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[導讀] 去年 12 月中,知名的人工智能科學家吳恩達在博客上宣布了一家自己最新成立的公司 Landing.ai,對于成立這家公司,吳恩達的目標是:“幫助企業(yè)在 AI 時代實現(xiàn)轉(zhuǎn)型,首先切入的

去年 12 月中,知名的人工智能科學家吳恩達在博客上宣布了一家自己最新成立的公司 Landing.ai,對于成立這家公司,吳恩達的目標是:“幫助企業(yè)在 AI 時代實現(xiàn)轉(zhuǎn)型,首先切入的就是制造業(yè)”。而在如此宏大的目標下,吳恩達的 Landing.ai,宣布的第一家合作伙伴不是別人,正是鴻海。

如今的鴻海已然不再是當年生產(chǎn)代工 iPhone 后迅速壯大的那個制造業(yè)巨人,從零組件到整機,從產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)、品牌銷售、應用服務,不論是供應鏈或價值鏈,鴻海無所不在。而接下來,鴻海還將會在集團中每一個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)植入深化的要素,目前看起來沒有別的,就是 AI。

圖丨郭臺銘和吳恩達

AI 的跨產(chǎn)業(yè)、跨領域通用性,將可以讓已然建立起 AI 能力的公司,有機會快速復制 AI 能力到其布局的其它領域中。以鴻海來看,雖然現(xiàn)在觸及云端、移動設備、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能生活、互聯(lián)網(wǎng)等領域,已經(jīng)幾乎是無所不包,但其中有一塊領域,是鴻海迄今還沒有拼上的拼圖,那就是半導體領域。

早在兩年前,就曾經(jīng)傳出鴻海有意仿效華為、海思模式,打造從半導體到終端成品的模式,而 2016 年底,也曾傳出鴻海與 ARM 將合作設立研發(fā)中心的消息,只不過到目前為止,相對于在其它領域的大軍壓境,之于半導體領域,鴻海一直都還沒有太大的成效。

但這并不代表郭臺銘對半導體沒有興趣,早在 2016 年底就曾有媒體報道,郭臺銘曾在內(nèi)部告訴主管,在半導體領域,除了晶圓代工,鴻海什么都可以做,而且要做的非常好,“要讓 Morris(臺積電董事長張忠謀)主動來找我們!”

這句話透露的是郭臺銘對半導體產(chǎn)業(yè)的重視,也透露了他對鴻海半導體布局發(fā)展不是沒有想法,而只是在等待一個時間。事隔兩年,在 AI 發(fā)展如火如荼的現(xiàn)在,這或許就是郭臺銘等待的機會到來。

另外,從半導體到設備,中間必須有一層軟件作為核心,不論是操作接口,或者是提供多樣化的智能服務,軟件的存在可說有如大腦,就有如半導體之于心臟,利用心臟驅(qū)動肉體,也就是智能設備,如果沒有大腦還是沒有辦法進行有意義的活動。

也因此,鴻海若進軍半導體產(chǎn)業(yè),對軟件的需求也會同步增加,鴻海之前曾插手過軟件產(chǎn)業(yè),雖然成效有限,但對其在后端的基礎服務建構(gòu)方面的實力還是有很大的幫助,若鴻海想要走華為、海思模式,軟件這塊勢必要補齊,而且不只是后端服務,前端應用也必須兼顧,并且相當程度的 AI 化,如此就可和吳恩達的合作一脈相承,建構(gòu)出高度自動化的產(chǎn)業(yè)鏈帝國。

對包括鴻海在內(nèi)的許多公司而言,如果說半導體會是將來新興技術應用發(fā)展的基礎,那么 AI 的快速發(fā)展,已然提供了一個絕佳的切入機會。由 AI 自行設計軟件以及 IC 產(chǎn)品離我們已經(jīng)不遠了,如果全面實現(xiàn),對現(xiàn)有的軟件與 IC 產(chǎn)業(yè)將會帶來巨大的變革。

值得注意的是,目前已有多家技術研究單位如 Open AI、麻省理工學院、加州大學、 DeepMind 開始研究可設計機器學習人工智能,而由 Google Brain 人工智能設計出來的人工智能,表現(xiàn)甚至比由人類設計的更好。

另一方面,IC 設計的自動化部分也越來越高,各種主流電子設計自動化 (Electronic Design AutomaTIon,EDA) 軟件,包含Synopsys、Cadence、Mentor 都已經(jīng)做到部分 IC 設計布局自動化的地步,只要點選幾個選項,基本邏輯布局和光罩設計就可自動產(chǎn)生,這些包括了合成(Synthesis)、擺置(Placement)與繞線(RouTIng)、驗證(VerificaTIon)等流程,人類需要參與的部分也越來越少。

然而現(xiàn)有的 EDA 雖然能夠建立基礎布局,但還不具備真正的機器學習能力,無法跟著 IC 設計公司的經(jīng)驗積累改善設計方向。而隨著機器學習的進展,新形態(tài)的 EDA 設計邏輯也因應而生,Solido 是全球首家以機器學習算法為基礎的 EDA 軟件供應商,當然,不只是新創(chuàng) EDA 公司,傳統(tǒng)的 EDA 龍頭也都開始思考,或?qū)嶋H利用機器學習來改善 EDA 的設計效率。

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