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对话恩智浦CTO:2030年预产750亿智联设备,边缘AI 将扮演关键角色|硅基世界|芯片|恩智浦|AI
添加时间:2024-01-02
  
恩智浦半导体执行副总裁兼首席技术官Lars Reger (来源:NXP官网)

  又一家芯片大厂抢进新一轮人工智能(AI)热潮。

  今年5月,荷兰半导体巨头恩智浦半导体(NXP Semiconductors;NASDAQ:NXPI)宣布启动设于天津的 AI 应用创新中心二期项目“人工智能创新实践平台”,面积超过1200平方米,提供教育实训、技术交流、虚拟实验等应用。

  9月22日上午,恩智浦半导体执行副总裁兼首席技术官Lars Reger在北京对钛媒体App等表示,一直以来,恩智浦与 AI 公司合作,并研发芯片和智能边缘器件,其最新MCU+、S32系列芯片可置入 AI 加速器,从而实现扩展计算和高密度的数据处理能力,用于智能汽车、工业等场景。

  “通过 AI 和机器学习技术,芯片在不断学习和适应,以构造智能边缘器件。”Lars?表示,数据显示,预计到2030年,全球会有750亿智能互联器件,而边缘 AI 芯片将在其中扮演关键角色。

  据悉,恩智浦半导体前身为飞利浦半导体,由荷兰企业飞利浦在1953年创立。2006年8月,飞利浦宣布将旗下半导体业务出售给多个荷兰投资者组成的财团,随后宣布公司名字修改为“恩智浦半导体”。

  Lars于2008年加入恩智浦,担任汽车战略主管,此前他曾在西门子半导体、英飞凌、大陆集团任职。2012年,Lars被任命为恩智浦汽车部门首席技术官,并于2018年12月被任命为恩智浦CTO,负责整体技术组合,包括管理汽车、工业、物联网 (IoT)、移动等市场的新技术和业务研发。

  目前,恩智浦已成为全球车用及工业用半导体市场龙头,研发销售汽车电子、工业与物联网、移动、通讯基础设施等领域的芯片产品,以及相关软件工具。财报显示,2022年,恩智浦年收入132.1亿美元,同比增长19%;非公认会计准则下的营业收入47.91亿美元,同比增长32%,营业利润率36.3%。

  今年7月恩智浦公布的2023财年第二季度财报显示,收入33亿美元,同比下降0.4%;公认会计准则下营业收入9.37亿美元,同比下降1%,股东应占净利润6.98亿美元,非公认会计准则下营业利润率35%。其中,二季度,占总营收57%的恩智浦汽车业务收入达18.66亿美元,同比增长9%,环比增长2%。

  此次是Lars 时隔疫情之后首次来到中国。在与钛媒体App近两个多小时的交流中,Lars围绕“架构”展开演讲,主要谈及两部分:自动驾驶和计算架构,以及边缘 AI 和机器学习技术对于芯片架构的重要作用。

  自动驾驶方面,Lars认为,自动驾驶技术简单理解为 AI 技术加在汽车上是不可行的。此前人们对于 AI 和机器学习技术寄予厚望,但最终,大众曾预计2020年实现汽车自动驾驶的梦想并未落地应用,即便是ChatGPT的加持,但如果自己并非该领域的专家,则很容易被该工具误导。

  “你是否真的愿意,未来由ChatGPT来给你开车?”Lars提到,从宏观的角度和抽象层面来看,要实现自动驾驶,必须要从汽车架构开始改造,包括感知环境,芯片的智能器件计算能力升级,以及信息安全和功能安全等技术能力需要全面升级;从恩智浦等芯片制造商角度看,在汽车当中,95%的创新都是通过电子或者是软件实现的,只有5%是在机械方面实现的,所以芯片企业需要构建电子和软件平台,构建标准化架构模块,从而帮助整车厂实现新技术应用,在这其中恩智浦的产品作用很大。

  AI 技术方面,Lars强调,恩智浦公司一直在拥抱 AI 和机器学习技术,与硬件产品结合提升汽车、工厂、家居、机器人的智能化、数字化。

  Lars透露,2018年公司就被质疑:恩智浦要被 AI 算力公司边缘化了吗?他当时幽默地表达了自己的看法:“我相信把智能汽车看成轮子上的大脑,就像把人看成是穿着鞋子的大脑一样。”

  “就像是人走路,看到路上有坑,会下意识跨过去,但跨过后大脑才意识到:哇!有危险,刚刚那是坑还是什么?大脑才开始进行判断跟决策,就如汽车只有AI加速芯片没有感知反射系统是不够的。”Lars称,恩智浦非常看好边缘 AI 需求,针对推理部分提供不同芯片,例如,在微控制器MCU内整合eIQ Neutron神经处理单元。

