前言

人工智能（AI）經(jīng)歷了概念泛起，到逐漸走向落地應(yīng)用階段。應(yīng)用場景碎片化不易把握、實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用場景差距大等問題逐漸暴露出來，也成為當(dāng)前AI落地應(yīng)用過程中最大的痛點(diǎn)和重大應(yīng)用項(xiàng)目亟待解決的問題。

如何從源頭發(fā)掘AI工程師的真實(shí)需求？如何幫助他們進(jìn)行快速、低成本的開發(fā)、驗(yàn)證、測試，并有效實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化？為了全面客觀地了解AI工程師的需求，為他們的設(shè)計(jì)提供更好的支持，<電子發(fā)燒友>歷時(shí)4個(gè)多月，通過線上、線下的交流與走訪，以及超過1000份有效調(diào)查問卷，深入調(diào)研并分析了工程師的實(shí)際工作情況和問題反饋。發(fā)布行業(yè)首份覆蓋AI開發(fā)人群、所使用芯片類型/開發(fā)平臺/工具、產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域的調(diào)研報(bào)告，真實(shí)反映了工程師對于AI產(chǎn)品開發(fā)的反饋和建議。

以下是報(bào)告全文：

一、調(diào)研對象主要產(chǎn)品應(yīng)用領(lǐng)域

本次調(diào)研中，用戶開發(fā)的AI產(chǎn)品在以下五大領(lǐng)域應(yīng)用最為集中：消費(fèi)電子排名第一，占15.29%；智能家居排名第二，占11.28%；工業(yè)應(yīng)用排名第三，占10.78%；機(jī)器人排名第四，占9.77%；計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域排名第五，占9.27%。這一結(jié)果反映了當(dāng)前AI在中國市場的落地應(yīng)用情況。

中國作為全球最大的消費(fèi)電子產(chǎn)品生產(chǎn)國、出口國和消費(fèi)國，消費(fèi)電子一直是創(chuàng)新集中領(lǐng)域，也率先成為AI與產(chǎn)業(yè)融合的先行領(lǐng)域。AI語音助手、AI拍照、AR/VR等功能在智能手機(jī)、智能手表/手環(huán)、智能耳機(jī)、智能音箱等終端得到大量應(yīng)用。

智能家居方面，隨著國家政策的扶持和行業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，消費(fèi)者對于智能生活的接受度與需求也在不斷提高。我國智能家居滲透率和行業(yè)規(guī)模快速提升。自2018年開始，智能音箱、智能門鎖、智能插座等爆款產(chǎn)品相繼涌現(xiàn)，正在逐步替代傳統(tǒng)的家居產(chǎn)品。

工業(yè)應(yīng)用方面，在國家打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展“智能+”為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能的推動下，AI在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器診斷/維護(hù)方面得到大力推廣。

機(jī)器人的商用落地非常具有代表性，解決了場景應(yīng)用問題后，在如下四大領(lǐng)域都有應(yīng)用：專用領(lǐng)域，如：智能倉儲機(jī)器人、物流搬運(yùn)、安保巡邏等；通用領(lǐng)域，具備一定通用功能的機(jī)器人，如：家庭陪伴、導(dǎo)航導(dǎo)覽、引導(dǎo)、物品傳遞等；專業(yè)/公用領(lǐng)域，可靠性更強(qiáng)、更能適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜多變的機(jī)器人；家庭應(yīng)用，如：掃地、教育、智能家居類。

計(jì)算機(jī)視覺隨著深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步、存儲技術(shù)的提升以及可視化數(shù)據(jù)集的激增，得到迅速發(fā)展。目前，人臉識別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最熱門的應(yīng)用，且有望成為未來生物識別的主導(dǎo)技術(shù)。安防影像分析有望成為下一個(gè)熱門領(lǐng)域。根據(jù)目前科創(chuàng)板受理情況來看，計(jì)算機(jī)視覺公司集中，有望快速推動AI技術(shù)在該領(lǐng)域快速落地和變現(xiàn)。

二、用戶開發(fā)/使用AI芯片的類型

目前，用戶開發(fā)/使用的AI芯片主要有通用芯片代表如GPU、半定制化芯片代表如FPGA、ASIC全定制化芯片以及類腦芯片。其中，F(xiàn)PGA以45%的得票率高居第一。這說明現(xiàn)階段FPGA還是AI產(chǎn)業(yè)落地的最重要的芯片形式，也與<電子發(fā)燒友>從賽靈思和英特爾 (Altera)有關(guān)專家反饋中得到的信息基本一致。

