北京时间12月1日消息，2020年备受期待的AI芯片创新峰会——GTIC 2020 AI芯片创新峰会在北京成功举办！这场峰会在中国光学工程学会举办的2020第十二届光电子产业博览会同期进行，由智一科技旗下智东西发起主办。
作为今年北京首场专注云边端AI芯片自主创新、应用落地的高规格产业峰会，今天的峰会不仅全天都座无虚席，甚至全网直播人数高达150万+人次，观众热情从云直播到现场全线点燃！
更为重要的是，这场峰会还将往年“高度专业”与“大牛云集”的传统发挥到了新高度，众多思想的火花和观点碰撞、交锋，亮点异彩纷呈。
本次峰会聚集了AI芯片以及各个细分赛道的产、学、研精英人士，阵容堪称豪华。国内AI芯片学术领军人物，清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长尹首一教授首登GTIC舞台，通过主旨演讲深入浅出地探讨中国AI芯片的创新之路，在为本次峰会奠定基调的同时，也为AI芯片产业的发展趋势与创新机会进行更为系统的梳理与预判。
全球EDA（电子设计自动化）巨头Cadence，以及两家知名半导体IP供应商Imagination、安谋中国在现场掀起AI芯片创新与落地的话题；全球FPGA芯片巨头赛灵思、我国自动驾驶芯片明星创企黑芝麻智能与地平线也于峰会聚首，为大家分享创新经验；我国AI芯片新锐玩家壁仞科技、燧原科技、比特大陆、光子算数、豪微科技、亿智电子、知存科技在会上分享了落地心经；知名投资机构北极光创投、中芯聚源亦在现场探讨AI芯片的投资逻辑与思考。
与此同时，多家公司还首次在会上公布了最新产品进展及发展路线图。壁仞科技预计在明年流片首款同时支持AI训练和推理的芯片产品；黑芝麻智能将于2021年投片A2000大算力芯片，支持L4/L5级自动驾驶；地平线明年将挑战100万片芯片出货量；知存科技明年初将批量试产WTM2101芯片。
2020年，AI芯片产业经历了哪些机遇和挑战？新基建风口下，AI芯片该如何加速落地？未来AI芯片的创新之路又将去往何方？智东西详细梳理了18位大牛分享的行业干货，我们一起来看！
智一科技CEO：中国半导体正迈入黄金时代
今年是GTIC走过的第五个年头，GTIC峰会已连续举办了7场，智东西举办的GTIC峰会已跟中国光学工程学会、AWE、上海车展等机构，进行了持续深度的合作。
峰会现场，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致辞。他提到，今年半导体行业面临着美国卡脖子的挑战，但在大国博弈、国家战略重视、资本市场的改革、产业升级的需求等多种因素的作用下，中国的半导体产业正在迈入黄金时代。
智一科技自2016年起就一直关注的人工智能、AI芯片等新技术，以及新能源汽车、数据中心等新兴产业，刚好与今年国家十四五规划的核心内容不谋而合。
围绕这些方向和领域，如今智一科技已构建了产业媒体和产业服务两大业务体系。
在产业媒体端，智一科技拥有以智东西、车东西、芯东西为核心的产业媒体矩阵；在产业服务端，智一科技围绕人工智能、智能计算等四大方向，以智东西公开课为载体，通过专场对接方式，为企业提供销售线索获取等三大核心服务。
截至目前，智一科技的上线课程已超过300期，单期课程最高观看超过10000人次。其中，今年已帮助企业完成60多场专场对接，有效为企业拓展了不同领域的客户群。
清华大学尹首一：中国AI芯片的创新之路
AI芯片行业发展至今已走过了五、六个年头，现已进入攻坚阶段。与此同时，人类社会正从信息化迈向智能化，人工智能是实现智能化的关键手段，芯片则是其中的核心基石与战略制高点。
