AI行業(yè)進入下半場 創(chuàng)新精神十分有必要

2019安博會，關(guān)鍵詞是“生態(tài)、平臺、開放、實戰(zhàn)、場景”，但同時具備這些五大要素的公司寥寥可數(shù)。

各家公司都喊出不同的口號，紛紛攘攘，好不熱鬧。其中AI+生態(tài)、開放、平臺出現(xiàn)頻率頗高。什么是生態(tài)，生態(tài)如何嵌入行業(yè)？答案不一，生態(tài)可大可小，如圖，行業(yè)“上中下游之間，甚至上游內(nèi)部”都可以有生態(tài)，比如芯片和算法及產(chǎn)品可以有生態(tài)，產(chǎn)品與工程服務也可以有生態(tài)，AI算法平臺也可以有生態(tài)。

聚焦到“上游”看生態(tài)，核心已經(jīng)從鏡頭及傳感器等硬件元器件轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶酒八惴ā?。關(guān)于芯片及AI企業(yè)造芯片，行業(yè)有不同的意見和觀點。

有觀點認為，如果企業(yè)既做算法、又做芯片，是行業(yè)混沌、不成熟的表現(xiàn)。

有觀點認為，算法和芯片密不可分，好的算法呈現(xiàn)與芯片需要密切協(xié)調(diào)配合。

芯片過于復雜，尤其是通用芯片；芯片又貌似簡單，很多AI新銳企業(yè)紛紛發(fā)力芯片。

算法公司做芯片，理由其實很充分。因為算法再優(yōu)秀，終需要體現(xiàn)在芯片上，有企業(yè)提出“算法即芯片”，正是因為AI算法公司設計了牛逼的算法，但絕大多數(shù)時候找不到合適的AI芯片支持。

做芯片難。芯片的背后所牽涉到的算法技術(shù)、設計能力、數(shù)據(jù)打磨、供應鏈支持繁雜而深遠，往往是牽一發(fā)而動全身。做AI芯片更難：做 AI 算法的人往往不懂芯片，因此當算法開發(fā)者想把算法移植到芯片上時，通常需要芯片或硬件廠家的駐廠培訓；反之亦然，芯片廠家想針對某個新的算法做優(yōu)化也需要專門的對接。過于冗長的對接和溝通橋梁，將導致開發(fā)導致周期較長，更可能耽誤產(chǎn)品上新的最佳時期。

如果算法開發(fā)者和芯片開發(fā)者能夠?qū)崟r溝通、同步優(yōu)化，將大幅推動AI芯片落地。這時候，一個能夠集聚產(chǎn)業(yè)鏈各方力量并實現(xiàn)資源優(yōu)化配置的產(chǎn)業(yè)平臺就成為關(guān)鍵。

目前，行業(yè)中真正能夠?qū)I的五個元素都掌握的企業(yè)不多：算法+算力+數(shù)據(jù)+產(chǎn)品+場景，五個環(huán)節(jié)中，前四個環(huán)節(jié)其實是密切配合的，門檻非常高。而場景其實是工程商及集成商的價值所在，通常說的AI企業(yè)沒有工程化能力，說的是產(chǎn)品。

如果有一個平臺能夠讓算法開發(fā)者和芯片開發(fā)者實時溝通，能夠通過對大量算法模型的測試報告的結(jié)果進行統(tǒng)計，算法開發(fā)者可以知道自己的算法在卷積類型、操作類型、I/O的時間消耗等，并以此優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，從而早早地把新模型發(fā)展趨勢考慮進來，芯片開發(fā)者就能確定芯片或工具鏈在下一版本的優(yōu)化方向和目標，同時也可實現(xiàn)面向新型深度學習模型的芯片設計與優(yōu)化，有助于讓理論加速比變成實際的加速比。

依圖公司一直以算法和工程能力被AI行業(yè)所認可。實際上，依圖的優(yōu)勢不止是算法及場景落地，依圖是國內(nèi)唯一、世界可能是唯三，可以提供全棧式（AI五元素）的人工智能能力的公司，不管是以人臉識別為代表的視覺，還是語音識別、聲紋識別，都處于業(yè)內(nèi)比較高的水平。

今年五月，依圖的首顆云端視覺 AI 芯片求索（QuestCore）落地，引起行業(yè)廣泛關(guān)注，求索芯片“發(fā)布即商用”打破了很多AI芯片“期貨”甚至“PPT”模式。

2019 年世界人工智能大會期間，國家科技部正式宣布將依托依圖科技打造「視覺計算國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺」，助力中國芯片設計業(yè)和人工智能的結(jié)合。

