按下快门键，手机会分析你的五官帮你“定制化”美颜；商店的摄影机即时人脸识别，可以辨别每一个来客的年龄、性别及心情；无人车在路上能自动判别路况，这时到底该停下、还是减速⋯⋯如今，AI（人工智能）已经彻底融入我们的生活。
但从软件、算法，再到导入各种设备、应用场景，一切都离不开最关键的心脏——AI芯片；当全球都正加入这一场AI争霸战中，台湾最强的优势，无非也是深耕超过30年的半导体、ICT领域。
“以前一项新技术，上游做完研究，中游再把它变成技术，最后才会看看有没有人要买，但现在AI也这么做的话，就太慢了！”行政院吴政忠委员一语道破其“急迫性”，台湾决定要打团体仗。
在行政院科技会报办公室、经济部的指导下，昨（2）日“台湾人工智能芯片联盟（AI in Chip Taiwan Alliance，AITA）”正式成立，由钰创董事长卢超群领军担任会长，会员囊括国内外超过50主机构，如钰创、联发科、广达、台积电、微软、华硕都在其中，目标要让企业研发AI芯片的费用降低10倍、开发进程缩短6个月。
钰创董事长卢超群领军担任AITA会长。
台湾发展AI的痛点
“全世界的半导体已经连续七年增长，在2000年产值是2,000亿美金，去年达到4,800亿美金，连半导体的人都不会相信，18年来我们增长了2.4倍，”即便如此，卢超群表示，因中美贸易战，今年半导体也进入了“喘息年”，虽然预计市场将衰退12%，但若“习川会”的谈判结果顺利，10月起则会慢慢回温。
重要的是，当半导体继续稳定增长，搭上AI导入各行各业的“助力”，便有“加成”效果，把市场从电子业，扩大到农业、医疗业、零售业等各行各业中，根据经济部部长沈荣津透露，AI芯片总体市场产值预估在2022年，可以达到5,000亿台币。
但是，现在台湾企业发展AI，碰到了哪些困境？
首先，是“语言不通”。Google、微软这些大型厂商，在自家的AI云计算服务器上，都有自己的一套程序语言，微软Azure是英语的话，那Google就是德语。
“如果台湾做出来的AI芯片只跟着一家国际大厂走，那就只会讲一种语言，甚至根本没有跟着它们走，这样会被只局限在一种应用里，再发展会困难重重。”卢超群表示。
联发科也加入AITA，成为关键成员之一，并在现场发布演说。
第二点，则是应用场景。没有应用场景，AI就没有了作用，联发科计算与人工智能技术群总经理陈志成指出，在过去，业界总是习惯先有应用，才去设计产品满足它，但针对AI，产品和需求会相互影响，相辅相成。
“像是手机拍人像模式、照片背景虚化，芯片设计够成熟，应用才能成功问世。”陈志成表示，未来系统单芯片的开发挑战便在于，越来越多App需要复杂的高效AI能力，需要多个处理引擎同时协作，并在系统开发时期就能确认功耗，再针对需求开发AI芯片。
第三点是人才。中国的AI产业日益状壮大，吴政忠表示，台湾有不少人才被挖角、流失。
AITA到底怎么集成AI企业？
事实上，AITA已经筹备了近一年，早在2018年8月就已经成立了“AI on Chip示范计划筹备小组”。
“我们现在跨出第一步，先请厂商加入，接着请学界加入，”卢超群表示。预计在今年，AITA将针对两个硬件主题、两个软件主题，成立四个SIG（Special Interest Group），包括“AI芯片异质集成”、“AI系统软件”，“类脑运算”及AI系统应用，50位成员可自行选择加入，让产业从原来的“水平分工”到“垂直集成”。
工研院副所长张世杰表示，未来将从每一个小组里，直接发现厂的需求和问题给给协助，并且做出共同标准接口，也让厂商间彼此串联。若再把做法说得具体一点，例如联发科想做一项AI的新技术，但风险很高，工研院则可以协助一起做，分散投资风险。
在2019年，AITA会先针对四大主题钻研探讨。张世杰透露，现在已经有不少软件厂商来谈合作；针对“AI芯片异质集成”，原来有在经营的台积电、日月光，也已经是会员之一；至于最为关键的“类脑运算”，则是让AI的运算方式，更趋于人脑，如此才能大幅降低AI芯片的功耗。
“我们要把AI的任督二脉打通，谁有类垂直集成的力量，发展的产品就可以给各种领域使用，”卢超群表示，AITA预估第一年，要让AI设计和验证平台架好，到了第二年，则能大幅开发不同的产品，进而嫁接到国外市场。
工研院副所长张世杰分析，台湾在AI芯片上的机会，是专用型设备端AI芯片。唐子晴/摄影
解决功耗跟内存带宽，AI芯片两大瓶颈
谈到AITA的目标，除了要创建AI生态系统、发展关键技术，最重要的是加速产品开发。张世杰透露，希望可借此降低10倍的AI芯片研发费用、缩短AI芯片6个月以上的开发进程，并提高AI芯片两倍的运算性能。
AITA已经定下不小的目标。而联盟各成员角色又是什么？微软大中华区物联网方案负责人林孟洲表示，微软参加AI联盟着眼的是“安全”。
他表示，上亿台物联网设备联网，最大的问题就是安全，这包括AI芯片应用软件及芯片端数据保护两大块，微软的策略是跟伙伴合作，台湾联发科便是第一个合作的芯片开发商，2018年9月已正式发布MT3620芯片，里面就是微软的IP，而今年6月微软再宣布与恩智浦合作。
而IC设计企业则更关心芯片本身的开发。“AI芯片最大瓶颈在功耗及内存带宽，”神盾指出。
瑞昱是新兴架构小组召集人，这个小组任务就是投入推论加速卡开发，让AI芯片可以有较好的功耗，目标每瓦可以完成100个万亿浮点运算（TOPS），这差不多是GPU功耗的500倍。
“现在有一个“音速障碍”就是每瓦能做多少推论性能，如果突破，台湾就会赢。”瑞昱总经理特助魏士钧说。
他指出，音速障碍是航空业对飞机的飞行速度极限称呼，AI算法再强，要装载在边缘设备端，面临的问题就是：运算性能越强，功耗就越多，耗电量就越是问题，AI联盟团队有很大的任务就是解决这个挑战，这是物理现象，谁能打破音速障碍就能在世界上取得很好的领先。
“三星内存赚的钱300亿美元，都已经比台积电一年营收大，”卢超群担心的说，韩国在内存摆出大阵仗竞争，未来台湾产业势必要面临挑战，而中国的AI也崛起，用国家力量支持初期成本开发，尽管如此，新思预期台湾还有3~5年领先优势，主要原因是中国仍在努力冲大市场应用，打造独角兽，对破碎的小市场无心经营，台湾对这类市场反而还较有底气，能持续支持撑完AI芯片开发周期，等待营收贡献实现。
“应用一直在变，要射中一个移动的靶是很困难的。”魏士钧认为，由于AI的应用场景仍在不断发展中，联盟借由集中大家资源，期望一起助半导体产业打下好的基础，让联盟成员都能从中得到益处。