如何应对AIoT对芯片的碎片化需求？
本帖最后由 塞巴斯蒂安 于 2021-12-8 23:41 编辑近几年，尤其是2018年以来，国产芯片产业迎来了前所未有的发展高潮。从政府到民间，智能物联网（AIoT）时代已来，AIoT设备开始部署在越来越多的领域。很多人家中已经拥有可以通过手机APP控制的嵌入了芯片的插座、台灯等家用品，我的同事还开发了一款可以与人交互的杯子；而在寒冷的东北大兴安岭，数万平方公里的森林中部署了几万个红外摄像机，实时监测动物的行踪，甚至可以通过AI功能直接识别出是哪一种动物。AIoT设备应用如此广泛，很多预测认为未来AIoT对芯片的需求将会增加一个数量级，达到数千亿颗，但同时也带来一个挑战——需求碎片化。
如何应对AIoT对芯片的碎片化需求？对于这个问题，我们也许可以借鉴另外两个领域成功的经验。
互联网也是一个极其碎片化的领域。2012年国家推出了“互联网+”政策，鼓励互联网和各行各业对接。但这个政策如何落地？具体表现形式就是为各行各业开发各种各样的APP。根据工信部统计数据，截至2018年，我国拥有近450万个手机APP，数量雄踞世界第一。每一个APP都不尽相同，可以说是极其碎片化。幸运的是，开源软件极大地降低了APP的开发门槛。数百万个APP，超过80%甚至90%的代码都是基于开源软件，于是APP开发者可以专注于针对不同行业的定制代码，这让3-5人的APP开发团队便能胜任。
模拟芯片也是一个极其碎片化的领域。全球最大的模拟芯片公司德州仪器（TI）公司拥有8万多款不同种类的芯片，而整个公司其实只有3万员工。那德州仪器又是如何做到让3万员工可以开发和维护8万多款芯片？这得益于德州仪器一套共享的芯片研发平台：最底层是全公司共享的芯片制造厂（Foundry）；在其之上则是全公司共享的工艺库与芯片开发工具链；然后便是上千个负责开发不同类型芯片的小作坊式的团队，有的负责研发复杂的数字芯片（如DSP、MCU）的团队会有数十人，而有的负责研发模拟小芯片的团队则可能只有3-5人；再往上则是针对数百个应用场景的数字系统解决方案，这些解决方案提供参考设计，从8万多款芯片产品中选择几十到上百颗合适的芯片。
当我们了解了其他领域应对碎片化需求的解决思路，就会发现开源芯片和敏捷设计正式应对AIoT场景芯片碎片化需求的有效手段。近年来，基于RISC-V的开源芯片生态有望提供越来越多的开源IP核，包括CPU、GPU、DDR控制器、WiFi，NB-IoT等等，和基于开源软件的移动互联网APP开发模式类似，这些开源IP核将提供80%甚至90%的基础功能，从而让3-5人的团队便能快速定制针对不同应用场景的AIoT芯片。另一方面，芯片敏捷设计云平台将提供各类基础IP核、开源EDA工具链，和德州仪器的底层共享平台类似，大幅降低芯片设计的前期投入，让3-5人的小作坊团队也能在云平台上根据AIoT场景开发定制芯片。
我们有理由相信，开源芯片生态与敏捷设计云平台的结合，正是应对AIoT场景芯片碎片化需求的解决之道。
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