不管是耳熟能详的AlphaGo、自动驾驶，还是手机中的人脸解锁、智能拍照，亦或人们日常使用的无线耳机中的人机交互，都离不开AI芯片的支撑。
清华大学微电子学研究所副所长、微纳电子系副主任尹首一教授是国内集成电路学术界的领军人物。峰会现场，尹首一教授重点为大家梳理了当前AI芯片的分类和中国AI芯片发展概况。
按技术路线划分，目前的AI芯片主要包括深度神经网络（DNN）处理器和神经形态处理器两类。 其中，DNN处理器可细分为指令集处理器、数据流处理器、存内计算处理器，以及可重构AI处理器。在尹首一教授看来，无论是哪种技术路线，最终目标都是实现对深度神经网络的计算加速。
另一个则是神经形态处理器，重要研究方向有CMOS SNN（脉冲神经网络）处理器和神经形态器件，前者主要是对人脑活动的一种数学抽象，后者则是真正设计一种物理器件，并在物理上模拟人类的神经元行为。
回顾AI芯片的阶段性发展，尹首一教授总结到：
- 1、目前AI芯片仍处于起步阶段，在科研和产业应用方面具有广阔的创新空间。
- 2、AI芯片从算法和应用角度给行业提出了许多创新需求，促使人们探索更多的颠覆性技术，有望彻底突破传统架构的性能和能效瓶颈，实现集成电路的跨越式发展。
- 3、中国AI芯片产业创新正与国际同步，有着最全面的技术路线、最丰富的应用领域，伴随着人工智能产业的快速发展，我国AI芯片领域大有可为。
中国半导体黄金时代来临，AI芯片如何实现创新与自主可控？
在全球科技竞争拉动下，我国半导体行业对掌握自主核心技术的意识愈发强烈，在国家政策为半导体公司开辟的肥沃土壤之上，AI芯片产业也引来了一波A股上市潮，我国的半导体产业的黄金时代随之来临。在这一趋势下，我国的AI芯片公司们又有着怎样的规划与思考？
1、智能计算时代到来，算力引擎急需突围
在本届峰会上，除了尹首一教授为大家带来中国AI芯片创新之路的深度思考外，壁仞科技联合创始人、总裁徐凌杰，以及黑芝麻智能科技CMO杨宇欣也分别分享了各自在AI芯片创新上的经验。
今年6月，成立仅9个月的壁仞科技就拿下了11亿人民币的A轮融资，是今年AI芯片行业的重要新锐玩家。壁仞科技联合创始人、总裁徐凌杰在现场谈到，公司首款同时支持AI训练和推理的芯片产品开发进展顺利，预计将在明年正式流片。
壁仞科技的芯片优势在于以指令集为主要基本架构，以通用型为根本的同时，在专用领域做深耕和优化，并融合各种各样的架构优点。同时，芯片支持通用、无边场景、高度并行、虚拟部署、模块混合、灵活扩展等特征，也是壁仞科技正在践行的方向。
在徐凌杰看来，行业正面临日益增长的算力需求和基础设施当中不协调根本性的矛盾，同时数据中心正经历着大型化、解耦化、智能化的发展，“去CPU中心化”的数据中心将是未来可预见的发展趋势之一。
成立于2016年的黑芝麻智能是我国自动驾驶芯片明星创企之一。黑芝麻智能科技CMO杨宇欣认为，自动驾驶是未来十年最大的一个赛道，正以肉眼可见的速度来到人们生活，其中L2+L3车型已经成为消费者刚需。
现场，杨宇欣首次公布黑芝麻智能产品路线图，称2021年将投片算力超200TOPS的A2000大算力芯片，支持L4/L5级自动驾驶，预计在2023年实现落地。他提到，“软件定义汽车”是汽车智能化的发展趋势，越来越多的软件应用在硬件平台上运行，需要强大的计算平台“预埋”以支撑软件的不断迭代。
杨宇欣认为自动驾驶要实现突围，大算力芯片是自动驾驶技术的基础，还需要高性能的车规级计算平台作支撑。同时，自主研发核心IP、车规安全认证和成熟的工具链，以及围绕车规级高性能计算平台构建完整生态系统，都是重要的解决思路。
2、双循环下的AI芯片创新，AI芯片的软硬协同发展
