关于AI芯片的核心竞争力
ai 观察室是 xilinx 在 2020 年打造的全新 ai 专栏，旨在分享产业洞见、解读前沿技术与热门应用。
本期导读
2020 年有着太多的不确定性。然而，种种变动之下，ai技术仍在不断演进，其在各行各业正迅速落地且影响逐渐深化。7月9日至7月11日，世界人工智能大会（waic）首次以线上方式举行，与此同时，我们邀请到赛灵思人工智能业务高级总监姚颂、赛灵思人工智能研发高级总监单羿以及赛灵思学术与创新生态高级经理陆佳华，围绕ai芯片技术与产业发展、ai算法研发趋势及未来法向、ai教育与人才展开深入交流，一窥ai发展的过去、现在与未来。
如果 ai 是一个人
ai 还发展处于童年到青年阶段
如果将 ai 的发展比作一个人的成长过程，在我看来目前整个ai产业的发展处于童年到青年阶段。一方面，学术界希望人工智能具有通用性，不仅能解决所有问题，并且面对各种新问题时可以自主学习进而提出解决方案，这样的目标距离现在的人工智能和算法发展非常遥远。另一方面，当前整个人工智能的大规模产业应用也处于早期阶段，例如终端层面的自动驾驶工业数据检测，仍然处于小批量的早期测试阶段，尚未进行非常大规模的量产。所以总体看来，我认为ai产业目前是童年到青年之间的发展阶段，距离真正的成年还非常遥远。
ai芯片的核心竞争力
性能效率、用户体验和生态环境是ai 芯片的核心竞争力
ai芯片的第一个核心竞争力是满足客户需要的性能效率。今天我们去衡量ai芯片不再单纯以几瓦几t的指标作为衡量依据，而是更多地以如何在用户所需的价格、功耗、集成密度等限制条件下，达到令用户满意的时延、吞吐量等不同性能指标要求。第二点是用户体验，也就是开发者拿到ai芯片的时候，如何尽快上手部署第一个ai应用、如何将ai芯片提供的功能和其他模块进行系统集成，以及如何在系统集成之后进行系统调试和优化。良好的用户体验对于打造ai芯片的适用性非常重要。第三是生态环境。众所周知，ai芯片其实是一个简单的神经网络加速单元，但其实这个加速单元与用户实际的终端产品之间还有一定距离，因此，我们需要将方案打造得尽可能更加贴近客户实际使用，但同时又需要第三方isv帮助填补ai芯片和解决方案，以及客户实际终端产品之间的距离。在我看来，ai芯片的三点核心竞争力缺一不可，那就是良好的芯片性能效率、极致的用户体验以及优质的用户生态环境。
人才才是王道
定制计算人才需依靠多方力量共同打造
为了打造定制计算与自适应技术人才，赛灵思持续通过课程、竞赛、联合实验室、工程训练夏令营、科研训练的冬令营等各种产学合作及品牌项目进行人才培养，进行技术探索。十年前赛灵思推出创新的zynq全可编程平台技术，除了在商业上取得巨大成功之外，它在软硬件协同设计人才培养上也起到了极大的推动作用。现在，随着大数据、ai和视频流发展，产业对处理能力的要求越来越高，同时对功耗的要求也越来越严苛，因此，不同应用场景需要定制化的计算以及自适应计算。通过赛灵思自适应平台技术，我们可以非常好地面向不同领域培养自适应和定制计算的人才。
前景与影响
ai 发展的前景与未来对产业发展的影响
我们经历了互联网时代与移动互联网时代，那么，下一个时代一定是人工智能的时代。不同于移动互联网，ai更多的是赋能给各种iot设备、云和车。在这个时代，一个人可能会对应20台设备。但我相信，ai市场的前景以及未来一定是会远大于之前的互联网和移动互联网时代，因为这是一波新的非常巨大的时代浪潮。
ai对整个产业将产生非常深远的影响。一方面，ai真正促进了很多从前无法实现的新应用，比如精准的人脸识别。另一方面，ai确实帮助很多行业提升了效率。在自动驾驶领域，随着这一轮ai技术的发展，我们越来越靠近真正的大规模自动驾驶应用。虽然现在看起来可能仍有五到十年的周期，但如果没有深度学习和ai的发展，大家想都不敢想。其次是工业视觉检测。传统的工业视觉检测的误检率、漏检率都非常高，流水线上需要大量人工进行各种筛选。ai技术发展给这个行业带来了非常大的变化，使检测正确率大幅提升的同时，又可以实现极低的漏检率，这样就显著提升了流水线上的生产效率。另外，随着云端服务越来越多，云端语音识别、智能推进引擎越来越精准，也推动了整个行业效率的提升，也使得抖音、快手等新的视频推介成为可能。所以我们可以看到，ai影响到的是所有与信息、电子相关的学科，只要有信息，有电子的参与，都会被ai所影响。在ai发展的浪潮中，凭借acap自适应计算加速平台和vitis 统一软件平台，赛灵思其实已经走在ai行业大趋势的排头兵位置，同时也是正确的方向上。
