来自 家用电器 2019-05-14 18:05 的文章
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46年前,先驱者10号驶向太空,成为人类历史上第一个驶出太阳系的探测器——以这个人类探索未知宇宙的故事开场,昨天下午,寒武纪创始人兼CEO陈天石发布了其最新产品,寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。这两款产品的发布,也意味着寒武纪成为中国首家同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。 此前,另一家明星创业公司——地平线,也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。正在举行的北京国际车展上,地平线还展示了其自动驾驶计算平台Matrix 1.0。该计算平台主要在高级别自动驾驶场景中使用,搭载了地平线今年将会推出的新一代自动驾驶芯片架构。地平线创始人余凯透露,其自主研制的处理器已经卖到了美国,具体进展将会陆续公布。 初创公司抢占AI芯片赛道 过去一年,AI芯片领域热闹非凡。目前,中国已经涌现地平线、寒武纪、深鉴科技、中天微等一批明星初创企业。数据显示,仅去年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家AI芯片排队等待流片。 与传统芯片相比,AI芯片究竟有何特别,吸引创业者、资本纷纷涌入? “如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电。”中科院计算所研究员陈云霁解释,由于计算架构不同,在处理人工智能计算时,AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。几年前,谷歌的人工智能Alpha Go下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU,每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模还只有人脑的千分之一。 “寒武纪的芯片放在我们的机器上,能效比提升了30倍,这在业界是很惊人的跨越。”作为寒武纪的合作伙伴,中科曙光负责人也在昨天的发布会介绍选用寒武纪芯片的效果。 今年年初,清华大学微纳电子系团队宣布研发出“思考者”芯片,该芯片独特之处就在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。“用CPU跑深度学习(人工智能的一种技术术语)也不是不行,但就像老爷车,它需要的是跑车。”一位业界人士如是比喻。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板,AI芯片一时引来各方关注。 没有输在起跑线上 向AI芯片发力的当然不只是中国。随着个人电脑芯片需求量下滑,近几年走上下坡路传统芯片巨头英特尔,也启动了向人工智能芯片的转型。除了传统芯片巨头,互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间,新锐力量与老牌企业同场厮杀,AI芯片迎来群雄逐鹿。 不过,相比与国外领先水平相差十余年甚至更多、在追赶巨头时遭遇生态壁垒等诸多阻碍的传统芯片行业,初创型AI芯片企业显然并无这样“输在起跑线”的压力。不少声音认为,AI芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的好机会。 一般来说,AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。过去几年,经过多年研发的国产CPU龙芯,曾因技术架构、应用软件与现有巨头垄断的体系不互通而屡屡遭遇联想等国内设备厂商的残忍拒绝。而昨日,曙光公司宣布发布搭载寒武纪云端智能芯片的服务器产品。此前,寒武纪发布的世界首款智能终端处理器推出仅一年,就已经在4款华为手机上应用。 “新老”国产芯片势力迥异的境况,与前者提早开始生态布局不无关系。寒武纪透露,其芯片研制从核心指令集、架构到软件生态,都建立在自有知识产权基础上。在去年寒武纪首次公开亮相的发布会上,除了介绍自身的芯片产品,寒武纪花了很长时间介绍一长串的合作企业。“我们不光是卖芯片,还会把基于我们指令集、开发库、编译库的一整套解决方案交给用户。”地平线副总裁贾志鹏说。 业界分析,AI芯片全球起步时间几乎同步,此时,人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上,国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生,这也是新生代国产芯片选手们谋求“弯道超车”占据的“天时”优势。 人工智能产业对大数据的渴求也给中国初创企业创造了机会。曾在老牌半导体企业工作十余年的地平线副总裁张永谦认为,国外无论是算法公司还是芯片公司,都很难获得中国的大数据,市场、数据、应用场景都扎根在中国本土。以自动驾驶为例,国外与中国的路况差异极大,这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能,巨头并无优势。“从这一点来看,中国本土企业显然更有优势。” 去年10月,地平线宣布获得英特尔领投的近亿美元融资。把自己的发展方向定位为“AI时代英特尔”的这家中国本土人工智能芯片初创企业,收获了来自行业巨头真金白银投资的“示好”。 记者手记 警惕“全民造芯”虚火 对于中兴事件引发的对于中国芯片产业的高度关注,余凯也作出了警示,“要冷静,切忌全民造芯”。 清华大学微电子所所长魏少军认为,现在AI芯片已经存在被过度“炒作”的隐忧。他认为,目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片,AI的杀手级应用还没出现,未来这个产业还有很长一段路要走。魏少军甚至预言,在未来2到3年内,AI芯片行业一定会经历一个低潮,“今天的一部分、甚至大部分创业者都会成为技术变革的先烈。” 除了AI芯片有过热嫌疑,芯片制造也进入了奋进期。中科院6寸平面光波导晶圆生产线落地成都,紫光集团460亿美元成都、南京建设两大半导体基地,总投资100亿美元的华虹集成电路研发和制造基地项目无锡开工……据不完全统计,目前全国在建的芯片生产线达16条。 北京经济技术开发区投促局副局长李冬明提醒,芯片产业是极为典型的“三密”行业:人才密集、技术密集、资金密集。在有限的时间、资源背景下,对芯片领域的投入须谨防盲目蜂拥而上,而应瞄向我国需求量大、亟待突破的关键领域重点突破。此时,政府宏观调控与有序引导必不可少。 值得注意的是,在资本争相投入的领域之外,我国在芯片设计、制造领域还存在不少盲点、弱点区域。例如,由于金融IC芯片认证等问题,我国国内银行IC卡芯片基本上被NXP等国外芯片厂垄断;芯片设计领域迎来华为、阿里等巨头争相重金布局,但芯片设计软件等基础工具仍然被美国垄断。

