NV/Google/Intel/AMD人工智能战略分析，啥才是AI正确姿势？

配置方案。什么意思呢？通常FPGA配置过程包括硬件描述语言的综合、布局布线、最后产生比特流文件并写入以完成配置。在这个过程中，综合以及布局布线花费的时间非常长，可达数小时，而最后比特流文件写入以及配置可以在一秒内完成。用于云端的FPGA方案为了实现快速应用切换，预计将会使用硬IP（即针对某应用硬件加速的比特流），并在需要使用该应用时快速写入该比特流。在未来，云端FPGA的生态预计将不止包括Xilinx，还会包括许多第三方IP提供商，最后形成类似App Store的形式让使用者方便地选购对应的硬件加速方案并实时加载／切换。

目前国内FPGA水平较弱，而且FPGA需要一整套从软件到硬件的流程，需要深刻的积累，对于创业公司并不是一个最好的方向，更适合国家科研项目。但是创业公司使用FPGA，做FPGA的解决方案，基于FPGA开发或者做FPGA上的IP，是个不错的机会。换句话说就是你不去手机，而是做APP。其实这个方向国内也已经有不少公司在做了，我知道的比较出名的有深鉴科技。

五、玩人工智能软件的正确姿势

目前人工智能软件最大问题是如何把技术真正落实到解决消费者的需求，一些算法非常有技术含量，但是落地并不容易，例如图像分类等等。我觉得现在做的比较好的软件是语音识别／交互类，比较典型的是讯飞输入法，前阵子在锤子手机的发布会上被秀了一把。

图像类的人工智能算法目前是最火的方向，比语音类要火很多，但是目前看来图像算法大多数只能作为一个大系统的一部分。比如一个安防系统，图像算法可以用来检测一个人是否带刀，但是把这个软件单独拉出来卖就不一定能成立了。当然也有单独做软件的，例如Prisma，这个之前在Instagram很火的软件就是利用深度学习来做图像风格变换。总结一句话就是，人工智能相关的软件当然是一个非常好的创业方向，只是要找准这个创新的卖点，光有好的技术其实是没什么大用的。

在人工智能领域，国内也出现了一批还不错的公司，我有在关注。在图像检测／人脸识别领域，有依图科技、Face++、商汤科技三只领头羊，它们主要为银行和一些安防系统提供人脸识别的解决方案。在医疗领域，就是用人工智能帮忙人类判定疾病也有很多公司在做，一图正在进军这个领域。在自动驾驶领域，软件方面做的比较有名的是图森、地平线。其实地平线摊子铺得比较大，硬件软件都做，除了辅助驾驶外，还跟美的合作在做智能家居。还有一些比较小众的领域，比如鉴黄，就是图谱在做。硬件的话，比较有名的是寒武纪。

六、芯片行业的未来除了人工智能，还有……

最后再说回到整个芯片行业的发展上来。有人问，芯片行业是不是有一个强者恒强的规律，出现黑马的几率有多大。我认为是这样的：在芯片这个地方，它是每隔一段就会换一个应用方向，90年代时候最火的是多媒体电脑，也就是PC端，后来就变到了移动端，最近则是人工智能。众所周知，Intel是PC时代永远的老大，在那25年的时间里基本碾压所有竞争对手，但移动设备这个方向它就完全错过了。所以说，在同一个领域里基本上是强者恒强，很难有超越，但是在这个领域强，不代表在下一个领域也会强，在"时代"交替的时候是最容易出黑马的。我们在评判企业价值的时候，要对芯片的技术应用有一个判断，要非常清楚下一个所谓的风口在哪里。

现在芯片应用最火的方向毫无疑问是人工智能了，我还同时看好另外一个方向，就是医疗。我相信在医疗电子领域还有很多可以做的事情，当然这个方向的发展还要倚赖一些基础设施的建设，比如在线的云平台和大数据库等等，这个部分在这里就不详细展开了。

讨论区：以下为参与live的人提问，作者回答

问：莱迪思半导体（LSCC），大疆无人机供应商FPGA未来有潜力，期待分析。

答：目前中国FPGA进口第一是华为，第二就是大疆。大疆使用FPGA量很大，然而未来从成本考虑很大可能会用ASIC代替。

问：目前国内的人工智能相关芯片的发展情况如何，主要有哪些公司在做？离国际先进水平有多大的差距？

答：国内人工智能芯片有寒武纪，深鉴等初创公司，也有华为等大公司在布局，与国外差距不大，尤其是寒武纪已经走在世界前列。

问：AI芯片目前主要的几种商业模式有哪些？

答：一般有两种，一种是直接卖芯片，还有是卖IP，IP的话是芯片里的一部分，可以集成在其他公司的芯片里。

问：图像分类可否用在发票图像处理？比如发票、车票这些，拍照后，经过处理，变成会计分录。这个市场无限大。

答：图像分类当然可以用在发票分类上，实现手写和数字识别。关于票据问题，是