科技全球战略项目副总裁Chekib Akrout分别分享了各自在架构创新上的经验。
过去一年，作为全球AI芯片独角兽，Wave Computing推出了深度学习计算加速架构和处理器——Dataflow和DPU，并且还收购处理器公司MIPS，备受业内关注。在本次峰会上，Wave Computing高级副总裁兼CTO Chris Nicol表示，基于Wave研发的DPU，软件可动态重构处理器CGRA有潜力革新现有的深度学习格局。
Chirs Nicol称，Wave所做的DPU芯片，将软件接入到芯片，可以存取外部内存上的数据信息，基于它Wave将AI从数据中心扩展到边缘设备。他还特意提到联合学习，在数据中心训练一个大型模型，然后将其分布到不同的边缘设备上，让边缘设备也具备训练的能力，可以在数据中心训练好的模型基础上持续训练学习，边缘设备可以将后续学习的结果再传回数据中心，有助于数据中心模型的进一步分析和训练。
作为国内互联网巨头之一的百度，一直紧紧地拥抱AI芯片的研发。在本次峰会上，百度主任架构师欧阳剑指出，AI时代的摩尔定律非常高，因此AI芯片面临着巨大鸿沟，做专用处理器将是必经之路。
百度的人工智能芯片主要应用于AIoT、自动驾驶、云端等领域，不同领域应用会对芯片的性能提出不同的需求。百度“昆仑”芯片是三星14m工艺的芯片，内存带宽260Tops，既可以做训练也可以做预测。当前百度上线部署了超过1000片基于FPGA的AI加速器，从最早的SDA到后来的XPU到昆仑经过了很多迭代，并与主流认知基本一致。XPU是普适的AI计算架构，可以用在云端、自动驾驶、边缘计算，具有很高的计算能力、高通用性、灵活性。
全球EDA（电子设计自动化）巨头新思科技全球战略项目副总裁Chekib Akrout在GTIC 2019 AI芯片峰会上表示，应用自动化设计工具将是加速AI芯片应用的重要手段。
Chekib Akrout称，AI芯片的设计面临着制程升级、集成度提高、算力需求暴增、功耗管理等挑战，对此新思科技推出了专用的AI芯片设计套件来赋能下游企业，这一套件能实现芯片设计的架构优化与应用优化，支持端到端的软硬件一体方案，同时可搭建对机器学习数据进行预处理的架构。这些针对性的基础设施将大大提升芯片设计的自动化水平，从而降低AI芯片的设计难度，提高AI芯片设计、验证乃至最终投入使用的速度。
2、行业巨头掀起AI生态大战
现阶段，AI芯片已进入混战的战国时代，正式开启生态规模战，毕竟“得开发者得天下”。因此，AI芯片产业的生态建设关系到平台企业未来发展的规模。在今天的峰会上，高通、英特尔、华为三大全球芯片巨头也齐聚首，展望AI芯片的生态构建心法。
2019年被誉为5G元年，高通在5G通信领域一直是最前沿的玩家。高通一直致力于端侧AI实现和生态建设。在去年的AI芯片峰会上，高通公司技术副总裁李维兴首次在中国介绍了人工智能引擎AI Engine。今天，李维兴再次登上了GTIC 2019的舞台，分享了5G和AI之间的关系。
李维兴认为，5G到来，让人与人的互联通过通信达到了“万物互联”，此外，5G时代，训练、推理将在云端处理，而终端侧AI的优势在于可在最靠近数据源的位置处理，对云端处理进行补充。他还提到了一个数字，2035年之前可以看到5G的产品和服务将会累计到12.3万亿美元，2025年AI衍生的商业价值将达5.1万亿美元，5G跟AI其实是互相帮忙的情况，鱼帮水、水帮鱼。
作为半导体行业巨头的英特尔，在今天的峰会上，英特尔高级首席工程师、大数据技术全球CTO戴金权指出，人工智能训练、部署中存在的数据存储与多类数据流处理割裂的情况降低了工作效率，需要一个统一的基础设施架构来加速AI的训练与部署。
戴金权表示，针对上述现象，英特尔基于至强计算平台、傲腾数据存储器结合英特尔的云服务推出了大数据分析与人工智能统一平台Analytics Zoo，它可以将分布在Tensorflow、Keras、Apache Spark等不同深度学习框架上的数据整合到同一个工作流中进行处理，再将训练结果无缝部署到云端，统一的流程简化了人工智能算法训练与部署的流程，提高了效率。目前，英特尔的Analytics Zoo已经被美的、世界银行的相关项目应用。