46年前,先驱者10号驶向太空,成为人类历史上第一个驶出太阳系的探测器——以这个人类探索未知宇宙的故事开场,5月3日下午,寒武纪创始人兼CEO陈天石发布了其最新产品,寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。这两款产品的发布,也意味着寒武纪成为中国首家同时拥有终端和云端智能处理器产品的公司。

图灵奖,常被称作“计算机界的诺贝尔奖”,该奖项今年第一次颁给AI深度学习领域,而获奖者正是深度学习三巨头:Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun。

此前,另一家明星创业公司——地平线,也发布了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片。正在举行的北京国际车展上,地平线还展示了其自动驾驶计算平台Matrix1.0。该计算平台主要在高级别自动驾驶场景中使用,搭载了地平线今年将会推出的新一代自动驾驶芯片架构。地平线创始人余凯透露,其自主研制的处理器已经卖到了美国,具体进展将会陆续公布。

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初创公司抢占AI芯片赛道

从左至右:LeCun、Hinton、Bengio、吴恩达

过去一年,AI芯片领域热闹非凡。目前,中国已经涌现地平线、寒武纪、深鉴科技、中天微等一批明星初创企业。数据显示,仅去年下半年,在芯片制造巨头台积电的生产线上,就有超过30家AI芯片排队等待流片。

55岁的Yann LeCun是三人之中最年轻的一位,也是神经网络之父GeoffreyHinton曾经的学生。早在80年代,LeCun开发了卷积神经网络,成为神经网络领域的基本模型。如今,卷积神经网络是计算机视觉、语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理领域的行业标准。

与传统芯片相比,AI芯片究竟有何特别,吸引创业者、资本纷纷涌入?

