1.AI安防芯片,華為、富瀚微、中星微和那些國外巨頭同臺博弈
2.3D感測從消費電子擴散至行業應用
4.對話英偉達首席科學家:解碼AI芯片戰局
5.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業
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1.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業
集微網消息,去年底就曾傳出東芝(Toshiba)就業績持續低迷的個人電腦和電視等業務表示,未來這兩項產品把規劃退出市場納入營運重整的范圍,徹底調查與評估各項業務獲利性。
據日經新聞1月30日報導,夏普(Sharp)已和東芝(Toshiba)展開協商,有意收購東芝的PC事業、收購額預估為100億日圓左右。據報導,夏普曾以“Mebius”品牌販售筆電等PC產品,不過因不賺錢,故于2010年退出該市場,而夏普計劃借此重返PC市場,且評估收購東芝PC事業是迅速開拓市場的良策。
鴻海幫美國HP、Dell代工生產PC產品,擁有能有效率生產PC的技術以及零件采購網絡;另一方面,使用于PC、智能手機等用途的中小尺寸液晶面板是夏普的強項,因此若夏普重返PC市場、就能擁有液晶面板的新出海口。就整體策略來看,夏普收購東芝PC事業之后、是很有可能讓其重返成長軌道。
不過東芝并未關閉夏普以外的協商大門,因此若夏普、東芝無法就條件面談妥的話、雙方的協商也有可能破局。東芝之前也曾和華碩就出售PC事業一事進行協商、不過協商未果。
目前,東芝PC事業年銷售量約180萬臺、全球市占率僅在1%左右。
2.對話英偉達首席科學家:解碼AI芯片戰局
英偉達又漲了。
從2017年1月底以來,英偉達的股價又從108美元一路飆升至240多美元,翻了一倍有多。而英偉達股價一飛沖天的背后,正是人工智能技術不斷興盛崛起、發展壯大的縮影。
英偉達成功的原因有很多,及時布局CUDA、積極推進人工智能、不斷完善打造軟硬件生態等,這些一個個具體業務的背后,核心是對世界科技進展的戰略性前瞻與決策;只有及時預判到了下一個技術熱點,才能在所有人反應過來之前積極搶占先機,乃至最終引領行業。
這一切的背后,英偉達CEO黃仁勛自然是一個重要決策者;而除了他之外,另一個角色也扮演著至關重要的位置——英偉達首席科學家兼NVIDIA Research高級副總裁,Bill Dally博士。
(英偉達首席科學家兼NVIDIA Research高級副總裁,Bill Dally博士)
在EmTech China大會結束后,智東西與Bill Dally博士進行了一場一對一的深度專訪,不僅詳細解讀了英偉達在云與端方面的戰略布局,還聊到了目前火熱的AI芯片話題——Dally博士認為,目前云端AI芯片巨頭地位難以撼動,終端側的AI芯片是各類初創公司的機會所在。此外,他還提到了英偉達的幾個重點關注AI項目、以及中美兩國科技力量的相似與差異性等。
除了擔任英偉達首席科學家、負責把控公司整體技術戰略發展外,Dally博士同時還是美國國家工程院院士、美國藝術與科學學院院士、IEEE和ACM的會員;在2009年就任英偉達之前,他還曾擔任過MIT、斯坦福大學的教授。
在這眾多光環縈繞之下,是一個睿智、幽默、思維極其敏捷、并且語速飛快的科學家——語速飛快是什么概念呢?當天速記的小姐姐拜托我千萬要讓Dally博士慢點說,因為實在記不住……
云端芯片格局難以撼動,端智能AI芯片成機會所在
最近半年以來,人工智能的發展重心逐漸從云端向終端轉移,相伴而生的是人工智能芯片產業的全面崛起。智東西已歷經數月對人工智能芯片全產業鏈上下近百間核心企業進行報道,范圍不僅涵蓋英偉達、谷歌、英特爾等科技巨頭,還有眾多如寒武紀、地平線、深鑒科技、Graphcore等國內外AI芯片初創。
按照應用場景,AI芯片可以簡單地分為用于云端服務器機房等地的云AI芯片,以及用于端智能設備、IoT設備的端AI芯片。
