AI 芯片激战,触景无限的突围方法论


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Touch View Unlimited副总裁陈勇

在过去的61年中,全球芯片战场商业模式遭到了攻击,大致可分为两种类型。

一个是销售直接由英特尔,AMD和Nvidia代表的芯片产品的厂商;另一个是由IP授权的制造商,由Arm,Synopsys和Cadence代表。

在人工智能时代,出现了第三种商业模式:以人工智能加速芯片为轴,通过加速卡,模块,服务器和一体化产品实现外部销售模式。

第一种和第二种游戏玩法仅限于许多潜在的门槛,第三种商业模式被认为是中国芯片公司超越曲线的绝佳机会。

在第三种商业模式中,已经开发了两种更常见的策略:

一,垂直开发,提供通用的AI加速芯片,通过技术找到现场;二,横向扩展,寻找一个场景,从点和面一步一步,做软硬整合,通过死场来打磨技术。

无限制游戏是第三种商业模式的第二类。

在AI前端市场,它以其无限的触感而闻名。它是业内最早部署前端视觉感知的公司之一。

在过去的几年里,他们成功推出了超硬产品,包括盾牌智能盒/分析主机,人工智能模块“射击”,Horned Sungem AI Vision Kit,并完成了对安全,教育,金融等领域的全面覆盖。解决生态系统

目前,AI芯片赛道上充满了明星,包括华为,阿里等拥有技术,资源和渠道的球员。作为一家以感知开始的初创公司,您为什么选择构建核心?底部是什么?赢得几何?

“Infinity不仅仅适用于AI芯片,它是让您自己的算法和工程经验找到更好的耦合训练场,以便更好地实现硬件和软件的协同优化,实现真正的前端感知,是市场正在强迫我们做核心。“Touch View副总裁陈勇解释了他们的核心逻辑。

陈勇毕业于西安电子科技大学通信工程学院,并获得全额奖学金到美国留学,研究VLSI设计。从硕士学位毕业后,他担任摩托罗拉半导体,英特尔移动部门,Xperi 3D包装部门。他在半导体技术研发和管理方面拥有20多年的经验。

值得一提的是,2015年之后,他还带领全球顶级团队为机器人和手机上的视觉应用开发人工智能加速硬核技术,后来被苹果,华为,GoPro等公司开发的系统芯片采用。

他指出,智能城市的进一步发展将不可避免地要求三大技术的不断完善:物联网,边缘计算,通信,以及当前的智能城市解决方案大多是在后端开放,但受到网络的限制和其他问题,只有沙子般的智慧。

也就是说,只有通过在前端进行智能分析并与后端合作,才能充分利用城市的物联网数据来创建一个感知的城市。

“遗憾的是,市场上现有的AI芯片解决方案很难满足前端传感技术的实际需求。”

陈勇解释说,一直以来,大部分市场都是一般的AI芯片,提供人工智能计算所需的计算能力,而专用的AI芯片在某些情况下是稀缺的。在AI芯片开发的后期阶段,客户必须关注真实的场景。整体效果,而不仅仅是计算加速度。

首先,通用AI芯片不能与数据产生有效和深度的连接。专用AI芯片通常针对特定场景进行定制,并且可以更加彻底和准确地理解,分析和处理数据。

其次,通用AI芯片不能与市场紧密结合。通用芯片的操作模式是1到N,难以与某些市场环境具有强粘附关系,并且不能强烈关注。

第三,通用AI芯片缺乏高质量的算法。芯片是框架,算法是灵魂,没有灵魂的框架很难产生足够的价值,潜在的能力可以通过与算法紧密结合的特殊AI芯片来实现。

第四,通用AI芯片消耗太多功率并且对诸如温度的环境因素不够敏感。前端感知对功耗和散热有很高的要求,需要极端极端。此外,产品着陆不仅是技术问题,而且工程问题,如外部气候和温度等将成为关键因素。

陈勇透露,在过去的几年里,Vision在硬件研发方面已多次升级,计算单元已从移动GPU转变为专用的AI加速芯片。

然而,在后一阶段,基于市场需求研究,他们发现人工智能加速只是前端应用的一个需求点。经过AI加速芯片产品的长时间抛光后,应用到前端后的效果仍然不佳。

高速公路和AI芯片的集成就像铺设沥青,但除了对路面的高要求外,还需要道路标志,道路标志和服务区域,这些在实际过程中并不能很好地满足。

在这里,陈勇和Touch View的无限高管团队将会思考,由于市场上没有供应商可以提供合适的前端传感器芯片,无限的观点是否可以基于他们自己多年的市场探索,从直接需求方的登陆计划从逆向设计的角度来看,芯片尽可能满足客户的综合需求。

在后台,Vision-infinite AI-aware芯片项目应运而生。

在过去的两年中,该公司开发了四代边缘计算产品,涵盖了市场上的各种前端芯片解决方案。例如,第一代嵌入式GPU产品,随后的VPU,NPU和下一代基于FPGA的产品正在开发中。

从头到脚,从底层芯片到算法的上层都标有自主痕迹,是一张值得骄傲极限的牌。

在卡片上,陈勇还谈到了他对核心和行业的一些看法。

“制作合适的前端传感器芯片确实不容易。”