AI芯片发展至今，其创新解法已不单局限在核心架构和算力的演进中，许多企业已逐渐走上了软硬协同的发展路子，尤其在国家进一步强调国际国内双循环新发展格局的发展下，燧原科技、地平线、安谋中国作为各细分赛道代表玩家，他们又有着哪些不同的创新思考？
成立于2018年的燧原科技也是中国新崛起的AI芯片明星企业，今年5月完成7亿人民币的B轮融资。燧原科技创始人&COO张亚林提到，目前数据中心正在朝着整合的路线发展，英特尔、英伟达和AMD三家公司都在通过并购方式来加强数据中心的布局。“未来或将出现这三巨头并列发展的局面。”张亚林说。
在张亚林看来，AI系统要落地数据中心必须具备四个要素，分别为系统集群、板卡、高性能高算力的芯片，以及全栈的软件。而衡量一个数据中心的AI系统需要从完备性、生产率、成本、功耗和性能五个维度来考量。
“当下云端AI芯片产品化面临着系统化、工程化、产品化、生态化四大挑战。”张亚林谈到，这些挑战不仅构成了整个云端AI芯片发展的难点，同时也是未来AI云端芯片发展的重点。
同为我国自动驾驶芯片明星创企的地平线，是我国发展最快的AI独角兽之一。地平线首席战略官郑治泰在现场提到，从2019年至今，地平线的车规级AI芯片已经量产上车，今年出货已突破10万片，正在冲刺20万片目标，明年将挑战100万片出货量。
与此同时，地平线还提出了MAPS评估法，即“在精度有保障范围内的平均处理速度”，得到一个直面物理世界的全面、完整、客观、真实的评估，以此作为评估芯片AI真实性能的标准。
郑治泰还谈到，地平线将通过打造完整的数据闭环，提供“芯片+工具链”、“芯片+工具链+算法”等不同解决方案，赋能产业链。而构建这一计算闭环需要长期做三件事，一是持续提升芯片的有效算力，二是提升算法效率，三是根据解决物理世界的实际问题联合调优得到最优解。
安谋中国依托Arm世界领先的生态系统资源与技术优势，面向中国市场独立研发了周易AIPU。安谋中国市场及生态副总裁梁泉谈到，近两年第五波计算浪潮正在改变我们的世界，Arm计算架构已成为全平台标准，在数据中心、边缘和PC等领域都有着较好的发展。
面向AIoT领域，安谋中国构建的AIoT技术生态已覆盖CPU、GPU、AIPU等各类产品，同时提供强大软件工具链。其中，安谋中国在今年发布的自主研发AI专用处理器周易Z2 AIPU，单核算力达4TOPS，同时可扩展32个核心，单SoC算力可扩展至128TOPS。
梁泉提到，目前周易AIPU已被多个芯片公司使用，并已开发出智能语音的相关产品，一些采用了搭载周易AIPU芯片的智能音箱产品也将很快面世。另外，安谋中国客户面向中高端安防领域也很快有产品推出，面向智能座舱的产品也将在明年初对外界发布。
高峰对话：与创新长跑，资本盛宴下的冷思考
自2019年我国科创板设立以来，越来越多的AI芯片企业都想要抢滩登板上市。尤其从新基建到十四五规划建议，再到国家层面持续强调的国际国内双循环新发展格局，AI芯片的投资又迎来了哪些新机遇和挑战？
GTIC 2020专门设立了一个圆桌论坛——“与创新长跑：资本盛宴下的冷思考”，智一科技联合创始人、总编辑张国仁与知名半导体投资机构代表北极光创投合伙人杨磊、中芯聚源管理合伙人张焕麟在现场展开了高峰对话。
这场备受关注的AI芯片赛道投资对话干货满满，从当下芯片创新创业及投资热潮，到中国芯片半导体发展环境、半导体市场的市值泡沫、现阶段芯片项目投资思考和未来趋势判断等关键话题都有所触及。两位业内投资大牛通过生动的比喻、精彩的故事，为大家带来了非常有价值的探讨分享。
