遭遇高通變數：商湯科技的AI演算法+硬體之路會受阻嗎？

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中國人工智慧企業的融資熱度不減，AI獨角獸也將相繼登陸資本市場。但美國公司相關核心技術合作與支援，目前是否會受到影響，不免引發投資者擔憂。

獲得高通投資，並且與高通建立戰略合作的商湯，則成目前投資者關注焦點。

商湯科技專注於計算機視覺和深度學習的技術開發 ，推出了包括人臉識別、影像識別、文字識別、影像影片分析等智慧視覺技術，是400多家藍籌公司的首選AI服務合作伙伴，其中包括晶片企業的高通和英偉達以及智慧手機業的小米和華為等。

2017年10月，商湯科技與高通宣佈展開“演算法+硬體”形式的合作，將商湯機器學習模型和演算法整合於高通面向移動終端、IoT裝置的晶片產品中。同年，商湯又相繼與聯發科、瑞芯微進行了相同模式的戰略合作。

據研究機構CounterpointResearch預計， 到2020年，三分之一出貨的智慧手機都將具備AI功能，數量超5億臺。

只有底層晶片、演算法、終端等全產業鏈都達到協同條件，才能真正構建AI商業系統。 目前中國的AI獨角獸大多聚焦在AI垂直領域的演算法平臺或解決方案的市場中，也就是處於產業鏈中游或中上游，但如果AI技術能夠更合理地商業化，AI企業則需要向產業鏈上游延伸，或者有穩定的上游技術基礎。

硬體可以使軟體演算法能夠落地，而且軟硬體一體化可以讓客戶更省時便捷地採購與使用產品，而且軟硬體組合解決方案也可以在一定範圍提高銷售利潤率。再者，如果想打破對晶片供應商依賴的局面，就需要自己研發晶片，將一部分市場定價權掌握在自己手中。

然而AI晶片大部分核心技術被美國廠商把控，中國的實力相比之下還有懸殊。 單從AI各個領域融資額來看，中國晶片/處理器類企業融資額遠遠小於美國。

高通在AI方面佈局較早，在移動處理器界有著全球領先地位。高通的AI處理器已經推出三代，包括驍龍820、驍龍835以及驍龍845，已覆蓋了包括小米、OPPO、vivo、一加、錘子、黑鯊、三星等廠家。同時，高通還與技術層的企業夥伴合作，支援TensorFlow、Caffe、Caffe2等機器學習框架。 而商湯與高通的合作採用類似的模式，因此商湯的技術落地對高通有一定程度的依賴。

AI應用“硬體化”的趨勢下，國內AI企業的晶片研發和投資加快。寒武紀AI晶片已整合應用於華為海思麒麟970；雲知聲推出的智慧晶片已應用在無人機、安防監控、機器人、智慧醫療等市場；另一家初創企業地平線兩年已研發兩款視覺AI晶片，應用於智慧商業、智慧駕駛、智慧城市的應用場景。