2020年，5G開始邁向全面商用化步伐，晶片、射頻以及存儲等產業鏈關鍵環節都已日臻完備、蓄勢待發，為5G全面開啟應用端普惠時代做足了鋪墊。人工智慧已不再落單，與物聯網之間愈發緊密的結合，幾乎成為了當下所有電子產品的標配。AI與IoT的水乳交融，讓晶片、MCU/類比IC以及感測器等產業鏈直接受益，大量全新的細分應用市場，對於中國廠商推動中國國產替代來說也是不可錯過的絕佳機遇。以AIoT之名向全場景開枝散葉、賦能萬物，是當下支撐半導體乃至整個電子產業的車輪滾滾向前的不竭動力源泉。
《華強電子》精心準備的2020年半導體產業展望專題與您再度守約，我們嚴格甄選了30多位業界精英與大家一同分享和預見，正如新年的第一縷晨曦，溫潤而又嶄新。我們希望，對於新一年的每一個期望，都能在年末有所迴響。
AI晶片邁入關鍵“考核期” 三大指標決勝應用端市場
從2012年的深度學習演算法開始流行，到2015年左右AI晶片的創業熱潮，再到如今的AI技術落地戰。AI晶片產業可謂經歷了數年的技術角逐與市場磨合，才逐步走到今天的“務實”階段。當下，雲端資料中心和各類邊緣側應用的爆發一浪蓋過一浪，應用端對AI晶片的需求正日益水漲船高。
龐大的市場增量，使得如今無論是深耕CPU、GPU、FPGA還是ASIC領域的AI晶片廠商都能分得一份紅利。Imagination Technologies行銷與傳播副總裁David Harold在接受採訪時表示：“最初，我們預計攝像頭和汽車會成為AI晶片的核心市場，但實際上，現在從已經簽署了我們神經網路加速器（NeuralNetwork Accelerator，NNA）技術的很多授權生意來看，所涉及的領域相當廣泛，從以書寫識別和人臉解鎖為主要應用案例的移動設備，到非常關注目標識別和分類的攝像頭和汽車，再到感測器、工業和移動邊緣計算（Mobile Edge Compute，MEC），皆有所覆蓋。”這也證明了AI是一項可廣泛應用的技術，幾乎每個細分領域都能夠找到適合各類AI晶片的用武之地。
但在AI晶片和演算法技術快速演進的同時，日益複雜的工作負載和非結構化的資料也呈現爆發式增長，這對於無論是資料中心還是邊緣設備的計算能力提出了前所未有的壓迫。以如今運行於資料中心的AI演算法為例，預計到2025年，這類資料的體量將達到175ZB，這些海量的非結構化和結構化資料，也使得當前的AI晶片技術想要從海量資料中獲取有價值的資訊成為關鍵挑戰。
這促發了2019年越來越多全新的、基於硬體和軟體的解決方案的誕生，比如存算一體、存內計算、可重構、可重組等一系列創新的架構，均以最低的成本、功耗和最省時去處理資料為目標，Achronix公司產品行銷總監Bob Siller認為：“如今，應對這一挑戰的方法與過去相比有很大不同，過去只要提供功能更強大的CPU就可以滿足要求。現在我們則看到專為特定工作負載加速而定制的異構計算系統正在興起。然而，擁有多個不同的硬體平臺是有局限性的，因此我們看到了創建硬體可重複程式設計架構的趨勢，這類架構專門針對需要加速的特定工作負載進行了優化。在這一趨勢的最前沿，Achronix提供了一種全新的、靈活的、基於其Speedster7t FPGA晶片的解決方案，旨在滿足對最高頻寬的需求和計算應用的要求。”
可以說，當下全球範圍內大大小小的各類AI晶片公司都準備或正在將更多精力和資源傾注在AI晶片架構的創新上。為了解決資料存取帶來的功耗、高性能以及靈活性等各類問題，AI晶片廠商們幾乎使出了渾身解數，從架構角度出發不斷的針對AI晶片的各項參數和系統性能做優化和改進，持續刷新AI晶片的創新紀錄。
