论坛专区
在线教育
 

六大国外AI芯片“新势力”同台碰撞 明星创投分享芯片创业之道

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-11-10  作者:工控网  浏览次数:31
     智东西11月9日消息,今天,中美AI“芯”势力半导体创新国际交流论坛在北京举行。该活动由电子城集团和联想控股联合主办,联想之星CometLabs和创E+联合承办。
    在现场,5家国外芯片半导体创企和1家毫米波雷达创企登台演说。此外,联想之星CometLabs美国业务合伙人LucasWang、君联资本投资总监王科力分享了在芯片投资领域的一些见解,包括当下做AI芯片存在的问题、机遇和挑战。
    一、中美芯片半导体项目大碰撞
    1、Esperanto-基于RISC-V架构的低功耗高性能处理器
    Esperanto公司成立于2012年,是基于RISC-V开源架构的高性能处理器解决方案提供商,其创始团队来自英特尔和博通公司。
    该公司的核心竞争力在于,既能高效地处理高负载的机器学习运算,又能兼顾低功耗。
    据其CEODaveDitzel介绍,第一笔投资来自腾讯的一个联合创始人JasonZen,现在是美国获得融资最多的初创企业,最近刚获得5800万美元B轮融资。
    按照DaveDitzel的说法,Esperanto基于RISC-V打造有最佳的浮点运算表现的机器学习芯片,其芯片支持安装在任何电脑上。
    其原理是通过对芯片底层架构进行特殊设计,使其能够在晶体管亚阈值状态下进行计算,同时使动态随机存储器能够在低电压状态下运行。
    Esperanto的芯片产品即将在台积电7nm工艺的产线流片,DaveDitzel称,这也是台积电唯一合作的基于RISC-V架构的芯片。
    此外,该公司还利用开放计算平台、Facebook的Pytorch框架和Glow编译器、开放式神经网络交换(ONNX)等标准来加速AI和机器学习流程。
    2、GreenwavesTechnologies–基于RISCV的IoT边缘计算芯片
    GreenWavesTechnologies于2014年成立于法国,该公司开发了基于开源IP模块的IoT应用处理器,可以让传感设备进行低功率AI处理,实现高效能的运算处理。
    其产品GAP8基于RISC-V指令集架构和并联超低功耗技术,能为边缘设备提供低功耗、低成本的计算解决方案,使设备能够解析、处理多种数据(如图像、动作和声音数据)。
    比起现有的其他内容理解应用,GAP8具有快速唤醒和关机的特点,在深度睡眠模式下耗能非常低。据介绍,GAP8将在明年量产。
    其产品的应用场景也很丰富,可应用于工业、消费电子、零售业、城市安全等领域的终端设备中,比如计算车流人流、对交通状况进行分类、在制造业进行预防性保养、高清监控摄像头、纳米无人机、可穿戴设备重要信号检测、关键词获取等等。
    3、EtaCompute–低功耗边缘计算ASIC芯片
    EtaCompute在2015年成立于美国加州洛杉矶,曾获得WaldenInternational投资,累计融资800万美元。
    该公司聚焦边缘低能耗设备方面的应用,具有低延迟的特点,使用户可快速将信息上传到云端,且不以牺牲用户数据的隐私和安全为代价。
    其产品的应用范围非常广泛,包括语音识别、图像处理、物品识别与跟踪,还可在农业场景做土壤PH值检测。
    据介绍,EtaCompute最近推出的DIAL技术是世界上功耗最低的嵌入式平台,能够与该公司完全可定制的神经形态算法相结合,用于图像和语音识别、人脸检测和心率监测等需要低耗能的产品。
芯片
    在耗电量不变的情况下,DIAL在本地设备上提供了更强的运算能力,提高了决策的准度和速度。
