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中国人工智能企业的融资热度不减,AI独角兽也将相继登陆资本市场。但美国公司相关核心技术合作与支持,目前是否会受到影响,不免引发投资者担忧。
获得高通投资,并且与高通建立战略合作的商汤,则成目前投资者关注焦点。
商汤科技专注于计算机视觉和深度学习的技术开发 ,推出了包括人脸识别、图像识别、文字识别、图像视频分析等智能视觉技术,是400多家蓝筹公司的首选AI服务合作伙伴,其中包括芯片企业的高通和英伟达以及智能手机业的小米和华为等。
2017年10月,商汤科技与高通宣布展开“算法+硬件”形式的合作,将商汤机器学习模型和算法整合于高通面向移动终端、IoT设备的芯片产品中。同年,商汤又相继与联发科、瑞芯微进行了相同模式的战略合作。
据研究机构CounterpointResearch预计, 到2020年,三分之一出货的智能手机都将具备AI功能,数量超5亿台。
只有底层芯片、算法、终端等全产业链都达到协同条件,才能真正构建AI商业系统。 目前中国的AI独角兽大多聚焦在AI垂直领域的算法平台或解决方案的市场中,也就是处于产业链中游或中上游,但如果AI技术能够更合理地商业化,AI企业则需要向产业链上游延伸,或者有稳定的上游技术基础。
硬件可以使软件算法能够落地,而且软硬件一体化可以让客户更省时便捷地采购与使用产品,而且软硬件组合解决方案也可以在一定范围提高销售利润率。再者,如果想打破对芯片供应商依赖的局面,就需要自己研发芯片,将一部分市场定价权掌握在自己手中。
然而AI芯片大部分核心技术被美国厂商把控,中国的实力相比之下还有悬殊。 单从AI各个领域融资额来看,中国芯片/处理器类企业融资额远远小于美国。
高通在AI方面布局较早,在移动处理器界有着全球领先地位。高通的AI处理器已经推出三代,包括骁龙820、骁龙835以及骁龙845,已覆盖了包括小米、OPPO、vivo、一加、锤子、黑鲨、三星等厂家。同时,高通还与技术层的企业伙伴合作,支持TensorFlow、Caffe、Caffe2等机器学习框架。 而商汤与高通的合作采用类似的模式,因此商汤的技术落地对高通有一定程度的依赖。
AI应用“硬件化”的趋势下,国内AI企业的芯片研发和投资加快。寒武纪AI芯片已整合应用于华为海思麒麟970;云知声推出的智能芯片已应用在无人机、安防监控、机器人、智能医疗等市场;另一家初创企业地平线两年已研发两款视觉AI芯片,应用于智慧商业、智能驾驶、智慧城市的应用场景。
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