AI安防芯片，華為、富瀚微與國外巨頭同臺博弈

1.AI安防芯片，華為、富瀚微、中星微和那些國外巨頭同臺博弈

2.3D感測從消費電子擴(kuò)散至行業(yè)應(yīng)用

3.三星芯片和智能手機(jī)業(yè)務(wù)強(qiáng)勁 獎勵員工半年薪水

4.對話英偉達(dá)首席科學(xué)家：解碼AI芯片戰(zhàn)局

5.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業(yè)

集微網(wǎng)推出集成電路微信公共號：“天天IC”，重大新聞即時發(fā)布，天天IC、天天集微網(wǎng)，積微成著！掃描文末二維碼添加關(guān)注。

1.夏普傳以100億日圓收購東芝PC事業(yè)

集微網(wǎng)消息，去年底就曾傳出東芝（Toshiba）就業(yè)績持續(xù)低迷的個人電腦和電視等業(yè)務(wù)表示，未來這兩項產(chǎn)品把規(guī)劃退出市場納入營運重整的范圍，徹底調(diào)查與評估各項業(yè)務(wù)獲利性。

據(jù)日經(jīng)新聞1月30日報導(dǎo)，夏普(Sharp)已和東芝(Toshiba)展開協(xié)商，有意收購東芝的PC事業(yè)、收購額預(yù)估為100億日圓左右。據(jù)報導(dǎo)，夏普曾以“Mebius”品牌販?zhǔn)酃P電等PC產(chǎn)品，不過因不賺錢，故于2010年退出該市場，而夏普計劃借此重返PC市場，且評估收購東芝PC事業(yè)是迅速開拓市場的良策。

鴻海幫美國HP、Dell代工生產(chǎn)PC產(chǎn)品，擁有能有效率生產(chǎn)PC的技術(shù)以及零件采購網(wǎng)絡(luò)；另一方面，使用于PC、智能手機(jī)等用途的中小尺寸液晶面板是夏普的強(qiáng)項，因此若夏普重返PC市場、就能擁有液晶面板的新出?？凇＞驼w策略來看，夏普收購東芝PC事業(yè)之后、是很有可能讓其重返成長軌道。

不過東芝并未關(guān)閉夏普以外的協(xié)商大門，因此若夏普、東芝無法就條件面談妥的話、雙方的協(xié)商也有可能破局。東芝之前也曾和華碩就出售PC事業(yè)一事進(jìn)行協(xié)商、不過協(xié)商未果。

目前，東芝PC事業(yè)年銷售量約180萬臺、全球市占率僅在1%左右。

2.對話英偉達(dá)首席科學(xué)家：解碼AI芯片戰(zhàn)局

英偉達(dá)又漲了。

從2017年1月底以來，英偉達(dá)的股價又從108美元一路飆升至240多美元，翻了一倍有多。而英偉達(dá)股價一飛沖天的背后，正是人工智能技術(shù)不斷興盛崛起、發(fā)展壯大的縮影。

英偉達(dá)成功的原因有很多，及時布局CUDA、積極推進(jìn)人工智能、不斷完善打造軟硬件生態(tài)等，這些一個個具體業(yè)務(wù)的背后，核心是對世界科技進(jìn)展的戰(zhàn)略性前瞻與決策；只有及時預(yù)判到了下一個技術(shù)熱點，才能在所有人反應(yīng)過來之前積極搶占先機(jī)，乃至最終引領(lǐng)行業(yè)。

這一切的背后，英偉達(dá)CEO黃仁勛自然是一個重要決策者；而除了他之外，另一個角色也扮演著至關(guān)重要的位置——英偉達(dá)首席科學(xué)家兼NVIDIA Research高級副總裁，Bill Dally博士。

(英偉達(dá)首席科學(xué)家兼NVIDIA Research高級副總裁，Bill Dally博士)