    Eta新推出的ASICECM3531芯片就采用第三代DIAL技术,主要由ARMCortex-M3异步处理器和NXPCoolfluxDSP内核组成,并预先配置了各种SNN应用程序。
    该芯片可完成无监督学习,其工作频率低于1MHz至100MHz以上,在睡眠模式下消耗不到1uA。
    4、Inuitive-3D成像、机器视觉AI处理器
    Inuitive是2012年成立的以色列晶圆半导体公司,在以色列和中国深圳设有办公室,其CEOShlomoGadot是成功的连续创业者,目前已融资9000万美元。
    该公司致力于3D影像、计算机视觉及深度学习式协同处理器的研究开发。其NU3000/NU4000芯片配有3D深度传感、计算机视觉处理器及强大的深度学习能力。
    INUITIVE拥有独特的处理器体系结构,能够同时满足灵活性及性能优化需求。其产品可实现实时定位、物体识别、手势识别、障碍检测、室内外自动导航等功能,能够应用于AR/VR、无人机、机器人、自动驾驶汽车领域。
    其客户包括谷歌、软银,在中国和腾讯、百度在机器人解决方案上有合作。其中,因其在机器人方面的优势,软银是他们非常重要的一个客户。此外,他们和富士康在制造生产方面也有合作,富士康还是他们的投资方之一。
    据介绍,INUITIVE现在已经进入下一代处理器的开发过程,其下一代芯片将支持8摄像头。
    5、DecaWave–针对小型区域内的厘米级实时定位UWB芯片
    DecaWave公司成立于2004年,总部位于爱尔兰,在加利福尼亚和中国设有地区总部。
    该公司提供厘米级精准的实时定位芯片及对应解决方案,并于今年2月获AtlanticBridgeVentures领投的3000万美元投资,迄今累计融资超过6000万美元。
    其芯片的主要特点是擅长距离测算。芯片基于UWB(UltraWideband,一种无载波通信技术),可实现厘米级定位精度,而只需硬币大小的电池进行供电,可靠性高。
    DecaWave的芯片已配套了完整的软件、模组及参考设计,目前其芯片出货量超过500万片,覆盖40多个垂直行业,有超过50%的业务都在中国。
    其芯片在消费领域,可用于智能手机、智能家居、家用机器人等多种消费类产品。
    而汽车行业是其第二大应用领域,该公司已开发无钥匙智能开锁,以增加汽车门禁系统的安全性,并开发了辅助自动驾驶的高精度定位、自动泊车等方案。
    在行业级应用方面,比如制造业,其产品可用于生产过程的精准定位和测算。
    下一步,DecaWave会跟更多的手机生产商合作,将目光投在贵重物品定位、零售、社会网络定位等功能。
    6、Oculii–4D毫米波雷达
    Oculii是一家提供毫米波雷达及其解决方案的美国公司,公司在A+轮阶段,已获得三星、信中利、德迅投资、SIG、联想之星等国际知名投资机构的投资。
    其创始人洪琅在美国有近30年空军雷达研究、教学与创业经验,其亚太区总裁兼CMO郄建军曾一手创办了高德地图。
    据郄建军介绍,传统毫米波雷达具有全天候和低成本优势,但同时也存在角度分辨率低、不能成像的瓶颈。
    在过去二十年,毫米波雷达没有大的突破,Oculii想用毫米波雷达做出类似激光雷达能做的事情。
    目前其研发的77GHz4D高清点云毫米波雷达,可在全天候提供高分辨率的4D目标信息(3D位置+速度),做到部分16线/32线激光雷达的效果。郄建军称,Oculii计划明年年底做到50万件毫米波雷达。
    Oculii正在中国市场广泛布局,重点开拓ADAS、无人驾驶、智能交通、安防边控、无人货运、车路协同等市场。
    二、当下做AI芯片存在的问题
    联想之星CometLabs美国业务合伙人LucasWang在回顾仙童、英特尔、高通、台积电、英伟达等一系列芯片巨头的历史后,谈了当下做AI芯片存在的几个问题。
    他认为,现在做AI芯片的团队比较大的尴尬是做的AI芯片没有看到太多产品在市场上流动,这其中源于几个问题。