Dally博士認為,現在云端AI芯片發展遇到的最大挑戰在于,在提供高性能計算的同時,讓芯片保持處理新興AI模型和算法的靈活性,這些任務需要一個通用的可編程平臺和專門的指令來完成。
而在端側AI芯片發展的過程中,這種計算的靈活性并不那么重要,但終端側所帶來的效率、功耗等制約因素是更大的挑戰。
在云方面,英偉達以Volta系列為首的GPU產品專為云服務機房打造,并且推出了cuDNN,TensorRT等軟件服務完善AI生態;目前英偉達的GPU支持如TensorFlow、Caffe等所有主流的深度學習框架。
在端方面,英偉達則推出了16nm的AI芯片XAVIER、自動駕駛平臺DRIVE PX,并且開源了DLA深度學習加速器項目,廠商可以免費下載這個專為IoT設備設計的AI架構,自己打造低功耗的AI芯片。
Dally博士說,人工智能的一個重要應用就是落地到各種終端設備上,比如汽車、電器、機器人、甚至是燈泡上,讓它們變得智能起來。端智能的大勢所趨自然毋庸置疑,但云智能也不會被取代,未來AI的發展趨勢將會是云+端共生的系統。
而當談論到如深鑒科技、Graphcore等這些國內外新興AI芯片初創企業是否會與英偉達形成競爭關系時,Dally博士坦然表示,“是的,他們是競爭對手,但是競爭是健康的,英偉達正在努力保持其領先地位。”
不過他同時也提到,目前用于云端數據中心的芯片市場已經較為成熟,各類巨頭紛紛有著扎實的積累,較難撼動格局。AI芯片初創公司(及AI初創公司)更適宜將重心放在終端應用上,尤其是未來的IoT設備,不僅種類繁多而且數量巨大,是初創企業的機會所在——當然,在這些領域里,如何收集到足夠的可用數據成了初創企業所面臨的最大挑戰之一。因為大公司往往憑借著自身平臺積累下大量數據,這些是初創公司所不具備的優勢。
人工智能對于很多公司、很多行業都具備顛覆性的力量,大公司如果反應不夠及時、又或是做錯了某些決定,則很可能在這一波技術浪潮中落后、甚至失敗。
三大重點關注AI項目:自動駕駛、新一代芯片、神經網絡簡化
作為首席科學家,Dally博士與英偉達公司中的眾多項目都有不同程度的參與。當智東西詢問到最近最關注的是哪幾個項目時,Dally博士給出了幾個答案:
1)自動駕駛平臺
2)新一代深度學習加速器
3)神經網絡的壓縮與簡化
關于自動駕駛,Dally博士用了一個巧妙的比喻——“自動駕駛其實就像一場游戲,但與AlphaGO這種一輸一贏的游戲不同,在這個游戲里你要保證所有車都不能輸,但與此同時你也要和別人競爭,誰最快到達終點。”
與此同時,機器還要像德撲游戲一樣學會“察言觀色”,準確地給對面的玩家(司機)分類,這個人究竟是激進的還是保守的?是刻薄的還是友好的?如果我超車的話他是會退讓還是不讓?等等。
至于新一代深度學習加速器項目,則包括了Dally博士及團隊為人工智能算法處理所設計的一個新型架構,這一項目目前進展非常好,但是涉及新一代產品的發布,不方便透露更多。
神經網絡的壓縮與簡化則是一個學術界與工程界都在研究討論的重要問題。目前的深度神經網絡普遍較大,無論是在云端還是在終端,都會影響網絡速度,增大功耗。
在演講與采訪中Dally博士都提到了這一領域的兩大研究方向:一個是降低計算精度(比如從32比特到8比特),另一個則是剪枝(Purne)先構造好整個算法網絡,然后再嘗試消除多余的節點,壓縮網絡大小。
此外,Dally博士還提到,英偉達的機器人團隊前陣子開始了一個機器人協作工作室,在一個廚房大小的空間里,讓機器人和人類協作,目標是最后成功地做出一頓飯來。
不過,目前機器要達到人類希望的標準還有很長的路要走。很多對人類來說很簡單的動作——比如打開抽屜——對于機器來說有困難,因為他們往往缺乏常識判斷,當面前有個水瓶時,它們不會像人類一樣下意識地繞開這個瓶子。
