前言

人工智能（AI）經(jīng)歷了概念泛起，到逐漸走向落地應用階段。應用場景碎片化不易把握、實驗室到實際應用場景差距大等問題逐漸暴露出來，也成為當前AI落地應用過程中最大的痛點和重大應用項目亟待解決的問題。

如何從源頭發(fā)掘AI工程師的真實需求？如何幫助他們進行快速、低成本的開發(fā)、驗證、測試，并有效實現(xiàn)產(chǎn)品化？為了全面客觀地了解AI工程師的需求，為他們的設計提供更好的支持，<電子發(fā)燒友>歷時4個多月，通過線上、線下的交流與走訪，以及超過1000份有效調(diào)查問卷，深入調(diào)研并分析了工程師的實際工作情況和問題反饋。發(fā)布行業(yè)首份覆蓋AI開發(fā)人群、所使用芯片類型/開發(fā)平臺/工具、產(chǎn)品應用領域的調(diào)研報告，真實反映了工程師對于AI產(chǎn)品開發(fā)的反饋和建議。

以下是報告全文：

一、調(diào)研對象主要產(chǎn)品應用領域

本次調(diào)研中，用戶開發(fā)的AI產(chǎn)品在以下五大領域應用最為集中：消費電子排名第一，占15.29%；智能家居排名第二，占11.28%；工業(yè)應用排名第三，占10.78%；機器人排名第四，占9.77%；計算機視覺領域排名第五，占9.27%。這一結(jié)果反映了當前AI在中國市場的落地應用情況。

中國作為全球最大的消費電子產(chǎn)品生產(chǎn)國、出口國和消費國，消費電子一直是創(chuàng)新集中領域，也率先成為AI與產(chǎn)業(yè)融合的先行領域。AI語音助手、AI拍照、AR/VR等功能在智能手機、智能手表/手環(huán)、智能耳機、智能音箱等終端得到大量應用。

智能家居方面，隨著國家政策的扶持和行業(yè)技術的進步，消費者對于智能生活的接受度與需求也在不斷提高。我國智能家居滲透率和行業(yè)規(guī)?？焖偬嵘Ｗ?018年開始，智能音箱、智能門鎖、智能插座等爆款產(chǎn)品相繼涌現(xiàn)，正在逐步替代傳統(tǒng)的家居產(chǎn)品。

工業(yè)應用方面，在國家打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展“智能+”為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能的推動下，AI在數(shù)據(jù)分析、機器診斷/維護方面得到大力推廣。

機器人的商用落地非常具有代表性，解決了場景應用問題后，在如下四大領域都有應用：專用領域，如：智能倉儲機器人、物流搬運、安保巡邏等；通用領域，具備一定通用功能的機器人，如：家庭陪伴、導航導覽、引導、物品傳遞等；專業(yè)/公用領域，可靠性更強、更能適應環(huán)境復雜多變的機器人；家庭應用，如：掃地、教育、智能家居類。

計算機視覺隨著深度學習的進步、存儲技術的提升以及可視化數(shù)據(jù)集的激增，得到迅速發(fā)展。目前，人臉識別是計算機視覺領域最熱門的應用，且有望成為未來生物識別的主導技術。安防影像分析有望成為下一個熱門領域。根據(jù)目前科創(chuàng)板受理情況來看，計算機視覺公司集中，有望快速推動AI技術在該領域快速落地和變現(xiàn)。

二、用戶開發(fā)/使用AI芯片的類型

目前，用戶開發(fā)/使用的AI芯片主要有通用芯片代表如GPU、半定制化芯片代表如FPGA、ASIC全定制化芯片以及類腦芯片。其中，F(xiàn)PGA以45%的得票率高居第一。這說明現(xiàn)階段FPGA還是AI產(chǎn)業(yè)落地的最重要的芯片形式，也與<電子發(fā)燒友>從賽靈思和英特爾 (Altera)有關專家反饋中得到的信息基本一致。

