Zhidixcom（公众号：zhidxcom） 正文 |导读：过去六个月，人工智能发展重心逐渐从云端转向终端，随之而来的是新一代计算芯片产业正在兴起。
时隔数月，智东西首次报道了包括AI芯片在内的新一代计算芯片全产业链的近百家核心企业，涵盖国内外主要巨头厂商、新兴初创企业、场景应用、代工生产等。
全面深入地跟踪报道芯片行业发展、创新创业。
这是智能物联网新一代计算芯片产业系列报告之一。
AI芯片最近成为业界的热门话题。
全球至少有45家初创公司正在开发语音交互和自动驾驶芯片，至少有5家公司获得了超过1亿美元的融资。
随着巨头包围的芯片行业开始进入变革期，AI芯片成为众多新兴企业和行业玩家弯道超车的机会。
杭州国芯是智东西此前关注的一家芯片公司。
去年10月底，其首款语音AI芯片GX在深圳推出。
在今年的CES上，杭州国芯也展示了这款芯片的一些最新成果，并开始推广海外市场。
（杭州国芯CEO黄志杰）智西西近日与杭州国芯CEO黄志杰进行对话，就这款语音AI芯片的进展、AI事业部的成立、背后的故事进行了深入探讨AI芯片的研发，以及AI芯片产业的发展。
交流一下，看看这家以机顶盒芯片起家的国产芯片公司，在人工智能时代将做出怎样的改变。
1、市场瓶颈下的突破：杭州国芯打造AI芯片已有17年。
是国内较早的芯片设计公司之一，主要专注于机顶盒芯片的研发。
据黄志杰介绍，早期他们主要参与中国数字电视标准的制定和芯片研发。
后来他们还做了全球标准的机顶盒芯片。
目前，机顶盒累计出货量已接近3亿台，目前占据全球机顶盒芯片市场约15%的份额。
市场份额。
近年来，该业务收入已达200-3亿元人民币。
2019年，杭州国芯还荣获工信部软件和集成电路促进中心（CSIP）颁发的“中国芯”十年成就奖。
近年来还荣获“中国芯”最佳市场表现奖和最具潜力奖，足见其在机顶盒芯片领域的成就。
不过，目前机顶盒芯片市场已经是一个相对饱和的市场。
昔日机顶盒领域的“霸主”意法半导体（ST）已逐渐退出市场。
国内机顶盒的发展也到了瓶颈。
目前，全球每年新增机顶盒数量约为2亿台。
大陆和台湾企业在这一领域基本处于竞争状态。
虽然整体市场增长不大，但黄志杰表示，海外市场，尤其是第三世界国家的市场仍在快速增长，潜力巨大。
目前，杭州国芯的机顶盒芯片主要销往海外市场，并已占据自有机顶盒业务。
60-70%，所以杭州国芯机顶盒芯片业务的发展还有很大的增长空间。
面对国内机顶盒市场的瓶颈，国际化、开拓更多市场空间是短期内实现快速发展的必由之路，但如何规划未来显然会对公司的发展产生较大影响。
2019年这样的时刻，杭州国芯选择研发物联网领域的AI芯片来布局自己的未来。
（CES杭州国芯AI芯片展示）黄志杰坦言，机顶盒保持盈利的同时，希望拓展新兴业务，布局另一条产品线，实现更高增长；另一方面，亚马逊推出智能音箱Echo、谷歌TPU芯片的发布也让杭州国芯走AI芯片之路更加坚定。
第三，机顶盒芯片和AI芯片在技术上是互通的。
两者在SoC架构上是一致的。
比如机顶盒芯片有信号解调、音视频编解码处理，语音芯片也进行信号处理、音视频解码和神经网络也很相似。
杭州国芯现有的芯片经验可以为AI芯片的研发提供便利。
此外，机顶盒芯片市场未来也将需要一定的语音功能。
可见，在现有芯片优势、业务扩展、未来布局需要、物联网设备出现、需要更高算力的行业环境下，杭州国芯在2017年底开始研究AI方向。
并于上半年成立AI事业部。
