?劉國軍:中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)核心競爭力還是落后很多

Imagination是蘋果手機長期的圖形處理技術(shù)（GPU）提供方。在2017年4月，蘋果宣布將在未來兩年內(nèi)停止使用Imagination的圖形處理IP，并終止專利費支付，致使Imagination脫離蘋果的供應(yīng)鏈。而后，中資背景的私募基金Canyon Bridge于2017年9月收購了Imagination。在近一兩年來，在中國海外高科技并購和反并購的對攻中，這是中國資本少有的斬獲。Imagination涉足GPU、人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）這些熱門科技領(lǐng)域，那么在歐美國家的嚴防死守中，這樣的科技企業(yè)為什么會落入中國資本之手？為此澎湃新聞專訪了Imagination副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理劉國軍。

劉國軍

澎湃新聞：圖像處理芯片大熱，它的應(yīng)用場景有哪些，它為什么這么重要？

劉國軍：除了可以讓消費性設(shè)備更高質(zhì)量、更快速度和更低功耗地完成圖像與視頻的展現(xiàn)、還原和處理，圖形處理技術(shù)的應(yīng)用場景的確還有很多。以視覺應(yīng)用為例就可以發(fā)現(xiàn)圖形處理技術(shù)正在提供更復(fù)雜、更有價值的信息處理與計算，包括提高從圖像或視頻流中提取更高級、更詳細信息的能力以及更高的準確性。例如在安全攝像機市場中，攝像頭就能夠提供人臉識別或者越界報警這樣的詳細分析，而不需要在后端安裝昂貴的服務(wù)器來處理回傳的大量圖像和視頻信息，這樣還不會增加信息延遲。再舉一個實際應(yīng)用的例子：在一個商店環(huán)境中，監(jiān)控設(shè)備能夠識別什么時候某人從貨架上拿了東西，這個產(chǎn)品是什么，他們看了多久，以及是否把它放在購物車里，或者放回貨架上。這種統(tǒng)計數(shù)據(jù)現(xiàn)場就可以分析出來成為重要的商業(yè)和服務(wù)數(shù)據(jù)，亞馬遜在美國已經(jīng)試用了這種技術(shù)。

此外，現(xiàn)在圖形處理和人工智能密不可分。在對人工智能技術(shù)的討論中，有一點越來越受大家的重視，那就是支撐各類人工智能應(yīng)用硬件的底層技術(shù)。例如，最適合運行谷歌TensorFlow人工智能軟件的不是英特爾的X86芯片，而是圖形處理器。人工智能技術(shù)需要圖形處理器而非傳統(tǒng)CPU芯片的原因是：圖形處理器更適合處理并行任務(wù)。一個圖形處理器集成有數(shù)百個不同的運算內(nèi)核，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求大量更簡單和重復(fù)性的步驟，因而更適合在圖形處理器上運行。Imagination是全球領(lǐng)先的圖形處理器IP供應(yīng)商，公司一直在更新迭代的PowerVR GPU IP產(chǎn)品，加上新近推出的Series2NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）可提供人工智能應(yīng)用所需的性能，幫助開發(fā)人員構(gòu)建下一代手機、監(jiān)控、智能車聯(lián)、機器人、無人機、智能零售等眾多智能應(yīng)用中所需的高性能、低功耗芯片產(chǎn)品。

澎湃新聞：最近華為推出了帶有AI功能的芯片，似乎新手機的比拼很大程度上取決于圖像處理和AI功能？

劉國軍：對。我剛才提到了視覺應(yīng)用和人工智能，目前大量成熟的應(yīng)用采用的是數(shù)據(jù)中心后臺并行運算方式。但有個重要趨勢是這些處理都將向終端轉(zhuǎn)移，最終的比拼都在終端，手機是非常普遍和重要的終端，所以手機上的圖形處理和人工智能是一個新的競爭趨勢。圖像包含大量的數(shù)據(jù)，視頻流則更多，因此需要處理的數(shù)據(jù)量非常大。而終端設(shè)備由于功耗和帶寬的限制，如果用傳統(tǒng)的CPU或GPU來處理數(shù)據(jù)，無法滿足人工智能的性能和帶寬需求。