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2020 年有着太多的不确定性。然而，种种变动之下，ai技术仍在不断演进，其在各行各业正迅速落地且影响逐渐深化。7月9日至7月11日，世界人工智能大会（waic）首次以线上方式举行，与此同时，我们邀请到赛灵思人工智能业务高级总监姚颂、赛灵思人工智能研发高级总监单羿以及赛灵思学术与创新生态高级经理陆佳华，围绕ai芯片技术与产业发展、ai算法研发趋势及未来法向、ai教育与人才展开深入交流，一窥ai发展的过去、现在与未来。
如果 ai 是一个人
ai 还发展处于童年到青年阶段
如果将 ai 的发展比作一个人的成长过程，在我看来目前整个ai产业的发展处于童年到青年阶段。一方面，学术界希望人工智能具有通用性，不仅能解决所有问题，并且面对各种新问题时可以自主学习进而提出解决方案，这样的目标距离现在的人工智能和算法发展非常遥远。另一方面，当前整个人工智能的大规模产业应用也处于早期阶段，例如终端层面的自动驾驶工业数据检测，仍然处于小批量的早期测试阶段，尚未进行非常大规模的量产。所以总体看来，我认为ai产业目前是童年到青年之间的发展阶段，距离真正的成年还非常遥远。
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ai芯片的第一个核心竞争力是满足客户需要的性能效率。今天我们去衡量ai芯片不再单纯以几瓦几t的指标作为衡量依据，而是更多地以如何在用户所需的价格、功耗、集成密度等限制条件下，达到令用户满意的时延、吞吐量等不同性能指标要求。第二点是用户体验，也就是开发者拿到ai芯片的时候，如何尽快上手部署第一个ai应用、如何将ai芯片提供的功能和其他模块进行系统集成，以及如何在系统集成之后进行系统调试和优化。良好的用户体验对于打造ai芯片的适用性非常重要。第三是生态环境。众所周知，ai芯片其实是一个简单的神经网络加速单元，但其实这个加速单元与用户实际的终端产品之间还有一定距离，因此，我们需要将方案打造得尽可能更加贴近客户实际使用，但同时又需要第三方isv帮助填补ai芯片和解决方案，以及客户实际终端产品之间的距离。在我看来，ai芯片的三点核心竞争力缺一不可，那就是良好的芯片性能效率、极致的用户体验以及优质的用户生态环境。
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为了打造定制计算与自适应技术人才，赛灵思持续通过课程、竞赛、联合实验室、工程训练夏令营、科研训练的冬令营等各种产学合作及品牌项目进行人才培养，进行技术探索。十年前赛灵思推出创新的zynq全可编程平台技术，除了在商业上取得巨大成功之外，它在软硬件协同设计人才培养上也起到了极大的推动作用。现在，随着大数据、ai和视频流发展，产业对处理能力的要求越来越高，同时对功耗的要求也越来越严苛，因此，不同应用场景需要定制化的计算以及自适应计算。通过赛灵思自适应平台技术，我们可以非常好地面向不同领域培养自适应和定制计算的人才。
前景与影响
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ai对整个产业将产生非常深远的影响。一方面，ai真正促进了很多从前无法实现的新应用，比如精准的人脸识别。另一方面，ai确实帮助很多行业提升了效率。在自动驾驶领域，随着这一轮ai技术的发展，我们越来越靠近真正的大规模自动驾驶应用。虽然现在看起来可能仍有五到十年的周期，但如果没有深度学习和ai的发展，大家想都不敢想。其次是工业视觉检测。传统的工业视觉检测的误检率、漏检率都非常高，流水线上需要大量人工进行各种筛选。ai技术发展给这个行业带来了非常大的变化，使检测正确率大幅提升的同时，又可以实现极低的漏检率，这样就显著提升了流水线上的生产效率。另外，随着云端服务越来越多，云端语音识别、智能推进引擎越来越精准，也推动了整个行业效率的提升，也使得抖音、快手等新的视频推介成为可能。所以我们可以看到，ai影响到的是所有与信息、电子相关的学科，只要有信息，有电子的参与，都会被ai所影响。在ai发展的浪潮中，凭借acap自适应计算加速平台和vitis 统一软件平台，赛灵思其实已经走在ai行业大趋势的排头兵位置，同时也是正确的方向上。
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