中星微電子創立于1999年，由鄧中翰院士創立，在2005年于美股上市，2000－2005年是中星微電子最輝煌的時期，這個時候因為成功進入蘋果、索尼、惠普、三星、富士通、聯想等PC廠商的攝像頭芯片供應鏈，成功占據全球攝像頭芯片60％的市場。但好景不長，本想從PC端轉戰手機移動端芯片的中星微，碰上手機芯片集成到通訊芯片的歷程，手機不再需要額外的攝像頭芯片，中星微電子也開始調整戰略，重新布局，在視頻編解碼算法領域沿革創新，和公安部一所合作制定了中國自主的視音頻編解碼標準SVAC國標，并開始在視頻安全領域逐步發力。參與平安城市，天網工程，雪亮工程的建設。

安防的選擇來自剛需

早期安防的攝像頭使用著和網絡攝像頭一樣的壓縮標準，也就是H．264／265，但這類視覺壓縮標準主要是應用在網絡影片和網絡通訊上，安防攝像頭在自然環境中使用時會碰上許多問題，像是加密和錄制不能同步完成，需先錄制后加密，增加芯片成本和耗能。

因此公安部提出相對應的需求，希望中星微能夠設計新的標準，一個符合安防需求的壓縮標準，SVAC 1．0（Surveillance Video Audio Codec）的誕生不僅協助安防進入到下一個階段，也讓中星微成為安防芯片賽道上的標準制定者。

先發者優勢展現

制定標準后，如果未能完成任務所需，也是徒然，因為SVAC是一個公開的標準。恰逢AI 1．0和AI 2．0的時代接連到來，讓圖像辨識的工作不僅可以從傳統算法轉換到深度學習算法上，也可以將兩者相結合完成任務，增加芯片的算力，卻不增加耗能與體積。

由于處于市場的先發角色，中星微取得大量錄像可以訓練算法和改進芯片，一開始就將芯片設計成系統芯片（SoC），將AI算法中的訓練和推論功能分開，前端設備僅負責推論功能，后端設備才負責訓練辨識能力。系統芯片集成了傳統算法芯片、深度學習算法芯片和邏輯推論程序，三者合力協助設備的辨識，其中深度學習芯片是以NPU為設計架構。

前端設備也可以理解成邊緣設備（Edge Device），也就是說該設備在收集數據時，即可完成任務，不需將數據回傳到數據中心，一來降低網絡負擔，二來減少延時。這是將AI芯片作分工合作的結果，不將訓練和推論功能集成在一起，完成不同客戶的需求。后發者或許可以透過商業簽約的方式取得數據來訓練算法提升能力，但中星微已經連續兩次在國際的辨識競賽上利用單模型算法完成任務并取得首獎，已經為國內的安防行業立下很高的門檻，讓后人不好追趕。

換道超車比彎道超車更好

根據經驗，中星微認為采取彎道超車的企業容易將資源孤注一擲在一個世代的產品上，若此時先發者將產品推進到下一個世代，不僅彎道超車失敗，企業的經營亦可能出現危機。因此鄧院士早早提出換道超車的概念。換道超車是指尋找新的賽道，在競爭者建立優勢前，和他們競爭并且建立新的標準，如此一來，可以更穩定的成長。不過，彎道超車和換道超車并不是互斥的戰略，企業可以兩者同時并進采用。

關于未來

未來中星微會持續在NPU芯片上精進，打算在2019年下半年發布星光智能3號芯片，將安防攝像頭的邊緣計算能力再往上推高。不斷將多核異構，多模計算的模式優化，將AI芯片發揮出更大的效能。

此外，對于科創板的設立，中星微已做好準備，早在2018年初，科創板還沒有消息時就已經將AI芯片設計業務分拆成中星微人工智能芯片技術有限公司，并在科創板消息傳出后，交由專業的團隊來籌備科創板的上市事宜。

寫在最后

AI芯片可能是中國芯的彎道超車的機會，但是需要盡早從AI協處理器轉進到系統集成芯片的發展上。在產品開發策略上，AI芯片若作為協處理可能在短時間內可以迅速流片，但對于客戶長期來說是不方便的，一旦有競爭對手可以提供包含AI芯片的系統芯片，又或者集成芯片合作對象自行開發AI芯片協處理器，都會導致自身的AI芯片協處理產品被放棄，失去原有開拓的市場。