雷鋒網(wǎng)& AI掘金志去年曾統(tǒng)計(jì)，在國(guó)內(nèi)創(chuàng)立的13家AI芯片公司中，超過(guò)10家都布局了安防（智慧城市）相關(guān)市場(chǎng)。

在這場(chǎng)世紀(jì)大爭(zhēng)斗中，從業(yè)者也需沉心思考：安防究竟需要一款怎樣的AI芯片？專用芯片是否會(huì)成為主流？端側(cè)和云側(cè)需要的AI芯片又有何不同？

對(duì)于這些疑問(wèn)，宇視總裁張鵬國(guó)近日在接受AI掘金志專訪時(shí)，給出了他的答案。

張鵬國(guó)對(duì)于行業(yè)市場(chǎng)的判斷、技術(shù)走向的預(yù)測(cè)有著敏銳的直覺和出色的洞察力。

2017年深圳安博會(huì)期間，宇視總裁張鵬國(guó)在接受AI掘金志采訪時(shí)就曾提到，以算法起家的AI創(chuàng)業(yè)公司，未來(lái)大概率會(huì)有三種活法：

1.蛻變成行業(yè)解決方案提供商

2.從算法到算力，軟硬件一手抓

3.被收購(gòu)或者直接消失

一眾公司兩年時(shí)間的不斷試錯(cuò)也的確驗(yàn)證了張鵬國(guó)此前的預(yù)判。

隨著AI 在安防等行業(yè)的不斷滲透，今天的技術(shù)價(jià)值中心也的確逐漸由軟件算法層轉(zhuǎn)移至核心算力層。

眼下，站在AI芯片方興未艾的十字路口，張鵬國(guó)又作出了怎樣的技術(shù)預(yù)判？

以下是AI掘金志與張鵬國(guó)的訪談內(nèi)容：

AI掘金志：傳統(tǒng)芯片公司、傳統(tǒng)安防廠商、AI初創(chuàng)芯片企業(yè)，目前多股勢(shì)力都在布局AI安防芯片。有的在芯片生態(tài)上比較完善、有的更了解安防行業(yè)的需求，有的則在加速方面能做到更優(yōu)。你認(rèn)為，哪一類企業(yè)的贏面會(huì)更大？

張鵬國(guó)：不同廠家可以基于自身優(yōu)勢(shì)和資源，選取不同的突破方向，生態(tài)、業(yè)務(wù)、性能各有優(yōu)點(diǎn)，其實(shí)都是很好的出發(fā)點(diǎn)。

但實(shí)際上，安防行業(yè)也有它的特點(diǎn)，場(chǎng)景比較碎片化。所以做安防芯片必須要跨過(guò)的坎是，要做到約500萬(wàn)片的數(shù)量才有成本優(yōu)勢(shì)，目前僅有包括海大宇等為數(shù)不多的廠商有這個(gè)實(shí)力。

所以，很多AI芯片廠商其實(shí)面臨很大挑戰(zhàn)。此外，產(chǎn)品開發(fā)、前端、存儲(chǔ)、組織建設(shè)都需要相應(yīng)時(shí)間的積累。

好的芯片一定是在實(shí)際場(chǎng)景中打磨迭代而來(lái)的，怎么去破解“用金錢投入換取時(shí)間”是目前最大的難點(diǎn)，沒(méi)有10年左右的打磨，其實(shí)很難達(dá)到AI工程化交付的能力。

AI掘金志：一款芯片是否達(dá)到AI工程化交付能力，主要看哪幾個(gè)指標(biāo)？

張鵬國(guó)：“AI算力”確實(shí)是衡量AI芯片指標(biāo)的重要因素之一。回到2014年，人工智能剛剛興起的時(shí)候，端側(cè)的AI芯片算力僅有0.2Tops，云側(cè)的AI芯片算力僅有5Tops；但現(xiàn)在端側(cè)AI芯片算力已經(jīng)達(dá)到4Tops，云側(cè)的AI芯片算力達(dá)到了256Tops。

