“在保證8位整型的精度下，每秒最快能計算181幀（張）圖片/視頻，并且將人工智能（AI）算法從訓練部署到實際應(yīng)用的過程中，依然不損失算法的精度，又“快”又“準”的性能甚至高過英特爾（Intel） 旗艦產(chǎn)品Myriad X人工智能計算機視覺芯片。

11月25日，肇觀電子創(chuàng)始人馮歆鵬對外表示：“五年前創(chuàng)辦肇觀的時候，我們不將名義算力作為衡量智能視覺處理器的標準，而是將芯片實際利用率作為優(yōu)化標準。今天看來，我們最初的選擇是正確的?！?/p>

▲ 針對5種算法，肇觀電子N161芯片與英特爾Myriad X芯片每秒可跑的幀（張）數(shù)

例如：在MobileNetV1算法下，N161芯片每秒可跑181幀（張），Intel Myriad X芯片每秒跑106幀（張）

創(chuàng)新要另辟蹊徑

人工智能技術(shù)作為一門應(yīng)用于各行各業(yè)的基礎(chǔ)研究，其意義在于讓機器代替人去做大量簡單重復(fù)的工作，把人解放出來，去做更高級的和創(chuàng)造性的工作。如同扎實的文字功底是傳情達意的“基礎(chǔ)設(shè)施”，對于AI在具體行業(yè)中的落地而言，芯片是核心元器件，是人工智能的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

▲肇觀電子N1系列芯片

從2014年開始，當人工智能計算機視覺芯片作為下一個科技和經(jīng)濟增長點的時候，無論是學院派還是科技寡頭都高舉著“名義運算力”這面旗幟（例如：算力10TOPS = 每秒運算10萬億次）來研發(fā)AI芯片，隨后，行業(yè)初入?yún)⑴c者也紛紛入局。

就好像強大的心臟可以支持一個人跑完全程馬拉松，芯片就好像一顆“心臟”，芯片的算力代表的就是這顆“心臟”是否強大。

但是，馮歆鵬認為：“AI芯片是否適合使用，往往要從每元錢能獲得的性能、每度電能獲得的性能、部署實施的成本、元器件是否穩(wěn)定可靠等幾個方面來衡量。也就是說，名義算力并不是衡量智能視覺處理器的最重要的標準，芯片利用率才是優(yōu)化指標?！?/p>

芯片利用率具體體現(xiàn)在哪里？

馮歆鵬解釋說，人工智能就是我們教會機器學習的過程，如同教會一個孩子學習。不管什么考試，速度和準確率是衡量這個孩子學習成果的標準。人工智能計算機視覺芯片性能利用率衡量標準就是：在運算圖片的時候，既要保證圖片的精度（準），又要保證運算的速度（快），是否又“快”又“準”。

以基于人臉識別的AI技術(shù)做的智能門鎖應(yīng)用場景為例，如果識別不準，門鎖會把家庭成員拒之門外，或者對陌生人敞開大門；如果識別不快，會讓人在門外等很久，體驗感變差。

解決別人解決不了的問題

在最初的技術(shù)戰(zhàn)略選擇上，肇觀電子為什么能夠直接切入解決“利用率”這個AI芯片的核心痛點？

——因為肇觀電子非常重視基礎(chǔ)理論方面的投入。

馮歆鵬表示，一顆芯片投片的成本是巨大的。芯片設(shè)計好了以后投片生產(chǎn)，就如同一個孩子生出來以后就無法做任何更改一樣，“產(chǎn)前”需要不斷的做“產(chǎn)檢”，來盡可能準得知道這個“孩子”（芯片）是否健康。這些 “產(chǎn)檢”工作在芯片行業(yè)的專業(yè)名詞叫做仿真驗證模型。

仿真驗證模型的預(yù)測誤差取決于有沒有能夠準確預(yù)測結(jié)果的數(shù)學模型。

得益于在數(shù)學基礎(chǔ)理論方面的高投入，肇觀電子在智能視覺芯片研發(fā)方面有了強有力的系統(tǒng)仿真模型，能夠遠在芯片流片前就準確預(yù)測芯片性能。肇觀電子CTO周驥博士說：“研究基礎(chǔ)理論，既耗時間，又‘燒錢’，但磨刀不誤砍柴工?！?/p>