2、AI芯片已在十几家客户落地。
杭州国芯去年10月底发布了首款GX语音AI芯片，当时已经成功流片。
据黄志杰介绍，其采用台积电40纳米工艺，目前已进入量产阶段。
首批量产规模约为数十万件。
预计春节前后即可量产芯片供应给客户。
这款GXAI芯片专为物联网应用而设计。
集成了杭州国芯自主研发的gxNPU神经网络处理器。
它还集成了ARM Cortex A7 CPU和Hifi-4 DSP等多个处理器。
功耗低，可脱机。
，机动性的优势。
黄志杰进一步谈到了这款芯片的三大亮点：第一，神经网络处理器可以做一些离线识别，在本地实现一些AI功能；二是集成度高。
AI芯片集成了8通道ADC和麦克风阵列。
、神经网络处理器、CPU、DDR内存等，让主板变得更简单，降低主板的材料成本；第三，采用多核异构架构，可实现多级唤醒和超长待机，从而实现高性能、成本优化。
他举了个例子，现在的智能音箱都是插电的，唤醒主要运行在CPU上，需要保持监听状态，待机时消耗大量电量。
杭州国芯芯片可实现50毫瓦的待机功耗。
如果配备mAh电池，可以在日常环境下使用几天没有问题，扩大了终端设备的使用空间。
“全集成、低功耗、本地智能、场景可移动”，他进一步总结道。
在应用场景中，黄志杰首先提到去年10月底发布的其实是两款芯片。
除了AI主控芯片GX外，还有语音前端芯片GX，可以单独作为外部声音信号处理。
然后改造现有设备，使其支持语音。
结合这两款芯片，杭州国芯可以实现4类场景： 1、不以智能音箱为代表的智能家居，包括电视、机顶盒、空调等； 2、讲故事机、益智智能玩具； 3、车载设备； 4.家庭机器人。
前两类场景可以直接使用GX语音AI芯片，而后两类场景则可以使用GX+主控芯片来实现这些设备的智能语音。
据黄志杰介绍，目前智能音箱、机顶盒、智能玩具等领域已有十几家客户正在使用其芯片进行开发，还有数十家客户也在评估和测试。
早期开发客户已处于旅程的终点??，他们的产品很快就会投放市场。
此外，杭州国芯还与Rokid、Spichi等算法公司合作，围绕AI芯片开发麦克风阵列、语音识别等算法，并与各类云平台对接。
3.AI芯片背后的故事。
作为杭州国芯首款AI芯片，它从无到有到底经历了什么？它有什么优势，给创始人留下了哪些难忘的记忆？随后黄志杰给我们讲述了这款芯片背后的故事。
今年上半年，杭州国信成立了人工智能事业部。
团队现有30余人，主要包括软硬件算法工程师、产品经理、AI芯片营销人员。
他们规划并定义产品，然后公司的芯片研发团队进行芯片设计。
“AI芯片从开始研究到最终发布，用了两年左右的时间，从产品立项到产品发布，也用了一年左右的时间。
”黄志杰回忆道。
由于杭州国芯本身就是一家芯片公司，AI芯片研发中的很多东西都是可以通用的，所以时间和研发费用都会相对减少。
他还表示，这款AI芯片的研发成本在1万元左右，但如果是初创公司，投入会大很多。
然后他有些兴奋地谈到了打造这款芯片的过程中印象最深的一件事：产品定位。
由于芯片周期较长，通常为18至24个月，因此在立项时很难预测未来会发生什么。
这也是一家芯片公司的灵魂。
由于AI芯片对杭州国芯来说是个新鲜事物，没有什么可参考的，其团队在开发过程中借鉴了互联网的快速迭代思维，技术开发与市场同步进行。
迭代过程中也会出现需求的变化，而芯片需求的变化对于芯片厂商来说是一件非常痛苦的事情，导致芯片开发团队工作非常辛苦。
这也让黄志杰印象特别深刻。
最让他自豪的是神经网络处理器gxNPU的创造。