LeCun本人与中国的渊源颇深,不仅名字像中国人,还自称有中国血统,并以杨立昆为其中文名。LeCun近年来常到中国进行人工智能的交流,曾对一位中国科学家大加赞赏,称他为“探索深度学习的先驱之一”(A pioneer in the deployment of deep learning)。

“如果要用通用处理器搭建一个人脑规模的神经网络,可能需要建一个电站来给它供电。”中科院计算所研究员陈云霁解释,由于计算架构不同,在处理人工智能计算时,AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。几年前,谷歌的人工智能AlphaGo下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU,每分钟的电费就高达300美元,而其网络规模还只有人脑的千分之一。

而在LeCun教授口中的pioneer,正是目前地平线机器人的创始人&CEO余凯博士。

“寒武纪的芯片放在我们的机器上,能效比提升了30倍,这在业界是很惊人的跨越。”作为寒武纪的合作伙伴,中科曙光负责人也在昨天的发布会介绍选用寒武纪芯片的效果。

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今年年初,清华大学微纳电子系团队宣布研发出“思考者”芯片,该芯片独特之处就在于低能耗驱动——8节五号电池就能够满足该芯片一年下来的耗电量。除此之外,“思考者”可动态调整自身的计算和记忆要求,从而适应设备中的软件在运行时所需的条件。“用CPU跑深度学习(人工智能的一种技术术语)也不是不行,但就像老爷车,它需要的是跑车。”一位业界人士如是比喻。随着传统架构下的芯片物理极限逼近天花板,AI芯片一时引来各方关注。

余凯:LeCun教授口中的pioneer

没有输在起跑线上

不多的头发加上黑框眼镜,余凯有着中国博士的典型形象。2004年在慕尼黑大学获得计算机科学博士学位,曾在微软亚洲研究院实习,毕业后加入西门子神经计算部门,2006年来到硅谷加入美国NEC Labs做深度学习的研究,这个实验室曾是LeCun工作过的地方。

向AI芯片发力的当然不只是中国。随着个人电脑芯片需求量下滑,近几年走上下坡路传统芯片巨头英特尔,也启动了向人工智能芯片的转型。除了传统芯片巨头,互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间,新锐力量与老牌企业同场厮杀,AI芯片迎来群雄逐鹿。

在NEC Labs期间,余凯担任部门主管(Department Head),领导团队在深度学习、图像识别、文本挖掘,多媒体检索、视频监控,以及人机交互等方面的产品技术研发。正是在这段时期,余凯结识了不少日后人生中重要的良师益友,包括吴恩达、徐伟、黄畅等人。

不过,相比与国外领先水平相差十余年甚至更多、在追赶巨头时遭遇生态壁垒等诸多阻碍的传统芯片行业,初创型AI芯片企业显然并无这样“输在起跑线”的压力。不少声音认为,AI芯片领域蕴藏着“中国芯”弯道超车的好机会。

余凯在计算机视觉和图像识别方面有突出学术贡献,多篇学术论文在CVPR、IEEE等国际顶尖学术平台上发表,他在人工智能领域发表的研究论文被全球同行广泛引用超过14000次。2010年,带领团队在首届ImageNet大规模视觉识别竞赛中获得第一名。

一般来说,AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片。过去几年,经过多年研发的国产CPU龙芯,曾因技术架构、应用软件与现有巨头垄断的体系不互通而屡屡遭遇联想等国内设备厂商的残忍拒绝。而昨日,曙光公司宣布发布搭载寒武纪云端智能芯片的服务器产品。此前,寒武纪发布的世界首款智能终端处理器推出仅一年,就已经在4款华为手机上应用。

Yann LeCun在2014年的一次访谈中评价到,“最近五年里余凯领导的NEC加州实验室是世界上最活跃的五家早期开展深度学习卷积神经网络的研究团队之一。”

“新老”国产芯片势力迥异的境况,与前者提早开始生态布局不无关系。寒武纪透露,其芯片研制从核心指令集、架构到软件生态,都建立在自有知识产权基础上。在去年寒武纪首次公开亮相的发布会上,除了介绍自身的芯片产品,寒武纪花了很长时间介绍一长串的合作企业。“我们不光是卖芯片,还会把基于我们指令集、开发库、编译库的一整套解决方案交给用户。”地平线副总裁贾志鹏说。

从百度到地平线

业界分析,AI芯片全球起步时间几乎同步,此时,人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上,国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生,这也是新生代国产芯片选手们谋求“弯道超车”占据的“天时”优势。