  Lars提到,2016年开始,恩智浦推出BlueBox开发平台,包括支持联网、性能高和功能安全等特性,而且内置 AI 加速器,数据处理速度可以达到400TOPS(每秒钟可进行400万亿次计算,远超特斯拉 FSD 144TOPS能力)。

  案例部分,Lars谈到与大陆集团、零跑汽车的合作。与大陆的合作,恩智浦主要提供汽车的高性能计算单元,而与零跑汽车的合作,恩智浦为其提供了恩智浦S32G处理器、BlueBox平台等技术,帮助零跑汽车推出其中央集成式电子电气架构,使零跑产品的线束减少20%、控制单元数量减少三分之一。同时,目前恩智浦90%的客户都转向了这一新的架构。

  另外,在今年8月,台积电宣布与恩智浦、英飞凌和博世等公司在德国合资设立欧洲积体电路公司(ESMC),拟打造台积电在欧洲的首个晶圆厂。

  对此,据报道,Lars称,这主要是因为疫情期间“缺芯潮”事件导致车厂给予压力,期望分散供应链,希望芯片来源不要集中在单一产地,包括台积电和恩智浦都面临客户要求分散芯片来源的要求,因此台积电应德国政府要求前去设厂,有利稳定欧洲车用芯片的供应稳定,恩智浦也可分散芯片供货风险。

  “恩智浦的芯片应用广泛,是无处不在的。我们面临着巨大的需求,需要依靠芯片和软件实现创新,因此整合感知、思考、连接、行动,再结合功能安全和信息安全,形成了完整的产品组合。我相信,我们的市场未来会更加多彩。”Lars表示。

  以下是恩智浦CTO Lars Reger与钛媒体等的部分交流内容整理:

  钛媒体App:随着自动驾驶技术不断演进,芯片需实时处理大量数据,那么,恩智浦如何解决性能和能耗间的矛盾?

  Lars Reger:根据分析师预测,750亿器件所消耗的能量就是地球年产能源的3倍。因此,我们认为,如果真的要实现一个可预测并且自动化的世界,必须要解决能耗挑战,我们必须要实现高度智能化和高能效,这就是我们对未来的愿景,关键是要实现智能的高能效,也就是使得“大脑”在绝大部分时间都能保持一个非常低的功耗。

  当然,我们还需要 AI 和机器学习技术,但同时一定要提高它们的能效或者是要选择合适的 AI 和机器学习。整体来看 AI 芯片的应用主要在大型云系统、自动化和智能边缘三个领域,而恩智浦更需要的是探测感知的系统。我们有一个软件工具叫做eIQ,以及硬件加速器Neutron,有时还需要低功耗的 AI 加速器Neutron-NANO,例如助听器之类的场景就是用这类技术,从而确保功能安全和信息安全。此外,我们为开发人员推出软件工具链。

  需要透露的是,我们下一代的Neutron加速器,主要也是支持自动化的一系列的产品和技术。与外界看到的其他 AI 算力芯片公司不同,恩智浦积极布局了边缘端的 AI 和机器学习。

  钛媒体App:恩智浦的S32G系列产品,与高通、特斯拉的FSD或高算力芯片有哪些区别和优势?

  Lars Reger:我们看零跑汽车的例子。S32G这样一个规格像是大网关,对于功能安全有最高的水平,包括数据的发送、和以太网的联网都可以实现功能安全和信息安全,就像是计算的“小脑”一样。尽管SoC内置的一颗芯片可以做AI加速,但不是实时的。需要指出的是,市场已经大量使用的能源管理 IC 都是恩智浦的产品,所以恩智浦在市场上有比较独特的定位。

  钛媒体App:未来恩智浦是否有计划,联合 AI 软件公司一同打造生成式 AI 领域的专用软硬件方案?

  Lars Reger:恩智浦确实正在与众多 AI 公司合作,主要原因是我们需要开发自有工具,尤其在生成式 AI 方面。我们希望所有芯片都能使用这一工具,不仅用于应用,也用于开发,包括编程、编码等。我们还提供云连接解决方案,如OrangeBox连接域开发平台,确保功能安全和信息安全,与云服务商如亚马逊云合作,使用其生成式系统开发智能机器人。

  恩智浦和 AI 公司主要合作和研究集中两点:一是在中低端找到最佳的 AI 加速器,并已取得显著成果;二是在高端,我们也与多个客户在软硬件方面进行合作。

  Lars称,首席技术官需要明确技术发展方向,确保公司了解哪些领域应加强、哪些应与合作伙伴协作、哪些不宜过度活动,以避免在热门 AI 领域迷失方向。有了清晰的路线图,恩智浦更能明确哪些领域应与合作伙伴合作,哪些领域虽非主攻但可加以利用。

  (本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

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