米文动力：人工智能算力瓶颈难破？这家公司要用嵌入式超算解决这个问题

人工智能的爆发离不开 GPU 的广泛使用，但如今算力的提升速度始终跟不上数据指数增长的速度，算力再度成为制约人工智能发展的瓶颈，这个问题如何破？

语音识别接近人类、人脸识别能力超越人类、AlphaGo 以 4:1 的成绩大胜围棋九段高手李世石……近年来，人工智能技术取得了突飞猛进的进步。

而这一波人工智能技术之所以能够取得如此大的成绩，表面上来看是深度学习发挥了“苍穹之力”，但实际上，深度神经网络几十年前就提出来了，之前却一直未能取得大的成绩。因此，这一波人工智能的爆发，归根结底其实离不开两大功臣的鼎力相助，一是大数据，要让机器具备人在某个方面的能力，一定要先有大量的数据让它学习；二是算力，数据再多，如果没有足够的运算能力，机器也学不出来什么东西。

大数据方面，随着互联网以及物联网技术的普及，人类能够收集到的数据正在快速增长，甚至有数据显示，每年数据量的增幅竟高达 50%，因此，人工智能的发展并不乏原料。但在算力方面，此前人工智能的爆发其实离不开 GPU 的广泛使用，但如今算力的提升速度始终跟不上数据指数增长的速度，算力再度成为制约人工智能发展的瓶颈。

当然，市场上其实也有像谷歌这样的企业，企图通过研发 AI 专业芯片来破除算力瓶颈问题，另外更多的企业则利用云技术来解决这个问题。不过，动点科技最近遇到了一家名叫米文动力的创业公司，其正试图采用一个更通用的方法解决这个问题，即利用英伟达的 GPU 芯片，为机器人以及低速自动驾驶小车等开发嵌入式超算平台——“米文大脑”，并提供多种视觉算法和导航避障算法。

为何不能是 AI 芯片和云计算？

据了解，包括 AlphaGo 在内，目前人工智能的实现方式主要为云端 AI，即需要通过网络将数据传到云端，在云端计算并进行识别等处理，最后再将结果传回本地。然而，米文动力 CEO 杨冠文表示，这种方案虽然有较高的效率，且已经实现了很多场景下的 AI 功能，但并不适用于每一个场景。

“因为数据量的指数增长，考虑到宽频成本、传输延迟以及隐私保护等，行业已经不能承受将所有数据无限制地传回到云端去处理了，于是，边缘计算随即应运而生。”杨冠文表示，他们所开发的“米文大脑”便是这么一款边缘计算设备。

当然，说到“米文大脑”，人们很有可能会联想到传统 ARM 平台或者 x86 平台（包括服务器），关于它们之间的差异化，杨冠文认为 ARM 以及 x86 平台势必要被算力更强的嵌入式平台所取代。“‘米文大脑’是专门为深度学习的部署和计算而开发的，这样的设备将是未来的趋势。”杨冠文介绍，在底层加速手段、加速工具的加持下，即使利用同样的硬件跑同样的算法，“米文大脑”也能达到 10 倍于传统计算设备的效果。

另外，说到边缘计算，还有一个不得不提的角色，即如今红得发紫的 AI 芯片。AI 芯片是否会比“米文大脑”这种利用通用 GPU 搭载的设备更加高效呢？

首先，杨冠文坚信 AI 行业一定会出现除了 GPU 之外的 AI 专用芯片，但杨冠文强调这些 AI 专用芯片面临最大的问题不是如何实现特定功能，而是如何打造生态，让大家都来用。

“假设你是一个工程师，今天我给你了两个方案，一个是英伟达的 GPU，一个是其它厂商的 AI 芯片，你会选择用谁呢？要知道，想要熟练使用这些芯片，其实都需要学习各自底层的语言与工具链，然而，如果你选择其它厂商的 AI 芯片，花了一年时间学习相关工具的应用，最后学得很精了，但公司却倒了，不就白学了吗？这就是生态问题。”杨冠文认为，经过 10 多年的积累，业内已经有了大量的懂 GPU 底层的开发者，GPU 生态已然形成。因此，在杨冠文看来，即使是 Intel、高通这样的企业，他们的 AI 芯片也很难在短期内挑战 GPU 的地位。

其次，关于 AI 芯片与 GPU 的优缺点对比，杨冠文介绍：

“大家的目的都一样，即都是为了解决 AI 算力不足的问题，只是大家采用了各自不同的实现方式，他们采用的是专用芯片方案，专用意味着效率更高、功耗更低、成本更低，这是巨大的优势，但也可能带来通用度差、可移植性差等问题；而我们用的是通用的 GPU 芯片，通用型很好，可以跑各种算法，但相对于专用芯片，功耗可能会大一点，成本可能高一些。”

因此，杨冠文认为，究竟是使用专用的 AI 芯片还是 GPU 驱动的“米文大脑”，其实是如何平衡的问题。“现在很难说哪个方案好，哪个方案不好。”

不过，杨冠文也强调，如果芯片的通用性不强，会给产品的商业落地造成更大的困难，而这也是米文动力一直坚持使用 GPU 的最重要原因。

壁垒在于软件层

关于竞争对手，杨冠文表示他们目前的竞争对手大概有两类，一类是由传统工控机（工业控制计算机）为起点的方案商，他们并不一定提供人工智能方案，因为对于客户来说，只要能够解决问题就可以了。另一类是摄像头之类的零部件厂商，他们也可能在摄像头的基础上为客户提供一些导航或者图像识别等 AI 算法。

另外，硬件与算法都永远不可能成为企业真正的壁垒，任何人都可以购买英伟达的 GPU，搭建出自己的大脑，并开发出相应的 AI 算法。

因此，杨冠文强调，米文动力真正的价值其实是在底层的算法层。“我们会有很多专用独特的加速工具。简单来说，你拿一个与我们一模一样的英伟达芯片，和我们跑一样的算法，你可能 1 秒钟就跑 3、4 帧，但是跑到我们板子上之后，我们通过独特的底层算法去加速，就可以加速到 30 祯以上，所以效率就会更高、占资源就更少，就能跑更多的算法。”杨冠文说。

此外，杨冠文表示，米文动力还在底层尽可能做得“傻瓜”，从而降低系统开发的门槛。“以前企业自己做的时候必须要深入到 Linux 这一层，但现在只需要在应用层做开发，不需要再深入到 Linux ，自然就很傻瓜了。”

据杨冠文了解，米文动力与英伟达有着很深的渊缘，而这则是米文动力在场景落地方面的优势之一。“我们早在 2013 年左右便已经开始与英伟达展开了合作，而当时英伟达还没有因为 AI 热而股价大涨，我们如今已经成为英伟达行业解决方案的补充，是他们在中国的机器人方案的第一推荐商。”

“我们是英伟达在中国创业公司领域，优先支持的战略合作伙伴。”杨冠文表示。不过，杨冠文并未透露‘米文大脑’的销量情况，但杨冠文表示他对现在的情况依然是比较满意的。

米文动力已经于今年 3 月宣布获得数千万元人民币的 A 轮融资，由博彦嘉铭、宏企浩春领投，硅谷银行、润方远创等跟投。目前，该公司一共有约 40 名员工，其中技术人员占一半。融资后，公司也会继续招人，但杨冠文表示他将尽量将人数控制在 45 人以内。

“可能是公司文化缘故，我们都比较喜欢短小精干的团队。”杨冠文表示。

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