第三屆「AI最佳掘金案例年度榜單」啟動，誰是最強AI芯？

正如此前驅(qū)動每一次重大的科技進步一樣，芯片如今也正在驅(qū)動AI技術(shù)的發(fā)展。從2012年深度學習算法開始流行，到2015左右的AI芯片創(chuàng)業(yè)熱潮，再到如今的AI落地戰(zhàn)，AI芯片正受到越來越多的關(guān)注。

既然是落地，AI芯片的峰值性能不是最值得關(guān)注的指標，平均性能更有參考價值。要高芯片的平均性能和降低AI芯片的應用門檻，首先需要解決數(shù)據(jù)的搬運問題。相比計算消耗的能量，數(shù)據(jù)存取消耗的能量遠大于計算的消耗。

因此，無論是國內(nèi)還是國外，無論是初創(chuàng)公司還是老牌芯片公司，都花了不少精力在芯片架構(gòu)的創(chuàng)新上。可以看到存算一體、存內(nèi)計算、可重構(gòu)、可重組等一系列創(chuàng)新架構(gòu)的AI芯片陸續(xù)推出，其中很重要的目標就是解決最核心的數(shù)據(jù)存取帶來的功耗問題。

架構(gòu)創(chuàng)新的另一個重要的意義在于適應不斷迭代的深度學習算法的需求。深度學習算法的迭代速度以天來計，但是硬件的迭代速度以年來計，靈活的架構(gòu)能夠盡量延長AI芯片的價值。這其中的挑戰(zhàn)在于，如何平衡靈活性和高性能，專用的硬件能夠帶來更強的性能，但靈活性就相應的降低。

當然，架構(gòu)創(chuàng)新以及通過異構(gòu)的架構(gòu)提高硬件AI算力的同時，如何提升軟硬一體化的程度是又一挑戰(zhàn)。可以看到，無論是擅長AI視覺算法的公司還是以AI語音算法見長的公司，近年來都相繼宣布推出自主研發(fā)的AI芯片。這是因為算法公司和芯片公司不能完全理解彼此的需求，在AI時代，算法對算力的要求更高，傳統(tǒng)的做法是芯片公司提供硬件，算法公司被動調(diào)整算法或功能，這種方式無法滿足實現(xiàn)理想的AI功能。

值得注意的是，2019年無論是AI算法公司和AI芯片初創(chuàng)公司，都有AI語音芯片推出，最佳AI語音芯片需要有什么樣的特性？誰的AI語音芯片更能滿足AI語音的落地需求？

誰是最強AI語音芯片值得進一步探討，但無需討論就可以明確的是AI語音和AI視覺正越來越多地應用于邊緣和終端市場，將AI與IoT結(jié)合，推動AIoT市場的發(fā)展。這一市場的特點是需求非常多樣，既需要高性能的邊緣AI芯片，也需要超低功耗的終端AI芯片。

此時，對于應用場景的深刻理解并推出性能、功耗、易用性都滿足需求的方案才能獲得客戶的認可。這種認可至關(guān)重要，對于單純的芯片公司而言，只有大規(guī)模（百萬和千萬級別）的出貨才能夠維持公司的正常運營，并有能力持續(xù)投入迭代芯片保持競爭力。對于既有算法又有芯片的公司而言，芯片是核心的競爭力，結(jié)合對算法、場景的了解提供更好地軟硬一體化的方案，有利于獲得更高的市場份額。

既然談到AIoT市場，當然不能忽視一個新興的力量RISC-V。近年來，RISC-V這個新興的指令集不僅受到了巨頭和初創(chuàng)公司的歡迎，在國內(nèi)更是掀起了RISC-V熱潮。有觀點就認為，既然x86、Arm代表了PC和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，AIoT時代也會有代表性的指令集和架構(gòu)，RISC-V將有可能成為AIoT時代的代表。

從時間上來看，基于RISC-V芯片的產(chǎn)品將會在今年底以及明年初大量上市。那么，AIoT的芯片的落地戰(zhàn)在2019年已經(jīng)打響，誰才是最強AI芯片？

兩年前，雷鋒網(wǎng)啟動了業(yè)內(nèi)首個人工智能商業(yè)案例評選活動：「AI最佳掘金案例年度榜單」。我們從商業(yè)維度出發(fā)，尋找人工智能在各個行業(yè)的最佳應用。在過去兩屆評選中，514家參選企業(yè)經(jīng)過多輪的篩選與評審，最終60多家極具商業(yè)價值的公司成功從中脫穎，入選首屆和第二屆「AI 最佳掘金案例年度榜單」。

在人工智能下半場來臨之際，雷鋒網(wǎng)基于對人工智能產(chǎn)業(yè)四年的調(diào)研和資源積累，并聯(lián)合政、企、學、投資四界的評選委員，以人工智能在汽車、金融、安防、醫(yī)療、智慧城市、教育等19個領(lǐng)域的應用為評選準則，致力于尋找用戶/客戶問題解決能力強的產(chǎn)品和解決方案。

第三屆「AI 最佳掘金案例年度評選」正式啟動，首次設(shè)置AI+芯片的版塊，設(shè)置了四大獎項：

最佳架構(gòu)創(chuàng)新獎

最佳語音芯片獎

最佳AIoT芯片獎

最佳RISC-V芯片獎

在AI落地浪潮中，誰的AI芯片架構(gòu)最具潛力？哪一個AI芯片級解決方案落地能力最強？

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