澎湃新聞：圖形處理芯片是怎樣支撐無人駕駛的？

劉國軍：當(dāng)設(shè)計自動駕駛汽車時，汽車必須了解其所處的環(huán)境。為了做到這一點，需要通過攝像頭觀察道路上的各種情況，然后處理這些攝像頭所采集的信息，進而對道路環(huán)境作出分析，以支撐車輛進行判斷來實現(xiàn)自動駕駛。需要采集、處理和反饋的信息包括：其他車輛的位置，街上行人的位置，路牌的內(nèi)容，道路的標(biāo)志標(biāo)線，等等。圖形處理芯片是處理這些信息的專用處理器，可以有效地輔助汽車作出正確的行駛決定。

澎湃新聞：GPU和AI加速器對于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的影響是什么？

劉國軍：GPU作為一種與通用處理器架構(gòu)上完全不同的圖形圖像專用處理器，已經(jīng)改變了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，并推動了整個移動產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的革命，極大的豐富了我們的生活并間接改變了我們的工作方式和習(xí)慣。GPU在同時進行大量操作方面非常出色，這對于圖形處理非常重要，也適用于其他類型的計算。今天，當(dāng)用戶在最喜愛的相機應(yīng)用程序中使用濾鏡時，采用的就是這種技術(shù)。許多AI應(yīng)用也需要大量的計算，這非常適合GPU。

AI（特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對計算的需求不斷增加，尤其對帶寬的需求很高。這恰恰是專用的AI加速器的價值所在。通過使用專用硬件，可以增加所執(zhí)行的計算量并優(yōu)化數(shù)據(jù)。與GPU相比，可以降低對帶寬的需求，從而提供超過100倍的性能提升。從以上兩點來看，GPU和AI加速器已經(jīng)是許多獨立芯片或者與其他功能集成在一起的芯片的核心功能，而隨著越來越多的新應(yīng)用出現(xiàn)，將推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)去拓展新的發(fā)展空間。

澎湃新聞：手機制造商如華為、蘋果、三星都在開發(fā)自己的AI芯片，你們的技術(shù)和他們有什么差異？

劉國軍：當(dāng)前的AI硬件設(shè)計和構(gòu)建還處于早期階段，真正面向最終用戶的完整需求、更復(fù)雜的性能、以及低功耗和小面積等約束條件的競爭還未全面展開。為了搶進市場，許多手機制造商最初會自己設(shè)計解決方案，因為看起來似乎很容易而且便宜。然而，這一領(lǐng)域正在迅速變化，現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)有些簡單了，下一代網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用的復(fù)雜性正在不斷增加，AI的相關(guān)設(shè)計會越來越復(fù)雜。這就需要專門的硬件IP供應(yīng)商，它們擁有專職工程師團隊，全職負責(zé)設(shè)計和改進我們的視覺和AI硬件產(chǎn)品組合，加上構(gòu)建復(fù)雜硬件系統(tǒng)的專業(yè)知識和經(jīng)驗，能夠?qū)崿F(xiàn)符合甚至超越定制的解決方案。我們的優(yōu)勢在于，如果手機制造商想要停止在芯片內(nèi)部使用他們自己的解決方案，我們可以輕松地更換他們原有的解決方案，并使他們能繼續(xù)構(gòu)建差異化且具有競爭力的產(chǎn)品。這是半導(dǎo)體行業(yè)的一個共同趨勢和發(fā)展規(guī)律，之前在GPU和CPU的發(fā)展演進上就有類似的情況發(fā)生，如今只有極少數(shù)供應(yīng)商具有強大的產(chǎn)品發(fā)展路線圖和技術(shù)能力來支撐這種演進。

澎湃新聞：手機制造商為什么要自己投入巨資和精力去做越來越多的東西？

劉國軍：不光是手機制造商，有很多系統(tǒng)廠商，他們要做自己專用的處理器。像華為海思，他們希望能夠有自己核心的競爭力，這個核心競爭力就體現(xiàn)在芯片上。另外，他們希望在功能和特性上實現(xiàn)跟別人不一樣的差異化，這是最原始的動力。回到AI這個角度，手機廠商或者手機芯片廠商，他們要做自己的AI處理器架構(gòu)，也和這個有關(guān)系，他們想提升自己產(chǎn)品的差異化程度和市場競爭力，希望把核心競爭力掌握在自己手中。另外也有商業(yè)方面的考慮，對于有些大廠商，如果用別人的東西，在他們出貨量那么大的情況下，巨大的研發(fā)投入和其他相關(guān)成本勢必能夠得到攤銷。

