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手握千万安防订单,深鉴科技在AI芯片第一阵营与地平线寒武纪竞争
时间:2018-03-09 18:58 来源:智东西 作者:admin 点击:
手握千万安防订单,深鉴科技在AI芯片第一阵营与地平线寒武纪竞争
近两年来,随着人工智能技术的不断升温发酵,人工智能芯片(神经网络专用芯片)逐渐被推至行业风口,市场上也随之涌现出一大批AI芯片创业公司来。

而在这其中,又有以深鉴科技、地平线、寒武纪为首的几家AI芯片创企因其起步时间早、融资金额高、技术积累深厚等原因,成为了目前我国AI芯片初创的第一阵营。   

最近,智东西来到深鉴科技所处的五道口,与GTIC 2018重磅嘉宾之一,深鉴科技联合创始人兼CEO姚颂围绕着AI芯片的话题展开了独家对话。姚颂提到了几个观点,一是AI芯片核心竞争力在于软件与生态,硬件性能只是一部分;二是从2019年开始,具备AI功能的安防摄像机将成为增量市场主流。


  

深鉴科技于2016年3月成立,目前公司约有120人,由清华电子系背景的汪玉、韩松、姚颂、单羿一同创办,去年10月,深鉴科技在宣布4000万美元A+轮融资的同时,推出了8款AI新品,其中包括2款自研AI芯片“听涛”与“观海”,2018年第三季度上市,现在已经在量产当中。   

一、两款AI芯片正在量产,已有数千万订单   姚颂表示,一直以来,我国半导体产业发展较为落后,无论是工艺还是人才方面,都与发达国家/地区相比存在差异。为了应对这一现象,现在国内芯片界普遍有两种思路:   

第一,模仿+追赶,国外有什么,我们就做什么,凭借相似功能与更高性价比来一步步缩小差距。这一做法不仅非常辛苦,而且难以树立竞争力,无法颠覆业内巨头。   

第二,提前布局,在某一项技术上提前研发布局,抢占市场先机,“在未来等着大家”——近年来我国AI芯片产业的崛起可以看作是第二条思路的绝好证明。   

而按照应用场景,AI芯片可以简单地分为用于云端服务器机房等地的云AI芯片,以及用于端智能设备、IoT设备的终端AI芯片。   

目前国内AI芯片创业公司——如寒武纪、地平线、以及我们报道过的清华大学微电子所Thinker芯片项目等等大多以终端AI芯片切入,而少数公司——比如比特大陆等也在切入云服务器AI芯片市场。相反,国外AI芯片公司则以云服务器AI芯片居多。深鉴科技的优势也在于前者——在功耗等约束条件下打造终端AI芯片。   

深鉴科技于2016年3月成立,目前公司约有120人,由清华电子系背景的汪玉、韩松、姚颂、单羿一同创办,此前专注于以FPGA实现人工智能落地,曾推出面向无人机、安防、数据中心的产品。去年10月,深鉴在宣布4000万美元A+轮融资的同时,推出了包括人脸检测识别模组、深度学习SDK “DNNDK”等8款AI新品,其中也包括2款自研AI芯片——“听涛”、“观海”。   

据姚颂介绍,听涛更加侧重低功耗、嵌入式场景;观海则能够提供更高性能,并且会采用新一代架构。目前深鉴已经接到了数千万的订单,两款芯片都在量产当中,已经有不少合作伙伴在使用当中。   

二、2019年AI摄像机将成为安防增量市场主流   

目前深鉴科技专注于两大行业:安防、数据中心,其中安防所占比重较大,二者约为6:1。   在这一轮兴起的人工智能(AI)浪潮中,最为火热、最频繁地被人提起的落地行业莫过于安防了——或者更准确来说,是基于安防监控摄像头的人脸识别应用。姚颂认为,从2019年开始,大部分新增IP摄像机都会具有AI能力,AI摄像机将成为安防增量市场主流。   

