电子产品世界

      在“2019世界半导体大会”上，嘉楠科技创始人、董事长兼首席执行官张楠赓先生发表题为“让‘AI’成为AI”的演讲，分享了对边缘侧AI和当下产业的思考，以及对嘉楠科技边缘智能“芯”生态的构想。

      在《电子产品世界》记者的专访中，张楠赓表示，真正的AI不仅局限于图像处理，而应该兼具视听等多种感官能力。去年9月，嘉楠推出了第一代AI新品勘智K210，这款基于自主研发的ASIC芯片集视听能力于一身，已经部署于无感门禁系统，功耗仅为300mw。最新的第二代芯片K510也预计在今年下半年问世，芯片算力将提升5~10倍。

      K210和即将问世的K510在某种程度上代表了嘉楠对于AI的思考。随着AI产业逐渐走向成熟，AI芯片也逐渐从传统的通用型芯片向半定制化、全定制化谱系发展。张楠赓认为，边缘侧AI之所以没有普及，因为AI芯片在成本、能耗、算力、通用性等方面仍有不足。对于边缘侧而言，只有足够轻量化、低功耗的AI芯片才能真正落地于边缘侧设备，赋予设备一定的自决策能力，从而真正让社会享受人工智能时代的红利。

      1  让‘AI’成为AI

      从2016年AlphaGo一战成名以来，沉寂了60年的AI摇身一变成为“未来”的代名词。自动驾驶、智慧城市、智能家居等一系列新概念点燃了人们对于AI的想象。但另一方面，实现真正的AI仍存挑战。

      AI的通用性首当其冲。当下AI产业的突破仍处于单点突破期间。由于应用背景明确，数据积累丰富，在翻译、图像检测等一些特定的领域里，AI的能力已经超越人类。但是，真正的AI通用芯片应该具备视、听、触等多种能力，而不是单独针对某个领域进行优化。张楠赓认为，就像人一样，各种传感器同时起作用，这样带给用户的体验才会更好。

      总体上，AI的算法有一定的共通性。尽管IoT（物联网）领域是个性化和碎片化的，如果把这些碎片化的领域集合在一起，发挥通用芯片和算法的优势，这样可以确保在有限投入下，产出更多AI应用。

      而其中的关键，恰恰在于AI在边缘侧设备的落地。

      2  边缘侧AI需要轻量化和低功耗

      张楠赓认为，目前的AI按应用场景主要分为两种，一种是训练，一种是推理。不同应用场景对芯片的设计提出了不同要求。具体而言，算法训练由于对算力要求高，多部署于云端进行。与之相反，数据推理则更多发生在边缘侧，因此芯片设计应当兼具低功耗和轻量化。

      为此，嘉楠科技于2018年9月6日发布了针对于边缘侧的AI芯片——堪智K210。芯片采用了先进的28nm工艺，配置双核64位CPU。其中，芯片的AI加速器由嘉楠自主研发设计，支持8通道高性能麦克风阵列的音频处理硬件，因此一颗芯片可以同时处理视频和音频，功耗仅为0.3 W。

 图 堪智K210芯片（来源：堪智官网：https://kendryte.com/）

      3  为何采用RISC-V架构

      与多数芯片不同，K210的CPU采用RISC-V的RV64。因为RISC-V有很多优点，例如精简指令集开发，更重要的是RISC-V并非国家意志的产物，而是具备学术性质的开源CPU，这在当下的贸易环境中显得尤为重要。

      同时，嘉楠也赶上了国内正在兴起RISC-V研究浪潮。K210芯片和开发板可以服务于高校和科研院所的研究和培训，而且嘉楠产品是市场上为数不多、可立即买到的RISC-V产品，在淘宝就可以很方便地采购到。

      K210的优势是双核64位RV CPU，是非常学术的RISC-V CPU，主频400 MHz。相比Arm，RISC-V的RV64相当于Arm的M7，比M7性能略高一些，但略逊于Arm A7。

      4  MCU领域最先进的工艺水平

      最有效的降功耗方法是好的架构。第一代K210芯片是内置存储，可以等同于单片机（MCU），还有专用的CNN装置，这样的架构方式能够大幅降低芯片功耗。在工艺上，K210采用了台积电28nm制程，在单片机领域已经达到最先进水平。

