AI芯片熱潮，這四家公司的芯片為何能更快落地？

2017年11月，雷鋒網聯合數十家風險投資公司、傳統上市企業、機關單位領導以及海內外高校，啟動了業內首個人工智能商業案例評選活動：「AI最佳掘金案例年度榜單」。

我們從商業維度出發，致力于尋找各個行業用戶/客戶問題解決能力強的最佳產品和解決方案。

在三屆的評選期間，雷鋒網走訪了數千家AI需求方與輸出方，隨后輸出深度報道、論壇、社區、BD服務、報告等產品，致力于解決行業信息不對稱問題。

而一年一屆的「AI 最佳掘金案例年度榜」，則是每年走訪的最終沉淀。

三年來，1028家參選企業在經過多輪的篩選與評審，最終100多家極具商業價值的公司成功從中脫穎，入選三屆「AI 最佳掘金案例年度榜單」。

他們既有生來便被聚光燈包圍的明星科技巨頭與獨角獸，也有經歷過多輪技術變革、無數次站在生死邊緣卻最終爬出泥濘的傳統公司，同時不乏有在大眾視野里默默無聞，但在商戰世界里讓對手只能望其項背的企業。正是這些極具顛覆性的新元素和頗有時代特色的舊元素的融合，拼成了完整的人工智能商業版圖。

日前，第三屆「AI 最佳掘金案例年度榜單」正式公布，探境科技、知存科技、MediaTek、GreenWaves分別獲得AI+芯片“最佳語音芯片獎”、“最佳架構創新獎”、“最佳AIoT芯片獎”、“最佳RISC-V芯片獎”。

“最佳語音芯片獎” 探境科技：創新成就高性價比

AI芯片的落地影響著未來AI技術的發展。雖然AI視覺芯片的關注度更高，但落地更快的是AI語音芯片。AI芯片的相繼推出讓競爭變得激烈，要在競爭中獲勝，能否解決AI芯片的算力問題進而解決客戶痛點成為關鍵。

AI芯片設計難點的本質在于如何高效的將數據提供給計算單元，計算本身并不重要，系統瓶頸在數據供給上。針對AI計算特有的“高差異性、高并發、高耦合”三高特性，探境科技自主研發的SFA（存儲優先）架構，以存儲驅動計算，很好地解決了AI芯片的存儲墻難題。

SFA架構是通用型AI芯片架構，能夠支持任意神經網絡，可實現終端推理和訓練加速，能效比（PPA）遠高于行業平均水平, 支持多種數據精度，易用性高。這個創新的SFA架構可廣泛用戶智能家居、安防、新零售、工業視覺、輔助駕駛等領域。

成立兩年后，探境科技就推出了首款AI語音芯片“音旋風”voitist 611，支持200條命令詞，喚醒率達99%，識別率為97%，少于1次/24小時誤喚醒率，10米遠程識別范圍，響應時間小于0.2s。探境依托獨創的麥克風算法，單雙麥即可實現麥克風陣列的效果。

目前，音旋風611已實現量產，以NPU的性能，MCU的價格來進行降維攻擊，具有性價比極高，且無須再開發，拿來即用，降低了B端用戶的研發成本，已擁有空調、空氣凈化器等30余家合作伙伴。

除了語音芯片，基于創新的SFA架構，探境圖像芯片Imagist851已流片成功，具有超高能效比，28nm工藝超越業內12nm性能。

“最佳架構創新獎” 知存科技：厚積才能創新不止

AI的熱潮下，我們仿佛看到一類芯片逐漸走向慢車道，另一類芯片則準備搭臺唱戲、躍躍欲試。這種柳暗花明的背后，正是計算機計算架構的時代變革。新的方法、新的思維、新的目標引領了新的浪潮。2017 年圖靈獎的兩位得主 John L. Hennessy 和 David A. Patterson展望，未來的十年將是計算機體系架構領域的“新的黃金十年”。

新的架構設計將會帶來更低的成本，更優的能耗、安全和性能。為解決AI芯片的內存墻問題，存內計算的思路獲得了越來越多的關注。存內運算被認為是最適合AI的架構，2018年的國際固態半導體會議（ISSCC）有專門一個議程，其中的論文全部討論存內計算，2019年和2020年存內運算的論文更是得到大的爆發。

