本文轉載自公眾號:電子工程專輯
作者:張玄
前不久的Tech-G上海國際消費電子展上,我們注意到全志科技展示了自家芯片在各行各業的應用,包括智慧生活、智慧汽車、智慧工業、智慧視覺等等。其實全志這家公司早期聲名鵲起是因為音視頻交互類的產品,比如在平板上的應用;現如今則已經將視野擴展到了各行各業。 從全志2022年報來看,這家公司目前在做的芯片類型包括智能終端AP SoC、PMIC、無線通信,以及語音信號芯片。我們在全志展臺也看到了不少明星產品,比如天貓精靈、小米Sound Pro、Insta360 GO 3,還有投影儀、醫療顯控一體機、工業網關、車載中控等等琳瑯滿目的客戶產品展示。 “我們看到各個行業都存在智能化需求,這樣的需求不斷變廣、變多。我們一直嘗試往不同的行業做擴展。”全志科技集團副總裁胡東明在Tech-G開幕論壇上作為芯片企業代表提到全志是“圍繞智慧生活、智慧城市和智慧工業,提供高品質的芯片和服務”的一家芯片設計廠商。在接受電子工程專輯采訪時,他說,“隨著全志的技術積累,以及我們對每個細分市場理解變得更加深入——尤其是那些和我們契合度比較高的市場。”
全志科技集團副總裁 胡東明
胡東明先生對于全志的市場優勢認知是這樣的:“在智能這個產業鏈里面,我們更偏向做終端產品的賦能,是各行各業的智能終端產品。”“覆蓋范圍更廣,就能將智能化實現所需的要素做結合,這是很多芯片廠家不具備的。”“舉個例子,有些智能應用要求實時響應。”我們知道,工業應用對實時性要求高。“那么我們就能把工業領域的經驗借鑒過來。” “另外,我們在每個市場投入的精力都很多。”胡東明先生認為,全志在不同領域積累的經驗,令其更理解終端的核心要素,更有能力“平衡產業鏈成本結構”,將“各個行業積累的專業技術融匯貫通”,“那么我們就能做高性價比的落地。”這是覆蓋不同領域可達成的另一個優勢。 實現跨領域的產品布局 全志的AP SoC芯片產品有不同的字母系列,最早就是基于場景和應用來劃分的,比如知名的T系列更偏工業與汽車,F系列是人機交互,V系列涵蓋了泛視覺AI產品。跨領域、廣覆蓋自然有前文提到的幾大好處:不同領域的技術借鑒,以及成本結構的平衡等。但這其中有個問題:對于芯片廠商而言,究竟是如何同時實現多個市場的布局,這其中的業務邏輯是什么,技術層面怎么實現? 以全志的汽車芯片為例,目前全志涉足的汽車組件包括虛擬顯示、HUD、智能大燈、360環視,“還有包括一些智能輔助”實現等。 當然汽車本身走向電子化與智能化,是全志有機會在這一市場一展拳腳的基礎。但更多的,“我們講的這些品類有個特點,它都偏視覺 ,以及偏向汽車與人、汽車與外界的交互。全志就是做音視頻交互產品起來的,所以這是我們的優勢。”胡東明先生談到,“圍繞我們的優勢項,做汽車產品規劃,所以做的都是偏向智能輔助的視覺類產品。” 這個解釋就基本回歸到了MANS戰略思路,也明確了領域布局的業務邏輯。
全志合作伙伴廣州創龍以T3為核心主控的工業評估板展示
另一方面,一般來說像電子產業這類產鏈接很長的行業,越是上游(或底層)的市場參與者,面向下游(應用層)的產品就越能抽象出共性。基于共性來做產品,自然能夠覆蓋不同的應用領域。比如做材料的,同一種材料往往適配下游的很多應用;芯片設計也有類似屬性。 “共性的問題,本質都是底層的抽象。”胡東明先生向我們解釋說,“從不同的場景出發,抽象出共性的技術需求,抽象出它們對于底層的要求,比如芯片電路需要怎么做,結構生態如何等。”前文提到工業應用往往實時性要求較高,“比如機械臂正在操作,如果此時收到另一個信號,操作是不能中斷的,且需要快速響應這個信號。” “抽象這一需求,考慮是采用輪詢的方案,還是做及時響應。還有更多的抽象,比如通道是不是要單獨放出來,還有哪些場景要適配等等。或許家庭機器人也有這樣的需求。那么把這些應用的共性抽象出來以后,做到芯片里面,那么產品能夠應用的跨度就比較大了。” 芯片滿足大量上層應用的共性之后,自然還需要考慮具體落實到不同領域和應用中的差異化——構建起平臺,是芯片乃至半導體領域不同生態位的企業常見的方案。“我們的平臺芯片,會留足夠差異化的feature。比如更高的算力、更多的接口、類別更豐富的處理器可以拓展。” 而前述全志劃分的不同系列的產品,也就面向了不同的應用領域。值得一提的是,胡東明先生在采訪中也提到,全志的軟件團隊人數不少,軟件“更底層的部分會是我們來做”,與此同時再借助與方案商的合作,“打通應用層”——如此一來,全志的芯片也就賦能到了各行各業;而且軟件部分,“我們自己的比重甚至會更高一些”。 