有了仿真驗證模型，在第一代芯片設(shè)計中，模型所預(yù)言的芯片利用率是85%，可是最初的設(shè)計方案仿真結(jié)果只有75%左右。當時，市面上所能見到的類似芯片實際利用率也差不多是這么多。

于是，周驥反復(fù)問了這樣一個問題：為什么實際數(shù)據(jù)和理論預(yù)測差這么多？

為了能逼近理論預(yù)測，他帶著幾十個工程師連續(xù)奮戰(zhàn)5個月，將利用率從75%一步步提高到83%左右……最終的分析結(jié)果是，還有2%左右的差距是由于模型沒有考慮電路板設(shè)計的一些問題，而別的廠家也會面臨同樣的問題。

做這些基礎(chǔ)研究的目的到底是什么？

馮歆鵬表示，大學離市場太遠，企業(yè)又想賺快錢，這其實就是創(chuàng)新型企業(yè)的一個“痛點”：不愿意搞基礎(chǔ)研究，不愿意忍受基礎(chǔ)研究的長期寂寞，不愿意等待艱難漫長的投資回報，就不能在底層技術(shù)上實現(xiàn)真正的創(chuàng)新。

“為了獲得突破性成果，立志做核心技術(shù)的公司必須得沉下心來搞基礎(chǔ)研究，理論聯(lián)系實際、實踐檢驗理論?！彼寡?。

靠實際應(yīng)用說話

攻破了這些技術(shù)難點，到底能干什么？肇觀電子自主研發(fā)的人工智能計算機視覺芯片究竟要為哪些行業(yè)降低成本，提高效率？關(guān)于這些問題，馮歆鵬每天都在問自己。

比如在智能安防領(lǐng)域，建設(shè)城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)是實現(xiàn)城市安全和穩(wěn)定的重要基礎(chǔ)，是“平安城市”建設(shè)的重要組成部分，更是“智慧城市”的重要載體。

傳統(tǒng)的安防監(jiān)控只能達到“看得見”的功能，而肇觀電子的芯片應(yīng)用到智能安防領(lǐng)域，能夠讓攝像頭“看得清”、“看得懂”，極大地提高識別效率，大量重復(fù)簡單的工作都可以留給機器去解決。

再比如在輔助駕駛領(lǐng)域，車艙內(nèi)置攝像頭可以監(jiān)測司機是否在駕駛過程中出現(xiàn)說話、打電話、打瞌睡等情況，不僅能提醒司機，也可以直接聯(lián)動到公安機關(guān)，提示交通事故風險。

外置攝像頭可以識別馬路上的行人、標線、紅綠燈，需要非常及時準確的提示或直接幫助司機避障或制動，否則，即使是慢了一秒，也會提升交通事故發(fā)生的概率。

這就回到了前面提到的，“快”是考核計算機視覺AI芯片性能的關(guān)鍵指標。

新零售時代，在無人零售這一垂直領(lǐng)域，傳統(tǒng)的自動售賣貨柜使用的是重力傳感器，對應(yīng)的價格是根據(jù)每一件商品的重量來事先預(yù)設(shè)的。

當顧客取走某一件商品的時候，系統(tǒng)會根據(jù)減少的重量，核算出相應(yīng)的價格，再進行扣款。然而，從技術(shù)上來說，重力傳感器需要經(jīng)常校準；從成本上來說，重力貨柜成本高昂。

相比之下，安裝了計算機視覺AI芯片的攝像頭可以通過對商品外形的識別來扣款，成本大大降低，但是也對識別精準度提出了更高的要求。如果物體識別算法在實際運行中有1%的精度下降，貨損率和運營成本就會大幅增加。這就意味著，“準”是考核計算機視覺AI芯片性能的關(guān)鍵指標。

“在這個新興的領(lǐng)域，大公司和小公司其實是在同一起跑線上?！瘪T歆鵬表示，與大型公司相比，肇觀電子更加靈活，決策鏈條更短，對于市場需求的反應(yīng)速度更快，試錯成本也更低?！拔覀兿Ｍ茉谧约旱念I(lǐng)域中，時不時給市場帶來驚喜?！?/p>

責任編輯：xj

原文標題：肇觀電子：我們希望能在AI視覺芯片這個領(lǐng)域，時不時給市場帶來驚喜

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