在集成电路产业上互联网3巨头BAT都有哪些策略?
来源:    发布时间: 2018-05-02 15:38   35 次浏览   大小:  16px  14px  12px
在集成电路产业上互联网3巨头BAT都有哪些策略?

  在PC及智能手机时代,中国的通用芯片产业几乎为一片空白。即便、Vivo、小米等国产手机品牌在终端市场后来居上,但主流的手机芯片仍被三星、高通、联发科等国外厂商长期垄断。

  随着AI时代的到来,似乎给中国的芯片产业带来了新的变局机会,在短短几年时间里,以互联网3强BAT为代表的科技巨头纷纷跨界,一批半导体创业公司也迅速乘风崛起。

  可以说在3巨头中,百度是最早投身于芯片产业的,且操作较为系统。百度引进了斯坦福大学吴恩达教授(原Googlebrain负责人,最早发掘出GPU帮助人工智能实现深度学习算法)担任百度的首席科学家,负责百度大脑的研究。除了研发算法、积累数据,同时尝试开发用FPGA打造AI,涉及硬件相关的研究。

  2017年3月,百度发布了DuerOS智慧芯片,并与紫光展锐、ARM、上海汉枫达成战略合作。

  这款芯片搭载了DuerOS对话式人工智能操作系统,可以赋予设备可对话的能力,能广泛用于智能玩具、蓝牙音箱、智能家居等多种设备之上。

  此次合作构建了包括度秘大脑、语音解决方案、芯片/模组在内的三层结构,其中,前两层由百度度秘提供,赋予芯片DuerOS“可对线多项功能,有日程管理、天气查询、答疑解惑、查找音乐等人工智能“保留项目”,也有像查找餐厅,订餐、买电影票等直接提供生活服务的“独门绝技”。芯片模组板块分别由紫光展锐、ARM、汉枫共同支持。

  “三低”指的是低成本、低门槛、低消耗。首先是低成本,即拥有低价格、低开发成本、低接入成本;第二是低门槛,也就是无需非常复杂的专业技术、无需精通AI领域知识、简单代码知识即可应用;第三是低消耗,语音高压缩比(1/16),即开即用,适应范围广。

  “三高”指的是高安全、高集成、高附加。首先高安全方面,智慧芯片采用了ARM公司的mbed内核以及安全协议栈,实现端到端的安全连接;第二在高集成方面,完美集成紫光展锐的RDA5981芯片、mbed、HF-LPB200U模组,从WIFI到窄带蜂窝都能支持;第三是高附加,支持语音识别、语音播报,支持100+人工智能功能、支持DuerOS大脑技术。

  DuerOS于同年1月在拉斯维加斯CES大会中首次公开亮相。DuerOS已和海尔、美的、国安广视、小鱼在家等100多家厂商达成合作。将智能语音交互能力拓展至更多智能硬件,进一步致力于降低智能硬件的开发门槛。

  除了DuerOS智慧芯片,百度同时也会推出DuerOS平台,方便合作伙伴和客户在云端完成对DuerOS的个性化定制,筛选所需要的服务,并会提供设备与云端、APP端互联的能力。

  2017年8月,在美国在HotChips大会上,百度发布了XPU,这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片,合作伙伴是赛思灵(Xilinx)。百度也在这次的大会上,透露了关于这款芯片的更多架构方面的细节。

  过去几年,百度在深度学习领域,尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。而且,百度也在开发被称作XPU的新处理器。

  XPU的目标是在性能和效率之间实现平衡,并处理多样化的计算任务。FPGA加速器本身很擅长处理某些计算任务,但随着许多小内核交织在一起,多样性程度将会上升。

  百度研究员欧阳剑表示,:“FPGA是高效的,可以专注于特定计算任务,但缺乏可编程能力。传统CPU擅长通用计算任务,尤其是基于规则的计算任务,同时非常灵活。GPU瞄准了并行计算,因此有很强大的性能。XPU则关注计算密集型、基于规则的多样化计算任务,希望提高效率和性能,并带来类似CPU的灵活性。”

  目前XPU有所欠缺的仍是可编程能力,而这也是涉及FPGA时普遍存在的问题。到目前为止,XPU尚未提供编译器。不过欧阳剑表示,该团队将会很快开发一款编译器。

  图:XPU具有256个内核,集成了一个共享内存用于数据同步,所有内核都运行在600MHz。

  欧阳剑称:“在百度,我们使用FPGA已有多年时间。我们的数据中心、云计算平台和自动驾驶项目中有大量FPGA。我们非常了解FPGA的优缺点,以及如何优化。凭借XPU的大型核心,我们专注于多样化的计算任务。”

