大公司继续鏖战服务器芯片市场,出行领域创业公司亮点不断 | AI…

手机数码 2018-06-18 阅读原文

自动驾驶领域的芯片之争将变得更加激烈。

撰文 | 微胖 EX

编辑 | 微胖

虽然这周 AI 产业界的热度,完全比不上席卷全球的世界杯,但仍不乏一些值得关注的趋势。

芯片领域,尤其是服务器领域,大公司继续上演春秋战国故事。

继 AMD 上周在台北电脑展秀出 GPU 肌肉后,英特尔这周表示自己的 GPU 将于 2020 年面世。而敦促英特尔在 2015 年天价收购 FPGA 厂商 Altera 的微软,也继续发力服务器 AI 芯片。

另一巨头高通的日子也不太顺心。服务器芯片业务策略再度做出调整,而拓展营收来源的恩智浦收购案在被曝得到中国批准后,仍难判前路。

在研究领域,IBM 携其全新芯片设计登上 Nature 期刊,AI 芯片设计迎来新的可能。

虽然芯片产业仍然是一个科技巨头才更有资格担当主角的战场,但本周,接连两家新露面的汽车创业公司挑战自研自动驾驶芯片。其背后的业务逻辑不乏类似之处,也侧面反映出这个行业的竞争现状。

作为汽车领域巨头的本田又是如何应对人工智能技术带来的挑战呢?答案可能比你想象的要丰富。

本周值得关注的收购交易和新公司,一个可以用唏嘘来形容,而另一个多少让人感到惊喜。出行领域,仍然是亮点所在。

或许你可以认出许多世界杯上的球星,但是,当下融资额前十的俄罗斯 AI 公司,你又能认出几家?

一、大公司继续鏖战 AI 芯片,创业公司接连布局自动驾驶芯片

就在 AMD 上周发布全球首款 7 纳米 GPU 后,本周分析师会议上,英特尔 CEO Brian Krzanich 正式对外宣布自家的 GPU 计划,2020 年面世。

英特尔研发高端 GPU,无非针对游戏及发展迅猛的 AI 市场。

目前的 GPU 市场,英伟达占据领先地位。除了游戏市场和数据中心,数字加密货币、自动驾驶汽车都对高性能 GPU 的巨大需求。

不过,英特尔到底先从哪个市场下手,尚不清楚。

2017 年 11 月,英特尔放出信号,再次重视 GPU。当时它从 AMD 挖来显卡高手拉加·库德里(Raja Koduri)。4 月,又从特斯拉挖走曾主导开发 AMD K7、K8 和 Zen架构的芯片界传奇 Jim Keller。

不过,即便有大神加盟,白手起家设计一种全新的 GPU 架构,仍然困难重重。

如果英特尔要在 2020 年之前推出独立 GPU,并且能与 AMD Radeon、英伟达GeForce 产品竞争,除了性能与效率达到一定水平之外,还要围绕新硬件从头打造起必要的工具和软件生态系统。而这对于任何公司来说都是一项艰巨的任务,哪怕是硅谷巨头。

不过,如果高端 GPU 研发成功,英特尔将可以用 CPU+GPU+FPGA 组合参与到 AI 的竞争。届时,无论在 AI 的云端还是终端,这一组合都非常有利于保持自己在芯片领域的霸主地位。

也想在服务器市场分一杯羹的高通,这一周过得仍然不太顺利。

高通总裁 Cristiano Amon(阿蒙)周一表示,虽然决定减少投入在服务器芯片的人力,但业务不会停止,更不会关闭,还将继续运营。

但是,运营策略确实发生变化。

企业服务器芯片部门将并入到 CDMA 技术部门,以提高成本效率,而后者的职能是负责研发和销售手机芯片。重组后的服务器芯片部门将目标瞄准中国云计算客户,包括阿里巴巴、腾讯、百度等。

我们非常清楚,ARM 的机会集中在没有 x86 架构软件入门障碍的少数几个玩家身上。 阿蒙表示。

除了服务器业务,高通的另一块心病就是收购恩智浦。高通一直试图打入的一些终端市场,以实现业务多元化,例如车用芯片市场,可以通过获得恩智浦半导体的销售力量提高销售实力。