智能未來著眼于AI 今年Tech-G展會上,全志特別開辟了一個區域展示兩個系列的“AI芯片”(A523與T527);而全志2023半年報列出在研項目里,也有好幾個都與AI強相關——包括視頻解碼、車規級SoC,以及無線語音芯片等;胡東明先生在開幕論壇上演講的主題,也都是相關AI乃至生成式AI的。 “聚焦AI語音、AI視覺”,“AI產品量產落地”也是全志財報經常出現的描述語。這些應當都能表明,全志對于AI技術的看重,及對于這項技術趨勢的投入。從產品層面來看,就不只是我們常說TinyML、CPU指令級別的AI inference加速,全志也在更多芯片產品上布局了NPU、AIPU這樣的加速單元。 胡東明先生介紹說,規劃中的AIPU是“偏硬化的AI,偏向場景的、模塊的”,而NPU則是更為通用的神經網絡推理加速器。目前全志已上市的AI芯片產品,NPU算力最高能夠達到2-3TOPS,“規劃中的也有6-8TOPS的,考慮面向不同場景”。雖然胡東明先生也補充說實際上,以目前全志布局的場景和芯片品類,更多的場景并不需要大算力的加速器。全志合作伙伴索智以V536-H為核心主控的開發板展示
不過全志在AI上的眼光似乎還放得更加長遠了一些。胡東明先生在主題演講中反復強調的,是大模型與生成式AI的價值。其實在半年報的工作總結中,全志也提到了上半年公司“抓緊生成式AI技術發展熱潮”。 在胡東明先生看來,如今的AI向“第二階段邁出了重要的一步”。“以前的AI大概也就是個算法,穿透一個場景。算法就是一個應用、一個黑盒,用戶很難去改變黑盒的模型。模型更像是人的智慧加上機器能力的組合”;“現在新的AI,首先必須重新去解構和重構所有的場景。這就需要我們輸入多模態的信息,在信息錄入時就進行場景化編碼,還要進行場景化分析,輸出需要做場景化重構和解碼,最后才有了決策和執行。” 這個過程“在認知學里面,基本也就對應到了人大腦的重構和解構的過程”。“事實上現在已經有很多客戶用我們的芯片去做生成式AI的應用。全志需要提供底層算力和工具包,還有輸入輸出接口。我們希望通過我們的努力,讓生成式AI的產品實現更簡單,更有競爭力。” “因為每個細分市場的生態對我們都很重要,針對不同市場都需要構成符合其生態的模式。雖然全志本身不開發應用算法,但我們需要理解算法,然后給客戶提供工具。”這是AI生態相關的構成要素了,與此同時對于更廣范圍的“生態圈”建立,“從應用算法、系統集成,到芯片算力,以及感知和執行芯片”,“都是我們的合作伙伴,每個模型都是一起共建的”。這些應該是全志花了大量時間和精力去做的。 胡東明先生還向我們列舉了基于全志芯片的部分生成式AI行業應用,“比如對流程化、秩序化要求比較高的場景,像是銀行或者零售業,需要虛擬人與客戶對接,這個過程就需要語音的合成、視覺的合成。這類場景比較標準化,不會隨時變化,生成式AI的發展就會比較快。”“還有像是教育行業,針對孩子的學習難點、問題、不足的識別等等。” 在全志看來,中國有廣博的AI應用市場拉動,包括生成式AI在內的AI技術會受到應用端刺激而蓬勃發展。這不僅是社會數字化、智能化轉型的組成部分,對于全志而言也是潛在市場機會。“中國市場大,又能落地”,“AI未來走向哪里,怎么發展最合適,誰都沒有定論。這就需要去試驗。”中國在這方面有著先天的優勢。實際上,我們和胡東明先生還聊了更多智能相關的話題,包括智能工業、汽車ADAS與智能座艙等。我們之所以單獨將AI拿出來談,是因為AI作為全志關注的一個方向,是這些話題中頗具代表性,能夠表現全志擁抱創新的技術。比如在談到軟件定義汽車、汽車EE架構變遷這類市場大趨勢時,胡東明先生總是對這些技術持肯定態度,并強調全志正全力“擁抱新技術”“擁抱新架構”。 在我們看來,胡東明先生對于智慧工業的總結,大約是適用于各行各業智能化演進趨勢的,也適合用來總結全篇:“我們在談智能工業之前,談更多的其實是數字化。隨著數字化的推進,大家發現數字化可實現的重構和高效化的流程,變得更多了。”“智能化體現的,就是更高質量、更高效、更低成本。智能化設備加入,就是為了解決這些問題。”如果說第一階段是“數字化”,那么“到了第二階段,數字化追求更加精益的生產、管理,智能化就自然變得十分火爆了。” 將這番話推及全社會各行各業的數字化與智能化,似乎也是完全適用的。這些都將成為全志科技未來的市場機遇,尤其作為覆蓋市場如此廣泛的一家芯片企業。
原文標題:全志的芯片為什么能覆蓋到各行各業?專訪全志集團副總裁胡東明
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