对于全球芯片产业格局，华为既是挑战者也是创新者。在峰会上，华为无线终端芯片业务部副总经理王孝斌讲述了华为在AI生态建设上的心得。首先他抛出了一个数字，当前麒麟970、980+HiAI1.0、2.0已经有了BAT、抖音、快手等1400多个合作伙伴，超过56万个开发者，服务用户超过了6000万。华为手机实时象素级的人体分割、马卡龙的实时像素级别AI抠图、抖音魔法背景都是华为HiAI提供的加速赋能。而对用户来说，HiAI可以带来实时性、隐私保以及成本减少。
四、高峰对话：AI芯片赛道的投资会与挑战
AI芯片作为一个当红赛道备受资本关注，那么AI芯片的投资的机遇和挑战各是什么呢？GTIC 2019专门设立了一个圆桌论坛——“AI芯片赛道的投资会与挑战”，智一科技联合创始人、总编辑张国仁与全球两大半导体投资巨头代表华登国际董事总经理黄庆，北极光创投董事总经理杨磊现场展开了高峰对话。
这场本场备受关注的AI芯片赛道投资对话，聊出不少干货，从中国半导体产业过去20年发展的峥嵘岁月，到芯片半导体投资的市值泡沫、估值模型以及判断公司的核心要素等关键话题都有触及。两位业内投资大牛通过生动的比喻、精彩的故事做了非常有价值的探讨分享。
华登国际董事总经理黄庆表达了他对半导体投资与创业的独到见解。黄庆认为，AI芯片创业，首要任务是明确要做什么，找到芯片应用场景，也就是说AI芯片创业找准场景为先。
黄庆表示，AI芯片创业只有找准了一个专门的用途，才能从一项科研转变为商业。譬如谷歌做TPU，就是公司内部有大量的深度学习计算需求。黄庆认为，AI芯片创业未来一个具有巨大潜力的方向是数据中心用处理器——现在数据中心的吞吐量越来越大，这是GPU无法承受的，类似于TPU的处理器将会成规模出现，而小公司因为灵活和架构创新，在其中有更大的机会。
北极光创投董事总经理杨磊指出，中国芯片产业的核心矛盾是低端供给过多，中高端供给不足，失衡问题严重。
他表示，摩尔定律停滞、功耗墙壁垒、应用场景复杂化使芯片产业正处在一个历史转折点，这带来了芯片架构创新的黄金时代。对芯片创业公司来说，架构创新、集成软硬件一体是与大公司竞争的机会。杨磊还表示，中国的芯片市场需求是一个中端大、高低端较少的橄榄球模型，而中国芯片产业的供给是底大尖小的金字塔。在中高端市场取得突破是中国芯片产业进一步发展的重要途径。
五、AI芯片落地开花，揭秘三大热门方向
无论是架构创新还是构建产业生态，终究要走向落地。在AI芯片落地方面，云端的数据中心、安防、AIoT是目前最热的三个方向。
面对云端AI芯片市场巨头盘踞的局面，寒武纪、比特大陆、Cadence是如何思考和布局的？
1、数据中心——云端AI芯片构建产业新态势
寒武纪是中国最早发布神经网络处理器的AI芯片创业公司，去年5月发布了面向云端的机器学习处理器MLU。在本届峰会现场，寒武纪副总裁钱诚指出，智能计算系统未来20年有10倍以上的增长空间。
在钱诚看来，目前的主流计算系统还远远谈不上智能，终端设备智能化浪潮，将带动未来20年智能计算系统在中国消费市场的增长达到10倍以上。这一增长背景下，有大量的AI训练需要在云端进行，但云端智能芯片遭遇了能效比与通用性的瓶颈。
对此，寒武纪去年推出算力达到128Tops的MLU 100云端智能芯片，通过硬件神经元虚拟化、编写深度学习指令集等方式来解决芯片规模结构固定但算法规模扩大、算法快速变化等难题。今年下半年，寒武纪还将推出性能提高4倍的MLU 200云端智能芯片。
在AI芯片领域，比特大陆是一个高调入局者。去年1月，比特大陆发布云端AI芯片品牌“算丰”，并按照9个月的速度进行产品发布和迭代。在今天的峰会上，?特?陆AI产品线总裁阮沈勇正式发布比特大陆量产深度学习加速卡SC3。同时，他也表示，今年上半年比特大陆还会推出第三代芯片BM1684，BM1684的芯片会在处理路数以及接口上有大幅度提升。此外，他还透露比特大陆正在规划2020年的产品BM1686芯片。
