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专访齐感科技CEO董伯明:安防IPC赛道需要怎样的AI芯片?

2022/08/30
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阅读需 9 分钟
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“我一辈子都在做芯片AI芯片倒是第一次”,受到疫情的影响,齐感科技今年第一次参加世界半导体大会,齐感科技CEO董伯明告诉笔者,“AI的概念已经有50年的历史了,但最近5年才热起来。”

 齐感科技CEO董伯明
图 | 齐感科技CEO董伯明(左)

的确,很多人认识AI都是在阿尔法狗大胜围棋高手开始,这也促使很多做CPUMCU的厂商开始转做AI芯片。而在做AI芯片的过程中一定会遇到最大的挑战——神经网络处理器NPU的设计,以及相应的算法和模型搭建。

为何选择视觉AI赛道?

从分类来讲,AI芯片主要有两大类,一类是视觉AI芯片,一类是听觉AI芯片。齐感科技之所以选择视觉AI芯片,是因为视觉AI芯片在整个AI赛道上处于领导者的地位。董伯明表示:“齐感科技聚焦边缘侧应用场景,已经在AI领域耕耘了5年,并在2019年推出了最早的边缘AI芯片——QG21系列”。

据悉,采用联电28nm制程的QG21系列从2019年第四季度上市以来,2020年年销量已达到10kk的量级,年销售额1.8亿元,并且从季度销量的详情来看,第一季度1kk,第二季度2kk,第三季度3kk,第四季度4kk,呈直线增长趋势;2021年,即使受到疫情影响,公司业绩也并未下滑,年销售额小幅上升至2亿元;而今年齐感科技的目标是4个亿。

 齐感科技荣获2022年中国集成电路高质量发展“两优一先”企业
图 | 齐感科技荣获2022年中国集成电路高质量发展“两优一先”企业

关于如何实现从研发到量产的突破,董伯明表示:“要研发一颗芯片,第一要知道竞争对手是谁,第二要考虑哪些领域的客户是首推最快的。”

笔者初见董伯明先生,是一位和蔼的老人,他亲切地称我为“小夏”。他是第一批恢复高考后的考生,也是中国第一批E.E半导体集成电路高级工程师,主研过中国第一套VLSI彩电集成电路5G300系列。后来又作为近20年美国Zilog公司中国区的首席代表,把当时最具有竞争力的Z80/Z8微处理器单片机系列引进了中国,应用于各行各业。63岁在Zilog公司退休后,又担任中电器材(CEC)高级战略顾问10年,在TI和Broadcom垄断中国安防市场主芯片之际,引进和组织海思和中电器材成为了战略合作伙伴,并有别于TI的DSP方案,海思主打专用性更强的SoC芯片,不仅可以降低系统开发工程师的入行门槛,还能缩短研发周期,后来海思成为中国安防/STB/电表领域的引领者。

以上经验告诉董伯明,安防是他最熟悉的领域,不管是人脉、技术还是平台,而网络摄像机IPC又是当初客户的主营业务,所以齐感科技将自身的产品方向定位于安防领域的视觉处理芯片。

安防领域,AI是真需求

“但是如何在IPC处理芯片上体现AI功能呢?中国是一个拼价格的市场,加上AI会有些作用,但成本也会随之增加,从客户的角度来看,这个AI功能加的到底值不值附加成本的支出,这是一个现实问题。”董伯明如是说。但对于此时的齐感科技来说,客户已经有了,只是在原有的市场上竞争会困难一些。事实证明,AI和安防的结合是刚需,这些年我们可以看到人脸识别不断地普及,包括随处可见的身份验证系统、公司考勤机、门铃、门禁、门锁、智能照相机、智能翻译笔等,都需要AI功能的加入。

所谓的AI,其实最核心的就是机器学习和深度学习,仿制人的神经,经过不断地学习,吸收各方面的优点,从而实现某一特定目标。这些功能从软件层面来实现是非常困难的,事倍功半不说,像深度学习的事情是根本没办法完成的,所以这也验证了AI是真需求而非伪需求。

IPC领域需要多大的算力?

以齐感科技的产品举例,最初QG21系列产品的运行算力是0.2Tops,但在双目设计需求的推动下,需求算力提升至0.5 Tops,而面向AI Box等更高阶的应用,算力要求还会更高。目前,齐感科技面向门禁市场已经推出了0.5 Tops算力的产品,处于小批量试产阶段,预计明年会大量出货。此外,齐感科技还定下了三个目标

  • 在0.5 Tops算力芯片的基础上推出Kepler系列芯片,保持算力不变,提升ISP性能,降低价格,预计会在台积电22nm工艺上做tapeout;
  • 针对AI Box市场,推出QG31系列,算力提升至2Tops-4Tops,预计今年下半年开始上市;
  • 针对汽车市场,齐感从2021下半年开始全面布局,围绕着智能汽车赛道和国产芯片的卡脖子车规产品品类,启动研发工作,预计明年有车规芯片落地。

关于每一个AI芯片原厂都会考虑的能效问题,董伯明表示:“这是一个鱼和熊掌不可兼得的选择,在芯片设计的初期就应该将很多因素融合起来考虑,比如工艺是选28nm、22nm还是14nm,ISP的清晰度和精度要求,模拟的IP专利使用现成的还是自研,完成既定的功能下芯片会产生多少功耗,结合自身的能力下芯片的面积能做到多小面积。以上所有因素在定义阶段就要考虑清楚,再结合所涉猎领域的市场在哪里,对手在哪里,做一个平衡取舍,才能定义出来最合适性价比的芯片。”

此外,就业界流行的混合精度训练,董伯明举了一个形象的例子,他说:“混合精度是一种处理工具,是定义好芯片以后去处理具体的案例时需要考虑到的,好比我们在EDA工具的选用上,前端可能用Cadence的,后端用Synopsys的,终端用Mentor的,专业领域做工程的都非常清楚,然后挑选最适合某个端的工具来做技术。”

“当然,这不是芯片出来后再去考虑的,在芯片设计前我们就要将我们的场景和案例需求分析清楚。比如现在汽车芯片很热,过去我们做所有的汽车芯片就是按照常规做出来,然后通过寿命试验与例行试验进行筛选再将最好的芯片流入汽车电子市场。而现在的汽车芯片厂商,从一开始就会考虑是哪一家晶圆厂代工,这些晶圆厂是否有22nm、28nm等自身所需的工艺制程,以及封装的能力等,再开始用各种EDA工具来设计、仿真和验证,总之考虑的越全面,成功率就越高,竞争能力才越强。”

写在最后

目前,在国内的安防视觉赛道上有海思、瑞芯微、君正、富瀚微等厂商在做,齐感科技能否成为行业的领头羊,这个需要市场来回答。但从公司战略的角度,齐感科技将继续深耕安防及泛安防领域,以IPC/智能门锁为主打产品方向,将强者作为参考对象,紧跟客户的需求,通过创新来开拓自身的特色市场。同时齐感未来在车规芯片发力,为中国汽车芯片的国产化助力。
 

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电子产业图谱

与非网副主编 通信专业出身,从事电子研发数余载,擅长从工程师的角度洞悉电子行业发展动态。