虽然余凯从事深度学习研究已有多年,但是直到2012年深度学习才开始走向实际应用。包括Google、Facebook在内的巨头广泛布局人工智能,科学家们从幕后走到台前,Hinton选择加入Google,而他的学生LeCun接受了Facebook的邀请。

人工智能产业对大数据的渴求也给中国初创企业创造了机会。曾在老牌半导体企业工作十余年的地平线副总裁张永谦认为,国外无论是算法公司还是芯片公司,都很难获得中国的大数据,市场、数据、应用场景都扎根在中国本土。以自动驾驶为例,国外与中国的路况差异极大,这意味着需要进行大量数据训练、深度学习的自动驾驶人工智能,巨头并无优势。“从这一点来看,中国本土企业显然更有优势。”

2012年在猎头的极力推荐下,李彦宏找到了余凯。与李彦宏聊了半小时以后,余凯决定回国加入百度。对于选择百度的理由,余凯日后表示:“到今天为止,百度是中国最有技术基因的一个公司。面临移动互联网的转型,对技术的逾加重视,是百度从上到下的战略决策。”

去年10月,地平线宣布获得英特尔领投的近亿美元融资。把自己的发展方向定位为“AI时代英特尔”的这家中国本土人工智能芯片初创企业,收获了来自行业巨头真金白银投资的“示好”。

余凯加入百度,对其个人而言,是第一次从实验室走向商业化,后来的地平线机器人能够在商业上迅速落地,余凯的这段经历帮助很大。

记者手记

余凯在2012年4月加入百度后,先是领导新成立的百度多媒体部,负责百度在语音、图像、音频等领域面向互联网和移动应用的技术研发。这一年,百度开始大规模采购和建立GPU运算集群。开发了世界上第一个支持GPU&CPU的并行深度学习平台。

警惕“全民造芯”虚火

而余凯还有更艰巨的任务——组建一个深度学习研究院,从2012年开始就在全球各地网罗深度学习领域的人才。

对于中兴事件引发的对于中国芯片产业的高度关注,余凯也作出了警示,“要冷静,切忌全民造芯”。

一年时间,余凯为百度组建了一支强大的深度学习团队,徐伟、吴韧、张潼、黄畅、倪凯等大牛陆续加盟,这些人在加入百度之前,都在微软、雅虎、Facebook、AMD、NECLabs等科技企业或实验室长期从事人工智能的研究。

清华大学微电子所所长魏少军认为,现在AI芯片已经存在被过度“炒作”的隐忧。他认为,目前还没有出现像CPU一样的AI通用算法芯片,AI的杀手级应用还没出现,未来这个产业还有很长一段路要走。魏少军甚至预言,在未来2到3年内,AI芯片行业一定会经历一个低潮,“今天的一部分、甚至大部分创业者都会成为技术变革的先烈。”

2013年7月,百度深度学习研究院(Institute of DeepLearning,IDL)成立,李彦宏亲自任院长,余凯任常务副院长,主要进行深度学习、机器人、自动驾驶、人机交互、3D视觉、图像识别、自然语言理解等方面的研究。

除了AI芯片有过热嫌疑,芯片制造也进入了奋进期。中科院6寸平面光波导晶圆生产线落地成都,紫光集团460亿美元成都、南京建设两大半导体基地,总投资100亿美元的华虹集成电路研发和制造基地项目无锡开工……据不完全统计,目前全国在建的芯片生产线达16条。

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北京经济技术开发区投促局副局长李冬明提醒,芯片产业是极为典型的“三密”行业:人才密集、技术密集、资金密集。在有限的时间、资源背景下,对芯片领域的投入须谨防盲目蜂拥而上,而应瞄向我国需求量大、亟待突破的关键领域重点突破。此时,政府宏观调控与有序引导必不可少。

