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AI芯片企业在搭建生态上，没有捷径、也没有万能钥匙。
策划&撰写：温暖
AI芯片空前火热的当下，针对这一领域的行业交流往往也备受瞩目。在近期由镁客网举行的《M-TECH 2019中国AI芯片创新者大会》中，地平线智能解决方案与芯片事业部总经理张永谦就围绕边缘AI芯片的落地进行了分享。
数据显示，AI芯片市场规模在未来5年将会增长10倍，到2022年能够达到35亿美元规模。截至2018年底，仅国内芯片设计公司已经近1700家，不少AI初创公司也纷纷推出了自己的芯片或者模组。
在张永谦看来，这是一个正常现象：“因为大家都已经看到AI层面传统的芯片架构不合适，特别是在前端需要有专用的架构来处理，其中蕴藏着很大的机会。”
在众多玩家涌入AI芯片领域，推出相应的产品、模组之后，接下来要面对的必然是落地应用、实现盈利。对此，无论是活动上的主题分享还是采访，张永谦都数次强调AI要想落地、走向商业化，必须要与业务场景紧密地结合在一起，提供真正完整的解决方案，仅有芯片是不够的。
他解释道，地平线从创始之初的想法就不只是做芯片，而是要把芯片和算法两者的架构从一开始就深度融合。因为边缘侧对芯片的性能、功耗、成本要求非常严苛，所以只有两者融合之后才能在前端边缘侧实现更好的性价比、效果更好。
“我们从2015年开始做芯片，到2017年年底发布第一款产品，到现在的产品，软硬结合的思考贯穿始终。”
然而，地平线具备边缘侧AI芯片、配套强大的算法，在落地层面依旧面临巨大的挑战。当前许多公司不具备强大的算法能力，因此尽管拥有AI芯片和算法，但在真正落地到场景中的时候，许多现实问题无法全部解决，比如客户可能需要自己整合复杂的系统才能够落地。
这暴露出AI企业与客户之间仍然存在着一定的隔阂，还未能够深入到行业、理解客户的痛点。
于是地平线在AI芯片和算法之外，为了适配不同的客户、客户不同产品形态的需求，针对性的在外围做了不同的接口板，以适配不同结构和模具。同时为了适配不同的应用场景，确保模组的图像质量传输到主板上的效果，他们对摄像头模组进行了重新开发，以支持客户各种各样的需求。
“我们做了大量的定制化支持，最终提供的是一个软硬结合的方案，对于客户来说，资源投入低、风险低，并且上市时间快，好处非常明显。”
但这仍然不够完善。
在物流、配送行业，人们称难以用AI解决、需要人力进行的配送距离为“最后一公里”，在AI芯片领域，距离落地应用的“最后一公里”则是解决方案与后端行业业务系统的结合。
“很多客户需要针对多个前端进行管理，把数据融合、做更多认知的分析，包括建库、增删改查等都需要分析。我们在旭日×1600的系统上，开发了自己PaaS，它不会和客户的业务系统竞争，反而能够让用户在开发前端产品的同时，在后端建立SaaS，这才是真正意义上的解决方案。”
伴随着对行业和客户的理解越深，地平线的客户订单也实现了快速增长，张永谦透露，截至目前旭日×1600模组订单数量已经超过10万套。
而提到AI芯片走向落地应用，除了企业自身的独特秘诀之外，还有一个争议性的话题，就是AI芯片企业是否需要建立生态？
众所周知，传统芯片企业的强大之处在于，其搭建起了强大的、无可比拟的生态，因此AI芯片企业究竟是否需要向其学习建立自己的生态成为了热议话题。在张永谦看来，答案是肯定的：“一定要搭建自己的生态，不能孤军奋战。”
他表示，生态简单来说就是企业与合作伙伴通过协作服务下游方。而由于每个产业的分工不同，企业在每个行业都需要有针对性的，结合自身的能力、优势、人员的基因等去搭建适合自己的生态。在这一层面，没有捷径、也没有万能钥匙。
从地平线的动作来看，其也正在搭建自己的生态。目前地平线主要分为两条产品线：一条是智能驾驶；另一条是AIoT。目前，地平线在智能驾驶领域已经与高新兴、全志科技、禾赛科技等达成合作，共同推动智能驾驶的发展；在AIoT领域，其也与谦翌德闰、多度科技达成合作，助力智慧社区的生态建设。
今年2月，地平线宣布完成B轮6亿美元融资，估值达到30亿美元，创下了当时AI芯片创业公司融资金额的最高纪录。该公司创始人兼CEO余凯在接受媒体采访时表示：“地平线未来的目标是成为边缘计算领域的英特尔，主战场将是智能驾驶和AIoT。”
未来他们将沿着这两条路线去持续演进，继续提高芯片的处理能力、算法模型的兼容性以及各种主流场景的处理效果等，会用更先进的工艺降低产品的功耗、提升性价比。
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