新一輪的AI熱潮讓一批創業者努力為自己貼上AI標簽以便搭上這一波熱潮的紅利，當然也有一批創業者在AI熱潮到來之前就早有準備。

AI芯片就是許多早有準備的創業者看好的創業方向，他們想要為AI語音或視覺提供更好的芯片，從目前的情況看，AI視覺芯片領域的競爭相對激烈。

值得注意的是，由AMD前芯片研發總監帶領的團隊用時兩年多研發了一款聲稱超越Intel Movidius MyriadX和Nvidia Tegra X2的AI視覺芯片，事實果真如此？

世界第一的AI視覺芯片來自初創公司

伴隨AI的熱潮，全球范圍內無論是傳統芯片巨頭、科技企業還是初創公司都對AI芯片有非常高的熱情。

Intel在2016年收購了硅谷初創視覺處理公司Movidius增強了其在視覺芯片領域的實力，Nvidia也有圖像性能強大的Tegra移動處理器。國內，地平線機器人、NextVPU、耐能、云天勵飛、寒武紀科技等都是AI視覺芯片創業公司的代表。

越來越多公司的加入也讓AI視覺處理器市場的競爭變得越來越激烈，NextVPU（肇觀電子）CEO馮歆鵬接受采訪時表示：“AI視覺處理器是一個正在興起的市場，無論是對巨頭還是創業企業都非常重要。我們判斷視覺處理器的市場規模未來一定會超過CPU市場。”

他同時表示：“目前的時間點比較有意思，市場的需求已經起來，但芯片處理AI視覺需求的時候速度慢且開發痛苦，價格也很昂貴。

如今這個市場還是比較藍海的情況，英特爾和英偉達這樣的芯片巨頭在往前走，但是他們的進展相對慢一些，因為新興的市場規模還比較小，大公司往往是做大市場服務大客戶，新興市場難以撐起大公司的整個項目。

從歷史的經驗看，這種科技變革的節點小公司更有優勢。在AI視覺處理器領域，可以說目前我們微微領先。”

馮歆鵬口中微微領先的AI視覺芯片就是被稱為世界第一的AI視覺處理器NextVPU N171，這個第一如何理解？

馮歆鵬表示，在端側，我們的AI視覺處理器的幾何引擎每秒能計算2.48億個3D點，這個結果把目前世界領先的的水平推進了一大步。

另外，N171的CNN引擎跑深度神經網絡例如ResNet的結果也比Nvidia Tegra X2高好幾倍。每秒3D點云的性能也比Intel Movidius Myriad2、Nvidia Tegra X2高幾倍，還支持其它AI視覺處理器不支持的像素級理解和語義分割。

這家推出被稱為世界第一AI視覺處理器的公司是創立于2016年5月的NextVPU，不過NextVPU創立之初首先推出的是輔助盲人感知世界和出行的智能眼鏡，原因從馮歆鵬創業的歷程就能找到。

馮歆鵬在創業前擔任AMD的研發總監，與創業搭檔周驥博士在大概2012年的時候就開始關注計算機視覺的方向，到了2016年他們覺得很多機會都已經出現，不能再繼續等下去，最后兩人就在2016年創立了NextVPU（Next Vision Processing Unit, 未來的視覺處理器），中文名為肇觀（有開啟視覺的含義），馮歆鵬擔任CEO，周驥擔任CTO。雖然從創業之初就準備做芯片，但他們覺得2016年整個行業還沒起來，單一的環節做得好沒什么用，因此不得不先做一個產品。

當然，從他們創業的第一天開始就在為芯片做準備，也就后來N171里的核心自研IP。

為何能開發出超越芯片巨頭的AI芯片？

從數據上看，NextVPU N171可以被稱為世界第一的AI視覺芯片，不過更讓人關注的是初創公司為何能打造出超越芯片巨頭的終端AI視覺芯片？

這需要從NextVPU N171芯片的定位到功能去理解，創業之前馮歆鵬就已經明確了要做一款AI視覺芯片，但AI芯片可以分為云端和終端芯片，不同的選擇將面對不同的市場競爭。

馮歆鵬表示，云端和終端都有很多機會，從英特爾的收入分布看終端和服務器芯片的收入比約為5:1，其中服務器芯片出貨量少、單價高利潤率也比較高，但是這一市場競爭非常激烈，幾乎是巨頭壟斷，更適合較大的企業。

終端芯片無論是市場總量還是芯片需求量都遠大于服務器市場，并且終端市場更具多樣性，用戶的需求也有一定的差別，小公司進入和發展都比較有利。

選擇了終端市場之后，接下來需要定義產品功能。馮歆鵬指出，計算機視覺面臨幾何和理解兩大挑戰，當然，無論是幾何還是理解都有大量的需求，比如客戶想通過3D環境掃描做一個模型構建地圖，或者生產線上不同的零件區分，這就需要VSLAM、多目、結構光、TOF等技術，也需要CNN識別，檢測和分割等技術。看到這些需求并且了解到如今的芯片不能滿足需求之后，我們芯片的功能大概就確定了。

因此，NextVPU N171具備的一大特色就是集成了三個自主IP：幾何引擎、深度神經網絡引擎（CNN）、圖像成像引擎（ISP）。幾何引擎用于同時處理傳感器獲得的數據、坐標空間信息、時間等多輸入的信息，也就是對三維點組成的點云做各種計算，這是所有VSLAM三維重建的基礎，機器人、汽車、AR和VR領域等對此都有急迫的需求。據悉，N171幾何引擎每秒能處理2.48億個3D點，處于業界領先的水平。

