近年来,AIoT 这一词汇渐渐活跃在人们的视野中。所谓的 AIoT,即 AI+IoT,意思是将人工智能技术与物联网技术相结合,形成新的一门融合学科。

 

 

伴随着人工智能技术的发展,传统物联网设备将趋向于智能化,从而形成 AIoT 人工智能物联网,使“万物互联”向“万物智联”进化。

 

当然,技术的发展与市场需求是密不可分的。人们面对智能化应用的需求越来越多,AIoT 就面临着更加复杂的场景,人们需要为其提供更高效的计算以获得更快的响应。


值此背景下,AIoT 芯片应运而生,在面向 AIoT 场景任务时,它比传统通用芯片在算力及功耗上的更加具备优势。


AIoT 芯片是什么?

什么是 AIoT 芯片?众所周知,IoT 设备与手机这类移动通讯设备是不一样的,IoT 设备多种多样,面对的场景应用也不同,对 AI 算力的要求也有所差别。

 

现阶段尚未开发出能够跨设备形态存在的通用芯片架构。因此,只有从 IoT 的场景出发,设计定制化的芯片架构,才能在大幅提升性能的同时,降低功耗和成本。

 

同时满足 AI 算力以及跨设备形态的需求,这样的专用芯片,被称之为 AIoT 芯片。

 

实际上,AIoT 芯片并不是一个独立的芯片个体,目前市场首批 AIoT 芯片几乎都是结合了 CPU、GPU、FPGA 和 DSP 等核心零部件组合而成。

 

不过青出于蓝而胜于蓝,AIoT 芯片与传统芯片相比确实存在不少差别。

 

在这里我们以自动驾驶场景为例,介绍下 AIoT 芯片和传统芯片的区别:

 

从性能层面出发,当自动驾驶在遇到路面前方的红绿灯时,如果采用 CPU 进行运算,那么车辆可能已经产生了闯红灯等违章行为,因为运算速度太慢,还来不及反应。

 

如果采用 GPU 进行运算,运算速度会大幅增加,但同时也会产生巨大功耗,很有可能汽车确实在遇到红灯时停下了,可能不是因为红灯才停下,而是耗能都供给了 GPU 运算之用,已经没有多余的能耗继续前行了;相比之下,采用 AIoT 芯片不仅能大幅提升自动驾驶过程中的运算速度问题,还能减少能耗。

 

从工艺制造层面来说,AIoT 芯片由于应用场景和 AI 算法相对确定,因此在硬件设计上要求更加专业化。

 

传统的 CPU 和 GPU 芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行,而 AIoT 芯片多采用类脑或仿脑的架构方式,能够突破内存墙的计算瓶颈。


因此,相较传统芯片而言,AI 芯片可以利用更低的主频、更小的芯片面积,完成 AI 计算任务,实现成本、功耗、算力等多样化需求之间的完美平衡。


这些企业启动布局,抢占市场先机

 

 

华为

华为除了在移动芯片领域具有代表作海思麒麟芯片以外,在 AIoT 芯片领域同样不甘示弱。率先切入的应用领域也相当贴近百姓的生活,那就是智能电视。

 

华为荣耀最近推出的鸿鹄 818 性能颇为强悍,搭载 VideoDecoder 模块可以支撑 8K@30Hz 的视频播放,播放 8K 视频,相当于播放 4 倍的 4K 视频。这代表着采用鸿鹄 818 芯片的设备在打开目前主流的 4K 视频时,从点击到开始播放仅需 1.3 秒,相比竞品速度快了近一倍。

 

荣耀还曾表示,是以做手机的精神来做智慧电视。可以想象在这款产品上,将会有很多在传统电视上无法想象的新功能,而出色的芯片性能是实现这一切的基础。


百度

2018 年 7 月,百度在 AI 开发者大会发布了中国第一款云端全功能 AI 芯片“昆仑”,其中包含训练芯片昆仑 818-300、推理芯片昆仑 818-100,主要面向 AI 大规模运算需求。

 

时隔一年,百度又交出了亮眼的成绩单。在今年的 AI 开发者大会上,百度新推出鸿鹄芯片,继昆仑芯片发布后芯片层面又一力作。

 

作为百度自主研发的 AIoT 芯片,鸿鹄片主要面向智能语音应用,而且还采取了车规标准设计,无论是在智能硬件上,还是在未来汽车智能语音应用上,都留有非常大的想象空间。