    首先是没有标准,目前TF、Caffe等主流框架都没有标准,每个月都在变化,而芯片从设计到量产最快快要18个月,慢些就需要2年,如何去适应一直在变化的软件架构是个问题。面对发展迅速的AI,芯片需要具备很高的弹性。
    除此之外,芯片的结构选择(边缘与云端、通用与定制化)、芯片产业链各环节的人才、复杂的价值链/生态链以及资金都给芯片公司带来了挑战。
    Lucas说,中国在AI发展方面具有优势,而美国芯片创企步伐稍微缓慢,他希望能将海外企业带来,和国内产业更好的结合。
    三、中国芯片领域创业的机会和挑战
    君联资本投资总监王科力重点介绍了中国芯片创企在设计/IDM和模组/方案的产业优势和挑战。
    目前设备、材料主要依靠政府的大力投入。但这是把双刃剑,一方面使创业更容易,另一方面也引入非市场因素,让创业者脱颖而出的过程更加复杂。但在设计/IDM和模组/方案,中国芯片创企还大有可为。
    1、产业优势和机会
    他总结了国内硬件市场的3点需求。一是产业链主导者的供应链安全问题,二是如智能家居、自动驾驶等新硬件品类爆发,三是交通、零售、制造业等传统产业的重构。
    那么如何抓住这些机会呢?王科力认为,在设计/IDM层面,要走出狭隘的半导体产业分工,需要与国内大的系统硬件厂商及互联网巨头建立深入合作,深入珠三角消费电子产业链,密切关注市场动向,关注半导体投资和产线代运营机会。
    模组/方案是连接芯片和系统硬件的中间环节,王科力提出三个延伸方向,分别是芯片、生产制造和云平台,而抓住机会的方法包括紧贴下游系统硬件大客户、提供一些典型案例等。
    而在AI/边缘计算方面,从芯片厂商的角度出发主要存在两类机会,一是无人驾驶、安防等垂直高价值领域,二是水平分散的工业视觉、机器人视觉、金融、语音等领域。
    2、来自政策和成本的挑战
    王科力表示,国内半导体创业者大多来自欧美大厂,一旦发生知识产权纠纷,很容易受到欧美技术转移限制,面临禁运等处罚,其海外投资也受限。
    此外,本土系统硬件厂商大多采取低成本起家,因此注重对上游成本的控制,而非依托上游创新开辟新蓝海。
    在成本优势逐渐丧失优势的大环境下,传统低成本路线正越走越窄,低毛利也难以长期维持企业的进一步发展。芯片创企如果相比大厂没有明显优势,即便二供、三供也很难起量。
    即便是垂直高价值领域,对产品可靠性和长期稳定的供货能力也要求极高,创企还需较长时间才能导入汽车、医疗、金融等领域。
    结语:中国市场正成为各国芯片企业争夺重地
    如今的芯片市场已经高达4500亿美金,这一数字还将持续增长,其背后有着巨大的商机。在全球范围竞争日趋激烈的AI领域,越来越多的大型IT企业和新的创企开始加注在这一基础设施,中国广阔的芯片市场亦成为各国芯片企业争端的重地。
    而对于中小规模的企业来说,做AI芯片在研发所需投入的时间、资金等成本上都存在较大的收益风险。在这种情况下,能找准方向又沉得住气的创企,才有成为下一个芯片巨头的希望。
 
关键词: 芯片
 
 
[ 资讯搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 关闭窗口 ]

 
0条 [查看全部]  相关评论

 
展会
微信公众号
qq群
 
工控网 | 工控文库 | 工控视频 | 工控软件 | 在线教育 | 用户使用指南 | 关于我们 | 联系方式 | 使用协议 | 版权隐私 | 网站地图 |手机版 | 广告服务

本网站所有文档及文件资料,除特别标明本站原创外,均来自互联网及网友上传,如有涉及版权问题,请联系我们,我们将第一时间处理。
我们保留版权,任何涉嫌侵犯本站版权的行为,本站保留追究其法律责任的权利。

Copyright © 2018-2020 www.gkwo.net  滨州新大新机电科技有限公司 版权所有 鲁ICP备11011731号-4