金准产业研究 人工智能产业深度研究——半导体篇(下)

  • 10个月前发布
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6.5耐能专注于低功耗设备端的人工智能芯片

耐能(kneron)是由一群留美华人于2015年成立于圣地牙哥,CEO刘峻诚博士是毕业于UCLA,并于2018年7月延揽前高通多媒体研发部总监李湘村(前展讯,华为,VIVOVP)为其首席科学家,其余团队成员多有UCLA,清华大学,高通,三星电机,电子,计算机背景,并于2017年11月,耐能宣布完成超过千万美元的A轮融资,阿里创业者基金(Alibaba Entrepreneurs Fund)领投,奇景光电(HIMX,Himax Technologies,Inc.)、中华开发资本(CDIB)、高通、中科创达(Thunder soft)、红杉资本(Sequoia Capital)的子基金Cloudatlas,与创业邦跟进投资,2018年5月由李嘉诚旗下维港投资(Horizons Ventures)领投的A1轮融资,还有最近一轮从Iconiq capital(Mark Zuckerberg’sprivate fund)拿到的融资。耐能的定位是子系统设备端人工智能的技术提供厂商,现在主打低功耗、轻量级,可压缩/重组(recon figurable,靠软件重组CNN,Pooling运算区块的组合)的NPU(神经网络处理单元)芯片,专注在智能手机的子系统(NPUIP-KDP300)、物联网(IoT)、智能家居、智能安防(NPUIP-KDP500)设备端市场,机器人,无人机,安防(NPUIP-KDP700)能耗比可以做到100mw到300mw,最新的一款产品甚至可以到10mw以下,但在算力方面可以达到华为海思Ascend Lite系列的芯片等级,而纳能另外与Cadence的TensilicaVisionP6DSP处理器整合的KDP720NPU处理器,主要是锁定智能安防与监控。有别于目前市场上主流的云端人工智能,耐能提供创新的设备端人工智能解决方案,可将一部份的人工智能从云端移转到设备端上,进行实时识别与分析推断,不用等到把所有数据经由网络传送至云端后才能处理,并可大幅减轻网络、云端的负担与成本。耐能目前手机加OEM/ODM客户可达6-8家,主要客户有手机相关的高通,格力,奇景光电,互联网的客户包括搜狗,腾讯,钰创,钰立微,工业计算机客户有研扬,安防客户有大华,苏州科达等。格力已经使用其智财权区块量产,目前一些芯片已经量产。因扩大研发团队及产品线,耐能从2017年的获利扭赢转到2018年亏损达400-500万美元,但2019年将有二颗芯片流片(Tapeout)。

6.6亿智是有实力又低调的AI芯片公司

由前全志团队组成的亿智电子科技于2016年7月在珠海高新区注册成立。同年10月在北京设立人工智能(AI)算法研究团队。亿智核心团队是中国最早一批进行SOC系统设计的专家,有20多年的行业经验,目前亿智在珠海的研发团队已近100余人。亿智电子科技已于2018年2月完成了数千万元天使轮融资,并于2018年8月由北极光创投领投,达泰资本跟投。亿智的商业模式主要为代理商和大客户提供整套的解决方案。目前,亿智解决方案主要聚焦在视像安防、智能硬件(家电)、汽车电子等方面。2017年底第一颗Test Chip首次流片即成功,2018年第四季度流片AI功能量产版系统级芯片,于2019年实现量产出货。亿智在珠海、北京、深圳均设有办公地点,其中珠海为总部,负责芯片设计、算法研究、软件开发等方向。北京负责人工智能AI算法的研究。深圳负责方案开发、技术支持、市场与客户拓展等。亿智成立至今,一直坚持AI加速、高清显示、音视频编解码、高速数模混合等IP的自主研发,这样可以实现更低带宽、更低功耗、更低成本地落地应用产品。特别是AI的IP的PPA指标均优于业界对手。目前已经成长为具备完全自主AISOC产品量产落地能力的人工智能芯片设计公司。亿智凭借在音视频编解码以及AI视觉算法方面积累了超过10年的领先经验,通过对人工智能需求市场的垂直化、场景化应用研究,在汽车电子应用方面,亿智的产品线具有车牌识别、路牌识别、文字识别的能力,ADAS智能算法可实现4路全景拼接、全景泊车,行车记录仪/智能后视镜/智能中控车机等汽车电子产品应用。目前的夜视后视镜产品,长焦夜视摄像头、短焦行车摄像头,显示车辆油耗、车速、水温等,信息全部手机互联。4G后视镜提供在线导航、在线音乐、云狗、行车记录,ADAS安全驾驶辅助系统。亿智的占道抓拍产品,可进行车牌检测,车牌识别,抓拍路段时间规划、黑白名单管理、车辆轨迹显示、后台管理系统多车道实时识别,具备软件能力,团队表示目前的识别成功率达到95%。志在成为视像安防、汽车电子、智能硬件领域智能化(AI)赋能的全球领导者。

结语

金准产业研究团队分析,有今年中国科创板融资平台的加持,国内的半导体公司将陆续推出人工智能ASIC抢先机。而华为海思因为有强大的财力来开发10纳米及以下产品,负担EDA软件,验证,光掩膜成本的蹿高,加上强大的设计团队及对系统的认知,预计将引领国内AI芯片行业突围;而比特大陆因为深谙IP,芯片,模块,到生态系的竞争,不排除其反而率先推出有竞争力的云端人工智能的解决方案模块;寒武纪目前有较佳的设计团队及较充裕的估值融资能力来陆续推出边缘运算端及云端推理的人工智能芯片。

除了国内算法软件公司及美国AI芯片大厂外,未来24个月,我们看不出来国内AI芯片大厂能摆脱亏损;美国商务部工业安全局可能对其11项AI和机器学习技术列入出口管制清单;AI ASIC大厂对各种应用系统认知不足,安防/语音/自驾系统公司不愿分享其系统设计机密。


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