  2018年2月,美国的初创公司Lightelligence于获得了1000万美元种子轮融资,投资方为百度风投和美国半导体行业高管组建的一个财团。

  Lightelligence正在通过一种新兴的光子电路(PhotonicCircuits)技术来加速信息处理,这种技术使用光子比而非电子进行计算,用光来传输信号,类似于光纤,但比电子电路更高效,延迟更低且有更高的吞量。

  这项技术最初由MIT的科学家开发而来,而Lightelligence则是为将研究商业化而拆分出来的公司。

  这家公司现在的想法是,使用光子电路来加速人工智能计算的效率。该公司几位研究人员去年在自然-光子学上发表的一项研究中,就了光子电路的作用,而且在随后的一系列论文中还研究了光子电路与神经网络算法。去年那篇论文的作者之一的沈亦晨目前为Lightelligence的联合创始人兼CEO。

  Lightelligence认为,光子电路在许多领域都能提供优越的性能,例如在云计算中作为CPU的协处理器加速深度学习的训练与推理。光子电路还能用于网络边缘设备,服务于无人机、物联网传感器等要求高效低能耗的系统。

  Lightelligence还表示,目前已经有了的光学芯片,并计算于2019年第一季度开发出原型产品,并在未来2-3年内开发出可量产的产品。

  2017年12月,百度与华为共同宣布达成全面战略合作,未来双方将在互联网服务和内容生态、AI平台和技术等方面展开全方位深入合作,共同构建多赢的移动和AI生态,推动人工智能应用和全场景终端产业迅速升级。

  一家是ALLINAI的互联网公司,一家是发布全球首款AI芯片的华为,二者的战略合作在余承东和李彦宏的同框中达成。就百度而言,其早在2016年就提出ALLINAI的战略方向,2017年5月召开的百度AI开发者大会上,更是一举推出了DuerOS和Apollo两大平台,这让百度的AI生态雏形初现。

  而华为,不仅在2017年9月2日IFA2017电子展上推出全球第一款移动端AI芯片麒麟970,随后不久又发布搭载这一芯片的智慧手机HUAWEIMate10,而且,华为通过资源整合,更是构建了以芯、端、云协同发展的战略,积极部署AI生态。

  百度通过华为,获得的是对自身硬件短板的补齐,能通过华为在AI芯片、HUAWEIMate10等移动终端上的优势,让其深度学习、语音识别、图像识别等AI技术得到更广和更深的落地。而华为通过百度,则为其硬件带来AI软件层面和系统层面的赋能,比如百度的度秘这样的AI助理,就有可能在华为HUAWEIMate系列新品手机上更好的融合在一起,

  在AI平台和技术合作方面,双方将基于华为HiAI平台和百度PaddlePaddle深度学习框架,发挥华为NPU(NeuralNetworkProcessingUnit)的优势,共建以华为AI平台和百度大脑为中心的生态,服务广大AI开发者,为广大消费者带来更丰富的人工智能应用和智慧服务体验。

  作为中国互联网电商的霸主,阿里巴巴拥有逐渐成熟的云计算平台、多样化的应用场景,以及新零售和强大的线上销售资源。

  阿里的各个平台每天都会产生海量的用户数据,这些数据都是用来训练AI技术最肥沃的养料,但同时也需要有更高计算力、更低功耗、更小体积的AI芯片来满足要求。

  AI芯片已经成为一个战略性的选择,作为巨头的阿里怎会放过。正如前英特尔中国研究院院长、驭势科技CEO吴甘沙所说:一个芯片的成功它既包含了技术的成功,也包含了生态的成功和应用的成功。

  2017年11月,人工智能新创公司耐能(Kneron)宣布完成超过千万美元的A轮融资,由阿里创业者基金(AlibabaEntrepreneursFund)领投。

  耐能2014年成立于美国,在台北、深圳、珠海已成立办公室,核心团队来自柏克莱、麻省理工等大学。

  耐能的定位是终端人工智能的技术提供厂商,现在主打轻量级的NPU(神经网络处理单元)芯片,专注在终端市场。耐能创始人兼CEO刘峻诚表示,公司的核心竞争力在于主打轻量级的NPU,功耗很低,专注在终端市场,能耗比可以做到100mw到300mw,最新的一款产品甚至可以到10mw以下。

  有别于目前市场上主流的云端人工智能,Kneron提供创新的终端人工智能解决方案,可将一部份的人工智能从云端移转到终端装置上,进行实时识别与分析推断,不用等到把所有数据经由网络传送至云端后才能处理,以满足快速、安全的需求,并可大幅减轻网络、云端的负担与成本。

