专访 | ARM金勇斌：ARM中国自主IP集中人工智能和物联网

　　前言：2018年中国人工智能峰会开启在即，Arm中国副总裁金勇斌先生受邀出席，并将在9月6日的AI芯片高峰论坛发表相关演讲。

　　最近，IDC报告显示，2018年第二季度全球智能手机厂商的出货量总计为3.42亿部，而在去年同期的出货量为3.482亿部，整体下滑1.8%。上一个季度则同样整体下滑2.4%。

　　从PC时代到移动时代，英特尔被降维打击，如今摆在传统半导体巨头们面前的是智能手机市场的饱和，以及来自AI、IoT等在内的新的硬件技术革命的机遇。

　　新兴市场下，多元的垂直应用场景为新的初创公司提供了成长的沃土。目前，国内已涌现出像深鉴科技、寒武纪、地平线等一批知名创业公司，如华为麒麟970处理器就搭载了寒武纪的神经处理芯片。

　　卷入到这波浪潮的巨头和创企不进则退，这是一次新时代和旧时代的对决，而身经百战的旧时代代表们已然蓄势待发：从2016年开始，英特尔以收购的姿态完成了对AI芯片的布局，高通则在骁龙平台上引入了深度学习软件框架，打造多核AI引擎。

　　而掌握了全球90%以上移动芯片架构设计的Arm倒是显得颇为从容，直到今年才正式祭出AI大招。面对AI带来的产业革新浪潮，在2018中国人工智能峰会召开前夕，镁客网独家采访了Arm中国副总裁金勇斌，邀请他为我们解读Arm的AI战略以及Arm在国内市场的布局。

　　图 | Arm中国副总裁金勇斌

　　Arm的AI棋局要怎么下?

　　Arm的角色一直很特殊，它本身并不做芯片，只是提供IP集成的平台。基于Arm的IP架构，芯片厂商能够做出各种差异化需求的芯片，同时保证和生态应用开发保持兼容。

　　谈到Arm的发展绕不开的就是老对手英特尔，故事从CPU芯片内部的指令集开始。当年，英特尔公司透过复杂指令集CISC设计出X86 架构，Arm公司则是通过简单指令集RISC设计出了Arm架构。

　　2007年，采用Arm架构的第一代iPhone推出，随后APP Store的崛起让全球大多数移动手机应用是基于Arm指令集开发。同期，谷歌的Android系统开发也是基于Arm指令集。在移动赛道上，Arm凭借低功耗、高效率的指令集以及开放的IP授权模式，完成对PC大佬英特尔的弯道超车和逆袭。

　　虽然Arm已经主宰了CPU以及GPU的IP领域，但是AI浪潮下，群雄逐鹿的芯片市场已风起云涌：

　　苹果iPhone智能手机中，A11 SoC内建的Bionic生物神经网络引擎;

　　三星Exynos 9810处理器内建的DeePhi区块;

　　华为麒麟970手机处理器中的寒武纪神经引擎;

　　联发科P30 SoC中用于视觉和AI加速的Cadence P5 DSP;

　　英特尔未来PC芯片组中可能使用Movidius加速芯片;

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　　所以，伴随着手机市场的成熟，深知时势造英雄的Arm早已经未雨绸缪，不敢轻易掉队。谈及当下如火如荼的“AI芯片热”，金勇斌表示：从PC、移动互联网到当下的IoT、AI时代，芯片设计要解决的从来就只有对症下药。他认为，“芯片不是万能胶，它的应用和场景息息相关。PC时代强调的是数字化信息的存储和处理，而移动时代则强调移动、连接性。也正是最早发现芯片应用场景的迁移，Arm能够基于CPU的生态，去开发Mali产品线，实现GPU和CPU的有机结合，满足当下以交互屏幕为主的智能设备应用”。

　　当连接问题解决后，设备的智能化需求自然被提上日程，“这时候你会发现人工智能和物联网结合会驱动更大的应用场景。”

　　在金勇斌看来，AI本质上是一种技术，是赋能的。它并不是一个拥有标准化定义的产品。所以AI芯片和传统芯片并没有严格的区分点，它只是为了适应智能化的场景，所以需要在原有芯片架构设计中增加一些新的“智能化”功能。

　　从2016年开始，Arm就已经将眼光瞄准AI应用，推出了针对机器学习优化的Bifrost GPU 架构的 Mali G-71，以及针对高端服务器芯片的SVE延伸指令集。一年后，它们推出全新的DynamlQ技术，加入了针对AI的指令集和优化库，支持神经网络卷积运算。据了解，相较目前最新款移动处理器，基于DynamIQ设计的处理器理论上功能可望提升50倍以上。

　　牵一发而动全身。Arm在移动市场的绝对主导定位也决定了它们在推进一些技术的过程中，不能过于激进和冒失。当早期的方案逐渐成熟后，Arm在今年3月底正式推出了人工智能的Arm IP 套件Project Trillium，包含了全新的机器学习处理器IP、目标检测处理器IP和神经网络软件库。这组套件不仅仅是面向移动市场，还包括物联网、工业、汽车以及安防等。