知存科技的創始團隊創業之前研發存算一體芯片已經6年，曾參與國際上最早期的存算一體項目，完成國際上對深度學習存算一體芯片的首次驗證。深厚的積累讓知存科技可以在成立兩年后的2019年11就推出存算一體化智能語音芯片產品MemCore001和MemCore001+。

MemCore001和MemCore001+系列智能語音芯片是全球首個采用數模混合存算一體架構的芯片產品，基于Flash將存儲和計算通過模擬特性結合在一起，直接使用Flash存儲陣列完成深度學習的存儲和運算，無需傳統的乘法加法器等運算單元，解決存儲墻問題，提高運算效率數十倍。

創新的MemCore001系列語音芯片典型運行功耗為300uA，支持智能語音識別、語音降噪、聲紋識別等多種智能語音應用，適用于智能家居、可穿戴和傳感器融合等場景。

“最佳AIoT芯片獎” MediaTek：新市場新思維

IoT遇到AI，并沒有馬上碰撞出所有人都期待的“火花”。在IoT概念被熱炒四五年之，AI火熱了兩年之后，即便被認為是普及智能設備和AI特別理想的家居場景，用戶滿意度也非常低。這是因為許多問題尚待解決，比如協議多樣，如何管理設備？設備如何與人連接？如何去搜索信息？

解決這些問題需要一個具備強大的AI算力、能與各種設備連接、友好人機交互界面的智能中心。但更大的挑戰在于，AIoT市場有碎片化特性，不同的設備需要不同的計算和連接能力。

面對新市場的新挑戰，MediaTek轉換為新的思維，為市場提供更多的AIoT平臺。今年四月發布兩大平臺，i300是用于語音和視覺設備的高度集成的微型 AIoT 平臺，i500是集成 AI 處理器的AIoT平臺，支持深度學習、神經網絡加速和計算機視覺應用。

七月份MeidaTek又推出了i700，AI算力相比i500提升5倍，場景檢測與物體識別速度提高4倍、人臉識別與圖像分割速度都提高3倍，可應用于智慧城市、智能樓宇和智能制造等領域。

更多不同定位的平臺是面對AIoT新市場MediaTek用新思維推出的產品，但這只是其AIoT市場戰略的一部分。為了這個市場，MediaTek還進行了IoT商業模式的最大突破——打造AIoT上下游生態合作戰略。

基于自身AIoT平臺，聯合方案商、算法公司、代理商、系統集成商、渠道商，共同打造一個開放的AIoT合作生態，由了解MediaTek軟硬件的合作伙伴們進行to B/to G行業的探索。

“最佳RISC-V芯片獎” GreenWaves：敢為人先

RISC-V指令集從2014年正式發布第一版用戶手冊時面臨多方質疑，到2015年非盈利性組織RISC-V基金會（RISC-V Foundation）成立，兩年內就有150多個單位加入，包括谷歌、華為、英偉達、高通、麻省理工學院、普林頓大學、印度理工學院、中科院計算所等。再到2017年成為印度國家指令集，2018年中國發布首個RISC-V支持政策。

短短幾年時間，RISC-V這個開源指令集的關注度不斷提高，也讓Arm感受到了壓力。

即便如此，市場接受RISC-V也需要時間。AI和IoT市場正是RISC-V發揮優勢的好機會，因為新的市場需求需要更有針對性的架構。只是對于任何一家公司而言，率先使用新技術帶來的機遇和挑戰一樣巨大，特別是對初創公司。

成立于2014年的法國初創公司GreenWaves Technologies的使命是用超低能耗和低成本的解決方案徹底變革智能終端市場。為了實現這一愿景，GreenWaves很早就采用了RISC-V指令集，其GAP8是業界率先推出的能夠在物IoT應用中實現長時間電池供電的AI超低功耗處理器，八加一個基于RISC-V的高效內核的方式設計，并植入了自己的擴展指令集（DSP，向量化， SIMD，復數運算等），讓它擁有高能效架構，能效上可以實現20倍優于市場現有100mW以下同類產品。

GreenWaves近期發布了超低功耗人臉識別demo，22mW即可完成人臉識別。還將在近期發布室內人員計數，人形檢測等低功耗應用展示。此類應用均可使用電池，在端側持續工作數月，甚至數年之久。

2019年12月，Greenwaves發布了新一代GAP9芯片，計算性能提高十倍，同時功耗降低了五倍。雷鋒網

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