除了自動駕駛、機器人、深度學習這類業務外,對于一些吸引人注意的新興項目,Dally博士也會帶領著一小隊英偉達科學家組成“特工小組”來研究這個問題,比如前陣子他們就組了一個專攻量子計算的科學家小分隊,一群科學家花了六個月時間讀論文、解方程、拜訪業內人士,力求全面了解這一領域。
研究得出的最后結論是量子計算離我們還有比較長的路要走,至少接下來10年內不會大規模應用,現在機器的量子比特太不穩定且噪聲太大。智東西也在不久前的(量子計算機有多可怕 一秒破譯全世界所有密碼!)一文中介紹了目前世界范圍內量子計算的發展腳步。
中美兩國的AI芯片初創企業非常相似
正如上文提到,目前國內外的AI芯片領域正在逐漸升溫,眾多AI芯片初創企業開始陸續涌現——這些國內外不同企業的創始人們有很多都是Dally博士或是其好友的學生,與他都保持著良好的聯系,這次來中國Dally博士也去了不少企業與學校演講參觀。
對于中美AI及AI芯片初創企業,Dally博士認為他們有著非常高的相似之處,一間硅谷創業公司與一間北京創業公司很可能在用著相似的方法在解決同一個問題。而這一情況在中美各個科技巨頭上也是如此。
Dally博士說,他第一次來中國是2000年的時候,那時中美間的科技力量差異還是較大。但是隨著這十幾年的發展,在人工智能這些前沿科技上,中美之間的技術差異已經非常之小。
學術領域與工業領域研究的三大區別
此外,Dally博士除了身為英偉達首席科學家外,還身任美國國家工程院院士、美國藝術與科學學院院士、斯坦佛大學的教授等學術職位。在智東西問到學術研究與工業領域研究最大的區別有哪幾點時,Dally博士給出了三個答案:研究領域、研究深度、以及資源。
在行業中,研究人員通常要將研究的領域限制在對公司有利的領域,而較少探究對公司“無用”的科技,比如宇宙起源。不過對于Dally博士來說,他感興趣的研究領域正好與英偉達密切相關,這其實也是一開始Dally博士選中英偉達,而沒有接受來自谷歌等其他科技巨頭的offer的重要原因之一。
其次,在學術研究領域,很多學者研究一個東西的最終目的是發表論文,可論文即使發表了,這項技術也不一定能應用在實際,因為很多問題其實都沒有得到解決。而在行業中,研究人員需要跟進和解決這些問題,使技術成熟到足以落地應用。
第三則是資源配置,在美國,至少30多年來,學術研究經費一直在不斷下降;而科技公司們擁有更好的資源——人才、計算機、儀器等。
不過,AI人才招募是一個如今產業界都在頭疼事情,英偉達也不例外。對于產業界來說,吸引這些AI人才的絕不僅僅的薪資待遇,有時更重要的是為他們提供一個良好的研究環境,并且保證軟硬件研究資源的齊全,讓他們能順利地研究并解決問題。
結語:人工智能競爭進入白熱化,2018拼市場
在人工智能領域,英偉達絕不僅僅是一個提供芯片的硬件玩家。在過去的十年間,以GPU為代表的硬件為深度學習提供了海量的計算能力,隨后英偉達又通過cuDNN、TensorRT等一些列AI軟件完善生態,進而推動了這一波人工智能熱潮的全面興起——無論是英偉達的股價還是市場聲量都體現了這一點。
對于中國而言,人工智能更是縮短中西科技差異的罕有機會。除了國家積極推出響應政策外,各類市場、資本、初創、巨頭也紛紛應聲而起,占據各類AI應用賽道——這其中,AI芯片又扮演了一個人工智能“從軟到硬”落地的重要環節。
隨著2018年的開始,人工智能的競爭進入白熱化階段,各大公司已經從一開始的拼技術、拼履歷、拼大牛,陸續進入到拼行業、拼落地的實干階段了。初創公司們的第一批人工智能芯片也將在今年面世,人工智能將進入市場驗證階段,搶占市場成了2018年AI企業們的關鍵目標。
3.3D感測從消費電子擴散至行業應用
3D感測技術正由消費電子產品擴散至商業應用,預期后續將導入汽車領域帶動自駕車與無人車發展,而3D感測器環節包含算法、激光、鏡頭以及模組,昨日光學鏡頭廠點火后今天由激光相關類股接棒走強。
業界表示,除了產業前景樂觀之外,無人商店最近的走熱也使得該領域獲更多關注。3D感測供應商全新、穩懋及宏捷科等股價全面走強。
