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人工智能芯片行业布局和投资前景分析

近年来,随着大数据的发展和计算能力的提升,人工智能迎来了新一轮的爆发,而人工智能芯片作为其产业的最上游,是人工智能时代的开路先锋,也是人工智能产业发展初期率先启动且弹性最大的行业。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划强调了人工智能芯片的关键作用:围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求,新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以数据和硬件为基础,重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术,研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络构架和硬件系统,实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。

人工智能芯片概述

从功能来看,人工智能芯片可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节;

从应用场景来看,可以分成“Cloud/DataCenter(云端)” 和“Device/Embedded(设备端)”两大类;

从技术路线来看,目前适合深度学习人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种技术路线。

中国人工智能芯片行业投资前景

中国人工智能行业发展现状

我国人工智能芯片行业发展阶段。华为在2017年德国柏林国际消费类电子产品展览会发布华为首款人工智能(AI)移动计算平台——麒麟970,是业界首颗带有独立NPU(神经网络单元)的手机芯片,是华为人工智能的重要里程碑,也是中国芯片设计行业的重要里程碑。然而,从大趋势来看,我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段,无论科研还是产业应用都有巨大的创新空间。

人工智能芯片行业市场规模。截止2018年5月,全球至少有60家初创公司在研发语音交互和自动驾驶人工智能芯片、至少有5家企业已经获得超过1亿美元的融资。未来,人工智能将成为引领行业变革的重要力量,人工智能芯片将从中获得广阔的应用市场。Gartner预计,到2022年,人工智能将为半导体供应商带来158亿美元的新增收入。

我国人工智能芯片行业投资机遇

执行人工智能算法的专用芯片和集成了人工智能神经网络处理功能的通用芯片将是人工智能芯片领域热点。发展应用于设备端推断的人工智能芯片将成为我国芯片设计企业重要的发展机遇。由于云端推断具有网络带宽有限、网络延时过长等问题,云端推断无法满足高清摄像头、自动驾驶汽车等终端设备的应用需求,基于设备端推断应用场景的低功耗异构芯片将在消费电子领域获得巨大市场空间。当下,我国消费电子领域制造业整机企业快速发展,潜在的整机企业同芯片企业合作机会增加,将为低功耗异构芯片设计业企业带来芯片应用市场,有利于摊薄芯片设计成本,推动形成适合于芯片设计企业发展的生态环境,保障芯片设计企业实现长期发展。

“边缘侧智能”发力,人工智能芯片与物联网的紧密结合成为亮点。2018年12月,Gartner发布的《预测2019:人工智能与未来工作》报告重点提及“边缘计算”的潜力与应用价值。MarketsandMarkets数据显示,到2022年,边缘计算市场的价值将达到67.2亿美元,年复合增长率35.4%,关键驱动因素是物联网和5G网络的出现,“智能”芯片性能提升、“智能”应用程序数量的增加以及云基础架构负载的增加。随着人工智能应用的不断扩展,定位于“云端”的人工智能应用普遍存在功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输过程安全性较低等问题。预计,未来会有更多人工智能芯片部署于网络“边缘侧”。“边缘侧智能”专指靠近智能终端以及数据源头的网络边缘侧,融合了网络、计算、存储、应用的开放计算平台,已经成为人工智能芯片的重要发展趋势。

各大芯片制造商在人工智能垂直领域实践深化。各大芯片制造商除了在单纯的研发层面需要更有针对性地进行技术攻坚之外,在整个芯片领域、产业应用和行业化纵深发展等配套层面也积极快速进行探索和发展,推进应用加快“落地”,推动人工智能芯片产品更加实用化。2018年,人工智能芯片领域的重大进展之一体现在各大人工智能芯片制造商立足于解决实际问题,在人工智能领域的实践正在不断深化。在2018年11月举行的2018英特尔人工智能大会上,英特尔发布了英特尔神经计算棒二代(英特尔NCS 2),利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的人工智能算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS 2基于英特尔Movidius Myriad X的VPU,并得到英特尔OpenVINO工具包的支持,与上一代神经计算棒相比性能更优,能够以可负担的成本加快深度神经网络推理应用的开发。英特尔NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作,可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。2018年11月,英特尔牵头的联合研发团队开发的野外智能相机搭载了Movidius人工智能视觉处理芯片,可完成东北虎及有蹄类动物识别,以及人类识别(用于反盗猎)等多重识别任务。

