今日，賽靈思大中華區(qū)高管分享了對大中華區(qū)核心市場的理解，以及在中國新基建浪潮下，賽靈思如何在眾多細分領域帶來不一樣的創(chuàng)新驅動力。

作為FPGA、可編程SoC及ACAP的發(fā)明者，賽靈思第四任CEO Victor Peng于2018年上任時即宣布啟動三大新戰(zhàn)略：數(shù)據(jù)中心優(yōu)先、加速核心市場發(fā)展以及驅動自適應計算。

在過去一年，賽靈思表現(xiàn)強勁，年收入首次突破30億美元大關，并推出Zynq UltraScale+ RFSoC系列、業(yè)界首款支持第四代PCIe的輕量級自適應計算加速卡Alveo U50、全球最大容量FPGA、Vitis統(tǒng)一軟件平臺等重磅新品。

如今賽靈思已進入2021新財年，賽靈思大中華區(qū)銷售副總裁唐曉蕾、賽靈思大中華區(qū)核心市場總監(jiān)酆毅詳談對數(shù)據(jù)新基建的理解，以及賽靈思在汽車、工業(yè)視覺與醫(yī)療、專業(yè)音視頻與廣播等核心市場如何擁抱新基建。

一、自適應計算與新基建的數(shù)據(jù)需求相契合

唐曉蕾認為，新基建的“新”在于為了數(shù)據(jù)進行基礎建設，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的流通，產生改變生活的積極價值。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)離服務較遠，近些年數(shù)據(jù)產生的引力會吸引服務向數(shù)據(jù)端靠近，形成邊緣計算，使得IoT設備可以獨立分析數(shù)據(jù)并進行決策。

在唐曉蕾看來，5G、人工智能（AI）、數(shù)據(jù)中心等新基建談的是數(shù)據(jù)的產業(yè)化，汽車、城際高速、特高壓、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)則談得是產業(yè)的數(shù)字化，這些新基建的核心都是數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)正以雜亂無章的形式呈現(xiàn)并爆炸性增長，不同的數(shù)據(jù)疊加起來，以致于一種架構很難獨立完成海量數(shù)據(jù)的高效處理，異構計算應運而生。

進入20nm節(jié)點后，芯片制程的迭代周期越來越慢。隨著數(shù)據(jù)量增加，需求不斷轉變，創(chuàng)新正在快速演進，到智能時代，算法和AI模型演進非常迅速，行業(yè)標準也在持續(xù)變化，致使創(chuàng)新周期與芯片迭代周期不甚匹配。

在這一背景下，自適應計算的價值凸顯出來。單一架構會阻礙計算能力，針對不同應用做芯片又會影響創(chuàng)新速度，而自適應計算不受芯片迭代周期的限制，又能同時適應算法的演進和需求的變化。

出于平衡的考量，賽靈思認為自適應計算能更好的滿足當下計算的需求。

怎么定義自適應平臺呢？ 唐曉蕾介紹說，自適應平臺應是能根據(jù)特定領域的應用特點來不斷變化的架構。在新基建推進的過程中，很多跨行業(yè)的創(chuàng)新機會出現(xiàn)，這些市場正需要靈活、可編程、自適應的計算平臺。

賽靈思一直以來都是自適應計算的領導者。在云計算領域，賽靈思是首家擁有FPGA-as-a-Service公有云的服務商；在5G通信方面，賽靈思在全球率先實現(xiàn)5G無線電商用部署；在汽車領域，賽靈思車規(guī)級芯片出貨量已逾1.7億片；在航空航天領域，賽靈思是第一大FPGA/SoC廠商；在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)視覺領域，賽靈思擁有70%的市場份額；在測試、測量與仿真領域，賽靈思為第一大邏輯IC供應商。

在硬件方面，作為FPGA發(fā)明者，賽靈思并沒有停留于研發(fā)FPGA，而是根據(jù)客戶需求逐漸延展到SoC、MPSoC、RFSoC以及兩年前重磅推出的自適應計算加速平臺（ACAP）。

過去兩年，賽靈思完成從器件到平臺的轉型，在硬件方面發(fā)展到全硬件平臺，并在軟件方面持續(xù)升級，讓軟件工程師也能盡早享受到硬件帶來的便利。

二、賽靈思核心市場如何擁抱新基建？

賽靈思有十大市場領域，包括汽車電子、數(shù)據(jù)中心、有線通信、無線通信、消費電子、測試測量與仿真、醫(yī)療與科學計算、工業(yè)與視覺、航空航天、廣播與專業(yè)音視頻，這些市場均與數(shù)據(jù)新基建高度契合。