2019年高雲半導體也邁出了向新興運算平臺拓展的重要一步，高雲半導體總裁兼CTO宋甯博士告訴記者：“首先是異構SoC FPGA的產品化，在2019年高雲半導體在推出各種支援ARM、RISC-V軟、硬核的FPGA產品，使得MCU與系統中的其他單元更緊密更有效的結合在一起。在此基礎上，高雲半導體研發了GoAI解決方案，以滿足中低算力、小面積、低功耗、高靈活性的IoT市場需要。這也使得高雲半導體的市場結構，從單一的硬體RTL設計使用者，擴展到SoC軟體設計使用者，直到AI演算法系統級設計使用者。”
FPGA領域的領頭羊賽靈思，在AI晶片架構創新上則更加強調“自我調整”，賽靈思全球總裁兼CEO Victor Peng解釋到：“面臨龐大而複雜的人工智慧應用需求，賽靈思給出了解決關鍵字'自我調整'，在2019年我們也交付了業界首款自我調整電腦加速平臺Versal，同時發佈了賽靈思歷時五年，投入總計1000個人工而打造的Vitis統一軟體平臺。ACAP是一個完全支援軟體程式設計的異構計算平臺，Versal ACAP整合標量處理引擎、自我調整硬體引擎和智慧引擎以及前沿的記憶體和介面技術，能夠為所有的應用提供強大的異構加速功能。而Vitis統一軟體平臺構建在基於堆疊的架構之上，可以無縫插入到開源的標準開發系統與構建環境。這些關鍵的軟硬體突破，讓賽靈思在AI領域更加具備競爭力，使我們原本在AI領域的影響力進一步放大，可以預期這會為我們帶來更多的客戶與更好的口碑。”
2020年，這些創新架構究竟能為產業創造多大的價值，也將隨著相關應用的落地而得以體現，隨著5G這一統括全域技術的正式落地，2020年也將正式開啟AI晶片產業的“考核期”。針對2020年AI晶片領域的具體佈局，宋甯博士表示：“高雲半導體對2020年充滿希望，經過幾年的發展和市場沉澱，AI技術從學術研究階段逐漸轉向實際應用階段。新技術的‘冷卻’在某種程度上反映了AI技術產品化的過程。實際上AI新產品的湧現勢頭絲毫不減，從智慧穿戴、智慧家居、智慧園區，到自動駕駛、公共安全，AI技術產品化的趨勢將在2020年繼續延續。產品化的過程同時也是一個不斷探索的過程，在這一過程中FPGA有其獨特的優勢。作為AI產業鏈的上游企業，高雲半導體將繼續致力於針對IoT的運算系統平臺開發，在SoC FPGA硬體基礎上完善加速器IP、演算法編譯鏈、開發工具鏈，以支援下游AI應用產品的開發與創新。”
賽靈思則表示將在2020年繼續堅持“自我調整”為重點的產品策略，Victor Peng強調：“2020年賽靈思整體的戰略是繼續從器件向平臺公司轉型，深化執行優先資料中心、加速核心市場發展及驅動自我調整計算三大戰略。所以說，自我調整是我們一個重點的方向，在龐大的人工智慧應用中，機器深度學習也是一個重要的應用方向，深度學習可分為訓練和推斷兩個階段，而且推斷將成為人工智慧充分發揮其價值的核心舞臺，自我調整計算是一個很合適的解決手段。我們最新推出的Vitis以及Versal產品都能夠為AI開發者帶來前所未有的高效，未來我們也會繼續著重在自我調整方面加強研發，與行業共同進步。”
