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觸景無限副總裁陳勇
過去61年中，全球芯片戰(zhàn)場的商業(yè)模式攻堅，大體可以分為兩種。
一類是以Intel、AMD、Nvidia為代表的直接銷售芯片產(chǎn)品的玩家；一類是以Arm、Synopsys、Cadence為代表的通過IP授權(quán)發(fā)家的廠商。
進入AI時代，出現(xiàn)了第三種商業(yè)模式：以AI加速芯片為軸，通過加速卡，模塊，服務器和一體機等產(chǎn)品形式對外銷售的模式。
受限于第一、第二種玩法的若干潛在門檻，第三種商業(yè)模式被認為是中國芯片企業(yè)彎道超車的絕佳機會。
而在第三種商業(yè)模式之上，又衍生出了兩類比較常見的戰(zhàn)略打法：
一是縱向開拓，提供通用型AI加速芯片，通過技術(shù)找場景；二是橫向拓張，尋找一個個場景，一步一步由點及面，做軟硬一體化，通過死磕場景去打磨技術(shù)。
觸景無限的打法屬于第三種商業(yè)模式的第二類。
在AI前端市場，觸景無限遐邇聞名，它是行業(yè)最早布局前端視覺感知的企業(yè)之一。
過去幾年，他們已經(jīng)成功推出包括盾悟智能盒/分析主機、人工智能模塊“瞬視”、角蜂鳥Horned Sungem AI視覺套件等過硬產(chǎn)品，鍛造出了一個完整的覆蓋安防、教育、金融等領(lǐng)域的解決方案生態(tài)體系。
眼下的AI芯片賽道眾星云集，其中不乏華為、阿里等技術(shù)、資源、渠道兼?zhèn)涞膶嵙ν婕?。作為一個以感知起家的初創(chuàng)公司，觸景無限為何選擇造芯？底氣何在？勝算幾何？
“觸景無限不是單純?yōu)榱俗鯝I芯片而去做，是為了讓自己的算法和工程經(jīng)驗能夠找到一個更好耦合的練兵場、為了更好實現(xiàn)軟硬件的協(xié)同優(yōu)化，實現(xiàn)真正的前端感知，是市場倒逼著我們必須做芯?！庇|景無限副總裁陳勇解釋了他們的造芯邏輯。
陳勇本科畢業(yè)于西安電子科技大學通信工程學院，而后摘奪全額獎學金赴美深造，攻讀超大規(guī)模集成電路設(shè)計專業(yè)，碩士研究生畢業(yè)后，先后擔任摩托羅拉半導體、英特爾移動事業(yè)部、Xperi 3D封裝部等高管職務，有超過20年的半導體技術(shù)研發(fā)及管理經(jīng)驗。
值得一提的是，2015年后他還帶領(lǐng)一支全球頂級團隊著手研發(fā)AI加速硬核技術(shù)在機器人及手機端的視覺應用，之后被蘋果、華為、GoPro等開發(fā)的系統(tǒng)芯片所采用。
他指出，智慧城市的進一步發(fā)展必然需要三大技術(shù)的持續(xù)進步：物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、通信，眼下常見的智慧城市方案大多在后端打通了數(shù)據(jù)，但受限于網(wǎng)絡等問題，僅能實現(xiàn)沙粒般的智慧化。
也就是說，唯有在前端完成智能分析，與后端相配合，才能將城市物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)完整利用，打造感知城市。
“遺憾的是，市場上現(xiàn)有的AI芯片方案難以滿足前端感知技術(shù)的切實需求?！?/p>
陳勇解釋，一直以來，市場上大多都是通用型AI芯片提供人工智能計算所需的算力，而針對某些場景的專用AI芯片較為匱乏，AI芯片發(fā)展后期，客戶關(guān)注的一定是真實場景下的綜合效果，而不僅僅是計算加速。
具體來看，通用型AI芯片在實際應用過程中，會遇到四個問題：
一、通用型AI芯片無法和數(shù)據(jù)產(chǎn)生高效、深度連接。專用AI芯片通常針對某些場景做定制化處理，對于數(shù)據(jù)的理解、分析、處理更為透徹、精準。
二、通用型AI芯片無法與市場產(chǎn)生緊密耦合。通用芯片的作業(yè)模式是1對N，很難與部分市場環(huán)境產(chǎn)生強粘合關(guān)系，無法強聚焦。
三、通用型AI芯片缺乏優(yōu)質(zhì)算法。芯片是框架、算法是靈魂，沒有靈魂的框架難以產(chǎn)生足夠價值，必須借助和算法強粘合的專用AI芯片才能實現(xiàn)潛在潛能。
四、通用型AI芯片功耗過大、對溫度等環(huán)境因素敏感度不夠。前端感知對功耗、散熱的要求很高，需要做到極致；另外，產(chǎn)品落地不僅僅是技術(shù)問題而是工程問題，比如外界氣候、溫度等都會成為關(guān)鍵因素。