隨著無線技術的發(fā)展及終端傳感器數(shù)量和種類的激增，智能終端對于實時處理能力的要求越來越高，同時，低功耗、小體積、低成本、靈活支持各類接口、自定義等特性幾乎都成為必選。在當前的芯片類型中，F(xiàn)PGA無疑成為滿足上述需求的最優(yōu)選擇。在訓練機器學習系統(tǒng)方面，F(xiàn)PGA、GPU等芯片比傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的CPU效率更高。但可以預見的一個趨勢是，隨著用戶尋求更高級別的智能，終端側(cè)對于針對算法做了特殊加速設計的芯片需求將會越來越多，這也是現(xiàn)在很多開發(fā)從ASIC芯片切入的原因之一。因為算法復雜度越強，越需要專用的芯片架構(gòu)與其對應?；贏I算法進行定制的ASIC芯片前景看好。

三、用戶喜愛的AI芯片平臺TOP6

人工智能的發(fā)展有賴于三大要素：深度學習的算法、高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)和高性能的計算能力。隨著人工智能技術發(fā)展從云端向終端遷移，終端側(cè)對芯片平臺也體現(xiàn)出這三大要素方面的需求，因此也要求芯片平臺具備更高的安全性、更高的性能、更低的功耗、更低的延時等。

本次調(diào)研中入圍的六大AI芯片平臺都具備上述特性，它們對于AI在終端側(cè)的推動意義重大，為開發(fā)者提供了更強的性能和更大的想象空間。

1、瑞芯微RK3399Pro

RK3399Pro是瑞芯微于2018年1月發(fā)布的首款AI芯片，采用big.LITTLE大小核CPU架構(gòu)，雙核Cortex-A72+四核Cortex-A53。在硬件性能方面采用了專有AI硬件設計， NPU運算性能達2.4TOPs。平臺兼容性方面，NPU支持8bit與16bit運算，能夠兼容各類AI軟件框架?，F(xiàn)有AI接口支持OpenVX及TensorFlowLite/AndroidNN API，AI軟件工具支持對Caffe/TensorFlow模型的導入及映射、優(yōu)化。可提供一站式AI解決方案，包括硬件參考設計及軟件SDK，從而提高開發(fā)者的AI產(chǎn)品研發(fā)速度，縮短產(chǎn)品上市時間。非常適用于智能駕駛、圖像識別、安防監(jiān)控、無人機、語音識別等AI應用領域。

2、聯(lián)發(fā)科Helio P60

聯(lián)發(fā)科Helio P60采用了ARM的4個Cortex A73 及 4 個A53 的大小核架構(gòu)，內(nèi)置了專用于AI運算的APU，搭載了NeuroPilot AI技術，這是一個獨立的NPU單元，通過CPU、GPU、APU進行異構(gòu)運行，可以提供從入門到高級的完整API支持和開發(fā)者工具包，具備性能以及功耗優(yōu)化、可移植性和客制化等特點。Helio P60融合了來自騰訊、商湯、虹軟、曠視等多家人工智能廠商的方案，在手機安全、拍照、人臉識別等方面都有提升。

3、寒武紀1A/1H/1M+MLU100

MLU100云端芯片可支持各類深度學習和常用機器學習算法，可以和寒武紀1A/1H/1M系列終端處理器進行適配，通過“端云協(xié)作”完成復雜的智能處理任務。第一代1A面向智能手機、安防監(jiān)控、可穿戴設備、無人機和智能駕駛等各類終端設備。1M處理器延續(xù)了前兩代IP產(chǎn)品1H/1A的完備性，單個處理器核即可支持CNN、RNN、SOM等多樣化的深度學習模型，更進一步支持SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經(jīng)典機器學習算法，支持本地訓練，為視覺、語音、自然語言處理以及各類經(jīng)典的機器學習任務提供靈活高效的計算平臺。