中国是 9 个必须批准该协议的国家中的最后一个,此前中国监管机构一位官员曾表示,此项交易存在 难以解决的问题

香港《南华早报》15 日上午援引知情人士消息称,中国监管机构已经批准了这项交易。

但后来,路透社报道,熟悉这项交易的人士表示,不知道中国是否批准了交易,其中一人称,美国今天宣布对中国产品加征关税,这将影响中国监管机构的决定。

如果中国政府批准高通对恩智浦的收购遥遥无期,为了满足投资人的利益,高通不得不以大裁员来节流。如此一来,像 ARM 服务器这种难以短期内赚到钱的业务,可能会再度成为重灾区。

英特尔在 2015 年以 167 亿美元的天价收购 FPGA 厂商 Altera 的重要原因之一正是微软。FPGA 对微软的云服务和 AI 转型,可谓居功至伟。如今,微软也在效仿谷歌,为其云服务设计人工智能芯片。

在 CEO 萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)领导下,微软显示出投资开发云服务与谷歌、亚马逊竞争的意愿。

针对前不久轰动业界 的 GitHub 收购一案,有分析人士认为,微软今后会赋予社区云服务能力。前两天,微软又被曝出进军无人零售。研发专用处理器,表明公司决心强化云服务人工智能处理能力。

3 月末,微软发布了为 Azure 云服务部门招聘人工智能芯片开发人员的信息。4 月份,微软 Azure 云服务部门发布了招聘一名芯片项目经理,以及 一名从事软/硬件联合设计和人工智能加速优化工作工程师 的招聘信息。

本周,IBM 提出的全新芯片设计,可以通过在数据存储的位置执行计算来加速全连接神经网络的训练。

研究人员称,这种「芯片」可以达到 GPU 280 倍的能源效率,并在同样面积上实现 100 倍的算力。该研究的论文已经发表在上周出版的 Nature 期刊上。

值得注意的是,研究人员目前还没有构建出完整的芯片。在使用 PCM 单元进行测试时,其他硬件组件是由计算机模拟的。

不过,研究人员对基于这种设计构建完整芯片非常有信心,最终的芯片会被设计为与 GPU 协同工作的形式,未来的应用方式主要有两个方向:将 AI 引入个人设备,以及提高数据中心的运行效率。

这一周,让人感到惊讶的是,先后有两家国内新兴互联网造车势力加入自研自动驾驶芯片的行列。

前滴滴研究院创始院长何晓飞的无人驾驶货车公司首次曝光,芯片也成为飞步科技的重点布局之一。

何晓飞认为,现有算法优化远远无法有效形成差异化竞争,优化算法的同时搭配专用芯片,可以缩短驾驶反应时间,也有助于无人驾驶方案的成本压缩。

据说,公司今年年底就能完成流片,专用芯片功耗 5 瓦,将比普通芯片快 100 倍。

基于类似考虑而自己研发芯片的还有另一家新能源创业公司。

本周,2018 亚洲消费电子展(CES Asia)上,零跑汽车宣布,与大华股份联手研发的首款国产 AI 自动驾驶芯片 凌芯 01 已进入集成验证阶段,明年第二季度进行实车测试。

零跑是一家创新型的智能电动汽车企业,由浙江大华技术股份有限公司及其主要创始人在 2015 年共同投资成立。

据介绍, 凌芯 01 可在 2-3W 的功耗下实现 5Tops 的算力(每瓦 5 万亿次运算)。降低成本、更好地理解用户的需求,并将用户的需求通过算法固化在芯片上、以及将芯片作为拓展渠道的利器,与产业上下游取得更好的连结,成为零跑流片背后的逻辑。

二、本田与第四次工业革命

在大数据领域,通过汽车传感器、客户调查、智能手机和社交媒体,本田早已收集了大量的行业和企业数据。它的研究和发展部门又使用数据分析工具给公司发展提供宝贵建议,特别是需要与时俱进的汽车设计领域。

本田还擅长与科技巨头保持紧密联系,比如 IBM Watson Explorer 一直在帮本田收集和分析客户反馈信息,这节省了本田 80% 的数据收集和处理时间。

在火热的自动驾驶和电动车领域,本田也早有布局。旗下的电动车型 NeuV 配备了 Honda Automated Network Assistant 智能驾驶助理,该助理能够感知车主的情感来调整音乐和温度,还能提醒车主约会事宜。在另一款混合动力跑车 Sports EV 里,本田正努力通过 AI 使车主与汽车本身进行双向互动。

在机器人领域,在 Consumer Electronics Show 2018,本田介绍了 3E 系列 (Empower,Experience,Empathy)的四款机器人,分别是人形导航机器人 3E-A18,物流机器人 3E-B18 和 3E-C18,探险救灾机器人 3E-D18。

此外,本田还研发了仿人机器人 ASIMO 和对话机器人 RoboCas。

三、 本周还有哪些值得关注的交易?