在EmTech China大會結(jié)束后，智東西與Bill Dally博士進(jìn)行了一場一對一的深度專訪，不僅詳細(xì)解讀了英偉達(dá)在云與端方面的戰(zhàn)略布局，還聊到了目前火熱的AI芯片話題——Dally博士認(rèn)為，目前云端AI芯片巨頭地位難以撼動，終端側(cè)的AI芯片是各類初創(chuàng)公司的機(jī)會所在。此外，他還提到了英偉達(dá)的幾個重點關(guān)注AI項目、以及中美兩國科技力量的相似與差異性等。

除了擔(dān)任英偉達(dá)首席科學(xué)家、負(fù)責(zé)把控公司整體技術(shù)戰(zhàn)略發(fā)展外，Dally博士同時還是美國國家工程院院士、美國藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院院士、IEEE和ACM的會員；在2009年就任英偉達(dá)之前，他還曾擔(dān)任過MIT、斯坦福大學(xué)的教授。

在這眾多光環(huán)縈繞之下，是一個睿智、幽默、思維極其敏捷、并且語速飛快的科學(xué)家——語速飛快是什么概念呢？當(dāng)天速記的小姐姐拜托我千萬要讓Dally博士慢點說，因為實在記不住……

云端芯片格局難以撼動，端智能AI芯片成機(jī)會所在

最近半年以來，人工智能的發(fā)展重心逐漸從云端向終端轉(zhuǎn)移，相伴而生的是人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的全面崛起。智東西已歷經(jīng)數(shù)月對人工智能芯片全產(chǎn)業(yè)鏈上下近百間核心企業(yè)進(jìn)行報道，范圍不僅涵蓋英偉達(dá)、谷歌、英特爾等科技巨頭，還有眾多如寒武紀(jì)、地平線、深鑒科技、Graphcore等國內(nèi)外AI芯片初創(chuàng)。

按照應(yīng)用場景，AI芯片可以簡單地分為用于云端服務(wù)器機(jī)房等地的云AI芯片，以及用于端智能設(shè)備、IoT設(shè)備的端AI芯片。

Dally博士認(rèn)為，現(xiàn)在云端AI芯片發(fā)展遇到的最大挑戰(zhàn)在于，在提供高性能計算的同時，讓芯片保持處理新興AI模型和算法的靈活性，這些任務(wù)需要一個通用的可編程平臺和專門的指令來完成。

而在端側(cè)AI芯片發(fā)展的過程中，這種計算的靈活性并不那么重要，但終端側(cè)所帶來的效率、功耗等制約因素是更大的挑戰(zhàn)。

在云方面，英偉達(dá)以Volta系列為首的GPU產(chǎn)品專為云服務(wù)機(jī)房打造，并且推出了cuDNN，TensorRT等軟件服務(wù)完善AI生態(tài)；目前英偉達(dá)的GPU支持如TensorFlow、Caffe等所有主流的深度學(xué)習(xí)框架。

在端方面，英偉達(dá)則推出了16nm的AI芯片XAVIER、自動駕駛平臺DRIVE PX，并且開源了DLA深度學(xué)習(xí)加速器項目，廠商可以免費下載這個專為IoT設(shè)備設(shè)計的AI架構(gòu)，自己打造低功耗的AI芯片。

Dally博士說，人工智能的一個重要應(yīng)用就是落地到各種終端設(shè)備上，比如汽車、電器、機(jī)器人、甚至是燈泡上，讓它們變得智能起來。端智能的大勢所趨自然毋庸置疑，但云智能也不會被取代，未來AI的發(fā)展趨勢將會是云+端共生的系統(tǒng)。

而當(dāng)談?wù)摰饺缟铊b科技、Graphcore等這些國內(nèi)外新興AI芯片初創(chuàng)企業(yè)是否會與英偉達(dá)形成競爭關(guān)系時，Dally博士坦然表示，“是的，他們是競爭對手，但是競爭是健康的，英偉達(dá)正在努力保持其領(lǐng)先地位?！?/p>