各機構與廠商均看好3D感測技術將成為劃時代技術,通過快速生物臉部辨識有望達成便捷與安全性均獲得滿足,盡管iPhone X并為吸引消費者狂熱,但導入3D感測以讓業界激起漣漪,目前正跨界串聯希望能將相關創新應用導入其他商用領域。
全新表明在3D感測所需的VCSEL不缺席,目前已有七至八個客戶進行產品驗證,且其中有具量產規模的客戶,沖刺今年營運增添VCSEL新產品線。另外,光通訊產品去年落底后,預期今年業績回升,第1季已有客戶新標案開出,預期今年營運有望重拾成長軌道。
業界表示,全新今年營運動能端視VCSEL磊晶片出貨狀況,由于VCSEL磊晶片與原產品售價差達數倍,若有機會放量將成為全新今年主要動能。預估今年在LD產品可望出貨及VCSEL產品開始貢獻營收下,全年營收26.4億元,EPS 3.26元,毛利率因高階產品出貨增長至36.5%。
目前3D感測應用仍以手機為大宗,電子標簽的運用也正逐漸擴展。
4.三星芯片和智能手機業務強勁 獎勵員工半年薪水
新浪科技訊 北京時間1月30日晚間消息,由于三星電子的芯片、智能手機和顯示面板業務在2017年的表現十分強勁,公司已決定為這些部門的員工發放相當于半年薪水的績效獎金。
報道稱,三星電子已經通知公司高管和員工,將發放年度績效獎金,以獎勵在上一年為公司利潤增長作出顯著貢獻的員工。根據三星電子的薪資體系,三星員工可在年初一次性獲得“員工成功獎勵”(OPI)。通常,三星會將每年納稅后所得運營利潤的20%作為OPI發放給員工,每位員工的獎金額可高達其年薪的50%。
今年,得益于DRAM芯片、Galaxy S8智能手機和AMOLED屏幕在去年的強勁表現,這些部門的員工將獲得相當于其年薪50%的獎勵。去年,三星約60%的運營利潤來自芯片業務部門。
去年,三星電子銷售額達到了239萬億韓元(約合人民幣14133億元),同比增長19%。運營利潤為53.6萬億韓元(約合人民幣3170億元),同比增長83.3%。
除了OPI獎金,三星電子芯片業務部門全體員工在去年11月還一次性獲得了相當于月工資4倍的特殊獎金。這也是四年來三星電子首次為高管和員工發放特殊獎金。
此外,三星視訊顯示部門(Visual Display)和消費電子部門員工分別獲得了相當于年薪35%和28%的OPI獎金。這兩個部門也完成了自己的年度目標,但并沒有像芯片部門那樣獲得創紀錄的利潤。
5.AI安防芯片,華為、富瀚微、中星微和那些國外巨頭同臺博弈
圖像和視頻的人工智能處理,是目前AI芯片商業化前景最樂觀的賽道,也是玩家們彎道超車的最佳機會。
視頻監控在安防行業中占據了最大的市場份額——達到了49%,成為了構建安防系統的核心。芯片核心技術領域,看似波瀾不驚,實則暗流涌動,一場革命即將到來。
這一場革命,即將迎來兩家巨頭的中國流博弈!
視頻監控市場
我們先來看看,視頻監控市場的分布情況,海康威視和大華股份占據了半壁江山。其他安防的企業進入淘汰洗牌期,從8500家銳減到了7000家。
目前安防行業依舊是一個以政府及大企業需求主導的市場。
AI芯片的溫床與戰場
2017年,一夜之間,AI遍地開花,人工智能時代呼之欲出。AI產業化,芯片先行。然而,在臺積電的前十大客戶里,比特幣挖礦機ASIC芯片的訂單就超過了嵌入AI芯片的海思麒麟芯片。春天還遠,AI芯片還在路上,規模化還需要時間。
AI芯片,目前產業化最快的是圖片和視頻的大數據處理,用得最多的地方就是視頻監控了。2016 年,我國視頻監控市場規模已經達到 1000 億元。AI 芯片起著至關重要的作用。
AI芯片的實現有兩種方式,第一種稱為前端方案,AI 芯片放置在每一臺攝像機里,數據即時處理,然后再輸出到后端服務器。第二種稱為后端方案,AI 芯片放置在后端服務器里,將所有原始數據都匯總到這里,集中分析。
據 HIS 研究報告,2013 年-2018 年,IPC SoC 芯片的出貨數量復合增長率高達 55.9%,這個可集成智能分析和實現網絡傳輸的 SoC 芯片,才是值得全力以赴的戰場!