作為IP提供商的芯原微電子在2020年則將更加注重在應用場景的產品化落地，芯原微電子（上海）股份有限公司副總裁兼IP事業部總經理戴偉進表示：“目前，芯原已為智慧監控、網路攝像頭、智慧家居、可穿戴設備、邊緣及雲端伺服器、汽車輔助駕駛（ADAS）等應用提供人工智慧升級技術，已説明近30家客戶實現人工智慧晶片量產及反覆運算。2020年乃至未來幾年，我們將繼續緊密結合客戶需求和市場回饋，切實推動人工智慧晶片的落地。”
縱然“大考”將至，但“中國國產替代”的興起，加之本土AI晶片企業在該領域的厚積薄發，使得2020年看上去更像是本土AI晶片玩家揚威“中國芯”展示實力的大好機會。以FPGA市場為例，2018年，中國FPGA中國國產化率不到3%，幾乎100%被美國廠商壟斷。因此，中國系統設備廠商的中國國產替代需求明顯，對於所有中國國產晶片公司來說都是非常不錯的戰略機遇，畢竟借此機會能夠與系統設備廠商形成良性的互動，非常有利於加速中國國產晶片公司的成長。
中國國產FPGA作為行業中的後來者，具有後發優勢，可以借鑒國際先進企業的經驗，宋甯博士表示：“特別是對於FPGA的成熟市場，產品需求與定義明確，中國國產FPGA可以借此減少試錯降低成本。但中國國產FPGA在針對新產品新市場方面要積極創新，不能亦步亦趨。創新的源動力來自中國繁榮的製造業和對新產品接收度高的消費市場，這是中國FPGA企業的先天優勢。”
紫光同創市場總監呂喆也指出：“和國際廠商相比，我們更加貼近本地客戶，也更懂得客戶的實際應用需求，並能夠提供更快速和更高品質的技術支援和服務，甚至是客制化的產品研發。另外，中國國家和地方政府對於積體電路產業的大力支持也將加速中國國產FPGA行業技術創新進程，這些都是中國國產FPGA發展的絕佳機遇。紫光同創在2019年完成了首款28nm器件的研發，產品將在2020年初上市，在性能和功耗表現等方面將得到大幅度提升，進一步縮小中國外產業差距。”
芯原則從更加全域的視角表達了公司對於AI晶片和演算法領域實現“中國國產替代”的看法和可能性預測，戴偉進認為：“由於人工智慧領域有很多公開的演算法和學術研究，輔以基於CPU、GPU、FPGA，或是專用人工智慧晶片等硬體加速引擎，可以很快佈局到一些容錯較高的應用領域中。中國已經在快速佈局物聯網，在大資料方面開始有了一定的積累，而基於先進的設計工具和像芯原這樣的設計服務公司，算力也可以通過自研或購買來快速實現，未來，中國還需要進一步加強高端演算法的核心和基礎研究。”
同時，戴偉進也建議：“目前，由於資金、政策的支援，中國在人工智慧領域的研究已經投入了很多人力和物力，在圖像識別、語音辨識領域已經取得了不少成果，具有一定的先發優勢。加之中國擁有人工智慧早期應用的巨大市場，如消費電子、可穿戴設備、智慧家居等，可以儘早積累實踐經驗。”
因此，2020年AI晶片市場是考驗各主流玩家們實力和耐力的關鍵之年。縱然當下依然有各類專注架構創新的AI晶片廠商陸續湧現，但AI晶片是否好用、場景化性能是否達標以及不同場景的適應性，才是決定AI晶片企業能否在2020年甚至未來幾年在全球市場脫穎而出的關鍵指標。而AI晶片產業及其所賦能的應用場景的逐步擴張，也將進一步帶動MCU、感測器、無線連接等更多半導體細分市場的增長，借助這波AIoT化的勢潮，相關產業也必將在2020年喜獲豐收。
小結1：AI晶片和演算法技術快速演進的同時，日益複雜的工作負載和非結構化的資料也呈現爆發式增長，促發了AI晶片架構端的創新熱潮。
小結2：架構創新成2019年AI晶片的主題，但是否好用、場景化性能是否達標以及不同場景的適應性，才是決定AI晶片企業能否在2020年在全球市場脫穎而出的關鍵指標。