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、影象識別、文字識別、影象視訊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。
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