第三屆「AI最佳掘金案例年度榜單」啟動，誰是最強AI芯？

正如此前驅動每一次重大的科技進步一樣，芯片如今也正在驅動AI技術的發展。從2012年深度學習算法開始流行，到2015左右的AI芯片創業熱潮，再到如今的AI落地戰，AI芯片正受到越來越多的關注。

既然是落地，AI芯片的峰值性能不是最值得關注的指標，平均性能更有參考價值。要高芯片的平均性能和降低AI芯片的應用門檻，首先需要解決數據的搬運問題。相比計算消耗的能量，數據存取消耗的能量遠大于計算的消耗。

因此，無論是國內還是國外，無論是初創公司還是老牌芯片公司，都花了不少精力在芯片架構的創新上。可以看到存算一體、存內計算、可重構、可重組等一系列創新架構的AI芯片陸續推出，其中很重要的目標就是解決最核心的數據存取帶來的功耗問題。

架構創新的另一個重要的意義在于適應不斷迭代的深度學習算法的需求。深度學習算法的迭代速度以天來計，但是硬件的迭代速度以年來計，靈活的架構能夠盡量延長AI芯片的價值。這其中的挑戰在于，如何平衡靈活性和高性能，專用的硬件能夠帶來更強的性能，但靈活性就相應的降低。

當然，架構創新以及通過異構的架構提高硬件AI算力的同時，如何提升軟硬一體化的程度是又一挑戰。可以看到，無論是擅長AI視覺算法的公司還是以AI語音算法見長的公司，近年來都相繼宣布推出自主研發的AI芯片。這是因為算法公司和芯片公司不能完全理解彼此的需求，在AI時代，算法對算力的要求更高，傳統的做法是芯片公司提供硬件，算法公司被動調整算法或功能，這種方式無法滿足實現理想的AI功能。

值得注意的是，2019年無論是AI算法公司和AI芯片初創公司，都有AI語音芯片推出，最佳AI語音芯片需要有什么樣的特性？誰的AI語音芯片更能滿足AI語音的落地需求？

誰是最強AI語音芯片值得進一步探討，但無需討論就可以明確的是AI語音和AI視覺正越來越多地應用于邊緣和終端市場，將AI與IoT結合，推動AIoT市場的發展。這一市場的特點是需求非常多樣，既需要高性能的邊緣AI芯片，也需要超低功耗的終端AI芯片。

此時，對于應用場景的深刻理解并推出性能、功耗、易用性都滿足需求的方案才能獲得客戶的認可。這種認可至關重要，對于單純的芯片公司而言，只有大規模（百萬和千萬級別）的出貨才能夠維持公司的正常運營，并有能力持續投入迭代芯片保持競爭力。對于既有算法又有芯片的公司而言，芯片是核心的競爭力，結合對算法、場景的了解提供更好地軟硬一體化的方案，有利于獲得更高的市場份額。

既然談到AIoT市場，當然不能忽視一個新興的力量RISC-V。近年來，RISC-V這個新興的指令集不僅受到了巨頭和初創公司的歡迎，在國內更是掀起了RISC-V熱潮。有觀點就認為，既然x86、Arm代表了PC和移動互聯網時代，AIoT時代也會有代表性的指令集和架構，RISC-V將有可能成為AIoT時代的代表。

從時間上來看，基于RISC-V芯片的產品將會在今年底以及明年初大量上市。那么，AIoT的芯片的落地戰在2019年已經打響，誰才是最強AI芯片？

兩年前，雷鋒網啟動了業內首個人工智能商業案例評選活動：「AI最佳掘金案例年度榜單」。我們從商業維度出發，尋找人工智能在各個行業的最佳應用。在過去兩屆評選中，514家參選企業經過多輪的篩選與評審，最終60多家極具商業價值的公司成功從中脫穎，入選首屆和第二屆「AI 最佳掘金案例年度榜單」。

在人工智能下半場來臨之際，雷鋒網基于對人工智能產業四年的調研和資源積累，并聯合政、企、學、投資四界的評選委員，以人工智能在汽車、金融、安防、醫療、智慧城市、教育等19個領域的應用為評選準則，致力于尋找用戶/客戶問題解決能力強的產品和解決方案。

第三屆「AI 最佳掘金案例年度評選」正式啟動，首次設置AI+芯片的版塊，設置了四大獎項：

最佳架構創新獎

最佳語音芯片獎

最佳AIoT芯片獎

最佳RISC-V芯片獎

在AI落地浪潮中，誰的AI芯片架構最具潛力？哪一個AI芯片級解決方案落地能力最強？

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