文|李佳師
在特斯拉造芯、微軟造芯、蘋果造芯之後，又一家中國人工智能公司創業公司加入造芯者行列。5月9日，依圖科技在上海宣佈推出雲端視覺推理AI芯片questcore，並表示在同等功耗下，依圖questcore產品的視覺推理性能是市面現有主流同類產品的2~5倍。依圖科技造芯、questcore問世，透露出什麼樣的芯片產業變革思路？越來越多的企業加入造芯行列，是否意味著芯片產業現已經從“小步變革”到了是“大步跨越”變局期？
算法+芯片，算法即芯片，已成趨勢？
依圖科技聯合創始人兼CEO朱瓏和很多科學家有一個相同的特質就是想法很天馬行空，也因為天馬行空所以能夠捕捉很多大維度跨越背後的“天馬軌跡”。這是三年前，記者採訪朱瓏留下的印象。
在這次發佈會上，朱瓏從2002年他在美國讀書、2012年回國創業一直講到了現在，他跳躍地回顧這近20年裡AI界發生的里程碑事件、AI界頂級的科學家、谷歌對AI貢獻，然後他談及了芯片，談及了英特爾和英偉達等。
他之所以用如此多的維度來來談這跨越20多年IT產業的發展，是想表達幾個關鍵。
其一是這一輪的AI潮來臨，“算法的成熟”+“數據的豐盈”+“算力的便宜”，功不可沒。尤其是算法的性能，正在呈現出指數級的增長態勢，會對AI時代產生深刻的影響，以依圖研發的人臉識別算法為例，過去4年時間，其算法精度提升了100萬倍。
其二這幾十年芯片基本上是按照“通用”的思路來發展的，但“廣義計算其實是脫離算法的。”這是朱瓏的原話。芯片大廠希望將功能需要標準化，滿足各類用戶的需求，這樣的結果必然無法滿足差異化的個性化的需求。就像用CPU來進行圖像計算一定無法獲得GPU的效率一樣，所以AI計算也需要專門的AI芯片，AI芯片一定要結合算法、結合任務對象進行定製，才有可能帶來極致效率。
其三隨著半導體界從工藝到架構創新進程在變慢，半導體界要按照“摩爾定律”來獲得性能價格比的更迭，挑戰越來越大，規模效益在減弱，需要在新的維度尋找突破口。
基於這幾個關鍵點，朱瓏提出了“算法即芯片”造芯思路。即基於問題，基於場景，用對算法，併為此定製芯片。而這樣的思路能夠將專業知識、行業積累納入芯片中，有可能創造出極致性價比。基於此，我們就能夠很好地理解，為什麼越來越多的用戶在AI時代選擇自己造芯，比如特斯拉、比如微軟、比如蘋果等。事實上不僅僅是這些超級用戶選擇自己造芯，甚至包括英特爾這樣的通用芯片大廠商也在擁抱數據、擁抱算法，或是投資於擁有算法、行業場景與數據的公司，或是收購擁有行業算法的公司，因為“芯片+算法”已經成為AI落地創造極致效率的必要條件。所以朱瓏認為，AI時代芯片的造法應該要將“算法+芯片”結合在一起，讓算法賦能芯片。
從介紹來看，這次依圖發佈的questcore基於擁有自主IP的ManyCore 架構，針對依圖算法做了專門優化，能夠發揮依圖在機器視覺領域的專業積累和行業知識，適用於人臉識別、視頻結構化分析、行人再識別等多種圖像和視頻實時智能分析任務。在實際的雲端應用場景，依圖 questcore 最高能提供每秒15 TOPS的視覺推理性能，最大功耗為20W，小於一個普通的電燈泡。在同等功耗下，依圖questcore產品的視覺推理性能是市面現有主流同類產品的2~5倍。在當天發佈會的插電演示環節，依圖科技首席創新官呂昊博士手持一臺體積與15 英寸蘋果 MacBook Pro筆記本相當的依圖原子服務器，帶動200路攝像頭同時完成實時智能視頻分析任務。
軟硬整合、整體交付，是AI造芯主流路徑？
朱瓏和很多科學家不一樣的地方，他很落地，他凡事關注落地路徑，這也是他為什麼要在2012年離開全球頂級的AI實驗室，要出來創業的原因。這是三年前記者採訪他時留下的另一個印象。當時依圖即將進軍醫療領域，記者問他如何進入？靠什麼來進入？朱瓏的回答是，找到這個領域的有關鍵資源和關鍵能力的人。
所以當依圖要研發芯片，採取了相類似的路徑。2017年12月15日，依圖科技等數家機構宣佈完成對AI芯片初創團隊ThinkForce的4.5億元A輪投資。官方信息顯示，ThinkForce是一家人工智能專用芯片設計公司，團隊由來自芯片設計、軟件算法及系統開發領域的資深專家構成，專注於將領先的AI算法與先進的半導體工藝相結合，為業界提供適合各應用場景的ASIC芯片。這次questcore芯片就是由依圖科技和ThinkForce團隊聯合開發，而有自主知識產權的微內核ManyCore架構芯片就來自ThinkForce公司。
眾所周知，定製芯片、專用芯片雖然比通用芯片效率高，但是也因為沒有規模效應所以價格也高，所以定製芯片落地路徑同樣受關注。就像特斯拉、微軟、蘋果造芯，並不是希望成為芯片公司，造芯的目的是要交付性能最優的自動駕駛汽車、更好的AR頭盔Hololens和更強的iPhone手機一樣，依圖科技造芯也並非要獨立銷售questcore芯片，而是使用依圖 questcore構建視頻解析系統、視頻解決方案，面向應用場景進行直接優化，而交付的是智慧城市、智慧交通、智能安防、智能零售解決方案。
這樣的落地路徑和商業模式，能夠將依圖的優勢發揮到極致，同時避免了專用芯片生態鏈的構建，渠道合作伙伴是否給力等等一系列的尷尬。
依圖科技的另一個選擇是雲端、是服務器端而非視覺計算的邊緣端。算法越精準，數據量會越大，邊緣智能儘管現在發展很快，但承載高精度算法的重任依然會在數據中心。數據分析的主戰場依然是在數據中心端。
當天發佈會給出的數據，使用依圖 questcore構建的視頻解析系統，能夠將原本需要 16 臺機櫃的方案壓縮到 1 臺，使整體建設費用投入減少 50%，運維成本降低 80%。同時，依圖原子服務器能夠直接在雲端升級系統，不需要大規模購買或者更新已有的攝像頭、傳感器等終端設備，大幅提高了現有基礎設施的利用率。
Questcore發佈，依圖從算法公司向前又邁進了一步，未來依圖還會有哪些可能性？還會有哪些變數？Questcore的中文意思是“求索”，這可能是這家公司還會有什麼變數的最好註解吧。
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