10 月 30 日，依圖正式啟動「AI 芯片視覺計算創(chuàng)新平臺開放計劃」，開放從底層計算硬件、算法、數(shù)據(jù)庫、應用層等一整套行業(yè)應用架構(gòu)。它最大的特點是「分層解耦、開放融合」，產(chǎn)業(yè)各方都可以參與進去根據(jù)需求模塊化使用，快速進行智能化行業(yè)應用開發(fā)。

從芯片到平臺，成為AI 基礎(chǔ)設施提供商和 AI 解決方案提供商，這是依圖的產(chǎn)業(yè)定位。依圖將通過開放的產(chǎn)品平臺和生態(tài)社區(qū)，發(fā)揮“連接器”作用，依托視覺計算國家開放創(chuàng)新平臺，打造算法及芯片的共贏生態(tài)，從而賦能更多人工智能應用廣泛、快速落地。

AI 芯片視覺計算創(chuàng)新平臺開放微觀理解是為了解決上述AI 算法和芯片對接難的難題，宏觀理解，依圖希望把所掌握的包括芯片、算法、成熟行業(yè)落地的經(jīng)驗，分享給行業(yè)合作伙伴，希望行業(yè)上下游企業(yè)一起把整個AI行業(yè)給做大做強。

如圖，依圖的視覺計算平臺主要分為 5 層，從下至上分別是：視覺計算硬件層、解析計算層、視圖信息層、大規(guī)模特征索引層和業(yè)務應用層。

具體而言，在底層硬件層，依圖提供芯片、模組、服務器（盒子）算力資源，如果開發(fā)者有自身的算法，依圖還提供遷移工具，幫助算法開發(fā)者加速他們的算法和求索芯片的優(yōu)化對接過程。

在解析計算層，依圖提供車輛識別、X 光機、視頻結(jié)構(gòu)化等前沿的視覺算法。

在視圖信息層，依圖提供以圖搜圖、級聯(lián)匯聚、數(shù)據(jù)存儲和管理，支持行業(yè)視圖庫標準與分布式級聯(lián)，解決超大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和突破讀寫問題，幫助商家快速開發(fā)部署。

大規(guī)模特征索引層是實現(xiàn)從感知智能到認知智能的關(guān)鍵一層，目前可支持 10 萬路視頻在 1 年內(nèi)數(shù)據(jù)的秒級檢索，進行各種關(guān)系的關(guān)聯(lián)計算。它是行業(yè)大數(shù)據(jù)的視覺計算入口，開發(fā)者可以開發(fā)深度行業(yè)應用。

最上是業(yè)務應用層。行業(yè)經(jīng)常提到AI的三座大山，算力、算法和數(shù)據(jù)，這是AI行業(yè)早期的大山，目前及未來真正的大山是行業(yè)知識和行業(yè)實踐。而依圖在智能城市有深度布局，已經(jīng)積累下 110 個成熟行業(yè)應用，開發(fā)者可以直接使用，也可以在此基礎(chǔ)上開發(fā)行業(yè)場景應用。

視覺計算平臺最大的特點在于「分層解耦、開放融合」。

「分層解耦」，就是將平臺算法層與硬件層、數(shù)據(jù)層、應用層各層之間都實現(xiàn)解耦，每一層都能通過接口對外提供能力，這種“可插拔式”的分層架構(gòu)，讓各方都能參與進來按需使用，大幅降低 AI 開發(fā)時間和門檻。

「開放融合」，是指平臺的開放性、包容性，第三方算法可以跑在依圖芯片上，同時依圖的算法也支持合作伙伴的芯片。開放能夠?qū)崿F(xiàn)算力、算法、產(chǎn)品的有效對接，促進創(chuàng)新，避免規(guī)模化造成的壟斷。

小結(jié)：各個企業(yè)都在講“平臺及生態(tài)”，有企業(yè)認為AI算法開放平臺-讓天下沒有難做的AI，賦能的是整個生態(tài)圈；有企業(yè)認為平臺是百花齊放的，唯有開放才能更好的賦能細分的行業(yè)生態(tài)圈；而依圖的“視覺計算開放平臺”，重點在于“芯片、算法和產(chǎn)品”的優(yōu)化連接，這是依圖的優(yōu)勢。未來的依圖主分兩條線，一條是AI的基礎(chǔ)設施提供商：做端到端的，特別是從底層的架構(gòu)開始，要進入芯片層面的融合算法的設計。另外一條是AI解決方案提供商，通過AI能夠真正深度賦能不同的行業(yè)。今時今日，“X+AI”創(chuàng)業(yè)所需要的經(jīng)濟門檻越來越低，但是創(chuàng)新所需要的精神門檻、勇氣從來沒有降低過，行業(yè)需要保持這種比較有勇氣的方式，有開拓的精神去做創(chuàng)新。