資深玩家
這是藍海嗎?這個市場已經巨頭云集,德州儀器、安霸、恩智浦、索尼、特威、三星等傳統豪強林立,華為也已經強勢進駐。另外,各類跨界AI芯片正快速向安防監控滲透。
英特爾為此從端到端,以及軟硬件上都進行了大量的投入。除了收購NervanaSystems、Altera外,還收購了Movidius、Itseez等人工智能公司。英特爾在2017年3月份成立了人工智能事業部以后,又花了150億美元大手筆收購了Mobileye,還成立了10億美金支持的AI創新基金。
國內眾多知名安防企業都正在使用NVIDIA的GPU,海康威視使用了NVIDIA的GPU以及JetsonTX1的平臺 ,大華推出的“睿智”系列搭載的英偉達NVIDIA Tesla P4 GPUs,宇視科技云結構化智能分析服務器支持了80顆NVIDIAJetsonTX1處理器。
本土新貴
不得不說,華為確實很牛逼,在 2014 年的 IPC SoC 芯片市場上,僅僅用了一年時間就將國內市場份額從 37.3% 提升到了 64%,將德州儀器拉下了馬。目前的網絡攝像機(IPC)SoC芯片市場中,海思半導體可謂一家獨大。
北京君正(自主研發NPU有望替代GPU,新一代高性能IPC芯片即將推出,民用市場拓展順利);國科微(集成電路產業基金加持,成功在IPC芯片市場站穩腳跟)。中科曙光(與寒武紀聯合發布AI服務器,有望應用到安防領域);景嘉微(擬引入大基金,國產GPU稀缺標的),以及跨界的地平線機器人,云天勵飛,深思創芯等,更是虎視眈眈,洶涌澎湃。
此外,成立于1999年的中星微電子也是老牌安防芯片的提供商之一。2016年6月20日,中星微“數字多媒體芯片技術”國家重點實驗室在京宣布,并且發布中國首款嵌入式神經網絡處理器芯片(NPU)誕生。
這里要特別的提出一家公司,2017年登陸創業板資本市場的富瀚微,富瀚微本來是做模擬攝像機ISP芯片,2015 年,海康將它的 "視頻智能分析技術秘密及人臉圖像的檢索系統及方法 "專利授權給了富瀚微,這是智能視頻監控芯片的核心技術之一。這也讓富瀚微順利拿到為數不多的安防智能芯片“入場券”。
但是,富瀚微上市,只是在安防芯片市場起了一點微瀾,很多人不知道它的戰略價值!
巨頭的角力
華為的存在應該最讓海康威視寢食難安。近期,華為推出了支持H.265核心算法的4K高清攝像機,華為的安防產品線已默默從后臺走向前端。而能讓其自由游走在安防領域的最大底氣就來自于芯片。海思芯片在安防市場占有近七成的份額,華為海思芯片還搭建了底層平臺。
在安防監控行業邁入H.265編碼標準下的超高清時代,堪稱 HEVC(H.265)編碼大佬級人物的華為,在未來安防監控市場中贏得了舉足輕重的話語權。
眾所周知,海康威視是華為海思安防SOC芯片的最大客戶。與此同時,在高速發展的十幾年中,海康威視曾多次提到公司沒有進軍芯片領域的計劃。胡楊忠一直認為,研發芯片相當于一次創業,海康目前的所有精力應該放在芯片領域以外的業務上。隨著華為的步步緊逼,作為深交所一哥的海康威視,與其等待海外芯片商降價,不如自己嘗試研發,以握住安防行業發展咽喉。
但是,海康威視卻向國家發改委申請了一個項目:海康威視——計算機視覺人工智能芯片研發及產業化項目。而且,海康威視在默默地“孵化”和“扶持”著富瀚微電子,坐等其壯大和發展;富瀚微電子在海康威視的戰略層面上,有越來越重要的對沖棋子作用。
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