陈勇说,相对后端有一个相对成熟的GPU服务器和一个相对完整的处理环境。前端通常需要采用一些大胆的创新思想,以在低功耗下实现高计算能力,这是很难开发的。

在他看来,无限的场景视图可以启动自行开发的AI感知芯片项目,这与过去十年中几个场景中日常累积的积累是分不开的。

“在过去,我们没有要求更多,没有寻求整体,专注于前端,深化安全和其他场景,从算法到场景,从场景到芯片,我们可以使这个芯片知道行业最好,最适合的行业,最发挥最佳表现。“

陈勇强调,“场景”是产品的灵魂。无论技术触角如何延伸,所做的一切都将始终围绕“场景”。

谈到未来的应用,Touchible Unlimited首席执行官肖洪波补充说,客户有不同的需求。有些只需要芯片,有些需要算法和芯片。将来,他们可以单独或组合销售芯片。解。

准则无限接近。

对于行业的发展,陈勇认为人工智能是中国缩小芯片能力差距的绝佳机会。

他的逻辑是,在政策支持下的广泛应用是技术能否萌芽和生根的关键。在人工智能和其他技术的应用中,中国政府的支持无疑已成为世界的前沿。

与此同时,他也认为AI芯片行业的竞争需要关注真正的努力。资本可能会爆发一些泡沫,但最终,它比性能,价格和成本降低更好。未来没有技术独特性和缺乏商业能力。 AI芯片公司将面临巨大挑战。

“未来,如果没有重大的战略失误,景观将无限地建立在当前的思想基础上,并将在城市智能领域深入培育。机遇多样,优势明显。”

业内人士分析是否要避开正面战场或战略选择。通过关注几种情景,深度和充分发挥可以在最短时间内在垂直场中建立优势,并且很有可能处于巨环中。服务于商业战场并获得更多的胜利权重。

此外,从感知和早期进入领域的无限观点,多年来积累的客户资源形成了强大的市场壁垒,为后来的纵向和横向发展奠定了良好的基础。

他还提到所有公司,包括无限风光,在AI芯片的旅程中,从0到1并不难,难度是如何从1到N,如何继续迭代,如何打磨他们的产品来维护你的自己的生态。

罗马不是一天建成的。中国的“核心”道路没有捷径可走。它很漫长,还有很长的路要走。

漫长的道路,但无限的观点一直是从一开始就围绕前端进行感知计算的,未来它肯定会继续成为自己的技术路线。雷锋网雷锋网雷锋网

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Touch View Unlimited副总裁陈勇

在过去的61年中,全球芯片战场商业模式遭到了攻击,大致可分为两种类型。

一个是销售直接由英特尔,AMD和Nvidia代表的芯片产品的厂商;另一个是由IP授权的制造商,由Arm,Synopsys和Cadence代表。

在人工智能时代,出现了第三种商业模式:以人工智能加速芯片为轴,通过加速卡,模块,服务器和一体化产品实现外部销售模式。

第一种和第二种游戏玩法仅限于许多潜在的门槛,第三种商业模式被认为是中国芯片公司超越曲线的绝佳机会。

在第三种商业模式中,已经开发了两种更常见的策略:

一,垂直开发,提供通用的AI加速芯片,通过技术找到现场;二,横向扩展,寻找一个场景,从点和面一步一步,做软硬整合,通过死场来打磨技术。

无限制游戏是第三种商业模式的第二类。

在AI前端市场,它以其无限的触感而闻名。它是业内最早部署前端视觉感知的公司之一。

在过去的几年里,他们成功推出了超硬产品,包括盾牌智能盒/分析主机,人工智能模块“射击”,Horned Sungem AI Vision Kit,并完成了对安全,教育,金融等领域的全面覆盖。解决生态系统

目前,AI芯片赛道上充满了明星,包括华为,阿里等拥有技术,资源和渠道的球员。作为一家以感知开始的初创公司,您为什么选择构建核心?底部是什么?赢得几何?

“Infinity不仅仅适用于AI芯片,它是让您自己的算法和工程经验找到更好的耦合训练场,以便更好地实现硬件和软件的协同优化,实现真正的前端感知,是市场正在强迫我们做核心。“Touch View副总裁陈勇解释了他们的核心逻辑。

陈勇毕业于西安电子科技大学通信工程学院,并获得全额奖学金到美国留学,研究VLSI设计。从硕士学位毕业后,他担任摩托罗拉半导体,英特尔移动部门,Xperi 3D包装部门。他在半导体技术研发和管理方面拥有20多年的经验。

值得一提的是,2015年之后,他还带领全球顶级团队为机器人和手机上的视觉应用开发人工智能加速硬核技术,后来被苹果,华为,GoPro等公司开发的系统芯片采用。

他指出,智能城市的进一步发展将不可避免地要求三大技术的不断完善:物联网,边缘计算,通信,以及当前的智能城市解决方案大多是在后端开放,但受到网络的限制和其他问题,只有沙子般的智慧。