但只看AI算力肯定遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，由于應(yīng)用場(chǎng)景不同，端側(cè)芯片和云側(cè)芯片需要分開看。

AI掘金志：在端側(cè)，你認(rèn)為需要怎樣的AI芯片？

張鵬國(guó)：安防芯片本身競(jìng)爭(zhēng)力、AI芯片與安防芯片的集成方式、開發(fā)工具成熟度與易用性、功耗與價(jià)格等。

一是安防芯片本身競(jìng)爭(zhēng)力。

安防領(lǐng)域，端側(cè)一直用的是安防專用芯片，并不存在通用芯片。即使AI時(shí)代，端側(cè)芯片首先需要的是有競(jìng)爭(zhēng)力的安防芯片，其次才是在這基礎(chǔ)上疊加AI算力。比如，OS、安防SDK、ISP、編碼都非常重要。這就對(duì)芯片廠商的綜合要求很高，安防需要的是具備完備能力的芯片。端側(cè)芯片雖然體積小價(jià)格低，但系統(tǒng)復(fù)雜度、技術(shù)難度一點(diǎn)都不低。

二是AI芯片與安防芯片的集成方式。

比較早的時(shí)候，AI落地端側(cè)，采用的是在主芯片邊上加一顆AI協(xié)處理器，即兩顆芯片的方式。但現(xiàn)在，合二為一的方案已是主流，在系統(tǒng)復(fù)雜度、成本、功耗上都更有競(jìng)爭(zhēng)力。

三是開發(fā)工具成熟度與易用性。

芯片的軟件開發(fā)工具非常重要，比如是不是能支持Caffe、Tensorflow、Pytorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，相關(guān)工具是不是易用、穩(wěn)定，對(duì)于AI應(yīng)用開發(fā)者來(lái)說(shuō)都非常重要，如果開發(fā)工具不成熟或不易用，很容易就會(huì)被開發(fā)者拋棄了。

四是功耗與價(jià)格。端側(cè)設(shè)備，對(duì)功耗和價(jià)格都非常敏感。

AI掘金志：云側(cè)呢？

張鵬國(guó)：解碼能力、大數(shù)據(jù)并發(fā)效率、開發(fā)工具成熟度與易用性、功耗以及價(jià)格。

一是解碼能力。

云側(cè)芯片處理的是經(jīng)過(guò)編碼的圖片或視頻，需要解碼。在芯片設(shè)計(jì)上，需要內(nèi)嵌專門的硬解碼模塊，不占用AI算力；另外，解碼能力上必須不能低于AI處理能力，不然解碼就會(huì)成為瓶頸。

二是大數(shù)據(jù)并發(fā)效率。

現(xiàn)在云側(cè)芯片的AI處理能力非常強(qiáng)，所以大數(shù)據(jù)并發(fā)交互的效率非常重要，大數(shù)據(jù)并發(fā)效率決定了AI算力實(shí)際能發(fā)揮多少。

三是功耗與價(jià)格。

雖然這方面云側(cè)芯片沒(méi)有端側(cè)芯片那么敏感，但低功耗與低價(jià)格永遠(yuǎn)都是用戶的訴求。

AI掘金志：對(duì)于AI安防芯片的通用還是專用，你認(rèn)為應(yīng)該如何平衡？

張鵬國(guó)：AI安防芯片要看它是用在端還是后臺(tái)，端芯片的應(yīng)用關(guān)注算力和能耗，追求算力和能耗持續(xù)提升，這樣就能讓計(jì)算在前端完成，減少傳輸?shù)膲毫Γ尯蠖藢Ｗ⒂诤蠖怂懔Φ奶嵘岸俗鳛榛舅懔Φ拇鎯?chǔ)。

AI芯片最重要的問(wèn)題在于是否都能適配，所以就存在一個(gè)問(wèn)題：AI芯片是通用芯片還是專用芯片，專用芯片對(duì)特殊場(chǎng)景會(huì)有優(yōu)化和措施，靈活性會(huì)下降；通用芯片，通用性更強(qiáng)，能耗相應(yīng)就會(huì)上升。