在本届峰会上，比特大陆还首度透露了其合作伙伴，其与优必达、福建某公安局、福建某政府数据中心等都做了重要合作，其产品已经在市场上批量部署，下个月比特大陆还将宣布其在安防领域新的重大合作。
Cadence作为全球EDA（电子设计自动化）巨头之一，曾经拿到过EDA领域的最大一笔投资。在今天的峰会上Cadence公司全球AI研发中心高级AI研发总监丁渭滨分享了其应?机器学习进?步提升芯?物理设计上的新进展。他表示，应用机器学习自动设计芯片可极大降低对人力的依赖，并在效果上不比人差。
丁渭滨认为，传统的芯片设计十分复杂，需要具有丰富经验的尖端工程师带领众多精英人才进行长期的设计验证工作，过程中还面临大量不确定情况。这种模式使得芯片人才稀缺且芯片成功率低。为解决这一问题，Cadence将机器学习的成果应用在其芯片设计工具innovus中，通过对大量芯片设计数据进行学习建立了一个可自动辅助芯片设计的机器学习模型，已经帮助一些用户实现了芯片设计的性能优化。今年10月，Cadence还会发布一款AI自动修正ECU芯片设计的软件。
2、智能安防——AI芯片最成熟的应用场景
安防一直是AI芯片最成熟的应用场景之一，被誉为是千亿级的市场。面对安防智能化趋势，AI芯片企业将有哪些新的机会。在安防方面，安防巨头大华、全球知名半导体IP供应商Imagination、AI芯片新锐创企探境又是如何需求市场突破口的。
在本次峰会上，Imagination Technologies视觉及AI部??级总监Andrew Grant详细介绍了Imagination在自动驾驶领域的规划和布局。他表示，Imagination的AI芯片方案可以面向智能监控摄像头、智能汽车乃至智慧城市的边缘设备进行拓展。比如，在智能汽车上，Imagination的PowerVR可以支持自动驾驶的路径规划、道路标志识别、导航、司机疲劳检测等等能力，而当智能汽车与智能摄像头通过V2X网络连接在一起时，在云端智能的辅助下，智能驾驶将成为现实。
而汽车要从ADAS走向L5的自动驾驶，需求的算力将从100Gflops涨至500+Tops。在PowerVR为终端赋能的能力上，PowerVR的处理速度将达到移动CPU的100倍以上。对AI计算的不同需求，Imagination规划了算力从0.6-10Tops不同的方案，对汽车领域Imagination还会推出算力达到20Tops乃至高达160Tops的产品。
探镜科技中国新崛起的AI芯片企业，去年完成A轮上亿元融资，安防场景也是探镜科技目标应用场景之一。在今天的峰会上，探境科技CEO鲁勇首次披露探境科技的AI芯片存储优先架构SFA利用图计算进行设计，可以将数据访问量降低10-100倍。
同时，鲁勇表示，这一计算架构以存储调度为核心，让数据在存储间迁移的过程就完成计算。由此，其数据访问量可降低10-100倍，存储子系统功耗将降低10倍，系统能效比理论上达到4Tops/W。鲁勇还在大会上首次披露了使用图计算实现SFA的路径。探境的SFA架构芯片可以不基于网络进行训练，因此可以同时完成终端本地训练与终端推理，适用场景包括语音识别、机器视觉、自动驾驶。
在安防领域，大华股份是国内安防市场的巨头之一。
在GTIC 2019全球AI芯片创新峰会现场，大华股份研发中?副总裁、先进技术研究院院?兼中央研究院院?殷俊表示，未来的视频芯片要要如何匹配更好的视频应用非常值得关注。芯片能力的提升带来的是算法部署和性能的大幅提升，从而实现产品智能化的全融合，这将是大华今年主推的亮点。而未来，让所有的端上产品和云上产品都有自学习的能力将是大华的一个努力方向。
此外，殷俊海认为当前芯片存在四个非常大的挑战，软件系统、核心架构、弹性计算以及系统功耗。未来，很多领域，一个SoC将可以解决所有的事情，芯片的集成化也将越来越高，如此一来芯片之间的差异将会越来越大，产业也随之进入稳定发展的阶段。