阿里巴巴

阿里近年来对待科技研发格外的积极,除了最早成立的“达摩院”、“罗汉堂”以外,又成立了一家芯片公司“平头哥”。

 

正所谓生死看淡,不服就干。“平头哥”在芯片研发领域也不落人后。就在最近,“平头哥”正式发布了首款 AIoT 芯片,名字也很有意思,名叫玄铁 910。

 

要知道,“玄铁”之名来自于金庸小说中独孤求败所用的第一神剑“重剑无锋,大巧不工”,后被郭靖夫妇熔铸成倚天剑和屠龙刀。这莫非意味着,玄铁 910 将成为 AIoT 芯片业界“神器”般的存在?

 

果然,据资料显示,玄铁 910 已成为目前业界性能最强的 RISC-V 处理器之一,算力高居全球第一,Coremark 跑分更是超过第二名 40%以上。

 

玄铁 910 单核性能达到 7.1Coremark/MHz,主频达到 2.5GHz,性能极其强大,能应用于 5G、人工智能以及自动驾驶等领域。

 

未来,平头哥还要打造面向汽车、家电、工业等诸多行业领域的智联网芯片平台。


小米

可能很多人无法想象小米也会是 AIoT 芯片布局者之一。小米旗下华米科技曾发布了全球可穿戴领域第一颗 AI 芯片“黄山 1 号”,它由 RISC-V 开源指令集构成,集成了 AI 神经网络模块,可在不联网的情况下进行本地的数据运算和处理,通过内置 HeartRate、ECGEngine、ECGEnginePro、Arrhythmias 四大驱动引擎,华米科技实现了对心率、心电、心律失常等进行实时监测与分析,可广泛应用在各类智能可穿戴设备中。

 

今年 4 月,小米集团发布内部邮件宣布:旗下松果电子团队重组,部分分拆组建新公司南京大鱼半导体,专注于 IoT 芯片;松果电子则继续专注于手机 SoC 芯片研发。

 

小米做出这样的决定,其实不难理解。手机芯片是一项研发投入极高、回报周期长以及长期技术沉淀的工作。

 

自从 2017 年澎湃芯片 S1 沉寂之后,小米的手机芯片研发陷入了僵局。即使是海思麒麟芯片从研发到商用,再到抗衡国际厂商也经历相当长的一段时间。

 

但反观在智能家居领域,小米很早就开始了布局,如今已经形成了“小米生态链”的优势,AIoT 已经成为小米最为重要的战略方向,布局 AIoT 芯片也是意料之中。


联发科

在今年 4 月,联发科发布了两大 AIoT 芯片平台,分别是 i300 和 i500。

 

i300 适用于语音和视觉设备应用,能够用于开发面向家庭、物联网及其他便携设备的产品;i500 则集成了更强大的 AI 处理器,双核 AI 处理器(DSP)工作频率达 500MHz,支持深度学习、神经网络加速和计算机视觉应用,适用于面部识别、对象识别、场景识别分析、光学字符识别等场景。

 

7 月,联发科又推出了最新一代 AIoT 芯片平台 i700,采用八核架构,集成了两个工作频率 2.2GHz 的 ARMCortex-A75 处理器与六个工作频率为 2.0GHz 的 Cortex-A55 处理器,同时搭载工作频率为 970MHz 的 IMG9XM-HP8 图形处理器,还搭载了联发科技的 CorePilot 技术,应用于智慧城市、智能楼宇和智能制造等领域。


恩智浦

恩智浦可谓是 AIoT 芯片里“骨灰级”玩家之一。早在 18 年 2 月,恩智浦就推出了 AIoT 芯片,这款芯片集恩智浦的 i.MX 应用处理器系列和 Wi-Fi/蓝牙解决方案于一体,并集成到更小的尺寸空间中。

 

这不仅解决了当下物联网设备中实现定制化芯片的尺寸极度受限的难题,而且还提供了更高的跨系统效率。这种前瞻性的设计也给后来的布局者带来不少灵感。


紫光展锐

今年 7 月,紫光展锐在 ArmPSA 安全架构技术研讨会上分享了基于 Arm PSA 框架的安全 AIoT 芯片解决方案。

 