后臺(tái)沒(méi)有專門的AI芯片，因?yàn)橐蟾油ㄓ没⒍嗨惴ǎ虼诵枰伎既绾巫龊猛ㄓ眯院透鞣N算法的同時(shí)調(diào)度能力。

AI掘金志：在AI算法還沒(méi)有完全成熟的時(shí)候做芯片，怎么平衡好AI安防芯片和快速迭代的算法之間的問(wèn)題？

張鵬國(guó)：市面上絕大多數(shù)AI芯片不直接做“算法”，而只是做好“提供算力”、“提供底層算子”。

一方面AI算法迭代變化很快，無(wú)法固化到芯片中；另一方面，AI的場(chǎng)景化特點(diǎn)導(dǎo)致一個(gè)算法無(wú)法通吃所有場(chǎng)景。

以人臉識(shí)別為例，用于人臉門禁的算法和用于靜態(tài)人臉檢索的算法是兩個(gè)不同的算法。所以，多數(shù)AI芯片廠商是“提供算力”、“提供底層算子”的思路，“算法”留給具備算法開發(fā)能力的安防廠商去做。

但AI安防芯片廠商需要加強(qiáng)，對(duì)底層運(yùn)算加速算法的適應(yīng)性。

AI掘金志：AI芯片在安防攝像頭中的位置是如何的，如果僅作為協(xié)處理器，是否會(huì)被主控芯片集成，只能在窗口期獨(dú)立存在？

張鵬國(guó)：早期AI落地端側(cè)，是在主芯片邊上加一顆AI協(xié)處理器，即兩顆芯片。

如今，合二為一的方案已經(jīng)成為主流，是目前的既成事實(shí)。在系統(tǒng)復(fù)雜度、成本、功耗上都更具競(jìng)爭(zhēng)力，協(xié)處理器已經(jīng)被淘汰了。

AI掘金志：你怎么看目前的AI芯片領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)？

張鵬國(guó)：分久必合，合久必分。

AI掘金志：怎么說(shuō)？你是看到了什么潛在問(wèn)題嗎？

張鵬國(guó)：AI主控芯片在AI能力比較弱的情況下，對(duì)安防攝像頭的端有很大促進(jìn)作用，但還是要分成專用和通用來(lái)看，如果是專用芯片，要看主控芯片是否需要集成過(guò)來(lái)；如果是通用芯片，要看通用性和能耗。

總之，需要關(guān)注綜合成本和綜合能耗，哪個(gè)更優(yōu)，這一點(diǎn)要看市場(chǎng)、用戶及產(chǎn)品本身。

在具體應(yīng)用當(dāng)中，算法仍是通用的，算法是專用還是通用沒(méi)有定論，端側(cè)和云側(cè)在應(yīng)用方向不一致，AI芯片到底是分兩種路徑，還是融合在一起走，行業(yè)也還在探索中。通用和專用的說(shuō)法不同，哪家能越做越大是不確定的，每家都有不同觀點(diǎn)。

在公安應(yīng)用中，人臉攝像機(jī)是否還有用通用或?qū)Ｓ眯酒目臻g，各自說(shuō)辭不同，需要時(shí)間來(lái)總結(jié)和提煉AI應(yīng)用場(chǎng)景的特性。

AI掘金志：未來(lái)，安防是否也會(huì)像手機(jī)、PC端一樣形成類似ARM-安卓、Intel-微軟的生態(tài)？屆時(shí)，怎樣的芯片廠商能參與構(gòu)建這個(gè)生態(tài)，AI芯片將在其中扮演怎樣的角色？

張鵬國(guó)：如果放在攝像頭方面，也許會(huì)有這樣的可能，但是在后端不太可能。

在中國(guó)市場(chǎng)，很多用戶要求不能受限于一個(gè)算法廠家的方案，在前端方案中或許會(huì)形成某種算法和芯片廠商的結(jié)盟，這樣的生態(tài)要看是否有巨頭來(lái)拉動(dòng)，但目前我們還沒(méi)看到這樣的巨頭。

華為也許是，拭目以待。