电子芯片 亿智电子吴浪：超百万颗芯片量产落地，AI芯片规模落地四大难点

AI芯片面临人才稀缺、应用碎片化、数据量大、缺少统一的软硬件平台等规模化落地的难点。

编辑 | 韦世玮

GTIC 2020全球AI芯片创新峰会刚刚在北京圆满收官！在这场全天座无虚席、全网直播观看人数逾150万次的高规格AI芯片产业峰会上，19位产学界重磅嘉宾从不同维度分享了对中国AI芯片自主创新和应用落地的观察与预判。

在峰会上午场，亿智电子联合创始人兼COO吴浪，发表了题为《拆解端侧视觉AI芯片的落地难点与机遇》的演讲。

▲亿智电子联合创始人兼COO吴浪

亿智电子成立于2016年，作为端侧视觉AI SoC芯片领域的新锐玩家，主要围绕在视觉安防、汽车电子、智能硬件领域赋能AI 产品，并先后获得了北极光、英特尔资本和中建投等战略投资，实现AI系统级芯片量产。

在GTIC峰会上，吴浪向大家分享了亿智电子在端侧视觉AI芯片的研发思路，同时就端侧AI芯片的产业赋能，以及在落地进程中面临的挑战与机遇进行了深入探讨。吴浪谈到，目前亿智电子已有超百万颗芯片量产落地，落地的场景也以人脸设备为主，这也是当下AI落地的主要场景。

但随着行业的AI需求逐渐爆发，AI芯片也面临着人才稀缺、应用碎片化、数据量大、缺少统一的软硬件平台等规模化落地的难点。

以下为吴浪演讲实录整理：

01.

专注三大研发方向，

超百万颗芯片量产落地

在吴浪看来，从2016年AlphaGo事件之后，人们对基于深度学习的人工智能算法及应用的关注重新回到新高潮，热切关注人工智能从技术、产品到资本等方方面面。

在这一浪潮下成立的亿智电子，是一家以AI机器视觉算法及AI SoC芯片设计为核心的系统级方案供应商，志在赋予亿万设备智能化。

自成立以来，亿智电子一直坚持AI加速、高清显示、视频编解码、高速数模混合等方向的自研，围绕视像安防、汽车电子、智能硬件三个方向赋能产业。

2019年7月，亿智电子首颗基于自研神经网络处理单元（NPU）的AI SoC正式量产，紧接着在同年10月，进入客户正式大规模市场化量产阶段。虽然受今年上半年疫情影响，如今亿智电子仍已有超过百万颗芯片量产落地。

目前，亿智电子在北京、上海、深圳和珠海均设有办公地点。其中，珠海总部是芯片设计和软件研发中心，深圳为行销中心，上海为行销及研发中心，北京为算法研究中心。

02.

AI发展的三个阶段，

当下AI落地以人脸设备为主

吴浪谈到，人工智能并不是一项新的技术，从50年代提出以来，伴随着算法的研究与发展，至今经历了3个重要的历程。

一是1950年，业界提出能够模拟人的思维的泛人工智能；二是80年代基于机器学习——特别是以模式识别算法的兴起，逐渐有了语音、指纹识别、静态人脸识别等行业应用；三是2010年以后，基于深度学习的AI算法能够更好模拟人脑的思维，这也是目前最接近人脑思维的算法，让业界对AI的关注达到新高度。

从产品应用场景来看，早期的视觉产品实现了“让设备能够看得见”。从2000年手机拍照模糊，到今天的2K、4K、8K视频技术，未来AI技术让设备从“看得见”到“看得更清晰”，再到“看得懂”，还能实现机器和人、机器和机器之间的交互。

吴浪认为电子芯片，当下行业落地的AI产品主要以人脸设备为主。

2001年开始，人脸设备开始用于公安部的刑事侦查，早期的人脸设备主要依靠后台的云端服务器来提供算力。

2016年起，基于安卓芯片的算力发展让人脸设备实现了大规模应用，安卓芯片CPU为应用提供了算力，包括引入深度学习算法。但这时，行业也碰到了很多算力限制，设备除了做人脸识别外还有更广泛的应用场景，这些都对芯片算力提出了更高要求。

2019年以后，专门基于AI的SoC开始大规模商用，芯片的发展与产品的需求形成了互相拉动的关系。