图｜依图科技 CEO 朱珑在 CDNLive China 上揭橥演讲（来源：CDNLive China）
在去年的大会上，华为海思和寒武纪的同台演讲就提到了人工智能已经从 EDA 软件、芯片设计等源头领域对半导体家当产生深刻的影响和变革。今年，以算法起身的依图将触手伸向了芯片领域。总的来看，“算法定义芯片”已经成为行业大趋势。
图灵奖得主、打算机体系构造宗师 David Patterson 与 John Hennessy 认为，在开源系统的帮助下，轻量级芯片将拥有更多的商业化机会，下一个十年这些芯片在本钱、能源、安全以及性能方面将实现全面质变。
在人工智能大势推动下，芯片市场的蛋糕越来越大。公开数据显示，2018 年环球 AI 芯片市场规模超过 20 亿美元，估量到 2020 年将超过 100 亿美元，会占到环球人工智能市场规模的 10% 以上。
图 | AI 芯片市场（来源：Allied Market Research）
目前海内的 AI 芯片厂商有三类：芯片紧张用于云平台的 BAT 科技巨子、传统的芯片设计公司、算法起身的初创公司。对付非巨子公司而言，垂直深耕可能是它们能在行业巨子夹缝中取得差异化竞争上风的唯一路径。
在本次大会上，朱珑揭橥了题为“AI 新时期”的演讲，他认为，“随着摩尔定律濒临闭幕，依赖传统办法来提升芯片效能的方法已经奏效甚微，而高本钱、高能耗、低利用率的特点知足不了当下繁芜的人工智能利用场景需求，IC 行业也正在积极调度步伐，以期跟上人工智能的行业发展节奏。”在 AI 芯片设计中“算法定义芯片”的情形愈发凸显，软硬件一体化的办理方案才可以最大程度地发挥“算法+芯片”的上风。
今年 5 月，依图在上海发布了一款“发布即商用”的云端 AI 芯片“求索”（questcore™），这是依图实现人工智能运用大规模遍及落地的一个主要根本，也让依图成为 CV 四小龙中第一个考试测验自研芯片的公司。
不仅如此，依图还提出“算法即芯片”，将算法与芯片设计强耦合推向了极致。
图丨含有 4 颗 QuestCore™ 芯片的板卡（来源：DeepTech）
这枚环球首款深度学习云端定制 SoC 芯片紧张针对打算机视觉运用，能兼顾云端和边缘的智能视觉剖析需求。
依图先容，该芯片的视觉推理性能是市情现有主流同类产品的 2 ~ 5 倍，安防摄像头单路功耗仅为英伟达 GPU P4 的 30%。
依图还基于 questcore™ 打造了软硬件一体化的城市级智能视频办理方案，让数据中央“1 万路成标配，50 万路成现实”。
遍及 AI 须要根本举动步伐革命机器智能分为可记录、可识别、可关联、可预测、可方案五个阶段，如何才能实现并推动机器智能每个阶段的提升并终极跨入智能时期？
信息时期过去 30 年，CPU 运算能力提升了 100 万倍，存储能力提升了 100 万倍，通讯能力即数据的传输速率也提升了 100 万倍。智能时期过去 5 年，纵然 AI 算法性能已经提升百万倍，但目前的人工智能仍旧勾留在低阶阶段。对此，朱珑表示，文明的变迁史便是一场根本举动步伐的革命史，而在人工智能时期，根本举动步伐的跃迁关键在于“智能密度”。
“智能密度”是依图创始人朱珑首次提出的理念，他认为根本举动步伐提升的关键就在于提升一个区域或城市的“智能密度”。
图 | 依图创始人朱珑（来源：依图科技）
从微不雅观来看，“智能密度”指的是单位芯片面积拥有的智能算力。
宏不雅观来看，“智能密度”反响从单体的机器智能到群体智能的覆盖程度。普通来说，从 1 个摄像头扩展到 10000 个摄像头，这些摄像头成了互联互通的一个新的、大的智能体，这样一来网络中的一个摄像头在某个区域安防中所起到的浸染就远远超出了单个摄像头大略的“记录”浸染，基于大量的数据和算法，摄像头将从记录发展为代替人进行判断和预测，实现“1+1＞2”的效果。
算力的急剧提升须要具有高经济性、高性价比的根本举动步伐，高等的算法可以用更少的机器算力实现更高的智能，随着数据、算法、存储、算力和传输等根本举动步伐的不断提升，AI 会在未来几年有革命性的进展，实现智能水平的跃迁，终极推动智能文明更快到来。
据悉，在今年 8 月初的“中国人工智能峰会”上，依图与厦门市签订了互助协议，双方将共同培植完善“一脸通”平台及城市级大入口，依托城市智能视觉中枢开展公务、民生等方面的智能运用落地。能看出，依图在经由“视觉-语音-芯片”三连跳之后，已成为一家视听兼备、软硬兼备的全能型 AI 公司，这也是其他 AI 企业可探索的一条发展路径。
“没有范例场景运用没故意义、没有超越英伟达的芯片没故意义、没有天下级的算法没故意义，”朱珑认为，“算法即芯片这句话非常实质，只有能找对问题，找对场景，用对算法，并为此定制芯片，才有可能做到极致性价比”。
在本日举办的 CDNLive China 上，这一理念也得到了业内专家的再度肯定。清华大学微电子所所长魏少军教授指出，架构创新是 AI 芯片面临的的一个不可回避的课题。在他看来，英特尔 CPU、英伟达 GPU、Xillinx FPGA 等都处于 AI 芯片 0.5 阶段，谷歌 TPU 等处于 AI 芯片 1.0 阶段。魏少军教授认为，“软件定义芯片”将是 AI 芯片的未来。