不過，ICT產(chǎn)業(yè)發(fā)展總是在一種高度垂直集成和開放資源整合之間找到平衡。大家在過去既看到越來越大的、無所不包企業(yè)集團，也看到了許多老牌公司不斷拆分出許多新的專業(yè)公司，同時還看到許多半導(dǎo)體公司放棄自己的技術(shù)架構(gòu)，而采用市場上更通行的、更有競爭力的技術(shù)架構(gòu)，所以對于手機制造商和其他系統(tǒng)制造商，以及其集團內(nèi)部或者外部為其提供關(guān)鍵芯片的部門或者公司，采用市場上最優(yōu)的底層技術(shù)和IP永遠都是一種選擇或者一次超越的機會。

澎湃新聞：去年你們脫離了蘋果供應(yīng)鏈，那么手機企業(yè)之外你們其他客戶在哪里？

劉國軍：手機芯片廠商或者手機廠商都是我們的目標(biāo)客戶或者核心客戶。我們產(chǎn)品的應(yīng)用很寬泛，除了手機芯片之外，比如自動駕駛、無人機、視頻監(jiān)控、數(shù)字電視、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實（AR/VR）等領(lǐng)域都有客戶采用我們的產(chǎn)品。

澎湃新聞：芯片企業(yè)需要具有什么樣的能力，才有資源去設(shè)計人工智能芯片并在市場中成功？

劉國軍：人工智能是一個廣闊的領(lǐng)域，除了Imagination之外，還有許多不同的企業(yè)、機構(gòu)和組織涉身其中。人工智能的目標(biāo)是讓我們的世界變得更加智能，有許多不同的輔助技術(shù)可以實現(xiàn)人工智能，其中一項重要技術(shù)就是機器學(xué)習(xí)，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這項技術(shù)使計算機能夠?qū)W習(xí)，然后將這些知識應(yīng)用于給定的應(yīng)用程序去進行下一步的處理，或者推動系統(tǒng)下一步的操作或應(yīng)用。

專用的人工智能芯片，是針對這些AI應(yīng)用專門進行優(yōu)化、設(shè)計和構(gòu)建的芯片。目前的系統(tǒng)設(shè)計模式是專用的AI芯片通常與現(xiàn)有的主芯片SoC獨立存在并實現(xiàn)互補。但與其他硬件功能的發(fā)展模式相似，AI芯片和功能將會很快被集成到主SoC之中。目前在設(shè)計最好的AI硬件和芯片方面，大家在解決了有無之后將很快展開一場殘酷的比賽，每種設(shè)計所采用的不同架構(gòu)與方法的優(yōu)劣也將很快顯現(xiàn)出來。

隨著時間的推移以及這個領(lǐng)域的成熟，很多人會敗下陣來，只有技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品實現(xiàn)、市場應(yīng)用、專業(yè)服務(wù)等等綜合最好的企業(yè)才能生存下來；換言之，我們不能只看到市場導(dǎo)入期時的熱鬧，而只有那些能夠在這個殘酷的市場中生存下去的企業(yè)才能成功。對于芯片設(shè)計企業(yè)，選擇好的技術(shù)合作伙伴也是其經(jīng)營中重要的一條，從移動GPU發(fā)展的早期開始，Imagination Technologies就一直處于這個領(lǐng)域的前沿，我們不僅擁有經(jīng)驗與實力，而且擁有面向各類應(yīng)用的專業(yè)知識，我們不僅將在這種環(huán)境中茁壯成長，而且有足夠的資源去支持芯片設(shè)計公司用戶取得成功。AI芯片可以提供數(shù)十倍到數(shù)百倍的性能提升，同時保持最低的功耗與成本。此外，一直以來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常耗費帶寬，因此內(nèi)存的帶寬需求會隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型規(guī)模的增長而增加，這會為SoC設(shè)計人員，算法人員及OEM公司在設(shè)計系統(tǒng)時帶來重大的挑戰(zhàn)。這就需要從核心架構(gòu)上做最優(yōu)設(shè)計，能最小化系統(tǒng)的帶寬需求。

