或许你看到过这样的视频或者场景描述：当你下班回家，疲惫地推开家门，伴着智能管家的问好声，灯光渐次亮起。人之所至，只需一句口令，家居产品智能联动，家庭氛围一键切换。体验度高，惊喜感明显，全屋智能家居的理念因此在近些年持续火热。在全屋智能场景实现的背后，是 AIoT 芯片作为“大脑”在不间断地工作。
这是普通消费者可以直观感受到的“万物互联”。对于技术人而言，实现“万物互联”意味着需要从芯片 IP 设计溯源，以开放的姿态不断创新。“万物互联”的概念经过二十多年的发展，近两年看起来被谈及的少了。事实并非如此，如今“万物互联”的理念已经深化到具体的行业场景，如工业互联网、智能安防、智能家居、医疗保健等。市场对于这项理念的关注，在人工智能的浪潮下，已不止于产品层，深入到技术层面。
物联网市场规模增速不减，AIoT 芯片需求遍地开花
“智能”一词引发了芯片行业乃至半导体产业上下游的迭代。得益于物联网行业的快速发展，如今芯片和云计算被业内普遍认为是支撑中国产业数字化转型的主要推力。在极术社区的 AIoT 知识专题可以看到，一枚芯片，从设计到流片再到应用，关乎产业链上下游的环环相扣的协同。在万物有“芯”的当下，碎片化的市场需求和生产工艺突破的长周期，成为 AIoT 芯片行业普遍面临的问题。
物联网行业的发展直接促进了 AIoT 芯片产业的爆发。从 2010 年被国家正式列为首批培育的七大战略性新产业之一，11 年后的今天，中国物联网行业的市场增速在全球范围内处在领先位置。IDC 近日公布的数据显示，2020 年全球物联网支出达 6904.7 亿美元，其中中国市场占比 23.6%，预计到 2025 年市场规模占比将增至 25.9%，位居全球第一。TransformaInsights 预测，2030 年全球物联网市场规模将达到 1.5 万亿美元。
这组数据背后，AIoT 芯片需求越来越广泛。不局限在传统意义上的电子产品上，从智能门锁到扫地机器人再到新能源汽车，从智能家居到全屋智能，行业智能化转型已从表层的硬件使用走到底层系统上的协同统一。不止于从智能音响切入，凡是聚集了大量人与信息交互的重要场景，都是物联网上下游相关行业企业不舍放弃的蛋糕。
智能安防 AIoT 终端设备需求也在持续增长。国泰君安数据显示，AIoT 赋能智慧安防，核心产品 IPC SoC 需求保持 22% 增速；汽车与工业 AIoT 市场进入提速期。TransformaInsights 预测，2030 年全球物联网接入设备超过 254 亿个。如今，AIoT 芯片市场的发展和物联网市场的发展趋势呈正相关。
面向应用场景，专有场景应用芯片显现优越性
所有技术的终点都是落地应用，产生应用价值。在 AIoT 技术生态社区“极术社区”中可以了解到：从 2018 年开始，越来越多的应用场景把 AI 计算从云端向终端设备迁移，无论在安防、交通、制造、医疗还是自动辅助驾驶、智能家居等领域，数以亿计的设备都将智能化升级。
在市场需求爆发式增长、产业链趋于完备、产业政策持续红利的背景下，人工智能行业的发展方向面向应用场景，需要越来越多从边缘到端的 AI 处理能力。近 5 年来，面向专有场景的芯片需求也在不断攀升。
基础层通用芯片以芯片功能分类，而专有场景应用芯片分为消费物联网场景、工业物联网场景和汽车场景、5G 通信场景等。距离“可实现”最近的场景，也最受市场追捧。专有场景应用芯片的优越性，在于保持平衡，有所侧重地降低功耗和成本，同时满足算力和跨设备形态的芯片设计需求。
专有场景上，嵌入式芯片的应用就相对普遍了。中国信息通信研究院于今年 4 月发布的《中国数字经济发展白皮书》显示，2020 年嵌入式系统软件收入增长加快，实现收入 7492 亿元，同比增长 12%，较上年提高 4.2 个百分点，占全行业收入比重为 9.2%；嵌入式系统软件已成为产品和装备数字化改造、各领域智能化增值的关键性带动技术。