　　但是当算法逐渐向终端前置，终端处理器承担越来越多的数据处理工作时，算法的安全性保障成了棘手的难题。金勇斌提到去年推出的物联网安全平台架构PSA，基于设备识别、可信启动流程、安全OTA更新和基于证书的身份验证，能够让终端设备的安全可信度更高。

　　可以看出，从架构、指令集到IP套件，Arm的AI之路稳扎稳打，顺应市场需求，同时又在此基础上，循序渐进赋能新的应用场景。

　　AI时代也要做好生态布局

　　Arm之所以能够乘风破浪，一方面走低功耗和开放的技术路线与移动互联时代的需求高度契合，另一方面则源于其所主导的庞大软硬件生态圈。金勇斌多次强调Arm的基因里有个关键词：平台，而开放的平台往往是最容易打造生态的。

　　回望处理器架构中“两大巨头”x86和Arm，它们的成功都相当“复杂”：要有‘Wintel’、“AA”这样亲密的软件端战友，吸引足够多的开发者，再不断随时间提升硬件水平，最终形成一个生态。而生态的优劣将直接决定一款产品、甚至是一家公司的生死。

　　Arm凭借IP设计师这一角色，早已打造了成熟的生态圈。就中国而言，Arm就拥有200多家合作伙伴，华为、飞腾、华芯通都是Arm指令集授权伙伴，开发Arm服务器芯片。其他包括开发多媒体平台的中兴微电子;开发平板电脑芯片的全志科技、瑞芯微电子;还有开发手机芯片的海思麒麟、小米松果、紫光展锐、大唐联芯等等。

　　在AI技术圈子里，Arm同样可以去链接广泛的芯片厂商和应用开发者，打造开放AI生态。去年Arm就成立了人工智能生态联盟，帮助产业探索早期AI落地和应用，目前一共有150多家企业加盟，包括20家AI百强企业。

　　谈及生态建设，金勇斌表示，“当下算法和场景解决方案公司大多数还是垂直化、封闭式的，纵观过去的产业发展规律，AI如果想降低成本达到普及，必须有更多方的参与协同，在各层次上多方位协作，渗透到每个场景。”

　　说到生态和合作伙伴， Arm的安创空间在其中也扮演着至关重要的作用，“AI初期，一些看上去不起眼的公司，未来可能会成为谷歌或者成为BAT。”在探索未来AI的应用场景时，安创空间能给他们从产业源头予核心支持，加速概念原型落地。这也是生态联盟之外，另一个维度上的生态建设。

　　AI时代不是单打独斗的时代，从算法、芯片到硬件以及最终的场景应用，环环相扣，缺一不可。Arm的目的很清楚，既作为赋能者继续扩大其在终端市场的影响力，同时也作为行业的带头大哥，促进产业上下游去推进“行业+AI”。两种身份的转换对于Arm来说也是一个挑战，既要做精细活，又要去做苦力活。

　　Arm在中国，技术、产业、人才都要抓

　　从2002年进入国内市场开始，Arm可以说是见证了16年来我国半导体产业的发展，金勇斌对此也深有感悟，“这些年，无论是手机的设计和制造，还是消费市场，中国的智能手机有很多创造性的成绩领先世界，比如芯片设计产业领域的海思和展讯，以及基于智能手机的庞大应用生态等。”

　　同时，金勇斌还和我们分享了Arm在国内的一些成绩和期望：从2007年到2017年，在国内的消费和设计升级驱动下，基于ARM架构的国产芯片销量已经突破了139亿，这个数字每一秒还在加速地增长。

　　因此为了更好地服务本地市场的差异化需求，Arm其实从去年就着手开始分拆中国的业务。今年4月，Arm中国独立合资公司正式开始运营，中方投资者占股51%，ARM占股49%，Arm中国接管了Arm在中国市场包括授权和版税在内的所有业务，同时开发自主IP。

　　“Arm中国自主IP研发主要集中在人工智能和物联网，未来10到15年，预计中国的智联网市场会占据整个全球市场的三分之一。”

　　AI带来的技术和产业变革必然会伴随着对人才的需求，从去年开始，一二线城市都在通过优惠政策吸引人才，人才之争也是技术创新之争。最近，Arm在南京举办了中国创新教育中心启用仪式，金勇斌谈道“Arm的AI教育目的不仅要为AI产业发展储备人才，还要培养AI安全相关的人才，我们必须要关注AI实现设备自主性的同时，信息安全以及入侵问题会更加突出。”

　　AI技术趋势下，Arm中国扮演的角色显得尤为重要：基于底层技术和人才培养上的深度合作，形成一个系统工程。除此之外，Arm在国内的布局还包括上文提到的安创加速器以及投资管理平台和产业基金。在访谈中，金勇斌先生多次提及政府对产业发展的重要推动作用。他认为，CAIS2018比去年规模更大，影响力更大，而这与南京政府持续不断地全面推进人工智能产业建设息息相关。CAIS是一个交流的平台，代表中国当前人工智能产业的思考和发展方向，它还是一个信号，呈现了我国每一个阶段AI产业建设的新进展。