他语气胆怯地提到，这个NPU模块的指令集是杭州国芯自己定义的，并做了配套的编译器。
编译器，该芯片可以独立运行。
此外，团队还为其开发了配套的SDK，可以使用主流深度学习框架TensorFlow、Caffe等轻松开发。
4、仅有AI模块是远远不够的。
过去一段时间，寒武纪、地平线、深鉴科技、华夏芯片等都推出了自己的AI处理器，这也将AI芯片推向了一个小高潮。
在谈到AI芯片行业时，黄志杰表示，目前很多神经网络只能算是加速器，不能称为处理器。
简单来说，加速器中的主要算法仍然运行在CPU上，只有需要加速的部分才运行在加速器上；在处理器上，大部分算法都在处理器上运行，CPU只进行简单的控制。
相对而言，处理器更容易实现高性能、低功耗的运行。
对于AI芯片的实现来说，仅仅拥有神经网络处理器是不够的。
以语音交互为例，NPU解决了激活和本地识别的功能。
然而，在整个语音交互链中，首先需要麦克风拾取声音，然后利用麦克风进行信号处理，最后进行语音识别。
CPU还需要进行决策、反馈、输出等很多具体的环节，而NPU只是整个芯片的一小部分。
黄志杰解释说，从系统角度来说，需要考虑多个模块如何协同工作，如何优化架构。
单从NPU的角度来说，需要围绕硬件构建自己的生态系统，包括编译器、开发的SDK、与各种算法开发平台的对接等，这都需要统筹协调。
可见，对于AI芯片的实现，仅靠NPU模块是远远不够的。
。
AI芯片能够实现高性能和低功耗，异构架构发挥了重要作用。
一些公司还利用异构计算作为其产品的重要宣传点。
黄志杰认为，以前的算法都是在CPU上运行的。
当这部分算法的特点比较明显时，可以使用其他加速模块来接管。
通过异构计算，可以实现不同的模块做专业的事情，从而实现低效率的处理。
功耗小、性能高、成本低。
不过他也指出，异构计算对于企业来说是比较困难的。
异构计算需要从整个系统的角度来考虑。
各个IP模块连接后，系统层面如何实现系统带宽、性能、功耗等？优化，如何在软件控制层面实现各个模块的协同工作，是一个比较困难的问题。
言下之意是，异构计算对于有经验积累的芯片公司来说并不难，但对于一些没有芯片积累的公司来说会更困难。
杭州国芯去年发布会上公布的数据显示，通过异构架构运行算法，相比CPU可以实现30倍的计算速度和30倍的能效（性能与功耗对比），而内存消耗只需要原来的1/10。
此外，黄志杰还提到，目前一些IP厂商声称能够处理多少TFLOPS（每秒浮点运算）运算，但如此大的计算能力需要最多的带宽。
带宽跟不上性能，无法增加，而且功耗很大，所以很多公司停留在IP阶段。
结论：看好语音市场。
芯片正在回归专业化。
黄志杰认为，2019年语音技术取得了长足的进步，已经达到可以使用的状态。
2020年语音交互完全有可能爆发。
他也认为，随着BAT等互联网巨头对用户的持续补贴和教育，国内智能音箱市场2020年达到~1万台问题不大。
2020年。
可见他看好语音交互市场和语音AI芯片的未来。
目前，谷歌和特斯拉都在打造定制芯片，仿佛定制芯片已经成为大势所趋。
但他并不同意定制芯片将成为一种趋势。
虽然巨头公司有很多渠道和需求，可能会自己开发或定制芯片，但最终还是要回归自己，专业的人做专业的事。
另外，定制芯片需要大型终端设备，没有量化支持就没有意义。
近日，在谈到语音AI芯片的下一步发展时，他表示，未来语音AI芯片肯定会取代语音芯片，只有功耗更低、成本更低的AI芯片才能大规模应用。