也就是说,只有通过在前端进行智能分析并与后端合作,才能充分利用城市的物联网数据来创建一个感知的城市。

“遗憾的是,市场上现有的AI芯片解决方案很难满足前端传感技术的实际需求。”

陈勇解释说,一直以来,大多数市场都是一般的AI芯片,提供人工智能计算所需的计算能力,而专用的AI芯片在某些情况下是稀缺的。在AI芯片开发的后期阶段,客户必须关注真实的场景。整体效果,而不仅仅是计算加速度。

首先,通用AI芯片不能与数据产生有效和深度的连接。专用AI芯片通常针对特定场景进行定制,并且可以更加彻底和准确地理解,分析和处理数据。

其次,通用AI芯片不能与市场紧密结合。通用芯片的操作模式是1到N,难以与某些市场环境具有强粘附关系,并且不能强烈关注。

第三,通用AI芯片缺乏高质量的算法。芯片是框架,算法是灵魂,没有灵魂的框架很难产生足够的价值,潜在的能力可以通过与算法紧密结合的特殊AI芯片来实现。

第四,通用AI芯片消耗太多功率并且对诸如温度的环境因素不够敏感。前端感知对功耗和散热有很高的要求,需要极端极端。此外,产品着陆不仅是技术问题,而且工程问题,如外部气候和温度等将成为关键因素。

陈勇透露,在过去的几年里,Vision在硬件研发方面已多次升级,计算单元已从移动GPU转变为专用的AI加速芯片。

然而,在后一阶段,基于市场需求研究,他们发现人工智能加速只是前端应用的一个需求点。经过AI加速芯片产品的长时间抛光后,应用到前端后的效果仍然不佳。

高速公路和AI芯片的集成就像铺设沥青,但除了对路面的高要求外,还需要道路标志,道路标志和服务区域,这些在实际过程中并不能很好地满足。

在这里,陈勇和Touch View的无限高管团队将会思考,由于市场上没有供应商可以提供合适的前端传感器芯片,无限的观点是否可以基于他们自己多年的市场探索,从直接需求方的登陆计划从逆向设计的角度来看,芯片尽可能满足客户的综合需求。

在后台,Vision-infinite AI-aware芯片项目应运而生。

在过去的两年中,该公司开发了四代边缘计算产品,涵盖了市场上的各种前端芯片解决方案。例如,第一代嵌入式GPU产品,随后的VPU,NPU和下一代基于FPGA的产品正在开发中。

从头到脚,从底层芯片到算法的上层都标有自主痕迹,是一张值得骄傲极限的牌。

在卡片上,陈勇还谈到了他对核心和行业的一些看法。

“制作合适的前端传感器芯片确实不容易。”

陈勇说,相对后端有一个相对成熟的GPU服务器和一个相对完整的处理环境。前端通常需要采用一些大胆的创新思想,以在低功耗下实现高计算能力,这是很难开发的。

在他看来,无限的场景视图可以启动自行开发的AI感知芯片项目,这与过去十年中几个场景中日常累积的积累是分不开的。

“在过去,我们没有要求更多,没有寻求整体,专注于前端,深化安全和其他场景,从算法到场景,从场景到芯片,我们可以使这个芯片知道行业最好,最适合的行业,最发挥最佳表现。“

陈勇强调,“场景”是产品的灵魂。无论技术触角如何延伸,所做的一切都将始终围绕“场景”。

谈到未来的应用,Touchible Unlimited首席执行官肖洪波补充说,客户有不同的需求。有些只需要芯片,有些需要算法和芯片。将来,他们可以单独或组合销售芯片。解。

准则无限接近。

对于行业的发展,陈勇认为人工智能是中国缩小芯片能力差距的绝佳机会。

他的逻辑是,在政策支持下的广泛应用是技术能否萌芽和生根的关键。在人工智能和其他技术的应用中,中国政府的支持无疑已成为世界的前沿。

与此同时,他也认为AI芯片行业的竞争需要关注真正的努力。资本可能会爆发一些泡沫,但最终,它比性能,价格和成本降低更好。未来没有技术独特性和缺乏商业能力。 AI芯片公司将面临巨大挑战。

“未来,如果没有重大的战略失误,景观将无限地建立在当前的思想基础上,并将在城市智能领域深入培育。机遇多样,优势明显。”

业内人士分析是否要避开正面战场或战略选择。通过关注几种情景,深度和充分发挥可以在最短时间内在垂直场中建立优势,并且很有可能处于巨环中。服务于商业战场并获得更多的胜利权重。

此外,从感知和早期进入领域的无限观点,多年来积累的客户资源形成了强大的市场壁垒,为后来的纵向和横向发展奠定了良好的基础。

他还提到所有公司,包括无限风光,在AI芯片的旅程中,从0到1并不难,难度是如何从1到N,如何继续迭代,如何打磨他们的产品来维护你的自己的生态。

罗马不是一天建成的。中国的“核心”道路没有捷径可走。它很漫长,还有很长的路要走。

漫长的道路,但无限的观点一直是从一开始就围绕前端进行感知计算的,未来它肯定会继续成为自己的技术路线。雷锋网雷锋网雷锋网