不過他同時也提到，目前用于云端數(shù)據(jù)中心的芯片市場已經(jīng)較為成熟，各類巨頭紛紛有著扎實的積累，較難撼動格局。AI芯片初創(chuàng)公司（及AI初創(chuàng)公司）更適宜將重心放在終端應(yīng)用上，尤其是未來的IoT設(shè)備，不僅種類繁多而且數(shù)量巨大，是初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)會所在——當(dāng)然，在這些領(lǐng)域里，如何收集到足夠的可用數(shù)據(jù)成了初創(chuàng)企業(yè)所面臨的最大挑戰(zhàn)之一。因為大公司往往憑借著自身平臺積累下大量數(shù)據(jù)，這些是初創(chuàng)公司所不具備的優(yōu)勢。

人工智能對于很多公司、很多行業(yè)都具備顛覆性的力量，大公司如果反應(yīng)不夠及時、又或是做錯了某些決定，則很可能在這一波技術(shù)浪潮中落后、甚至失敗。

三大重點關(guān)注AI項目：自動駕駛、新一代芯片、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化

作為首席科學(xué)家，Dally博士與英偉達(dá)公司中的眾多項目都有不同程度的參與。當(dāng)智東西詢問到最近最關(guān)注的是哪幾個項目時，Dally博士給出了幾個答案：

1）自動駕駛平臺

2）新一代深度學(xué)習(xí)加速器

3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮與簡化

關(guān)于自動駕駛，Dally博士用了一個巧妙的比喻——“自動駕駛其實就像一場游戲，但與AlphaGO這種一輸一贏的游戲不同，在這個游戲里你要保證所有車都不能輸，但與此同時你也要和別人競爭，誰最快到達(dá)終點?！?/p>

與此同時，機(jī)器還要像德?lián)溆螒蛞粯訉W(xué)會“察言觀色”，準(zhǔn)確地給對面的玩家（司機(jī)）分類，這個人究竟是激進(jìn)的還是保守的？是刻薄的還是友好的？如果我超車的話他是會退讓還是不讓？等等。

至于新一代深度學(xué)習(xí)加速器項目，則包括了Dally博士及團(tuán)隊為人工智能算法處理所設(shè)計的一個新型架構(gòu)，這一項目目前進(jìn)展非常好，但是涉及新一代產(chǎn)品的發(fā)布，不方便透露更多。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮與簡化則是一個學(xué)術(shù)界與工程界都在研究討論的重要問題。目前的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)普遍較大，無論是在云端還是在終端，都會影響網(wǎng)絡(luò)速度，增大功耗。

在演講與采訪中Dally博士都提到了這一領(lǐng)域的兩大研究方向：一個是降低計算精度（比如從32比特到8比特），另一個則是剪枝（Purne）先構(gòu)造好整個算法網(wǎng)絡(luò)，然后再嘗試消除多余的節(jié)點，壓縮網(wǎng)絡(luò)大小。

此外，Dally博士還提到，英偉達(dá)的機(jī)器人團(tuán)隊前陣子開始了一個機(jī)器人協(xié)作工作室，在一個廚房大小的空間里，讓機(jī)器人和人類協(xié)作，目標(biāo)是最后成功地做出一頓飯來。

不過，目前機(jī)器要達(dá)到人類希望的標(biāo)準(zhǔn)還有很長的路要走。很多對人類來說很簡單的動作——比如打開抽屜——對于機(jī)器來說有困難，因為他們往往缺乏常識判斷，當(dāng)面前有個水瓶時，它們不會像人類一樣下意識地繞開這個瓶子。

除了自動駕駛、機(jī)器人、深度學(xué)習(xí)這類業(yè)務(wù)外，對于一些吸引人注意的新興項目，Dally博士也會帶領(lǐng)著一小隊英偉達(dá)科學(xué)家組成“特工小組”來研究這個問題，比如前陣子他們就組了一個專攻量子計算的科學(xué)家小分隊，一群科學(xué)家花了六個月時間讀論文、解方程、拜訪業(yè)內(nèi)人士，力求全面了解這一領(lǐng)域。