嵌入式人工智能硬件主要要求更快指令周期和低功耗，包括 GPU、DSP、神经芯片等和深度学习算法的结合。由于面向的应用场景诉求多样，嵌入式 AIoT 依然面临面临运算能力、功耗和散热三大挑战。落地到实际应用，不仅对这三大问题要求更加严格，基于不同的深度学习框架，不同嵌入式芯片的部署和运行环境都需要统一。嵌入式设备真正实现智能化，才能真正让 AloT 发挥出应有的价值。
开放与共赢，促进 AIoT 芯片技术生态合作创新
华为、百度、阿里、小米、联发科...... 我们所熟知的科技巨头早就在 AIoT 芯片有所布局，应用领域从智能电视、语音交互、自动驾驶、安防到无线通信不等。AIoT 芯片行业早就成了实现“万物互联”的必争之地。
智能产品在消费端的热度，反馈到产业链的方方面面。深度学习解决方案“周易”，就是安谋中国聚焦 AloT 市场的表现。脱胎于全球领先的半导体 IP 供应商，安谋中国至今已运营了三年，确立三条产品线：周易 AIPU、山海平台安全解决方案和星辰处理器。“周易 AIPU“面向智能家居，安防，手机，车载及云端领域。目前，“周易”已经推出两代产品，分别是面向边缘计算通用的 AI IP“周易”Z1 和面向边缘计算中高性能场景的“周易”Z2。
周易 AIPU 从底层指令集到上一层的人工智能处理单元，都是面向深度学习，功能实现诉求是高性能、低功耗和安全。在分类上，周易 AIPU 分出通用算力和专用算力两个部分，灵活面向视觉、语音、视觉检测、视觉分类等不同的人工智能应用场景。
虽然处在产业链最上游，但依然需要考虑行业发展的协同性，一方面是合作伙伴联盟，另一方面是专用芯片的设计方向始终是应用市场。“周易”采用自主研发的 AI 处理器 AIPU 以及 SDK，和中国生态合作伙伴共同开发了 Tengine 人工智能软件框架，适用 ArmCPU、MaliGPU 和第三方 AI 处理单元。安谋中国 AI 技术高级市场经理吴彤也曾表示，作为一家生态型公司，安谋中国一直在思考怎么样为合作伙伴提供更多定制化的服务，包括架构以及芯片类的创新。据前者透露，目前全志科技基于周易“Z1”研发的智能语音专用处理器 R329 已成功流片，有开发板在内测。
与产品层激烈的市场竞争不同，在更深的技术层面，开放共赢的理念达成了更广泛的共识。开放合作共赢，几乎得到了每一个技术驱动型公司的践行。全行业在物联网上努力了二十余年，才走到如今的繁荣阶段。AI 在物联网行业的应用，在某种程度上说，也是对物联网行业的一种开发方式，催化了“万物互联”的发展进程。为了实现底层技术的持续创新和繁荣，业内头部公司如华为、Arm 中国都在技术社群的运营上投入了不少的精力。华为有定期的技术开放日，Arm 中国则推出了 AIoT 技术生态社区“极术社区”。
在“极术社区”，可以看到大量技术相关的文章、专栏、公开课，以及来自不同细分行业的用户解答和讨论。比如在 2019 年，业内在讨论寻找好用的 AIoT 开发工具，提升 AI 开发效率。当时市面上找不到一款转为嵌入式场景设计的 AI 开发工具，因为 AIoT 设备无论在芯片规格、软硬环境还是系统要求上都与服务器有和大区别。OPEN AI LAB 当时发布的 Tengine 白皮书，得到了近两千位技术人的关注。
写在最后
从感知层的信息获取，传输层的信息传输，平台层的信息汇集处理，再到应用层的终端，AIoT 的优越性已显而易见。在 IoT Analytics 的调查数据中，2020 年全球 AIoT 连接数已经超过超过非 AIoT 连接数。随着传感器成本、通信芯片成本和设备处理器芯片成本的不断降低，面向专用应用场景的 AIoT 的发展也将逐步深化。AIoT 芯片乃至 AIoT 行业的发展小步快跑，意味着“万物互联”智能时代的加速到来，从消费者的角度来看，这就是喜闻乐见的事情了。
本文转自 公众号：infoQ ，作者张俊宝，点击阅读原文
