本文将带你了解AI智能技术软转硬VS硬转硬 人工智能生态大辩论，希望本文对大家学AI智能技术有所帮助。

在日前芯原股份举办的“青城山中国IC生态高峰论坛”上，可谓充斥着关于AI的新势力与旧势力的博弈，不论是魏少军教授的“软件定义芯片”的新架构挑战CPU/FPGA/ASIC，还是台上地平线/云天励飞/北京智行者等新生代AI芯片公司CEO的慷慨激昂的演讲与台下北京君正/珠海炬芯/联芯科技等正在进入AI领域的老一代芯片公司CEO的“洗耳恭听笑而不语”，还是台上格罗方德的“FD-SOI最适合AI芯片”与台下SMIC/TSMC用户的怀疑与心动，一场围绕着人工智能（AI）生态的大辩论，在青城山高峰论坛的台上台下、四川岷江长廊夜游的大排档桌上展开。

图：魏少军教授的“软件定义芯片”新架构挑战CPU/FPGA/ASIC

有关人工智能，是算法重要还是数据更重要？还是真正能把芯片落地量产化更重要？人工智能芯片，是那些所谓的掌握了算法的公司更厉害，还是拥有数据拥有芯片经验的公司更厉害？（编注：这些讨论的前提是，我们关注的是在“端”的人工智能芯片，而不是“云”的人工智能芯片，在云端的人工智能芯片似乎已没有太大的争议）

“有关人工智能，算法不是最重要的，最重要的是数据。人工智能算法需要海量的数据去喂。”芯原股份有限公司创始人董事长兼总裁戴伟民在会上指出，为此，他还邀请了上海数据交易中心副总裁陈刚博士，分享了政府掌握的大数据已经在进行的一些人工智能的应用，比如有些老司机知道摄像头在哪里，可以去规避，但是新的基于大数据的摄像头是软件定义的动态的，可以根据路况现状来布局，从地图上可以看到一些动态的摄像头在飘来飘去，这样就是老司机也措手不及了。

图：从图上可以看到一些动态的摄像头（红色）在飘来飘去，大数据动态布局，这样就是老司机也措手不及了。

此外，他认为数据可以产生算法，比如会上北京一家名为智行者科技的公司，他们就是专注于从低速专用车出发，在园区进行无人驾驶试验，获取一些对智能驾驶至关重要的数据。“园区无人驾驶，比想象中要难的多。”该公司创始人张德兆表示，“比如在园区内很容易发生卫星定位失效、自行车横穿的异常交通行为、路径突发堵塞等，比正规马路上更严重的难题，通过这些试验，可以建立目标运动预测、目标行为意图分析以及全局路径规划的数据和算法。”   有了这些数据与算法，他们通过ARM+FPGA+MCU的方式实现量产，用嵌入式芯片实现无人驾驶的尝试。

软转硬Vs硬转硬

“确实，算法不是壁垒，数据链是人工智能的核心壁垒，而算法可以开源。”被认为是新一代人工智能平台方案代表的地平线公司CEO余凯也这样表示，“   但是，我们要广义地看数据，数据一定是基于一个场景的数据。”他说。他也承认随着算法的开源，更多的公司会进入到人工智能芯片领域，这个市场最终也会变成像现在的芯片一样的白菜价，他也都做好心理准备。

从“软转到硬”的余凯，这几年深深体会到了做“软硬结合的不易”，他总结说，“做软件就是爽和快；做硬件就是慢和痛苦。”   这几个字应该是他这两三年从软转硬的最精准的描述。他说地平线公司正一步步在“硬”起来。

这次高峰论坛上，他表示，地平线携手芯原，马上推出“盘古处理器”，也是地平线的第一代芯片，针对辅助驾驶，1080p/30f。“对于高清视频的处理，盘古有更强大的识别能力。”余凯表示，虽然是1080p/30f，但是采用地平线的处理器+算法，可以适应中国更加复杂，更有挑战性的交通的状况。重要的是低功耗，“我们能用一个超低功耗的、大约1—2瓦的处理能力处理非常复杂的场景，比如用同级别的英伟达的处理器处理30个人脸实时的抓拍，我们可以做到250个人脸，我们的功耗是他们的十分之一。”此外，他还透露，地平线的第二代处理器的芯片，计划明年投入，是基于像素级的识别，第三代的处理器，就会往前更进一步，不光是像素级的，更是动态的，三维场景的，可以做预测。

“我们会保持每年一代的处理器架构的迭代，比一般的公司跑得更快一点。”余凯表示。看来这个由软转硬的公司会变得越来越硬，但是挑战会有多大，恐怕比他最坏的打算还要大。

图：地平线公司携手芯原，马上推出“盘古处理器”，也是地平线的第一代芯片，针对辅助驾驶

以上就介绍了AI智能技术的相关知识，希望对AI智能技术有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之AI智能技术频道！