  耐能于2016年推出该公司首款终端设备专用的人工智能芯片,称为神经网络处理器(NeuralProcessingUnit,NPU),以及自行研发的软件开发工具包「重组式人工智能神经网络」(ReconfigurableArtificialNeuralNetwork),采用先进的算法,可以针对不同的需求快速调整功能,以适用不同的人工智能应用。

  由于软硬件可紧密整合,相较于主流的神经网络芯片,耐能的NPU所需的体积可以缩小至1/40,而且效能更好、功耗更低。耐能目前已经针对智能家居、智能安防、手机等领域提供客制化的解决方案,其相关产品已获国内外多家知名厂商采用。

  2017年8月,专注AI芯片的寒武纪科技(CambriconTechnologiesCorporationLimited)宣布完成1亿美元A轮融资,由国投创业(A轮领投方),阿里巴巴创投、联想创投、国科投资、中科图灵、元禾原点(轮领投方)、涌铧投资(轮投资方)联合投资。这使得寒武纪成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。

  该公司所获A轮融资主要用于推动寒武纪系列处理器在终端和云端的产品化和市场化,促进各类终端设备的智能化,提供高性能低功耗的云端智能处理解决方案,为中国乃至世界的智能产业构筑基石、修建基础设施。

  寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的AI芯片公司,拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。

  2017年底,华为发布了麒麟970手机处理器,其内部就集成了寒武纪的相关IP。

  2017年10月,深鉴科技对外宣布完成约4000万美元A+轮融资,由阿里旗下的蚂蚁金服与三星风投领投。

  深鉴科技创始人、CEO姚颂介绍,本轮融资一部分将继续用于安防和大数据领域的产品开发和市场销售,落地更多安防的终端产品和服务。另一方面,蚂蚁金服的战略资源注入,会帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景;与三星之间则侧重于存储等方面的合作,为AI芯片打造以深度学习处理器为核心的智能化解决方案和高效的整体系统,以便多领域拓宽和产品落地,加速深鉴科技迈进商业化阶段。

  深鉴科技成立于2016年3月,由电子系背景的汪玉、韩松、姚颂一起创办,后吸引到同是背景的单羿博士以合伙人形式加入。深鉴科技主推深度学习加速方案,主要提供基于神经网络深度压缩技术和DPU平台,为深度学习提供端到端的解决方案;通过神经网络与FPGA的协同优化,提供高性价比的嵌入式端与云端的推理平台,现已应用于安防与数据中心等领域。深鉴科技与FPGA巨头Xilinx一直保持着深度合作关系。

  2016年11月,软件定义网络(SDN)芯片公司BarefootNetworks完成了其第三轮融资,共融资2000万美元,本轮融资主要用于开拓市场,来自中国的互联网公司阿里巴巴和腾讯参与了这轮融资。同年6月,Barefoot还获得了由高盛、谷歌领投的5700万美元,加上这笔资金,BarefootC轮融资总额达到8000万美元。

  BarefootNetworks开发了世界上第一个SDN芯片,这种名为Tofino的芯片比现在市场上任何其他芯片都快,以6.5Tb/s的速度处理网络数据包。这种SDN芯片是一种新创新,它将改变谷歌,Facebook等互联网公司的内部运作,也将影响到电信运营商,思科、英特尔等硬件巨头们也会感到压力。

  Barefoot成立于2013年,3年的融资总额达到1.55亿美元,目标客户是需要处理海量数据的云计算巨头。Barefoot的联合创始人NickMcKeown是P4编程语言的开国元勋,曾与普林斯顿大学JenniferRexford教授一起设计开发了P4,此后一直推进P4社区的发展。他还曾创立SDN公司NiciraNetworks,该公司在2012年被VMware收购。

  当时,阿里巴巴技术保障部的网络规划专家曹捷曾表示,“SDN是一系列概念的集合,是我们对网络演进方向的判断。我们认为将来的网络一定是以应用为主导的,而不是像今天这样依赖交换机厂商主导硬件和功能来引导网络的演进节奏和技术方向。”

  杭州中天微系统有限公司于2001年在杭州成立。首席执行官戚肖宁表示,从机顶盒到IC卡再到打印机,杭州中天的核心业务涉及嵌入式系统的多个方面。

  设计32位高性能、低能耗的嵌入式CPU、开发芯片架构是杭州中天的核心业务。2003年,杭州中天发布了第一代CPUCK510,自那之后业务范围便迅速扩大到嵌入式CPU、SoC平台、软件工具与中间件。目前杭州中天主打7项业务,在全中国拥有70家代理商。

  目前,全球嵌入式市场看似已被ARM与MIPS两家霸主占据,为什么杭州中天还要在该领域发展呢?