隨著無線技術(shù)的發(fā)展及終端傳感器數(shù)量和種類的激增，智能終端對于實(shí)時(shí)處理能力的要求越來越高，同時(shí)，低功耗、小體積、低成本、靈活支持各類接口、自定義等特性幾乎都成為必選。在當(dāng)前的芯片類型中，F(xiàn)PGA無疑成為滿足上述需求的最優(yōu)選擇。在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)方面，F(xiàn)PGA、GPU等芯片比傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的CPU效率更高。但可以預(yù)見的一個(gè)趨勢是，隨著用戶尋求更高級別的智能，終端側(cè)對于針對算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片需求將會越來越多，這也是現(xiàn)在很多開發(fā)從ASIC芯片切入的原因之一。因?yàn)樗惴◤?fù)雜度越強(qiáng)，越需要專用的芯片架構(gòu)與其對應(yīng)。基于AI算法進(jìn)行定制的ASIC芯片前景看好。

三、用戶喜愛的AI芯片平臺TOP6

人工智能的發(fā)展有賴于三大要素：深度學(xué)習(xí)的算法、高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)和高性能的計(jì)算能力。隨著人工智能技術(shù)發(fā)展從云端向終端遷移，終端側(cè)對芯片平臺也體現(xiàn)出這三大要素方面的需求，因此也要求芯片平臺具備更高的安全性、更高的性能、更低的功耗、更低的延時(shí)等。

本次調(diào)研中入圍的六大AI芯片平臺都具備上述特性，它們對于AI在終端側(cè)的推動意義重大，為開發(fā)者提供了更強(qiáng)的性能和更大的想象空間。

1、瑞芯微RK3399Pro

RK3399Pro是瑞芯微于2018年1月發(fā)布的首款A(yù)I芯片，采用big.LITTLE大小核CPU架構(gòu)，雙核Cortex-A72+四核Cortex-A53。在硬件性能方面采用了專有AI硬件設(shè)計(jì)， NPU運(yùn)算性能達(dá)2.4TOPs。平臺兼容性方面，NPU支持8bit與16bit運(yùn)算，能夠兼容各類AI軟件框架?，F(xiàn)有AI接口支持OpenVX及TensorFlowLite/AndroidNN API，AI軟件工具支持對Caffe/TensorFlow模型的導(dǎo)入及映射、優(yōu)化?？商峁┮徽臼紸I解決方案，包括硬件參考設(shè)計(jì)及軟件SDK，從而提高開發(fā)者的AI產(chǎn)品研發(fā)速度，縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。非常適用于智能駕駛、圖像識別、安防監(jiān)控、無人機(jī)、語音識別等AI應(yīng)用領(lǐng)域。

2、聯(lián)發(fā)科Helio P60

聯(lián)發(fā)科Helio P60采用了ARM的4個(gè)Cortex A73 及 4 個(gè)A53 的大小核架構(gòu)，內(nèi)置了專用于AI運(yùn)算的APU，搭載了NeuroPilot AI技術(shù)，這是一個(gè)獨(dú)立的NPU單元，通過CPU、GPU、APU進(jìn)行異構(gòu)運(yùn)行，可以提供從入門到高級的完整API支持和開發(fā)者工具包，具備性能以及功耗優(yōu)化、可移植性和客制化等特點(diǎn)。Helio P60融合了來自騰訊、商湯、虹軟、曠視等多家人工智能廠商的方案，在手機(jī)安全、拍照、人臉識別等方面都有提升。

3、寒武紀(jì)1A/1H/1M+MLU100

MLU100云端芯片可支持各類深度學(xué)習(xí)和常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以和寒武紀(jì)1A/1H/1M系列終端處理器進(jìn)行適配，通過“端云協(xié)作”完成復(fù)雜的智能處理任務(wù)。第一代1A面向智能手機(jī)、安防監(jiān)控、可穿戴設(shè)備、無人機(jī)和智能駕駛等各類終端設(shè)備。1M處理器延續(xù)了前兩代IP產(chǎn)品1H/1A的完備性，單個(gè)處理器核即可支持CNN、RNN、SOM等多樣化的深度學(xué)習(xí)模型，更進(jìn)一步支持SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持本地訓(xùn)練，為視覺、語音、自然語言處理以及各類經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)提供靈活高效的計(jì)算平臺。

