AI芯片，落地放量才是硬道理

内容精要：AI芯片最大的挑战就在于，需要匹配不同的应用场景，不可能有一款通用芯片包打天下，这是难点，也是机会所在。而接下来，就需要看这些研发成功、发布、流片、点亮、量产的AI芯片新势力们，如何找到合适的场景落地了。

所以几家头部的国产汽车AI芯片，拼的不应该是TOPS，而应该是如何跟软件算法的配合，归根到底还是如何跟应用场景的落地配合。

今天要聊的，就是所有AI芯片都绕不开的问题。

放眼当前的AI芯片行业，一会儿研发成功，一会儿发布成功，一会儿流片成功，一会儿点亮成功……一颗芯片还没出生，就已经诸多“成功”傍身。让人感觉，芯片行业已经失去了初心，丢掉了当年本分的优良品质，开始学会玩花架子了。

但讲真，这些花里胡哨的Milestones，只是芯片长征最简单第一步，如何落地放量才是硬道理。

关于AI芯片的落地，我想结合最近在跟踪的一个行业，智能家居AI语音芯片，聊聊我对这个行业逻辑的一点看法。

先说两个观点：

“卷逻辑”下的投资机会：家居家电是一个海量的市场，但又是一个卷的不行的市场。卷的下游家电厂商都使出浑身解数，走差异化路线，AI赋能家电就成了一个非常显性的差异化指标。

智能家居一直在误区中南辕北辙：智能家居一定要连互联网么？我相信很多人回答都是肯定了，这几乎成了行业内的共识。但这个共识，恰恰成了产业发展的误区。

比尔盖茨展示的豪宅，都在90年代，成了大家想象中智能家居的“样板间”……

以至于我前两天发布直播预告的时候，还有人朋友圈评论，这个行业，已经没啥吸引力了……可是换个角度看看，我们每个人家里的家居设备、大大小小的家电，又有几个能称得上智能化的呢？

比如这个功能异常丰富的电饭煲，智能倒是智能，但是要熟练掌握这么多功能，这么多按钮，确实挺费“人工”的。

第一步是轻智能，赋予电子产品轻量级却实用性很高的语音控制功能，快速将单品智能化推向用户市场，这是AI落地智能家居的最关键一步。
第二步是重智能，在终端AI芯片上升级更强大的算法，让单品变得更加智能，例如自然语义理解、多模态识别等，同时叠加IOT联网，无需连接云端，单品之间就可以构建一个保护隐私且用户体验更好的智能家居整体场景，且不仅面向装修市场，也支持存量居住家庭，市场空间极大（万亿级）。
第三步是进一步深化软硬件协同，构建属于未来的AI产品，包括情感分析、对话、类人机器人等科幻级产品，将AI技术提高并融入生活。
从这个观点看，智能家居最关键的第一步还是场景落地。

关于我前面提到的行业逻辑中，智能家居目前存在误区，好像所有家电设备联网互通、接入云端才是真正的智能家居。正是这个误区，导致在语音智能控制层面，我们看到的通常解决方案就是这样的：




稍微懂点技术的人，看到这样一个网络架构，是不是会感觉特别违和？

我要控制个灯泡，还得把语音指令通过智能音箱，上传到云端做语音语义识别，然后通过厂商的控制云，再控制指令返回到家电设备……

惭愧的说，我当年的硕士毕业论文也是这么个逻辑，支持IPv6的智能家居系统。什么是IPv6，就是让每一粒沙子都支持IPv6，让每一台家电设备都支持IPv6，支持IP意味着什么？意味着联网啊，也就说大家潜移默化就认为，所有信息，理所当然都要互联网上走一圈。

但绕这么一大圈，好像除了创造网络流量，没啥别的好处了……







这就是典型的屁股决定脑袋的做法，我有了高算力的语音控制芯片，我就一定要在云端部署，实现语音的智能控制和识别，因为这是我的市场。

而真正适合智能家居的语音控制场景，恰恰是这些海量的、末梢的、轻量化的设备，以及所需要的“轻智能”。

智能家居有智能家居的特点，其它行业有其它行业的特点。AI芯片最大的挑战就在于，需要匹配不同的应用场景，不可能有一款通用芯片包打天下，这是难点，也是机会所在。

而接下来，就需要看这些研发成功、发布、流片、点亮、量产的AI芯片新势力们，如何找到合适的场景落地了。