据了解,这套 AIoT 芯片解決方案面向业界客户端到端,具备安全可信运算能力和通信能力,能实现智能化识别并支持不同厂商设备间的协议和资料交换,解决物联网碎片式的互通问题,同时还将兼容各种厂商设备的接入方式,实现 24/7 实时管理和失效预测,并对无线网络频谱和服务进行优化,为用户提供优异的使用体验。


云知声

2018 年上半年,云知声推出了首款 AIoT 芯片 UniOne,并带来其解决方案雨燕(Swift)。据悉,该芯片由云知声自主研发,采用云知声自主 AI 指令集,搭载具有自主知识产权的 DeepNet、uDSP(数字信号处理器),支持 DNN/LSTM/CNN 等多种深度神经网络模型,性能较通用芯片方案提升超 50 倍。

 

雨燕(Swift)则采用了 CPU+uDSP+DeepNet 架构,支持 8/16bit 向量、矩阵运算,基于深度学习网络架构,可将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致,在更低成本和功耗下提供更高的算力。


中天微

此前,在中兴事件期间,芯片一词渐受重视,“自主造芯”的企业也成为了国内资本热捧的对象。也是在那时,阿里收购了中国大陆唯一的自主嵌入式 CPUIPCore 公司中天微。

 

完成收购后不久,中天微就发布了全新 AIOT 芯片,作为全球首款支持物联网安全的 RISC-V 处理器,这款芯片也是全球首款带 TEE 的 RISC-V 嵌入式芯片。中天微表示,“自主架构 CPU+RISC-V 兼容”硬件架构将逐渐融合在在阿里巴巴物联网战略中,发挥巨大的作用。


瑞芯微
CES2019 消费电子展上,瑞芯微发布旗下内置高能效 NPU 的 AIoT 芯片解决方案:RK1808。

 

据悉,RK1808AIoT 芯片 CPU 采用双核 Cortex-A35 架构,NPU 峰值算力高达 3.0TOPs,VPU 支持 1080P 视频编解码,支持麦克风阵列并具有硬件 VAD 功能,支持摄像头视频信号输入并具有内置 ISP。

 

此外,RK1808 具备极致低功耗、超强 AI 运算能力、丰富的 AIoT 应用接口以及易于开发的特性,也将高效赋能 AIoT 生态链及开发者对技术与场景匹配的需求。


布局 AIoT 芯片解决了怎样的行业痛点?

随着物联网和人工智能的不断发展,如今 AI 和 IoT 已经发展到了应用场景落地的那一步,但是物联网的发展,让很多上游芯片厂商意识到,用户对产品的要求不只是联网这么简单。

 

比如智能家居单品,从之前的满足联网需求,人们还希望产品更聪明,更能自主的理解用户对某个动作的理解,提前预判,让用户省心,这其实就要求产品能拥有人工智能,AIoT 芯片恰恰能满足这样的要求。

 

AIoT 芯片能让设备之间的数据交互更聪明,也能形成一个完成的智能系统,还能对碎片化的物联网系统进行更智能化管理。

 

为何芯片厂商纷纷研制 AIoT 芯片,其中一个重要原因是成本和算力。传统的芯片设计是模块化的设计,如物联网芯片、人工智能芯片设计想互独立,这样既增加了成本,也让功耗增加,算力大打折扣,也不便于打造智能系统,AIoT 芯片是搭建智能物联网最好的选择。

 

AIoT 芯片是一种以用户需求为导向的解决方案,而仅仅是做一颗芯片,这需要很多相关厂商的协助,生态系统建设是这些厂商接下来的重点工作。


AIoT 芯片潜力无限,未来兵家必争之地

随着 AIoT 技术深入应用到各个生活层面,物联网设备之间将加速数据交互,促进数据融合,形成全新的智能物联生态系统。人们的生活也会越来越便捷、越来越智能。同时,也会产生更多的生活场景需求。

 

对 AIoT 厂商来说,市场多样化的需求包含了感知层、接入层、网络层、服务管理层以及应用层五个层级的技术建设。

 

其中,感知层就如同 AIoT 设备的大脑中枢,是最基础也是最重要的一个环节,AIoT 芯片技术很大程度上决定了整个产品的好坏。加上如今芯片制造工艺的成熟,以及 AI 算法算力的加速演进。

 

可以预见,AIoT 芯片必将成为未来的兵家必争之地,谁掌握了 AIoT 芯片,也就等于在 AIoT 领域站稳了脚步,为未来智能网联生态系统一体化建设打下坚实的基础。