陳勇透露，過去多年，觸景無限在硬件研發(fā)方面進行了多次迭代升級，計算單元也曾從移動GPU更換到專用AI加速芯片。
但在后期，他們基于市場需求調(diào)研發(fā)現(xiàn)，AI加速只是前端落地應用需求的一個點，經(jīng)過長時間打磨的AI加速芯片產(chǎn)品，應用于前端后的效果依然不佳。
類比一條公路，AI芯片的集成好比是鋪上了柏油，但車輛通行時除了對于路面的高要求，還有對于路牌、路標、服務區(qū)的需求，而這些在實際過程中，都得不到很好滿足。
于此，陳勇和觸景無限高管團隊便琢磨，既然市場上沒有廠商能夠提供合適的前端感知芯片，觸景無限能否以自身在市場中多年的探索為基礎(chǔ)，從落地方案直接需求方的角度，逆向設(shè)計一款芯片，盡可能地滿足客戶的綜合需求。
大背景下，觸景無限AI感知芯片項目應運而生。
過去兩年中，觸景無限一共研發(fā)了四代邊緣計算的產(chǎn)品，基本覆蓋了現(xiàn)在市面上各種前端的芯片解決方案。比如第一代基于嵌入式GPU的產(chǎn)品，隨后的VPU、NPU，以及正在研發(fā)的下一代的基于FPGA的產(chǎn)品。
一個從頭到腳，從底層芯片到上層算法都烙著自主的痕跡，是一張值得觸景無限驕傲的底牌。
底牌之上，陳勇也談到了一些他對于造芯、對于行業(yè)的看法。
“做一塊合適的前端感知芯片，真的非常不容易?！?/p>
陳勇說，相對后端有比較成熟的GPU服務器、較為完善的處理環(huán)境，前端往往需要采用一些大膽的創(chuàng)新思路來實現(xiàn)低功耗下的高算力，開發(fā)難度非常大。
在他看來，觸景無限能夠推出自研的AI感知芯片項目，與自身過去近十年在為數(shù)不多的幾個場景中日復一日地摸爬滾打的積累密不可分。
“過去這么多年，我們不求多、不求全，專注前端，深耕安防等幾個場景，從算法到場景，從場景到芯片，我們可以讓這款芯片最懂行業(yè)、最適合行業(yè)，也最能發(fā)揮出最佳效能。”
陳勇強調(diào)，“場景”是產(chǎn)品之魂，無論技術(shù)觸角怎么延伸，所做的一切始終都將圍繞“場景”而展開。
談到未來應用，觸景無限CEO肖洪波補充，客戶的需求各式各樣，有的只需要芯片、有的需要算法加芯片，未來觸景無限既可以單獨銷售芯片，也可以提供軟硬一體解決方案。
另外，肖洪波還提出了“三毫”概念：毫米、毫秒、毫瓦。未來產(chǎn)品迭代，一定會以這三條準則無窮趨近。
對于行業(yè)發(fā)展，陳勇篤信，AI是中國與芯片強國拉近差距的絕佳機會。
他的邏輯是，政策支持下的廣泛應用是一項技術(shù)是否可以萌芽生根的關(guān)鍵，在AI等技術(shù)上的應用，中國政府的支持力度無疑已經(jīng)走在世界前列。
同時，他還認為，AI芯片產(chǎn)業(yè)的競逐需看真功夫，資本也許能夠吹起一些泡沫，但最后還是比性能、拼價格，看降本增效，未來沒有技術(shù)獨特性以及缺乏商業(yè)落地能力的AI芯片公司將會面臨巨大挑戰(zhàn)。
“未來在不出現(xiàn)大的戰(zhàn)略錯誤的前提下，觸景無限按照目前的思路打法，在城市智能領(lǐng)域深耕，機會多元且優(yōu)勢明顯?！?/p>
某業(yè)內(nèi)人士分析，避開正面戰(zhàn)場也好、戰(zhàn)略選擇也罷，通過專攻幾個場景，做深、做全的打法能在最短時間內(nèi)建立起在垂直領(lǐng)域的優(yōu)勢，很大概率能夠在巨頭環(huán)伺的商業(yè)戰(zhàn)場，獲得更多的取勝砝碼。
另外，觸景無限從感知領(lǐng)域切入且入局較早，多年來積累的客戶資源足矣形成他們強有力的市場壁壘，為后期的縱橫開拓打好基礎(chǔ)。
他同時也提到，包括觸景無限在內(nèi)的所有公司，在AI芯片的征途上，從0到1不難，難的是如何從1到N，如何持續(xù)迭代，如何打磨自己的產(chǎn)品以維護自己的生態(tài)。
羅馬不是一天建成的，中國“芯”路沒有捷徑可走，道阻且長，任重道遠。
陳勇也堅定表態(tài)，雖然通用性到專用性是一條非常漫長的路，但觸景無限從一開始就一直圍繞前端做感知計算，未來也一定會將其作為自身的技術(shù)路線一直堅持下去。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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