3、AIoT——多股行业势力混战
AIoT已经成为当前产业的热门方向，无论是互联网企业、手机厂商、传统家电企业还是AI创业公司都在积极布局，这从今年来各家公布的最新战略就可见一斑。作为这几股势力的典型代表，家电巨头海尔、AI芯片创业独角兽地平线、AI芯片跨界新秀云知声在AIoT赛道上是如何思考和布局的？
在本次峰会现场，海尔优家智能科技有限公司副总经理陈国伙表示，智能家居的核心在于进行主动智能服务。他谈到，智慧家庭的概念分为单品智能、互联互通、交互智能、主动智能四个阶段。海尔提出了IoT+AI的战略，目的即实现智能家居的主动服务。在芯片层面，为保证智能家电网络效果，海尔特地定制了物联网芯片云芯，可提升网络连接速度50%。陈国伙认为，智慧家庭未来可能不存在统一的控制入口，而是分布式入口，为此海尔进行了分布式语音、图像识别、语义理解、家庭知识库的研发，推出了UHomeOS智能家庭操作系统，基于场景需求对智能家居进行智能调度。海尔的目标是，让每年制造的7000万台家电实现主动的智能服务。
地平线是国内发展最快的AI芯片独角兽之一，其正围绕智慧城市的多个场景进行技术和业务布局。2017年12月份地平线发布了面向自动驾驶的征程以及面向自动摄像机的旭日两款芯片。这两款产品都可以达到1080P 30fps、200个物体每帧高检、30ms低延迟，做到效率提升以及成本节约。
在本届峰会上，地平线智慧城市事业部技术总监张国林表示讲边缘计算并不是要否定云计算，一定要端和云共同融合，这样才能针对不同的场景、不同的用户需求来提供不同解决方案。而在应用层面上，在车、智慧零售以及社区、机场、水务等方向，都做出了大量探索。最后，张国林还透露，今年三季度地平线将计划发布第二代芯片。
作为AI芯片新军，云知声在去年5月发布了面向物联网的AI芯片UniOne及其解决方案雨燕。在本届峰会上，云知声联合创始?、副总裁 康恒透露了云知声利用多模态AI芯片重塑物联网的落地路径。
康恒认为，IoT结合AI化浪潮，需要全新的AIoT芯片，多模态AI芯片是关键一步。AI与IoT的叠加要求传统解决方案朝五大方向转型：从通用架构-AI架构、从依赖硬件到软硬件一体、从PPA模式到垂直场景模式、交互从单模态转向多模态、设备从独立到协同。为此，云知声提出了AI On Chip概念，打造了DeepNet2.0多模态神经网络处理器IP，兼容多种神经网络。应用该成果，云知声实现了超听限同向降噪等技术。云知声今年还将基于该IP推出新的AI芯片“蜂鸟”。
六、第五届GTIC年度峰会圆满落幕
GTIC（英文全称为Global Technology Innovation Conference，即全球科技创新峰会）是智东西旗下产业活动与资源对接平台。GTIC每年选择全球最前沿的技术领域作为主题方向举办，规模普遍超千人，是业内公认最有价值的年度技术产业峰会之一。
作为智东西举办的第五届年度峰会，GTIC 2019 AI芯片峰会继续发扬了“高度专业”、“大牛云集”的传统。近二十位来自全球半导体巨头的科学家和高层、创业领军人物、投资大佬将汇聚一堂，共同探寻了AI芯片行业新风向。
结语：AI芯片2.0时代到来，大战已拉开序幕
2019年AI芯片产业已经宣告进入全新的产业阶段，挑战与机遇并存。随着来自巨头、创企和跨界玩家间的较量愈演愈烈，新的AI芯片落地潮即将到来，经过一两年喧哗的宣传期后，AI芯片玩家们将要交出答卷。
在GTIC 2019全球AI芯片创新峰会现场，我们看到了AI芯片新的产业态势，分别评述架构创新、生态建设、落地应用三个不同方面的重要产业价值和作用。
GTIC 2019 AI芯片峰会的圆满举行也正式宣告，2019年AI芯片正式迎来了2.0时代！在架构创新方面，无论是巨头还是创企被拉回到了同一赛道上，创新创业机会涌动。在生态建设方面，芯片巨头们加紧拉拢开发者，AI芯片生态规模战正式打响！在落地方面，我们也看到了智能家居、安防、AIoT等几个典型场景已经具有明显的产业优势，落地战争夺战也已敲响！
