＂吃瓜＂＂剁手＂离不开AI芯片！长久发展还要靠IP保护

    近期，小米发布澎湃C1芯片，首发搭载在小米最新的折叠屏旗舰MixFold上。字节跳动被曝正在自主研发云端AI芯片和Arm服务器芯片。以往提起“造芯”，多是硬件公司之间的比拼。近年来，从国外的微软、谷歌，到国内的BAT，互联网公司纷纷开始布局AI芯片，展开新一轮较量。

    “十年树木，百年树人。”芯片产业发展不是一朝一夕之事。国内企业面对强手如林、已然稳固的芯片市场，不仅要有“十年磨一剑”的科研耐力，还要有“朝朝试锋芒”的专利实力。

   一、 “吃瓜”“剁手”离不开AI芯片

    AI芯片看似遥不可及，其实触手可及。当你在微博冲浪放肆“吃瓜”、在淘宝边看直播边“剁手”的时候，都离不开AI芯片的深度参与。

    早前，百度、阿里、腾讯均试水研发AI芯片。百度在无人驾驶、图像、语音等应用层面的研发较早，先后通过合作和自研推出昆仑芯片、鸿鹄芯片等多款AI芯片。阿里成立达摩院，相继推出含光、玄铁等系列芯片。腾讯投资AI芯片企业燧原科技，成立芯片相关子公司。目前我国已经形成阿里、百度、小米、地平线、寒武纪、云天励飞、比特大陆、依图、中科曙光等为代表的AI芯片阵营。

    那么，什么是AI芯片？与传统芯片又有何区别？从广义上讲，AI芯片是人工智能产业的核心硬件，只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片，但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。中国电子信息产业发展研究院集成电路所分析师席子祺表示，AI芯片在当前的人工智能技术体系中扮演“加速器”角色，主要用于算法训练、加速产品迭代。因此，AI芯片的核心技术包括同算法的契合度、并行计算能力、功耗等。

    为什么互联网大厂纷纷涉足AI芯片研发？席子祺表示，这主要基于人工智能应用的快速增长和算法迭代的需求。近年来，我国大力推进5G、人工智能、数据中心等新型基础设施建设，而人工智能技术被视为新一轮产业变革的核心驱动力量。同时，随着互联网大厂人工智能算法的不断迭代和细化，过去单纯依赖GPU（图形处理器）、通用芯片的硬件基础已经不能满足算法进一步迭代的需求，促使互联网大厂纷纷开始自行设计AI芯片。AI芯片相较于其他芯片产品，同应用、算法的联系更为紧密，互联网企业相比传统集成电路企业更具研发优势。

    近几年，我国高度关注人工智能芯片产业的发展，相继发布一系列产业支持政策。例如《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》提出，将重点扶持神经网络芯片，希望人工智能芯片在国内实现量产且规模化应用；《新一代人工智能发展规划》提出，研发神经网络处理器以及高能效、可重构类脑计算芯片等，新型感知芯片与系统、智能计算体系结构与系统，人工智能操作系统。

    赛迪顾问相关数据显示，中国AI芯片市场规模将在2021年达到305.7亿元，增长率达57.8%。前瞻产业研究院的数据显示，我国AI芯片市场规模将在2024年达到785亿元。

    二、长久发展还要靠IP保护

    北京集佳知识产权代理有限公司专利代理人柳虹告诉记者，AI芯片作为一种能够实现复杂运算的芯片，目前可以应用在图像识别、语音识别、文字识别等多种场景。专利主要集中在图像识别和语音识别这两方面，另外，关于AI芯片的测评专利也有不少。

    柳虹经专利文献检索发现，目前有数百件关于AI芯片的专利申请，分布在各个领域，比如图像识别、医疗诊断、语音识别、人脸识别、辅助驾驶等。AI芯片的核心技术实际上是内部设置的运算逻辑，运算逻辑越精细严密，其能够实现的运算功能就越强大。AI芯片内部的模型运算逻辑、AI芯片的测试和使用为AI芯片相关专利的保护重点。

    此外，有超过50%的专利申请处于实质审查阶段，基本都是2017年之后提交，这表明创新主体近几年才开始提交相关专利申请，且大多数为实用新型专利申请。AI芯片相关专利申请的创新主体主要包括AI芯片的数据处理系统（例如包括AI芯片的图像处理系统或者语音识别系统等）、AI芯片的测试方法和设备等。就目前检索的专利文件来看，百度的相关专利稍多，大部分集中在图像识别，其他还包括深度学习优化、AI芯片测试等。腾讯的相关专利集中于AI芯片的内部功能实现上，阿里的相关专利涉及模型训练，小米的相关专利涉及AI降噪芯片。

    席子祺表示，一般来说，AI芯片的研发难度主要在于同算法的结合上。而从目前来看，互联网大厂研发AI芯片的主要难度则在于芯片产品从开始设计到流片成功之间动辄一到两年的周期。如何平衡快速迭代的算法、应用需求与流片时间的关系？如何在设计芯片的时候为后续迭代留出空间？如何确保流片完成后市场不出现大的变化？这些都将成为AI芯片研发成功与否的关键问题。

    柳虹表示，AI芯片用于处理复杂运算，后期的研发难度主要集中在如何优化AI芯片内部的算法，提高AI芯片的运算效率、准确性等问题上，以满足未来不同的需求，比如更快更准确地识别出图像中的人脸，快速准确地进行人脸比对等。此外，未来还会有诸多类似的场景和需求出现，AI芯片内部算法的更新也将愈发重要。

    AI技术涉及生活中的方方面面，具有广阔的应用前景和未来市场。利用AI技术进行信息处理是互联网发展的大趋势，如何在研发及专利布局过程中抢占先机，对企业来说尤为重要。柳虹建议，在AI芯片的专利申请中，主要是从功能的角度去申请。不论是从系统的角度将AI芯片与其他部件相适应配合，还是从芯片内部逻辑架构的精进改良，都最终体现在该芯片的功能上，而强大的功能可以满足更多的应用场景。