姚颂提到,深鉴切入AI+安防行业的方式既包括前端嵌入式摄像头,也包括安防的后处理。目前提供的安防芯片模组上会内嵌人脸识别、视频结构化等参考算法,在人脸摄像机里做到2万张人脸库的识别,并保证在真实场景(室内、室外、侧光、逆光)等效果优秀。   

而在去年10月的发布会上,深鉴发布的新品也以安防为主,比如DP-1200-F1人脸检测识别模组,能够支持高清18帧人脸识别检测,整个方案的功耗极低,仅在3W左右,能够用于帮助打造具有人脸识别功能的相机。此外还有DP-2100-F16人脸分析解决方案,在测光、侧脸、低头、抬头等情况下支持人脸识别等等。   

不过,像是“听涛”、“观海”等芯片级别的产品则会主打深度学习的应用,从硬件上不会为某个行业专门定制,但是会为这些芯片提供更多更适应行业的借口,并在软件上进行行业优化,比如视频流和图片流处理框架 、数据输入输出等,让用户在嵌入式软件方面节省精力。   

其实,AI+安防不仅是众多AI芯片、AI平台应用厂商都在瞄准的行业,各家传统安防巨头也都跃跃欲试瞄准了AI+安防。至于被问到传统安防巨头能否通过技术自研+行业积累反超AI芯片初创时,姚颂并不担心,据他透露,目前大部分传统安防企业都是深鉴科技的客户。   

三、AI芯片核心竞争力在于软件与生态   姚颂认为,所有产品都可以分为四个层次:能用、好用、让用户想用、让用户爱用——AI芯片产品也是如此。对于AI芯片来说:   

第一层是能用,就是这块芯片能够跑AI、能够对深度学习运算进行加速。   

第二层是好用,如何让这块芯片支持的AI算法种类多一点,让用户开发起来更简单。   

第三层是想用,那就是用户用你的产品开发起来更简单、算法跑出来性能更好,选择别的产品时开发起来更麻烦。   

第四层则是爱用,也就是用户粘性高,当很多使用你的芯片的人集成在一起,形成社区与软件生态,有很多开放的项目代码可以供人交流参考,这就不仅是能用或者好用了,而是让用户爱用。   

因此,AI芯片的核心竞争力绝不仅仅是这块芯片硬件参数如何好、性能如何高,还要包括配套软件生态是否完善,用户用起来是否方便。尤其是软件生态的数量,一旦能够在市场上抢占先机,身位拉开1-2年之后竞争对手就很难追上。   

无论是在Movidious还是英伟达的公司中,都是软件工程师的数量要远大于芯片工程师,在Movidious中这两者的比例甚至可以达到6:1。而在深鉴科技当中,软件团队也是算法、芯片、FPGA、软件这四大团队当中人数最多的。   

此外深鉴科技也推出了深度学习SDK DNNDK(Deep Neural Network Development Kit),面向AI异构计算平台深度学习处理器DPU,可支持神经网络推理 (Inference) 阶段模型压缩、编译优化和高效运行时支持的不同功能需求,更加方便开发者应用。   

结语:AI芯片市场到了拼落地的时候   

随着谷歌、英伟达、IBM、英特尔等陆续进军云端AI芯片市场,云端AI芯片已经逐渐成为海外巨头们的战场。而在我国,由于受到智慧城市、雪亮工程等一系列国家项目的推进与支持,以安防为首的终端AI芯片成了各家创企的兵家必争之地,而这其中,第一阵营的玩家们凭借其起步时间早、融资金额高、技术积累深厚等优势,跑在了产业的前面。   

不过,随着AI芯片市场上的入局玩家也越来越多,各家最终的成功与否则要取决于技术路径的选择和产品落地的速度,而这其中,能否找到商业化场景、成功落地、为企业带来切实价值,是所有AI芯片初创需要思考的问题。 原文出自[安防知识网] 转载请保留原文链接:http://security.asmag.com.cn/news/201803/93532.html


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