4、Imagination PowerVR NNA

PowerVR NNA是獨(dú)立式的硬件IP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用的PowerVR架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。特色在于可以同時(shí)支持CNN、RNN、LSTM三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，并且可支持caff、caffe2、Google TensorFlow等通用機(jī)器學(xué)習(xí)體系架構(gòu)，還支持可適用于移動端的TensorFlow Lite、caffe2go等機(jī)器學(xué)習(xí)體系架構(gòu)。

5、芯原VIP8000

VIP8000是面向計(jì)算機(jī)視覺的AI處理器，由高度多線程的并行處理單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元和通用存儲緩存單元組成?？芍苯訉?dǎo)入由Caffe和TensorFlow等框架生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元支持定點(diǎn)8位精度和浮點(diǎn)16位精度，并支持混合模式應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)更佳的計(jì)算效率和準(zhǔn)確率。

6、地平線“征程”、“旭日”

征程系列處理器面向智能駕駛，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與識別。旭日系列處理器面向智能攝像頭，能夠在本地進(jìn)行大規(guī)模人臉抓拍與識別、視頻結(jié)構(gòu)化處理等，可用于商業(yè)、安防等多個(gè)實(shí)際應(yīng)用場景。

四、用戶感興趣的AI開發(fā)套件

關(guān)于AI開發(fā)套件的選擇方面，以下六大因素是用戶主要考慮的：
第一，熟悉、一致和開放的開發(fā)環(huán)境；
第二，能夠快速驗(yàn)證；
第三，可幫助降低設(shè)計(jì)、測試和部署成本及復(fù)雜性；
第四，可擴(kuò)展性強(qiáng)、接口豐富；
第五，支持云計(jì)算服務(wù)平臺，可在線開發(fā)，支持場景化應(yīng)用；
第六，價(jià)格合適，提供完整的開發(fā)生命周期管理功能。

用戶感興趣的AI開發(fā)套件調(diào)研結(jié)果如下：
除了上述考慮因素，參與投票的工程師對于以下建議呼聲較高：

1、進(jìn)一步降低開發(fā)難度，實(shí)現(xiàn)模塊化、可視化、積木化，能夠快速入門；
2、安全算法能夠開源，有一套完善的技術(shù)支持方案；
3、更豐富的產(chǎn)品可供選擇，更可靠的機(jī)器自主學(xué)習(xí)能力；
4、可快速搭建開發(fā)環(huán)境，進(jìn)行模擬仿真、快速產(chǎn)品化；
5、更豐富的社區(qū)資源；
6、更好的技術(shù)支持和技術(shù)交流論壇或微信群，有原廠技術(shù)支持輔導(dǎo)答疑；
7、希望定期舉辦AI開發(fā)培訓(xùn)。

五、參與調(diào)研企業(yè)及工程師情況

本次接受調(diào)查的用戶，超過35%來自終端廠商，22%來自方案公司，在AI落地的調(diào)查中，這兩類用戶群體的反饋非常重要，因此本次調(diào)查結(jié)果也很有代表性。

調(diào)查對象中，AI硬件工程師和系統(tǒng)級產(chǎn)品開發(fā)工程師占比較多。難得的是AI算法工程師也參與到本次調(diào)查中。由于AI算法工程師在產(chǎn)品落地過程中，起著關(guān)鍵性作用。<電子發(fā)燒友>分析師認(rèn)為，AI算法工程師參與到AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，方能讓AI芯片的落地到實(shí)處。
AI芯片無論是FPGA，還是專用AI芯片，都是近幾年的事情。而過去一年中，AI芯片的大量發(fā)布問世，方是AI落地的重要推動力。如果有更多好用且更低成本的芯片問世，相信AI落地會更快、更廣。

<電子發(fā)燒友>總結(jié)

<電子發(fā)燒友>AI分析師認(rèn)為，AI今年有望進(jìn)入關(guān)鍵的落地應(yīng)用階段，從技術(shù)應(yīng)用場景來看，計(jì)算機(jī)視覺、語音識別等技術(shù)積累較為充分，且下游市場呈現(xiàn)出越來越多的需求，有望得到更多應(yīng)用；從與細(xì)分行業(yè)的結(jié)合來看，AI技術(shù)在醫(yī)療、安防、智能駕駛、零售等領(lǐng)域有望得到進(jìn)一步深化，細(xì)分領(lǐng)域的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)格局將逐步改變。

<電子發(fā)燒友>將持續(xù)關(guān)注AI技術(shù)在中國市場的落地應(yīng)用情況，通過線上線下的互動、追蹤與調(diào)研，力求推出更多深度報(bào)告，為推動行業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)一己之力。