人工智能芯片行业融资情况和企业布局

自2013年以来,全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。我国人工智能产业保持快速增长,部分技术接近或达到国际领先水平,投融资规模和企业数量位居世界前列。从投融资市场来看,中国人工智能领域的投融资占全球比值超过60%,成为全球最“吸金”的国家。

芯片作为人工智能发展的核心,更是受到了资本的青睐,融资事件频频。2017年9月寒武纪公司获得1亿美元A轮融资后,资本市场对人工智能芯片领域的关注度骤然提升。2018年5月,商汤科技获得6.2亿美元C+轮融资;6月,寒武纪科技完成数亿美元的B轮融资。人工智能芯片领域已成为我国集成电路产业投融资热点领域。

在资本密集投资人工智能芯片领域的背后,是逐步成熟和快速发展的人工智能芯片市场。在对人工智能芯片的布局上,除了全球知名的芯片巨头如英特尔、英伟达、高通等,互联网巨头谷歌、脸书等,国内寒武纪、华为、商汤科技、依图科技、深鉴科技、旷视科技、地平线机器人、百度、阿里等也加入到激烈的人工智能芯片产业之中。在未来的人工智能行业争夺上,中国的这些“新军团”将与强大的国外芯片军团正面竞争。

国内企业布局与融资概况

由于人工智能芯片从研发设计到制造需要大笔的资金支持,对于国内的初创企业而言,融资是必经之路,尤其是对成长型芯片企业来说,资金是保证它们前进的根基。

从国内人工智能芯片企业最近的融资动态来看,手机、安防、医疗、机器视觉和无人驾驶等是未来重点关注的领域。

1.寒武纪

(1)重点布局领域:手机、机器人、云服务器

寒武纪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。寒武纪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、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、IBMWatson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”。

2018年5月,寒武纪科技公司发布了我国自主研发的CambriconMLU100云端智能芯片和板卡产品、寒武纪1M终端智能处理器IP产品。这款国内首个云端人工智能芯片,理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平,AI芯片技术研发进程的进一步加快将带动行业投资布局的加快。

目前,华为手机和寒武纪芯片深度合作,用装有寒武纪1A处理器的华为Mate10手机扫英文文章,微软翻译软件可以实时将其转化为中文。

寒武纪对机器人行业非常看好,在2016年就推出了“全自主智能机器人—小武”,它针对的是日益增长的儿童陪护市场,自主智能抓拍是该产品的一大亮点。

(2)融资概况

寒武纪科技能取得这么多关注度,与它强大的技术背景和背后雄厚的资金团密不可分。在国内的人工智能芯片产业,寒武纪科技的发展速度非常快。尽管成立于2016年,但是到目前为止,它获得的融资及成绩备受行业关注。

2018年6月,创业公司寒武纪正式对外宣布完成数亿美元的B轮融资,由中国国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本联合领投,中金资本、中信证券投资、金石投资、TCL资本、中科院科技成果转化基金跟投,原股东元禾原点、国科投资、阿里巴巴创新投、联想创投、中科图灵继续跟投支持。寒武纪表示,在完成此次B轮融资后,公司的整体估值达25亿美元。

2.商汤科技

(1)重点布局领域:手机、医疗、安防、无人驾驶

商汤科技由香港中文大学工程学院团队创立,是一家致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司,总部位于北京。商汤科技提供人脸识别、语音技术、文字识别等一系列人工智能产品及解决方案,帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。战略合作伙伴包括高通、华为、小米科技、本田汽车和麻省理工大学等。

2017年11月,商汤科技入选中国商业案例TOP30。

在手机领域,随着人们对速度、数据处理等需求增长,人工智能芯片在手机领域发挥着不可替代的作用。目前商汤科技与华为、小米等主流手机厂商合作,如2018年上市的小米8,由商汤科技提供的3D结构光人脸识别,能够在全黑环境下实现疾速人脸解锁。

在医疗领域,国内人工智能医疗热潮始于医学影像领域,未来的机遇是利用人工智能技术做药物研发甚至是生命基因工程等,医疗市场已成各路人工智能的兵家必争之地。商汤科技也在积极布局,通过技术研发和投资并进的方式加入该领域。近日,商汤科技领投禾连健康,商汤科技用人工智能技术加快落地医院场景,深入布局智慧医疗领域,用技术赋能医院和推动医疗产业升级。

在安防领域,国内的海康威视和大华股份早已占据了先机。依托于人工智能技术,商汤科技近几年也加大在安防上的投入,从公安安防应用切入行业是其一大战略,目前很多产品已经应用于公安系统之中。未来,智能家居、智慧城市也将是其重点布局的领域。