      那么，嘉楠的矿机芯片已采用了台积电的7 nm工艺，K210为何不采用7 nm？因为7 nm价格高。嘉楠做芯片的原则完全是为了商用，不是为了PPT，也不是为了融资，因此要考虑费效比。

      5  8通道的音频功能

      K210的一大特色是，除了机器视觉能力外，还具备机器听觉能力。芯片上带有支持8通道高性能麦克风阵列的音频处理硬件，可以进行硬件加速的实时声源定向与波束形成，无需占用主CPU资源。一颗芯片就可以实现声源定向、声场成像、波束形成、语音唤醒、语音识别等机器听觉功能。

      那么，音频在此的目的是什么？因为从哲学角度，AI应该是多种感官融合的，因此K210除了有图像，也做了音频。用图像的方法处理音频是可以做的，把音频转成图谱，用计算机的眼睛可以去“看”。

      另一个问题是：为何要做8通道？8通道麦克风的应用场景是什么？主要是为了有更远的拾音距离，一般两个麦克是三四米的拾音距离，4个麦克风是5米，8个是6米左右。

      此外，8麦克风还有一些特殊应用，例如做林业病虫害防治的害虫识别，这是和百度、林业大学合作的一个项目，方法是把麦克风扎到树里，听虫子嗑树的声音。这需要多组麦克风设备扎到树里。嘉楠的方案是一个40 mm见方的模块，做了防水的处理。利用图像分类、检测的方法，去“看”视野里是否有特定的害虫。这种方案的应用前景十分广阔，因为中国的森林非常多，而且它可以推到农田等更多应用场景。

图  堪智的应用场景（来源：堪智官网）

      6  跃升：即将问世的K510

      2016年嘉楠已开始有了做AI芯片的想法，做了一两年时间，本来计划2017年底推出，但因当时算法有很大突破和进展，又拖延到了2018年9月出炉，因此花了整整两年时间。未来AI芯片的迭代速度加快，达到一年一代。

      第二代产品的型号为K510。那么，为何型号从K210一下跳到 K510？因为性能提高很多，提升了5~10倍，有了外存（注：第一代没有外部DRAM），并加入了对高清视频的支持。

图 K210的主要性能指标（来源：堪智官网：https://kendryte.com/）

      7  未来：共建AIoT“芯”生态

      事实上，边缘侧AI芯片业态尚未成熟，各家厂商也都处于摸索路径。但嘉楠对于芯片生态的商业想象却很丰满。这来自于嘉楠对自身研发实力的业务经验的自信。为此，嘉楠做了很多尝试，不仅局限于芯片，而是以芯片为落点，延伸至开发板、算法以及边缘侧的解决方案等。

      更重要的是，嘉楠向外与AI厂商建立合作关系，通过合作补齐算法和数据，同时也为自身的芯片寻找更多落地场景。同时，兼容性上，嘉楠也推出了第一代模型转换工具，可以将英伟达等主流企业的软件迁移到芯片中，对于开发者更为友好。

      嘉楠的核心优势还体现在对于芯片研发设计体系的熟稔。张楠赓认为，之所以市面上涌现出大量的AI芯片产品，恰恰暴露了当下AI产业没有通用硬件平台的现状。以PC时代为例，Wintel联盟的软硬结合成为市场主导，多数公司无需再单独研发芯片。这也正式嘉楠等芯片厂商的机遇所在。

      实际上，对于很多所谓的芯片厂商而言，ODM（委托设计）产品的性能很难保证，靠ODM验证一下概念是可以的，但市场上也很少见到靠ODM成功的产品。而嘉楠不仅包含前端和后端设计，还包括标准库的设计，以及数模混合信号等资源，因此可更好地保证芯片的性能。

      目前，K210的方案已用于智能门锁、智能抄表等业务场景。合作伙伴可以通过嘉楠的SDK（软件开发包）等开发出更多产品。

图  堪智的SDK（来源：堪智官网）

      张楠赓表示，嘉楠希望和合作伙伴一道，构建共赢格局的AIoT(人工智能物联网)商业生态。

关键词： AI IoT