入选“最聪明公司”的依图，如何打开算法芯片强耦合的新局面？

近日，《麻省理工科技评论》评出“50 家年度最聪明公司”，这是一份首次以 “中国支点” 为概念进行评选的聪明公司榜单。其中，由于在 AI 芯片领域有着独特优势的上榜企业有：赛灵思、英伟达、依图、高通、曦智、英特尔、地平线。

在看到了 AI 芯片这一世界级机会的同时，也看到了算法和芯片强耦合的必然趋势。

图丨2019 年《麻省理工科技评论》50 家聪明的公司榜单

算法和芯片为什么需要强耦合？

总体来看 AI 正在处于产业落地的早期，AI 企业如何布局和提升产业化方面的竞争优势，就成为企业迟早要面对的问题，而同时掌握算法和芯片，越来越像是一个必然选项： 算法是进入场景和塑造体验的关键，芯片则是算法运行的载体 ，作为核心硬件配合以算法为核心的软件系统，是技术实力和降低成本的关键因素。

正如图灵奖获得者 Alan Kay 所说，如果你要严肃地思考你的软件，就必须做你自己的硬件。

算法和芯片的深度耦合，对于企业来说能够提高市场竞争力，而对于各个产业来说，无论是药物研发、疾病监测、医学影像、安防、无人驾驶方面，其产业结构调整可以朝着智能化的方向更快迈进。

以这次入围的企业依图来看，这家 视觉算法起家 的公司，就是这个趋势的一个典型代表之一：多次刷新各类视觉技术记录的依图，意识到了单单优化算法为什么不能到达极致的智能，在两年前把针对自身业务探索专业化芯片提上了日程，并成功在 2019 年推出“发布即商用”的芯片产品。

图丨含有 4 颗 QuestCore™ 芯片的板卡（来源：DeepTech）

2019 年 5 月，依图举办了自研 AI 芯片产品发布会，宣布推出其首款 AI 芯片产品“ questcore™ ”（求索） ，并基于此推出云端边缘端两款视频解析硬件，成为中国计算机视觉“4 小龙”（商汤、旷视、云从、依图）中第一家尝鲜自研 AI 芯片的公司。有意思的是， 依图在发布会现场直接插电使用 AI 芯片的做法，在业内实属罕见 ，芯片厂商通常都以图片或者样品进行展示，较少直接通电展示完全可商用的产品。

对于依图本身来说，与谷歌、微软、阿里等公司自研芯片一样，依图自己做芯片也是为了更好地发挥依图算法和软件的性能，为客户提供更好的软硬件一体化解决方案。具体而言，依图推出这款云端 AI 芯片，基于其对行业的理解、产品体量已经达到一定程度以及依图算法精度的提升。

questcore™ 主打 视频推理 ，主要关注分析处理视频的数量，专用于加速视觉推理运算，可支持 64 路视频高清实时解码、50 路视频实时解析，以及支持视觉的检测、分类、识别、跟踪等任务，将用到依图本身的视觉解决方案尤其是在安防场景的产品中。

算法和芯片走向协同进化

近年来，安防场景是人工智能技术商业落地发展最快、市场容量最大的主赛道之一。 艾瑞发布的《2019 年中国 AI + 安防行业研究报告》预计，2020 年AI + 安防软硬件市场规模将达到 453 亿元，其中人脸识别尤其是中心侧业务将先行发展。而整个大安防市场的规模，则是数千亿元。questcore™ 有望帮助依图在这个市场中开辟差异化竞争的新机会，甚至推动安防行业的竞争业态从技术竞争走向市场落地竞争。

应用在安防领域，questcore™ 带来的改变是，一万路智能视频解析可以成为标配，50 万路可以成为现实。“一台机柜驱动一座城市的视频流实时分析”，这对智能安防、智慧交通等规模化应用的落地来说，提供了强有力的智能基础设施，进而解锁更多的行业场景。

而对于行业来说，依图发布 questcore™ 释放的一大信号是，如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代，那么依图推出的芯片， 预示着算法和芯片协同进化的时代正在到来 。

这种协同进化的速度，还将为全球 AI 芯片格局添加变数。 数据显示，全球的芯片市场大概有 4500 亿美金，每年还在增长中，而其中中国市场所占的份额不言自明。作为全球最大的芯片“战场”，全球的芯片都会销售到中国来，因此这个行业背后充满着巨大的商机。依图 questcore™ 的推出，也表明中国在 AI 芯片领域完全有能力制造出世界顶级的产品。

图丨questcore™ （来源：依图）

据了解，这颗芯片采用 合作研发 的模式， 由依图提供视觉算法，ThinkForce团队承担硬件研发 。ThinkForce 是依图在 2017 年战略投资的拥有芯片研发全链路能力的 AI 芯片团队，核心成员来自 IBM、AMD、Intel、Broadcom 等芯片龙头企业。

尽管打造这颗芯片的 2 年时间在耗时上并不算特别长，但整个芯片设计过程中同样有非常多的迭代次数。这颗芯片的设计目标很简单，就是把依图算法跑好，因此，产品设计和迭代采用了这种团队联合研发的模式，精通算法和懂芯片的研发人员多次讨论沟通关于这颗芯片设想，例如用来跑什么样的算法，验证芯片的设计还涉及很多软件的优化问题等等。

也正是这样由算法人员和芯片人员共同实现的深度合作，一款算法和芯片强耦合的产品才得以诞生。