在最受关注的 AI 芯片领域,发生了一起让人颇为唏嘘的交易。一家名叫 Wave Computing 人工智能芯片初创企业收购了处理器业务的老前辈 —— MIPS Technologies

Wave Computing位于加利福尼亚州坎贝尔,是一家专注于使用其大规模并行数据流架构开发 AI 系统的创业公司,成立已经七年多。

现在, Wave 将自己定位为人工智能领域更广泛的参与者,将其技术和知识产权引入边缘设备的训练处理市场。 MIPS 也已转向用于物联网设备和其他低功耗应用的高能效处理器。因此, Wave 公司希望这家老牌公司能帮助自己在终端 AI 芯片上取得竞争优势。

MIPS 架构,是一种采取精简指令集的处理器架构(RISC-V ),1981 年出现,由 MIPS 科技公司开发并授权,广泛被使用在许多电子产品、网络设备、个人娱乐设备与商业设备上。

从技术上看,RISC-V 相比 ARM 架构,处理器功耗低 、面积效率提升 5 倍,可以让开发者有很多的自由度做一些特殊应用的优化。

商业上,RISC-V 开源没有专利授权费用,对创业公司非常友好。谷歌、特斯拉、苹果也在尝试基于 RISC-V 研发自己的人工智能芯片。

虽然 MIPS 并没有太多的生态系统。近年来市场上都是 ARM 和 x86,不过,MIPS 和 RISC-V 似乎要在物联网智能终端大展身手。

当被问及 AI-MIPS 将何时出现时,这家创业公司承诺今年年底之前。

在出行领域, 据彭博消息,前 Uber 员工创办了一家新公司 RideOS ,向无人驾驶车队提供路径规划和其他调度指令,目前已经完成红杉资本领投的 900 万美元融资,还与福特汽车的一个部门达成了合作。

在彭博社的另一篇报道中,知情人士透露,通用汽车正就 Cruise Automation 的战略选择展开内部讨论,研究 Cruise 未来的多种可能性,比如要不要通过单独 IPO 来反映其估值,要不要将该部门剥离。

在门槛比安防行业还高、创业公司屈指可数的法律市场,我们发现了一家 AI 创业公司, 幂律智能

对,一家你还不能百度到的公司。

幂律智 能(PowerLaw AI) 是一家专注于法律领域的人工智能初创公司,旨在利用人工智能技术为法律服务行业赋能。

通过自然语言处理、数据挖掘技术,对法律领域的海量文本信息进行智能信息检索、信息聚合、合同自动审查、智能法律咨询等,提高法律行业从业者的工作效率,让大众能够享受更加智能便捷低成本的法律服务。

公司创立于 2017 年 9 月,核心团队成员均为清华大学计算机系自然语言处理、数据挖掘方向的博士、硕士,和一些信息学竞赛国家集训队成员,目前已获得千万级天使轮融资。

现在,全世界的目光都在俄罗斯世界杯,我们也不例外。我们在这片热血沸腾的大地上寻找到了融资额前十家的 AI 公司。

这里,我们介绍下融资额最高的 VisionLabs

总部位于莫斯科的 VisionLabs 成立于 2012 年,已经筹集了 5500 万美元的资金,旨在将计算机视觉应用到人脸识别,物体识别和 AR/VR 应用。 VisionLabs 与俄罗斯本土以及全球众多企业建立了合作关系,涵盖科技,金融,航空等行业。比如其与 FacebookGoogle 合作发布了专为初创公司设计的计算机视觉平台,与俄罗斯领先的银行 Sberbank 共同研发了顾客生物特征识别平台,与 Siberia 航空公司合作为客户提供基于人脸识别的个性化商务旅行服务。

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