余凯和他的IDL团队

值得注意的是,在资本争相投入的领域之外,我国在芯片设计、制造领域还存在不少盲点、弱点区域。例如,由于金融IC芯片认证等问题,我国国内银行IC卡芯片基本上被NXP等国外芯片厂垄断;芯片设计领域迎来华为、阿里等巨头争相重金布局,但芯片设计软件等基础工具仍然被美国垄断。

2014年5月,在余凯的影响下,吴恩达正式加入百度担任首席科学家。彼时吴恩达已是享誉全球的人工智能科学家,与LeCun、Hinton、Bengio并称为“四大金刚”。而此前余凯曾在百度内部提议收购Hinton团队,但天不遂人愿,Hinton选择了Google。

(原载于《北京日报》 2018-05-04 15版)

网罗人才,这是余凯做为百度做的第一件事,而第二件事是,在2013年发起了国内第一个自动驾驶项目,成为百度目前最大的标签之一,百度Apollo平台正是源自于此。

在百度的三年时间,余凯将深度学习应用于语音识别和图像识别、检索,以及广告CTR预估,其中图片检索达到了国际领先水平。率领团队开发了世界上第一个基于深度学习的在线广告系统和搜索排序系统,部署了当时世界上规模最大的基于FPGA的深度学习加速器。

但是到了2015年,经过深思熟虑的余凯开始选择自主创业,而在他提出辞职的那一刻,已经想好了要做什么。“星辰大海,自我清零,从此专注一件事。”这是余凯当时立的一个Flag。

后来余凯解释这次决定,回答了三点:一是我带领百度的人工智能已经发展到在国内国际都相当领先,我也说服了吴恩达加入百度,我觉得我的使命已经告一段落;二是我认为人工智能往前去发展,一定要走软硬结合的道路;三是我判断在未来的十年里,创新的机会将一波一波越来越大,我要到新的时代里去中流击水,而不是只做一个旁观者。

所谓软硬结合,就是做算法的同时再做芯片,事实上在软件领域浸淫十几年的余凯,早就有从软件的框架中跳出来做芯片的想法,之前在百度做自动驾驶的软件,需要搭载英伟达的GPU或英特尔的FPGA才能应用于终端。

但是余凯认为自动驾驶领域更需要专用芯片,而不是通用芯片,所以从2015年出发的时候就说,地平线不只是一个算法公司,还要做专用的人工智能处理器,做软硬结合的嵌入式人工智能。

边缘计算领域的Intel

2015年7月,余凯创办地平线机器人公司并担任CEO,这里的“机器人”不是一般中文说的“机器人”,而是涵盖意义更广泛的英文“Robotics”的自动化系统,比如一辆智能汽车。

地平线的名字更具深意,其英文horizon原意并非是地平线,而是“物理可测量最远的边界”。宇宙大爆炸发生距今有140亿年,宇宙是以光速膨胀的,到宇宙的边界也就是是140亿光年的距离。余凯想的,就是走到足够远,一起去穿越这140亿光年。

余凯曾在一次采访自嘲到,以前顶着百度IDL院长的光环,走到哪里都是人人围着自己转,可一旦创业后,突然发现自己谁都不是,还要苦恼发不出员工的工资。

但是从余凯决定自主创业的那天起,投资机构就已经挤破了头。在离开百度后不到两个月,就完成了数百万美元的天使轮融资,投资机构多达7家,而且都是晨兴资本、红杉中国这样的头部机构。

徐小平的真格基金也只是分了一点汤,“地平线在估值6000万美元的时候,我挤进去了一点点份额。我问余凯,你融资的时候有没有想到我?他说他想到我了,但当时他身边有很多其他投资人盯着。”

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“挤破头”也要投资地平线的徐小平

而让投资机构挤破头的,就是余凯的一句话。他对投资人说,地平线要做基于“算法 芯片”的嵌入式人工智能解决方案,“要做就做市场上没人能做的事。”在全世界的AI公司中,很少有一家公司既做技术又做芯片。

成立地平线机器人,余凯还带走了百度的黄畅、徐伟、余轶男等人,分别担任联合创始人&算法副总裁,AI首席科学家,智能驾驶研发总监。

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