在无人驾驶领域,人工智能技术无疑是核心部分。在2017年,商汤科技就与本田合作,将基于本田的车辆控制技术系统融合商汤科技的视觉算法和开发平台,共同发力适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。

(2)融资概况

2018年4月,商汤科技完成 6 亿美元 C 轮融资,此次融资由阿里巴巴集团领投,新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投。2018年5月,商汤科技SenseTime宣布完成C+轮6.2亿美元融资,由多家国内外投资机构和战略伙伴参与,联合领投方包括厚朴投资、银湖投资、老虎基金、富达国际等,深圳市创新投资集团、中银集团投资有限公司、上海自贸区基金、全明星投资基金等跟投,高通创投、保利资本、世茂集团等作为战略投资人参与。9月,其又马不停蹄地获得来自软银中国的10亿美元战略投资。

截至目前,商汤科技总融资额超过16亿美元,估值超过45亿美金,继续保持全球总融资额最大、估值最高的人工智能独角兽地位。

强大的资金流无疑是商汤科技的一笔巨大财富,在成立时间上,商汤科技早于寒武纪科技2年左右。商汤科技之所以能有如此高的估值,这与它对前沿产业的布局和超强的盈利能力有着密不可分的关系。商汤科技的业务营收连续三年保持400%同比增长,快速结合场景落地,2018年,主营业务合同收入同比增长10多倍。

商汤科技已然进入技术、商业、资本三重裂变阶段。C+轮融资后,商汤科技会继续加大研发和人才方面的投入,继续引领中国人智能创新市场的飞速发展,并领跑全球。

3.依图科技

(1)重点布局领域:医疗、安防、金融

依图科技成立于2012年,从事人工智能创新性研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设更加安全、健康、便利的世界。目前,依图的技术已经服务于安防、金融、交通、医疗等多个行业。

未来人工智能技术在医疗上将大有可为,就在前不久,依图医疗与华西医院合作,研发的国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统正式发布,这也为其进军医疗市场提供了很好的商业案例。除了在医疗市场上加大投入,安防市场一直是依图科技在人工智能芯片领域立足的根基。依图科技产品已在全国近30个省份应用,覆盖超过18亿人像。

2018年3月,华为与依图科技联合发布人工智能一体机,华为依图人脸一体机基于华为视频智能分析服务器G2500和依图科技业界领先的智能识别算法,支持多种场景的视频对比和分析能力,实现超过99%的精准识别率,提供最高可达256路实时分析能力。

随着人们对金融高效率、个性化的要求,人工智能技术在金融上也有着非常广阔的前景,依图科技当然也不会放过这样的市场。目前,依图与中国农业银行、平安、招商、美团、小米等均有合作。

(2)融资概况

2016年6月,依图宣布获得数千万美元B轮融资,投资方为云锋基金。依图此前主要致力于图像技术在安防和金融领域的应用,已经开发了很多应用案例,本轮融资后,将会继续扩展其在各行业的落地。此前,依图曾获得来自真格的天使轮、来自红杉和高榕的 A 轮天使投资。

2017年5月,依图完成3.8亿元C轮融资。此轮募集的资金,将主要用于人工智能技术在医疗行业的核心技术研发、医疗行业临床应用的拓展,以及人工智能医疗团队的建设。2018年6月,依图科技完成2亿美元的C+轮融资,投资方包括工银国际、浦银国际等。融资后估值约23亿美元。

国外企业布局概况

英特尔、谷歌、英伟达等国外各大巨头公司已纷纷推出了自己的人工智能芯片。英特尔在所有类型的人工智能芯片专用架构上都有布局,为机器学习推销传统的CPU,收购Altera和Nervana,前者专注于FPAG,后者专注于神经网络专用处理器(类似于谷歌的TPU);谷歌的TPU拥有一个核心和用软件控制的内存(而非缓存);英伟达的GPU则拥有80多个内核。

THE END

当前,人工智能芯片已然成为全球科技竞争的热点,也是国家科技战略的制高点,我国在这一领域取得了初步成果。但同时也要看到,国外巨头垄断了大部分市场,我国在这一领域仍然不够成熟,呈现百家争鸣、各自为政的局面。

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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。

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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。

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。

重构技术

代码重构(英语:Code refactoring)指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。 软件重构需要借助工具完成,重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中,重构需要单元测试来支持。

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)

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。

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。

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)。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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