AI芯片公司的技术路线抉择！汽车维修

AI芯片公司的技术路线抉择！

日前，中国清华系明星公司深鉴科技（DeepHi Tech）被国际自适应和智能计算的全球领导企业赛灵思（Xilinx）收购。在业内，Xilinx公司是设计开发FPGA硬件的龙头。

这份收购并非突如其来，实际上在2017年Xilinx已经投资过深鉴科技。从深鉴科技的技术路线——基于Xilinx的FPGA硬件进行开发，实现端侧智吴忠能。图一为深鉴科技开发的智能IPC

深度学习加速模块，可以把深度学习网络部署在里面并嵌入在摄像头实现人脸识别。

图一智能IPC深度学习加速模块

Source：深鉴科技官网2018.7

无论深鉴科技实际上是否直接参与了FPGA的电路设计，还是直接委托Xilinx直接帮其设计出需要的FPGA。深鉴科技可以说在硬件方面方面，站在了Xilinx这个巨人的肩膀之上，再进行FPGA的嵌入式开发，实现深度学习网络的部署，实现AI的功能。

目前云+端的模式，成为众AI公司发展的趋势。过去的方案实施中，AI处理工作在云端完成。把其中某一部分任务（例如推断部分）放在智能边缘端（让设备拥有芯片，进行AI推断部分），就变得更加高效，尤其像安防领域，自动驾驶领域，实时性要求极高的应用中。则端侧智能的部署是市场的趋势。

想实现端侧AI的部署，从定制芯片硬件来看，有两个路线：1.如上述所说，用FPGA开发（半定制）2.设计ASIC定制集成电路芯片。我们可以拉入另外两家中国的AI明星公司：寒武纪和地平线进行简单讨论。

根据深鉴科技联合创始人姚颂所述，寒武纪选取了机器学习这根轴上最通用的方向，就是所有机器学习的训练和应用都要做；地平线有很强的算法团队，于是选择了轴上截然相反的另一端，也就是最专用的方向，去做算法固化的ASIC芯片；而深鉴科技则是在中间取了一个点，做深度学习的应用处理器。

寒武纪拥有中科院计算所背景，以diannao系列架构获多个顶级会议的最佳论文。开发设计深度学习通用处理器，并且也做IP授权（华为海思麒麟980处理器将会搭载第二代寒武纪NPU 1M）。现在已经成功流片三款商用处理器IP，然则寒武纪实际上已经超越上述两类的范畴，但仍能作为例子和其他两个进行比较。

地平线则是先选择应用场景，针对此应用的算法去定制AISC芯片（这也是为数不少的公司的技术路线选择）——针对智能摄像头人脸检测，开发旭日处理器；针对自动驾驶，开发征程1.0处理器。这属于是先去设计解决方案，为了用在智能端侧上的的处理器，采取算法+芯片的这种芯片定制设计的路线。深鉴科技则采用另一种路线，采用FPGA而非定制集成电路芯片。

FPGA最大的特点在于硬件结构可编程性。即使深度学习算法发生变化，FPGA一样可以灵活的配置硬件结构，快速切入市场；而上述根据算法定制芯片ASIC，显得劣势，并且ASIC的设计生产与半导体芯片产品周期相仿，大概在12-18个月，则风险变得更大。但某些边缘场景中，ASIC有更低功耗，体积更小的优势。

我们不妨把目光转移到深圳两家AI初创公司——云天励飞（IntelliFusion）和耐能（Kneron）。他们都有同一个特点，在选定特定的解决方案之后，把AI应用需求雨伞架拓展到端侧硬件，并且第一代产品采用了FPGA进行开发，而在2018年都不约而同在第二代产品上进入根据特定算法设计ASIC的方案（具体实施技术架构系统还是有不同，暂且按下不表）。这可以说是一种技术路线选择的趋势。但是我们仍然不能说，ASIC路线要比FPGA路线更为先进。这路线的选择与应用场景是强相关的。

根据集邦观察分析，Xilinx早已进入汽车领域。同时为了重申其于汽车产业的长期投入，以及看好FPGA将在自动驾驶车内部发挥重要作用，Xilinx宣布与戴姆勒(Daimler AG)合作，为未来的奔驰(Mercedes-Benz)新车款开发超高效率AI解决方案。Xilinx首先在车载系统，ADAS（高级辅助系统，非AI决策）证明了FPGA的高效适用。

则Xilinx会让FPGA应用于自动驾驶中是其业务自然延伸的结果。同时我们也可以注意到国内不少自动驾驶汽车创业公司，选择了自研芯片，如零跑汽车与大华集团合作开发AI自动驾驶芯片凌芯01。但Xilinx绝不会放弃自己独家优势，将采取FPGA实现自动驾驶，去对抗GPU或ASIC的路线。

深鉴科技在被收购前后，也放出消息说把业务领域从安防转移到自动驾驶，XIlinx不管是为了收回前期投资，还是继续为技术路线延拓，收购深鉴科技，都释放出一个信号——FPGA可以和GPU的英伟达体系或其他ASIC体系相抗衡。归根结底，技术路线的选择，也许还要看公司自身的技术积累，以及垂直领域细分应用的需求去做选择。

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