北极光创投合伙人杨磊表达了他对今年半导体投资与未来趋势的独到见解。杨磊认为，今年半导体的投资热情比去年更高涨，半导体行业的发展也经历了从“比你便宜比你差”到“和你一样”，再到“比你快比你好”的三个阶段。
杨磊透露，北极光自2005年创办至今已累计投资20家半导体企业，已有1/3退出，目前剩下的14家中，超过2/3的企业做出了“比你快比你好”的产品。
在杨磊看来，国内许多行业已经入人工智能、5G和物联网等应用的爆发拐点，不仅具有全球最为完善的电子信息产业链，还具备全金字塔人才。同时，AI芯片产业还处于发展前期和泡沫未崩掉的节点，仍在向上发展，如今可能是进入行业的最好时机。但杨磊并不看好由软件基因走向芯片硬件的路子。
中芯聚源合伙管理人张焕麟谈到，中芯聚源从2014年成立至今，已经投资超过100家半导体集成电路公司，目前整个产业也正处于高速发展阶段。中芯聚源在投资上已覆盖产业链各个阶段和细分赛道。“从集成电路产业来讲，现在到了整个产业向中国转移的时候。”张焕麟说。
张焕麟认为，做芯片既要做好芯片也要做好生态，芯片本身除了要达到客户要求，还需软件、工具链、方案等在生态上的配合。想要做一个专业的芯片公司，还需在资源、人才、团队配备等方面保持长久的竞争力。
此外，张焕麟还认为数据的产生、传输、存储、计算、应用都离不开芯片，新的针对AI芯片的宏观政策也是在适应如今经济和产业的发展潮流，从市场机会上看这几年是半导体行业发展较快的时机。
新基建风口下，AI芯片的落地与挑战
近两年来，云端及边缘端AI芯片已经成为行业的热门话题。尤其随着新基建风口热度的掀起，更是为云端和边缘端着两条赛道的玩家提供了许多极具潜力的落地方向。
但如今，国内的这两个细分市场仍处于新玩家涌出、巨头强势盘踞的局面。面对这一竞争格局，赛灵思、比特大陆、光子算数、Cadence、浙江豪微科技又是如何思考的？
1、新基建风口下的云端AI芯片
赛灵思是全球FPGA芯片。赛灵思人工智能业务资深总监姚颂谈到，尽管PC与互联网、移动计算、人工智能等关键应用引领了芯片的一次又一次升级，但目前为止芯片的计算能力还有很大的提升空间。
姚颂认为，AI芯片核心解决的是带宽不足的问题，相比高效但成本极高的超大片上存储方式，现在行业更多是采用微架构的方式去解决问题。
但在姚颂看来，目前数字AI芯片可能不存在颠覆性创新的大机会，尤其随着摩尔定律发展放缓，未来正面战场无法单纯依靠架构技术创新取得实质性提升，因此新的技术路线开始得到关注，例如存内计算、光计算等。未来，行业最终将会形成云端相对统一，终端相对垂直的竞争格局。
比特大陆是区块链行业巨头之一，此前已在AI芯片行业耕耘数年。比特大陆AI业务线CEO王俊分享到，目前公司已推出面向云边端的四款AI芯片，并已为北京市海淀区、福建福州等地提供了AI超算中心以支撑智慧城市建设。
王俊提到，今年上半年，国家发改委提出新基建的三大领域，分别为信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。在他看来，智慧城市是新基建的集大成者，人工智能是新基建的核心使能共性技术。
“智慧城市针对医疗、金融、安全和交通等各领域都有着海量的数据智能化需求，由城市统一建设的AI超算中心来支撑庞大而繁杂的AI计算是最高效的解决方案。”王俊谈到，如今比特大陆以自研AI芯片为核心，打造了覆盖云和边缘的高性能AI加速产品矩阵，涵盖了智能计算盒、AI加速卡、智能服务器及AI超算中心。同时提供灵活易用的开发工具链，积极与AI算法、应用、硬件等生态伙伴合作，共同打造多场景、全链条的AI解决方案，为智慧城市建设提供有力支撑。
