AIoT告别功能机时代，智能硬件的安卓和iOS指日可待

　　根据Marketsandmarkets的报告预测，边缘计算人工智能硬件市场的出货量在2019年有望达到6.1亿部，到2024年，这一数字将超过12.59亿部，且在预测期内的年复合增长率达20.64%。
　　然而，热闹的表象之下是AI硬件行业发展的步履维艰。另一则统计数据表明，智能硬件产品的众筹成功率只有不到35.7%，硬件创业公司的存活率则不到1%。「相比于软件行业，AI硬件行业的门槛更高，风险更大，试错成本也更加昂贵，这让从业人员望而生畏，也是行业发展的主要瓶颈」，中科物栖联合创始人王颖告诉极客公园（id：geekpark），AIoT时代需要开放的硬件创新平台，解决目前的客观限制，从而带动行业走向繁荣。
　　成立于2018年3月份中科物栖，是隶属于中科院旗下的创业团队，其早期的技术积累从2014年开始，专注于物端AI方向，研究RISC处理器的结构设计和物端AI加速。其核心竞争力在于用物端芯片和操作系统Jeejio OS，为智能硬件创造了新一代超微整机；用全栈AI解决方案JX-Sage和云服务Jeejio Cloud，构建了闭环生态。
　　中科物栖系国内最早开展RISC-V芯片设计的团队|中科物栖
　　物端芯片：智能硬件的内核
　　「其实做物端AI的话，并不是因为AI很火我们才去做」，王颖如是说：「毕竟所里已经有寒武纪这种面向云端、服务器端的AI公司。而AI作为一项重要技术，又它的市场需求。」因此，中科物栖在细分领域的选择上，决定从物端AI的方向切入。王颖和团队相信，物端AI是一片广阔的市场蓝海。
　　从技术层面来看，当前智能设备的计算能力和功耗极其有限。AI有恰恰适合在计算能力和功耗比较低的情况下，去处理传感器收集到的图像、声音、雷达、马达等多模态数据。
　　要解决这一问题，就必须破除来自处理器的掣肘。王颖指出：「现在大家用的STM32 8bit或者16bit的微控制器，虽然很便宜，每年的出货量高也比手机芯片高出两个数量级以上，但大公司看不上这块市场，是因为它的利润率太薄，功能过于简化，门槛低到大家都能去做，所以很多时候拼的是量产和成本」
　　另一方面，智能手机产业已进入饱和和创新乏力，手机芯片作为应用处理器，其形态已经非常固化，即GPU玩游戏，ISP负责美颜，「再进入这个市场已经没什么意义了」。
　　中科物栖要让物端芯片产生质变。一方面，现有的智能硬件大部分都是「功能机」，所谓的「智能」，只停留于WIFI连接和收发数据，严格来讲，只是物联网领域的「连接」属性，端上并不具备AI计算、数据处理和人际交互能力。
　　中科物栖的芯片模组既不是为手机去设计，也不是为服务器去设计。而是替换现有的单板机和MCU的芯片市场。然后在物端芯片的基础之上，去定义「全新的物端操作系统」。王颖认为，在AIoT时代，同样有机会靠物端AI芯片打造属于AIoT时代的安卓和iOS。
　　团队拿出的解决方案，是自上而下的协同设计：功能是第一要素，性能和实时性同步提升优化。
　　因此，技术团队既有AI算法组，也有硬件架构组。这种全栈打通的协同设计，注定了两个技术组难以断舍离。
　　早在2014年，物栖团队就开始RISC-V的相关技术研发。经过调研发现，无论是工控、可穿戴，还是低成本智能家具设备，目前市场上能够满足这种要求的物端芯片几乎不存在。「之前英特尔做过尝试，但它受制于PC基因的限制，所以没做起来」。后来，该项目的主导人王元陶博士，成为了中科物栖的另一位联合创始人，也是国内首位在RISC-V论坛上演讲的学者。
　　造芯是第一步。根据中科物栖前不久发布的两颗AIoT芯片——低配版的感知芯片JX1和高配版的AI应用芯片JX2来看，其摒弃了目前在市场处于垄断地位的ARM架构，分别采用异构双核和三核RISC-V处理器核心，并融合可编程的AI专用加速器。
　　从性能和成本来看，中科物栖推出的两款物端AI芯片介于手机和微控制器之间。JX1的制程为55纳米，适用于对计算能力有一定需求的实时嵌入式设备，待机功耗不到1mW，纽扣电池可以支持一周待机；今年5月流片成功的JX2为40纳米制程，主频可达1GHz，基本接近ARMCortex-A7的性能水平。
　　采用RISC-V无疑是物栖物端AI芯片的最大特色。其优势之一在于无需向ARM支付巨额授权费，技术应用的成本降低，为初创公司卸下了包袱。