深度神經網絡引擎支持圖像的檢測識別、分割以及各種主流的CNN算法。模型從簡單到復雜，邏輯從幾層到幾百層都支持。馮歆鵬強調，深度神經網絡引擎我們花了很長時間去做，并且跑越復雜的模型我們的深度神經網絡引擎的利用率越高，越流行的網絡模型，利用率也越高，幾乎可以達到理論極限。

視覺成像引擎則是對圖像進行處理，為了能夠讓機器看懂世界，視覺成像引擎做了非常多特殊的處理的調教，動態范圍可以做到150dB，這是基于機器視覺的需求所決定。

除了三大自主IP，N171還有一大特色就是可獨立運行操作系統，這個功能是通過N171中的多核CPU來實現。對于這個功能，馮歆鵬表示許多用戶習慣于用像Linux這樣的操作系統做文件的存儲和調取，然后做日志，而非使用特殊的輕量級內核。

要實現這個功能，有兩種方式，一種是分布式的做法，在常用應用處理器AP芯片的基礎上增加一個AI協處理器，第二種方式是異構融合，也就是將兩個芯片做集成。

“我們接觸到的所有客戶都傾向于第二種方式，所以我們集成了多核CPU能夠運行操作系統，讓我們的芯片既能滿足傳統需求，也有很好地AI性能。另外，集成度越高，芯片內部的數據傳輸及交換的成本也能越低。”馮歆鵬補充表示。

由此不難看出，發現市場的痛點和需求之后，根據客戶的需求一步步明確產品的形態和功能打造滿足市場需求的產品，通過自研的IP，以ASIC芯片的形式實現，N171最終獲得比傳統芯片巨頭性能更強的芯片自然也就可以理解。不過，對市場需求的正確判斷以及好的產品理念還不足以讓一款芯片成功流片，背后的團隊也非常關鍵。

馮歆鵬和周驥都來自AMD，我們知道AMD是提供CPU，也能提供GPU的高性能計算芯片公司，而AI需要的就是高性能芯片，因此從Intel、Nvidia、AMD這三家高性能計算芯片公司出來的團隊在做AI芯片的時候在經驗上更具優勢。

馮歆鵬參與過50多款CPU和GPU的設計，對于高性能計算芯片里的流水線設計、數據的分布式存儲處理等都非常有經驗。除了基于已有的經驗積累用兩年多的時間先做IP然后做SoC，N171在其他方面也有巨大的投入。

能否成功落地？

在設計、功能都能夠滿足市場需求之后，芯片的實際性能成為考驗一款芯片能否成功落地的關鍵。對于N171這樣的高性能芯片，無法回避的問題就是高性能帶來的高功耗。

馮歆鵬表示：“一款芯片的設計只要遵循規則不出錯，性能和功耗的實際值和理論值基本會遵循一條曲線。我們產品的性能和功耗水平同樣基于客戶的需求，根據客戶產品設計的電池容量以及他們期望的續航時間，可以推導出芯片功耗的具體水平，只要功耗不大到一定的程度客戶都能夠接受。當然N171的性能和功耗也可以調教，不同的時鐘頻率對應不同的功耗，也可以根據客戶的需求進行配置。“

N171雖然是高性能芯片，但并沒有采用最先進的7nm工藝，而是選擇了28nm工藝，這主要是從市場的角度出發，使用成熟的28nm工藝的性能和功耗就能夠滿足這款芯片目標市場和客戶的需求。

而在N171芯片的目標市場之中，汽車市場對于芯片的穩定性、實時性、安全性都有更高的要求。為了進入這一市場，馮歆鵬表示：“我們的芯片首先滿足ISO TS16949、AEC-Q100兩個車規標準，也正在做ISO26262標準。另外，汽車市場比消費市場和工業市場有一些差異化的需求，比如需要支持零下40度到零上125度的溫度，還要求芯片在出現錯誤之后能夠自己恢復和校準。因此我們用更好的封裝材料保證其穩定性、測試的流程也更加復雜。基于之前設計波音飛機上使用的CPU的經驗，我們對這些都很有經驗，只是需要付出更多的時間和成本。”

至于火熱的安防市場，馮歆鵬告訴雷鋒網他們A輪的領投方是中電海康基金，這個基金背后是中電科技集團和中電海康集團。中電海康集團下屬的海康威視是國內安防領域的龍頭，他們在積極布局智能攝像頭，NextVPU N171里的很多設計和功能也是為安防考慮。

既然基于相同晶圓和裸片的N171能夠滿足汽車和工業市場的需求，那么消費級市場當然也是NextVPU不會錯過的。

據悉，N171的第一代芯片已經成功流片，測試的結果也非常好，現在正處于客戶導入的階段，距離正式的上市還有幾個月時間。馮歆鵬透露目前的合作客戶已經涵蓋車載、安防和機器人，希望未來N171還能做第二代、第三代，持續做下去。

在AI的熱潮下，許多有經驗有實力敏銳的大咖都開始了創業，他們希望能夠在新的浪潮里發揮更大的價值，很顯然NextVPU的團隊就屬于這一的創業團隊。

在技術、產品都能夠比肩芯片巨頭的情況下，芯片的實際落地更考驗創業團隊，在這個過程中會遇到很多意想不到的事情。相信我們都愿意看到NextVPU的產品能夠不斷迭代，為計算機視覺領域帶來更好的AI芯片，也能夠增強中國芯片的實力。