黄乐平、何玫与杨俊杰作者中金公司内容来自

AI芯片最新格局分析

AI 芯片设计是人工智能产业链的重要一环。 自 2017 年 5 月以来,各 AI 芯片厂商的新品竞相发布,各环节分工逐渐明显。 AI 芯片的应用场景不再局限于云端,部署于智能手机、 安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。 除了追求性能提升外, AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。

自 2017 年 5 月以来发布的 AI 芯片一览

目前, 人工智能产业链中,包括提供 AI 加速核的 IP 授权商,各种 AI 芯片设计公司,以及晶圆代工企业。

► 按部署的位置来分, AI 芯片可以部署在数据中心(云端),和手机,安防摄像头,汽车等终端上。

► 按承担的任务来分,可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片,与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。 训练芯片注重绝对的计算能力,而推断芯片更注重综合指标, 单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。

► 训练芯片受算力约束,一般只在云端部署。推断芯片按照不同应用场景,分为手机边缘推断芯片、安防边缘推断芯片、自动驾驶边缘推断芯片。为方便起见,我们也称它们为手机 AI 芯片、安防 AI 芯片和汽车 AI 芯片。

► 由于 AI芯片对单位能耗算力要求较高,一般采用 14nm/12nm/10nm等先进工艺生产。台积电目前和 Nvidia、 Xilinx 等多家芯片厂商展开合作,攻坚 7nm AI 芯片。

AI 芯片投资地图

AI 芯片市场规模: 未来五年有接近 10 倍的增长, 2022 年将达到 352 亿美元。根据我们对相关上市 AI 芯片公司的收入统计,及对 AI 在各场景中渗透率的估算, 2017年 AI 芯片市场规模已达到 39.1 亿美元,具体情况如下:

► 2017 年全球数据中心 AI 芯片规模合计 23.6 亿美元,其中云端训练芯片市场规模 20.2亿美元,云端推断芯片 3.4 亿美元。

► 2017 年全球手机 AI 芯片市场规模 3.7 亿美元。

► 2017 年全球安防摄像头 AI 芯片市场规模 3.3 亿美元。

► 2017 年全球自动驾驶 AI 芯片的市场规模在 8.5 亿美元。

AI 芯片市场规模及竞争格局

Nvidia 在 2017 年时指出,到 2020 年,全球云端训练芯片的市场规模将达到 110 亿美元,而推断芯片(云端+边缘) 的市场规模将达到 150 亿美元。 Intel 在刚刚结束的 2018 DCI峰会上,也重申了数据业务驱动硬件市场增长的观点。 Intel 将 2022 年与用于数据中心执行 AI 加速的 FPGA 的 TAM 预测,由 70 亿美元调高至 80 亿美元。

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产业AI芯片
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AWS机构

亚马逊网络服务系统(英语:Amazon Web Services,缩写为AWS),由亚马逊公司所创建的云计算平台,提供许多远程Web服务。Amazon EC2与Amazon S3都架构在这个平台上。在2002年7月首次公开运作,提供其他网站及客户端(client-side)的服务。截至2007年7月,亚马逊公司宣称已经有330,000名开发者,曾经登录过这项服务。

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海康威视机构

海康威视是以视频为核心的物联网解决方案提供商,为全球提供安防、可视化管理和大数据服务。海康威视全球员工超25000人(截止2017年6月30日),其中研发人员超10000人,研发投入占企业销售额的7-8%,绝对数额占据业内前茅。海康威视是博士后科研工作站单位,在国内设有五大研发中心,在海外建立蒙特利尔研发中心和硅谷研究所,海康威视拥有视音频编解码、视频图像处理、视音频数据存储等核心技术,及云计算、大数据、深度学习等前瞻技术,针对公安、交通、司法、文教卫、金融、能源和智能楼宇等众多行业提供专业的细分产品、IVM智能可视化管理解决方案和大数据服务。在视频监控行业之外,海康威视基于视频技术,将业务延伸到智能家居、工业自动化和汽车电子等行业,为持续发展打开新的空间。海康威视在中国大陆35个城市设立分公司及售后服务站,在境外,设立香港、荷兰、南非、印度、迪拜、美国、加拿大、巴西、俄罗斯、新加坡、意大利、澳大利亚、法国、西班牙、波兰、英国、韩国、哥伦比亚、哈萨克斯坦和土耳其等33个分支机构。海康威视产品和解决方案应用在150多个国家和地区,在G20杭州峰会、北京奥运会、上海世博会、美国费城平安社区、韩国首尔平安城市、巴西世界杯场馆、意大利米兰国际机场等重大安保项目中发挥了极其重要的作用。海康威视是全球视频监控数字化、网络化、高清智能化的见证者、践行者和重要推动者。连续六年(2011-2016)蝉联iHS全球视频监控市场占有率第1位,硬盘录像机、网络硬盘录像机、监控摄像机第1位 ;连年入选“国家重点软件企业” 、“中国软件收入前百家企业” 、A&S《安全自动化》“中国安防十大民族品牌”、CPS 《中国公共安全》“中国安防百强”(位列榜首);2016-2017年, A&S《安全自动化》公布的“全球安防50强”榜单中,蝉联全球第1位。2010年5月,海康威视在深圳证券交易所中小企业板上市,股票代码:002415,长期位居中小板市值前3位。基于创新的管理模式,良好的经营业绩,公司先后荣获“2016CCTV中国十佳上市公司” 、“中国中小板上市公司价值十强” 、“2016年A股上市公司未来价值排行以及A股最佳上市公司”榜首 、“第六届中国上市公司口碑榜最佳公司治理实践奖” 、“中国中小板上市公司投资者关系最佳董事会” “上市公司金牛投资价值奖”和“最佳投资者关系管理奖” 等重要荣誉。海康威视秉承“专业、厚实、诚信”的经营理念,坚持将“成就客户、价值为本、诚信务实、追求卓越”核心价值观内化为行动准则,不断发展视频技术,服务人类。

亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

相关技术
高通机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

寒武纪机构

寒武纪科技成立于2016年3月,是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

比特币技术

比特币是一种用去中心化、全球通用、不需第三方机构或个人,基于区块链作为支付技术的电子加密货币。比特币由中本聪于2009年1月3日,基于无国界的对等网络,用共识主动性开源软件发明创立。比特币也是目前知名度与市场总值最高的加密货币。 任何人皆可参与比特币活动,可以通过称为挖矿的电脑运算来发行。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

知识库技术

知识库是用于知识管理的一种特殊的数据库,以便于有关领域知识的采集、整理以及提取。知识库中的知识源于领域专家,它是求解问题所需领域知识的集合,包括基本事实、规则和其它有关信息。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

张量处理器技术

张量处理器(英语:tensor processing unit,缩写:TPU)是Google为机器学习定制的专用芯片(ASIC),专为Google的深度学习框架TensorFlow而设计。 与图形处理器(GPU)相比,TPU采用低精度(8位)计算,以降低每步操作使用的晶体管数量。降低精度对于深度学习的准确度影响很小,但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时,TPU使用了脉动阵列的设计,用来优化矩阵乘法与卷积运算,减少I/O操作。此外,TPU还采用了更大的片上内存,以此减少对DRAM的访问,从而更大程度地提升性能。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

神经元技术

(人工)神经元是一个类比于生物神经元的数学计算模型,是神经网络的基本组成单元。 对于生物神经网络,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元的电位;神经元的“兴奋”由其电位决定,当它的电位超过一个“阈值”(threshold)便会被激活,亦即“兴奋”。 目前最常见的神经元模型是基于1943年 Warren McCulloch 和 Walter Pitts提出的“M-P 神经元模型”。 在这个模型中,神经元通过带权重的连接接处理来自n个其他神经元的输入信号,其总输入值将与神经元的阈值进行比较,最后通过“激活函数”(activation function)产生神经元的输出。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

语义分割技术

语义分割,简单来说就是给定一张图片,对图片中的每一个像素点进行分类。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支,是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。

推理引擎技术

推理机是实施问题求解的核心执行机构,常见于专家系统。它是对知识进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中去。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

百度机构

百度(纳斯达克:BIDU),全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力,抱着技术改变世界的梦想,他毅然辞掉硅谷的高薪工作,携搜索引擎专利技术,于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。 “百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词:众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。 百度拥有数万名研发工程师,这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术,使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

Wave Computing机构

Wave Computing 是一家位于美国硅谷、致力于推动人工智能深度学习从边缘计算到数据中心的计算加速方案的公司。 Wave Computing, Inc正在用它基于数据流驱动架构(Dataflow Architecture)、系统和解决方案对AI深度学习现有的计算架构产生革命性的影响。与传统架构相比,它为AI计算提供了数量级的性能改进。公司的愿景是“为客户提供强大的深度学习计算能力、提升深度学习的速度和效率,无论客户数据是来源于数据中心还是边缘”。Wave将旗下的数据流驱动架构(Dataflow Architecture)和MIPS嵌入式RISC多线程CPU核及IP进行整合,致力于为下一代AI技术的发展提供源动力。Wave Computing被授予Frost&Sullivan 2018年“机器学习行业技术创新领袖”(Machine Learning Industry Technology Innovation Leader),并被CIO应用杂志评选为“Top 25人工智能提供商”(Top 25 Artificial Intelligence Providers)之一。加上MIPS,Wave目前拥有全球数百客户以及超过425项授权和待决专利。

Groq机构

Groq 成立于 2016 年底,2017 年 4 月初次进入公众视野:宣布获得 1030 万美元融资。作为芯片领域的创业公司,Groq 一经出现就获得了极大的关注。公司创始成员为谷歌TPU设计成员之一。在接受CNBC的采访时,有关人士曾透露,该公司拥有TPU原始团队的大部分成员。在沉寂了几个月后,Groq 还吸引到了赛灵思全球销售执行副总裁 Krishna Rangasayee 的加盟,担任 COO。

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