4、Imagination PowerVR NNA

PowerVR NNA是獨立式的硬件IP神經(jīng)網(wǎng)絡加速器，通過神經(jīng)網(wǎng)絡專用的PowerVR架構(gòu)實現(xiàn)。特色在于可以同時支持CNN、RNN、LSTM三種神經(jīng)網(wǎng)絡類型，并且可支持caff、caffe2、Google TensorFlow等通用機器學習體系架構(gòu)，還支持可適用于移動端的TensorFlow Lite、caffe2go等機器學習體系架構(gòu)。

5、芯原VIP8000

VIP8000是面向計算機視覺的AI處理器，由高度多線程的并行處理單元、神經(jīng)網(wǎng)絡單元和通用存儲緩存單元組成?？芍苯訉胗蒀affe和TensorFlow等框架生成的神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡單元支持定點8位精度和浮點16位精度，并支持混合模式應用，以實現(xiàn)更佳的計算效率和準確率。

6、地平線“征程”、“旭日”

征程系列處理器面向智能駕駛，能夠?qū)崿F(xiàn)精準的實時監(jiān)測與識別。旭日系列處理器面向智能攝像頭，能夠在本地進行大規(guī)模人臉抓拍與識別、視頻結(jié)構(gòu)化處理等，可用于商業(yè)、安防等多個實際應用場景。

四、用戶感興趣的AI開發(fā)套件

關于AI開發(fā)套件的選擇方面，以下六大因素是用戶主要考慮的：
第一，熟悉、一致和開放的開發(fā)環(huán)境；
第二，能夠快速驗證；
第三，可幫助降低設計、測試和部署成本及復雜性；
第四，可擴展性強、接口豐富；
第五，支持云計算服務平臺，可在線開發(fā)，支持場景化應用；
第六，價格合適，提供完整的開發(fā)生命周期管理功能。

用戶感興趣的AI開發(fā)套件調(diào)研結(jié)果如下：
除了上述考慮因素，參與投票的工程師對于以下建議呼聲較高：

1、進一步降低開發(fā)難度，實現(xiàn)模塊化、可視化、積木化，能夠快速入門；
2、安全算法能夠開源，有一套完善的技術支持方案；
3、更豐富的產(chǎn)品可供選擇，更可靠的機器自主學習能力；
4、可快速搭建開發(fā)環(huán)境，進行模擬仿真、快速產(chǎn)品化；
5、更豐富的社區(qū)資源；
6、更好的技術支持和技術交流論壇或微信群，有原廠技術支持輔導答疑；
7、希望定期舉辦AI開發(fā)培訓。

五、參與調(diào)研企業(yè)及工程師情況

本次接受調(diào)查的用戶，超過35%來自終端廠商，22%來自方案公司，在AI落地的調(diào)查中，這兩類用戶群體的反饋非常重要，因此本次調(diào)查結(jié)果也很有代表性。

調(diào)查對象中，AI硬件工程師和系統(tǒng)級產(chǎn)品開發(fā)工程師占比較多。難得的是AI算法工程師也參與到本次調(diào)查中。由于AI算法工程師在產(chǎn)品落地過程中，起著關鍵性作用。<電子發(fā)燒友>分析師認為，AI算法工程師參與到AI產(chǎn)品設計中，方能讓AI芯片的落地到實處。
AI芯片無論是FPGA，還是專用AI芯片，都是近幾年的事情。而過去一年中，AI芯片的大量發(fā)布問世，方是AI落地的重要推動力。如果有更多好用且更低成本的芯片問世，相信AI落地會更快、更廣。

<電子發(fā)燒友>總結(jié)

<電子發(fā)燒友>AI分析師認為，AI今年有望進入關鍵的落地應用階段，從技術應用場景來看，計算機視覺、語音識別等技術積累較為充分，且下游市場呈現(xiàn)出越來越多的需求，有望得到更多應用；從與細分行業(yè)的結(jié)合來看，AI技術在醫(yī)療、安防、智能駕駛、零售等領域有望得到進一步深化，細分領域的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)格局將逐步改變。

<電子發(fā)燒友>將持續(xù)關注AI技術在中國市場的落地應用情況，通過線上線下的互動、追蹤與調(diào)研，力求推出更多深度報告，為推動行業(yè)發(fā)展貢獻一己之力。