酆毅重點闡述了賽靈思如何發(fā)力于汽車、工業(yè)視覺與醫(yī)療、專業(yè)音視頻與廣播、測試、測量與仿真（TME）以及消費電子等核心市場。

1、汽車：總出貨量逾1.7億顆

過去四五年間，賽靈思汽車業(yè)務穩(wěn)步增長，覆蓋范圍從2014年的14家車廠、29個車型，發(fā)展到如今超過30家車廠、100多個車型，涵蓋全球所有主流的一級汽車供應商、原始設備制造商（OEM）及各種創(chuàng)企。

賽靈思車規(guī)級芯片總體出貨量已逾1.7億顆，其中約7000萬顆用于量產型高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）。

賽靈思汽車方案從ADAS向AD持續(xù)演進，在前視攝像頭、激光雷達、成像雷達、傳感器融合、計算加速平臺等領域均有成功應用。

ADAS從計算機視覺逐漸過渡到AI深度學習處理，前置攝像頭預計在2022-2023年成為“標準功能”，同時二維雷達向成像雷達過渡，激光雷達技術高度分裂化/差異化，傳感器探測目標范圍將超過300米。

這對ADAS和自動駕駛系統(tǒng)平臺提出新的要求，需要更加靈活可擴展的智能處理能力。

對此，賽靈思提供從邊緣傳感器到領域專用控制器的靈活可擴展產品組合，具備極低功耗、低時延的AI推理性能，并且提供符合功能安全（ISO26262）標準的成熟器件、工具和設計流程。

基于動態(tài)功能切換（DFX，Dynamic Function eXchange）技術，賽靈思的動態(tài)可重編程芯片支持眾多ADAS和AD功能，可有效降低系統(tǒng)成本和功耗。

▲賽靈思汽車級器件路線圖

機器學習僅是汽車各種系統(tǒng)應用處理過程中的一個組成部分，自動駕駛講究不同來源的數(shù)據(jù)融合，最關鍵的是總體執(zhí)行時間，即實現(xiàn)整體應用的加速。

賽靈思異構計算平臺能實現(xiàn)多傳感器同步和融合，并支持著視覺系統(tǒng)的持續(xù)進化，支持功能的持續(xù)疊加和傳感器分辨率的持續(xù)提升，算力也不斷增強。

酆毅展示了一個L4級自動駕駛的“真實”時延案例，使用激光雷達傳感器和視覺攝像頭同時探測一個目標。

當兩種探測結果融合后，沒使用賽靈思平臺的傳統(tǒng)方案至少造成1/3車身長度的延時，這對自動駕駛安全場景有極大隱患；而賽靈思平臺能實現(xiàn)多傳感器同步和融合，帶來實時的整體系統(tǒng)響應。

2、工業(yè)視覺與醫(yī)療：邊緣計算解決時延痛點

在工業(yè)領域，賽靈思的主要應用于智能工廠和智慧城市，涵蓋機器人技術、驅動與電機控制、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關與邊緣設備、PLC/PAC/IPC、I/O模塊與智能傳感器、人機界面、視頻監(jiān)控與智慧城市、機器與計算機視覺、智能電網(wǎng)、3D打印與增量制造等應用。

在智慧醫(yī)療領域，賽靈思的十大應用包括外科手術機器人、內窺鏡檢查、CT/核磁共振/PET成像、放射設備、超聲、3D牙科成像、病患監(jiān)護、呼吸機與氣泵、智能病床、除顫器。

在疫情期間，賽靈思被相當多全球醫(yī)療客戶要求保障供貨，醫(yī)療設備對其產品需求高漲。

酆毅以一個實例展示工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域加倍的邊緣計算和智能化需求。

從時延角度考慮，控制系統(tǒng)的速率由自然速率確定，理論上至少需要10倍的采樣頻率才能有效捕捉信息，風力發(fā)電機采樣頻率可能在幾赫茲或十幾赫茲，所需控制速率要達到10毫秒左右。