　　自主可控是RISC-V的另一大优势。智能硬件不像PC，对于任何功耗和性能的变动，都牵扯到指令层面去做优化。作为开放的指令集，RISC-V具备足够的可扩展性，它的架构设计符合当下最先进的敏捷开发思想，可以快速针对物端碎片化和千差万别的市场需求对芯片架构和指令集进行定制扩展。对于指令无法修改的ARM来说，这是其最大的硬伤。
　　基于RISC-V架构的AIoT芯片，具有低成本、低功耗的特点|中科物栖
　　家长式引导
　　和用算法定义AI的公司相比，中科物栖的聚焦核心不是在算法的精度上死磕，而是更偏重系统设计，关注AI在端上能够实现哪些功能，「这比在服务器在云端实现实现要难得多」，王颖解释，「因为端上的功耗和计算能力有限，行业通常的做法是对算法进行优化，在端上跑起来更流畅，消耗的资源更少。」
　　操作界面的可视化提供给用户与设备进行人机交互的便捷，然而，物端微型计算机的交互不同于智能手机通过触摸屏，电脑通过键盘的方式，所以，无论是人机交互，抑或是操作系统，都需要被重新定义。
　　王颖强调，物端的操作系统不可能像安卓做得太重，中科物栖的物端交互系统JeeJio OS，包括用户可见的前端交互界面和后端系统管理界面，前者操作在终端，后者在JeeJio Cloud上处理。如此一来，系统在端上既保持轻量化，功能上和安卓又很类似。
　　此外，他还提到，行业先驱总是通过一种「家长式的引导」来开拓市场机遇。这时就得寻找合作伙伴，引入还没有进入赛道，又想进入赛道的传统行业玩家，他们有这种信息化的意愿，想把产品的利润空间再更高一些。
　　在保证技术优势的同时，市场部的同学也在忙于和传统行业的品牌商接洽。
　　创新思路体现在基于物端AI芯片而成的超微计算机|中科物栖
　　团队目前重点在做两件事情。一是对小电器进行升级，用物端AI芯片替换单片机或MCU，通过软件来控制设备。以搭载有JX1芯片的饮水机为例，开发者可以做一款小程序，结合公司的工作时间和具体情况，设置和临时调整饮水机的开关和冷热，前台行政不再需要手动操控设备。
　　其二是产品升维。即把非智能的商品升级为智能产品，物栖已经打样的智能水杯和智能毛绒玩具，就是典型的案例。
　　升级后的智能物件与原来的产品区别在于，后者一旦出厂就是其「功能的终点」，而搭载物栖的芯片和操作系统之后，「出场即功能的起点」。比如通过APP控制智能插座、智能窗帘，开发者根据具体场景的差异设定操控选项；
　　再比如智能水杯的外侧嵌有一块柔性屏，屏幕熄灭时和普通马克杯无他，亮起时上面运行了物栖的操作系统，可以显示钟表，也可以看股市，所有的软件应用都通过屏幕来呈现。同理，加入AI功能后的毛绒玩具也升级成为了智能毛绒玩具。
　　这两款打样产品，其主要目的是告诉市场：「物栖能做出来什么样的智能产品。」目前，智能毛绒玩具的合作伙伴是出口给沃尔玛的品牌商——三河；智能水杯的合作品牌商国瓷，是国宴、APEC和上合峰会的官方供应商。王颖表示，在起步阶段只有把产品定位拉高，才能在行业内起到标杆效应。
　　因此，物栖在商业化方面，考虑更多的是长期效益，而非纯靠芯片出货和产品分成赚取一次性收益。当产品售出之后，物栖还会持续提供基础能力的输出和技术平台的服务。随着未来物栖与更多的品牌商合作，拓宽智能商品的品类，还会吸引更多的软件开发商。
　　王颖补充，即便是不懂软件开发的人，也可以利用jeejioCloud，调用物栖的人脸识别、物体检测、关键字识别等AI代码，通过基础设施和技术平台的提供，提高硬件开发的效率。
　　当然，在早期阶段，物栖团队也会开发一些好玩的应用，上传到应用市场，不能一味别等着第三方和合作伙伴去开发。
　　「我们的优势在于，对物端生态的定义比较早。现在这个生态至少已经搭好了几间毛房，一个小村落正在形成，后面会不会形成一个完整的生态闭环还不确定，但是我们已经抢先于别家在做这件事情。」
　　对于初创公司来讲，虽然物栖的目标和愿景宏大，但「船小也好调头」，最差的情况无非就是，「没有通吃市场，只占住了几个细分领域，但那也足够我们生存的了。」
　　这种先发优势，让物栖并不惧怕物栖未来是否会被其他做RISC-V的友商侵占市场。在王颖看来，当大家都集中在物栖的APP Store开发应用时，就无需再为「芯片是谁做的问题」殚精竭虑。道理类同与谷歌的安卓系统和NEXUS手机，后者不是所有消费者的必选，但都除了苹果之外，安卓系统几乎所有的手机厂商必须要兼容的现实，并在此环境之上，进行应用开发和系统优化。或许你也可以研发鸿蒙一样的操作系统，但这绝不是信口开河和一步之遥。