  戚肖宁称,杭州中天的生态系统与工具同ARM相比还不够全面、成熟。“这是我们的缺点,”他说道,但一半的员工都“将继续工作重心放在研发链与模拟器上”。中天的优点便是其不仅能在成本上与他人竞争,更会提供“强大的支持”——为中国新生代嵌入式工程师提供帮助,齐晓天解释道。与竞争对手相比,中天在“迎合消费者需求方面弹性要更大些”。

  杭州中天的王牌也许就是与阿里巴巴的紧密合作关系。马云领导的阿里巴巴集团与腾讯、百度被称作中国网络三巨头BAT。

  杭州中天是世界上第一家从阿里巴巴获得可观投资的芯片公司。从网络巨头阿里巴巴获得投资可以说相当不寻常。对于创业公司来说,这相当于从到了天堂。

  腾讯投资了很多人工智能公司,并组建了多个研究团队和实验室,还收购了一批优秀的国内外公司,但大多集中在软件和应用层面,涉及芯片自主研发的较少。

  2016年11月,软件定义网络(SDN)芯片公司BarefootNetworks完成了其第三轮融资,共融资2000万美元,本轮融资主要用于开拓市场,来自中国的互联网公司腾讯和阿里巴巴参与了这轮融资。同年6月,Barefoot还获得了由高盛、谷歌领投的5700万美元,加上这笔资金,BarefootC轮融资总额达到8000万美元。

  BarefootNetworks开发了世界上第一个SDN芯片,这种名为Tofino的芯片比现在市场上任何其他芯片都快,以6.5Tb/s的速度处理网络数据包。这种SDN芯片是一种新创新,它将改变谷歌,Facebook等互联网公司的内部运作,也将影响到电信运营商,思科、英特尔等硬件巨头们也会感到压力。

  该芯片将内置于网络交换机、硬件设备中,后两者在互联网指挥交通中发挥基础性作用。在数千台计算机间切换穿梭数据,这些计算机由应用程序制造商如谷歌和Facebook,和无线提供商如AT&T操作,BarefootNetworks芯片将以显着的方式改变这些设备。

  它与传统网络芯片最大的区别是其可编程PISA架构,任何人都可以在这个芯片上进行编程。SDN早期的OpenFlow协议需要网络运营商填写表格,指令交换机如何处理某些类型的流量。但PISA不会强制转换器使用现有的TCP/IP等协议,而是采用P4编程语言,让企业直接对交换机进行编程。换句话说,他们可以编写软件,改变了这种芯片的功能,就像任何人都可以写一个应用程序,改变iPhone的功能。

  同年10月,腾讯高级网络架构师陆素建在中称,腾讯从2012年开始做SDN研究,目前internet出口SDN方案已经在线网落地运营。此次投资Barefoot,也是两家巨头进行SDN布局的一大举措。

  在当下中国的AI芯片厂商中,比特无疑是最为炙手可热的公司了,其主要原因就是比特币与挖矿机,因为该公司的芯片主要应用在这个领域。

  据悉,在互联网领域,比特已跟腾讯等巨头展开合作。但具体是不是投融资的合作形式,还不能确定。

  目前,行业中大部分的深度学习是在GPU中进行,比特币选择专用芯片,显然走了另外一条路径。在比特看来,专用芯片更符合行业趋势。

  随着深度学习算法的成熟、体系架构的不断快速演进,对于专业芯片的需求将会超过GPU。而根据第三方数据的预测,这个拐点将出现在2020年。

  和当时的比特币走过的路一样,最开始从CPU到GPU,到专用芯片,比特认为,在深度学习这一块会走一个类似的路,会从CPU到GPU到最新的ASIC(TPU),并认为这是深度学习架构的未来。

  据悉,对于进军人工智能,比特两年前便开始筹划。目前比特在芯片设计能力、工程化的量产能力以及人工智能方面的技术储备,是比特在该领域具备竞争实力的资本。

  2017年底,比特推出了TPU芯片BM1680,该款面向深度学习应用的张量计算加速处理的专用定制芯片,适用于CNN、RNN、DNN等深度神经网络的推理预测(Inference)和训练(Training)

  比特公布了未来AI的演进方案,目前,第二代AI芯片,28nm制程的BM1682产品正在流片,今年9月,12nm的BM1684将实现流片,而在明年的6月,将推出产品。

  可见,在对待集成电路产业方面,BAT这3家的策略不尽相同。百度自研和投资两条腿走路,对芯片的投入更加系统、立体;阿里则是广撒网,投资了了多家初创的芯片企业;而腾讯显然对集成电路产业的投入有限,将更多的精力和资金投入到了软件领域。