如果對控制系統(tǒng)的作用通過中央化/云化處理平臺來實現(xiàn)，則會面臨物理限制的挑戰(zhàn)。例如紐約至洛杉磯距離2800英里，數(shù)據(jù)即便用最快的光速（每秒186000英里）來傳播，往返一次尚且需要30毫秒，控制速率基本不可能達到10毫秒。因而本地化部署對于解決時延問題尤為必要。

從成本角度考慮，僅發(fā)電站云數(shù)據(jù)存儲服務成本就超過每月13000美元，數(shù)據(jù)“質量”也在將計算推向邊緣。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的開發(fā)環(huán)境在過去相對復雜，物聯(lián)網(wǎng)相關器件包含嵌入式開發(fā)、硬件平臺開發(fā)、軟件跨平臺開發(fā)，至少需要組建三個不同的團隊及開發(fā)環(huán)境。

經(jīng)過多年演進，賽靈思已實現(xiàn)統(tǒng)一的異構開發(fā)環(huán)境，面向云端開發(fā)者以及IT技術、操作技術的整合，賽靈思的ZYNQ UltraSCALE平臺能做到讓開發(fā)者在統(tǒng)一平臺實現(xiàn)多核Arm應用、實時處理器、外設和可編程邏輯的開發(fā)工作。

3、專業(yè)音視頻與廣播：滿足更高視頻處理需求

專業(yè)音視頻與廣播涉及內容的采集與消費，覆蓋攝像頭、大型現(xiàn)場活動、專業(yè)音頻、現(xiàn)場直播、電視臺、坐席管理系統(tǒng)、LED大屏顯示、視頻會議、控制室等廣泛領域。

圖像傳感器與顯示技術的發(fā)展對視頻處理提出更高需求，需要更高的解析度、更快的幀頻、更鮮艷的顏色和更高的動態(tài)范圍，這對帶寬/存儲或壓縮均提出更高要求。

從工作流程的角度來看，設備除了能支撐上述像素變化外，還需能支持視頻內容相關分析以及虛擬化。

在這一領域，賽靈思為電視直播、數(shù)字電影、沉浸式現(xiàn)場活動三大領域提供端到端的支持。

其中，早期電影制作需要在現(xiàn)場提供服務，通過賽靈思和合作伙伴的能力，讓遠程電影制作成為可能。

4、測試測量與消費電子：助力國產芯片研發(fā)

在測試、測量與仿真（TME）領域，賽靈思的應用主要分布于4個子市場：測試與測量儀器、仿真原型設計、特定應用測試與測量、半導體自動實驗設備（ATE）。

開發(fā)芯片過程中的仿真與原型設計，大多數(shù)主流應用均通過FPGA來實現(xiàn)。

據(jù)酆毅介紹，賽靈思有業(yè)界最完整的仿真平臺，能助力中國半導體行業(yè)自主研發(fā)芯片。

賽靈思在消費電子領域也有廣泛應用，包括電視機、投影儀、照相機等消費類音視頻，企業(yè)打印機和手持打印機等打印機應用，以及陪伴機器人、智能門鎖、住宅自動化等智能家居類應用。

結語：自適應計算成汽車/AI行業(yè) 重要驅動力

經(jīng)過長達一個半小時的溝通交流，我們可以看到汽車行業(yè)將是賽靈思在中國市場重要的發(fā)力點。

酆毅認為，汽車行業(yè)既是巨大的數(shù)據(jù)源，也是巨大的數(shù)據(jù)消耗源，對數(shù)據(jù)算力和時延的訴求都非常高，其異構平臺的訴求與賽靈思自適應計算產品的特性十分契合。 賽靈思與很多國內汽車、AI初創(chuàng)公司以及汽車企業(yè)有緊密合作，并且很樂意與國內汽車行業(yè)進行緊密合作，提供相關平臺或方案。

汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場智能化革命，其中AI正化身自動駕駛的關鍵利器。除了汽車領域外，AI也在滲透到幾乎各行各業(yè)。

“假如大數(shù)據(jù)是人的大腦，那么AI將會是它的神經(jīng)。”唐曉蕾說，“它會讓每一個肌肉（垂直市場）在這個神經(jīng)的牽引下變得更加智能”，隨著AI更加先進，面對不同應用時適應性會更好。

而隨著國內AI、5G和自動駕駛等新基建領域的發(fā)展，賽靈思與其在國內的合作伙伴都有望尋求到更多的應用與創(chuàng)新的機會。

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