光子算数是AI芯片细分赛道的新锐玩家。光子算数CEO白冰提到，光学AI芯片仍处于一个比较早期的发展阶段，目前公司将其作为测试级产品，并且今年已将相关芯片产品交予部分服务器厂商客户进行测试。
白冰解释说，光学芯片能够加速AI算法中的特定算子，完整的系统是一个光电混合的AI计算硬件系统，执行完整AI算法。AI算法的运算/访存特征与光电混合AI计算硬件系统的物理架构匹配，是一个软硬协同的加速计算过程。
在研发路线上，白冰认为光子算数的核心实施路径是算法先行，硬件跟进。目前，这一领域才刚刚起步，也为AI芯片行业提供了另一种可能。
Cadence是全球EDA（电子设计自动化）巨头之一。Cadence公司验证事业部产品工程总监孙晓阳谈到，在数据爆炸的时代，越来越高的需求算力给AI芯片行业带来了诸多挑战。同时，电池效率、温度等芯片周边产品的性能，亦成为芯片设计商需权衡、考量的要素。
基于这一趋势，孙晓阳提到，Cadence已不再单点地看待芯片设计本身，而是在看到软硬协同需求的同时，也积极引入AI算法来应对，以满足客户从芯片设计到智能应用全线产品的设计、验证需求。
今年8月，Cadence宣布Cadence Xcelium逻辑仿真器增强了机器学习（ML）能力。目前，Xcelium ML已落地于日本芯片公司，用于提升验证吞吐量。据孙晓阳分享，基于Xcelium ML的解决方案将完全随机回归运行的周转时间缩短至原来的1/4，同时能够达到原有功能覆盖率99%。
浙江豪微科技联合创始人、CEO胡楠谈到，目前公司主要为数据中心高性能计算、人工智能等领域提供高带宽、高性能的DSA架构处理器和创新解决方案。他透露，今年豪微科技量产了世界上最大专用超算FPU芯片“布谷鸟”，目前布谷鸟一代已完成3000万销售，布谷鸟二代预计在12月份能突破3亿预售。
在胡楠看来，如今大多数企业对于计算性能的提升主要强调计算和存储两个方面的结合，但豪微科技更关注连接，因为计算体系性能提升的挑战是计算和连接并重。他提到，公司的FPU应用产品拥有高宽带、低延时、计算存储连接一体化优势，目前在区块链HPC计算领域实现对英伟达显卡的替代。
峰会现场，胡楠还分享了豪微科技针对IDC云计算市场的智能网卡芯片规划图，预计2021年第四季度将支持100/200G网络连接的芯片，2022年支持400G SMART NIC网络芯片。
2、边缘端AI芯片加速规模化落地
除了云端芯片争先恐后冲落地之外，边缘端AI芯片的玩家们也正加速产品的规模化落地，并在落地同时不断切入更细分的竞争赛道，以实现创新发展。面对行业落地大浪潮，Imagination、亿智电子、知存科技又是如何需求市场突破口的？
Imagination是全球领先的GPU、AI加速器IP公司。Imagination副总裁&中国区总经理刘国军透露，全球包含Imagination IP的芯片累计出货已超110亿，其中移动GPU IP市占率约38%，汽车GPU IP市占率则高达43%。
“到2024年，全球边缘推理和云端推理芯片市场规模将达110亿美元，其中边缘推理芯片占63.6%。”刘国军指出，Imagination全新推出的第四代神经网络加速器（NNA）IP单核以不到一瓦的功耗提供12.5TOPS，多核则高达600TOPS的算力，满足物联网、消费电子、智能安防、自动驾驶等场景对边缘推理芯片的高算力要求。
刘国军谈到，今年Imagination还全新发布了IMG B系列多核GPU，功耗较前代产品降低30％，面积缩减25％，算力可达6TFLOPS，支持移动、桌面、汽车、服务器等全应用场景。“GPU+NNA可形成异构计算平台，兼具高算力和灵活性，是众多应用的完美解决方案。”