澎湃新聞：Imagination被中國資本并購經(jīng)歷了什么樣的過程？

劉國軍：半導(dǎo)體行業(yè)一直是一個并購不斷的行業(yè)。有人將芯片稱為信息社會的糧食，但是對于中國這樣一個全球最大芯片市場，芯片相關(guān)的技術(shù)都是由別人控制的，所以過去至少二三十年，中國的半導(dǎo)體業(yè)者大家都一起做了很大的努力去發(fā)展國內(nèi)的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)?，F(xiàn)在隨著中國GDP的增長，我們國家持續(xù)在半導(dǎo)體方面加大投入，國內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)在過去十年間發(fā)展迅速，我們也有不少企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上做出成績，如芯片設(shè)計、芯片制造、封裝測試，還包括華為這種做系統(tǒng)與終端產(chǎn)品的廠商也進入芯片領(lǐng)域，大家進步都很大， 但是我們很多核心的技術(shù)還是很落后，或者說我們核心技術(shù)基本還是跟在別人后面，或者等著別人提供。

現(xiàn)在有資金，去海外并購一些具有核心技術(shù)或特殊技術(shù)，以及有研發(fā)能力的隊伍和公司，是一個很自然和收益很高的事情，這在過去幾年也不斷發(fā)生。但是并購會碰到障礙，個中原因比較多，最大的原因是政治原因。半導(dǎo)體最厲害的國家是美國，其次是在歐洲。這次凱橋基金并購Imagination時，選擇回避我們原有的MIPS CPU IP，MIPS的知識產(chǎn)權(quán)在美國，所以在并購之前，我們先把這部分業(yè)務(wù)剝離了。對英國業(yè)務(wù)部門的并購，公司管理層是樂見其成的。由于蘋果的變化，對我們企業(yè)的沖擊很大，因此公司管理層歡迎來自中國資本的并購，而中國又擁有很大的市場，所以我覺得這是一個非常理智的想法。

其實美國有很多這樣的公司，但是由于政府干預(yù)，政治原因，并購不順利。

我認為并購是半導(dǎo)體行業(yè)的特征，行業(yè)內(nèi)有各種各樣的小公司，同時整個產(chǎn)業(yè)鏈需要不斷整合、不斷提高，所以并購很正常。

對中國的產(chǎn)業(yè)來講，在核心競爭力上還是落后很多的，一方面我們會加強自己本地的原創(chuàng)，加強研發(fā)和投入，另一方面，也會通過資本的方式去購買國外的核心技術(shù)，當(dāng)然這會涉及國家之間的競爭，所以碰到的障礙就多。

澎湃新聞：就半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)而言，好像能買的都買過來了，剩下的買不來的技術(shù)該怎么辦？

劉國軍：按理說，本來企業(yè)間并購這個事不應(yīng)該有障礙，這是個開放的世界。但是從另外一個角度考慮，國家之間存在競爭，還有政治的問題，設(shè)置障礙和壁壘也是正常的。到目前這個程度，雖然很難再去購買公司了，但是并不意味著交流就要停止，國家與國家之間的合作，或者說產(chǎn)業(yè)之間的、市場和研發(fā)之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，有各種合作方式，因而交流是肯定要繼續(xù)下去。此外，我剛才提到了，我們國家這么多年在研發(fā)上、在基礎(chǔ)研究上也在不斷加強、不斷提升自己的能力，我們也在創(chuàng)造自己的東西，以做到自主可控，這已經(jīng)不僅僅是一個方向，很多企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了自己的研發(fā)能力不斷提升和各種自有產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新。

澎湃新聞：國內(nèi)大學(xué)的基礎(chǔ)研究似乎還不能對產(chǎn)業(yè)形成很好的支撐？

劉國軍：我也認為國內(nèi)大學(xué)現(xiàn)在的基礎(chǔ)研究還遠遠不能支撐產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但是要往前走，就會涉及很多其他問題，例如我們與大學(xué)、科學(xué)研究機構(gòu)如何合作，他們應(yīng)該做什么、怎么做，國家應(yīng)該怎么去支持。這是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，而且這不是一個觀點或者一個政策就能解決的問題。再往下談就會涉及我們的中小學(xué)教育了。