亿智电子是一家以AI机器视觉算法及AI SoC芯片设计为核心的系统方案供应商。亿智电子联合创始人&COO吴浪指出，AI技术发展至今，人脸识别、视像安防、汽车电子等领域对AI视觉技术的诉求已经从“看得见”、“看得清”向“看得懂”发展。
以人脸识别为例，2019年开始，基于AI的专用SoC芯片，开始在嵌入式设备中规模化商用。这一过程中，产品需求与SoC芯片是互相拉动的关系，而AI的产品化落地需要复杂的产品打磨过程。
如今，亿智电⼦面向视像安防、汽车电子、智能硬件三大应用场景，已提供以AI机器视觉算法及AI SoC芯片设计为核心的产品解决方案。2019年，亿智电⼦量产了搭载其自研神经网络处理单元的AI SoC芯片。据悉，其发布的SV810芯片搭载的NPU，能够提供1.2TOPS的深度神经网络推理算力。
知存科技是存算一体AI芯片赛道的新锐玩家，主要研发基于Flash的存算一体芯片技术。知存科技CEO王绍迪谈到，目前“内存墙”的问题越来越严重，面临数据搬运慢和搬运能耗大的问题，缓存的大小和密度都很难提升，存算一体技术就是要解决“内存墙”的问题。
王绍迪说，存算一体的本质是用存储器直接做计算，但高算力、低功耗的特性使其应用场景与传统SoC芯片不同，因此需要在AI音频、健康等领域做更多应用创新。其中，知存科技针对本地智能语音应用的轻量级存算一体芯片WTM1001已批量试产，针对智能语音、健康监控的WTM2101芯片将于明年初批量试产。
王绍迪谈到，目前基于Flash的存算一体芯片技术停留在28nm阶段，但存储密度和运算效率高于最先进的冯诺依曼架构芯片，未来将有机会进入22nm和基于Chiplet的应用方式，让存算一体以更多形式与现有芯片集成，丰富应用场景。
2020年GTIC年度峰会圆满落幕
GTIC是智一科技旗下行业会议与资源对接平台。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。
2019年3月15日，GTIC 2019全球AI芯片创新峰会在上海召开。在AI芯片落地浪潮涌动之际，GTIC 2019 AI芯片峰会的收官，也正式宣告着AI芯片正式进入2.0时代。会议当天，高通、英特尔、华为、新思科技、Imagination等知名半导体企业高层集体到场参会分享，场面一度火爆，更创造了大量观众站立听完整场峰会的盛况。
2019年4月19日，GTIC 2019全球智能汽车供应链创新峰会同在上海举办，峰会邀请到来自全球智能汽车产业各个关键环节的代表性企业，包括全球顶级汽车零部件供应商、中国顶级互联网公司、国内领先整车厂、造车新势力头部企业、自动驾驶头部创业公司，共同探讨智能汽车浪潮下的供应链变革趋势与机会。
2018年3月、2017年3月与2016年4月，智东西相继在上海与北京召开了前三届GTIC产业峰会，聚焦AR/VR、人工智能与芯片，获得了业内的大量关注与好评。
结语：AI芯片魔幻与希望并存，新一轮洗牌大战已拉开序幕
2020年AI芯片产业经历着魔幻但又充满希望的一年，一方面新型冠状病毒肺炎疫情的蔓延，以及全景科技竞赛加剧给半导体供应链带来了无数挑战，另一方面国内掀起了新一轮AI芯片资本投资热潮，不少AI芯片公司成功登陆科创板，并还有大量公司进入IPO冲刺阶段。
随着GTIC 2020 AI芯片创新峰会的圆满收官，我们看到了AI芯片在这一新发展阶段的产业态势和落地动能，大牛们也分别从架构创新、生态建设、落地应用等不同方面论述产业的价值和作用。与此同时，行业玩家跨界竞赛、生态建设、应用落地，以及众多玩家在芯片架构、材料、封装技术等方向的追逐创新，既给整个行业拓宽了发展边界，也带来新的发展思路和方向。
