智能家居進(jìn)入算力時代，相關(guān)芯片需求大增

電子發(fā)燒友網(wǎng)（文/黃山明）在當(dāng)下，隨著生成式AI的快速發(fā)展，如何將其應(yīng)用到實(shí)際場景，一直是AI產(chǎn)業(yè)玩家們思考的問題。而智能家居應(yīng)用場景豐富，用戶對相關(guān)產(chǎn)品需求的不斷提升，也開始對智能終端產(chǎn)品在智能化表現(xiàn)上有了更高要求。這就對終端的算力需求增加，也拉動了國產(chǎn)相關(guān)算力芯片的用量。

智能家居進(jìn)入算力時代

不少科幻電影場景中都可以看到智能家居的元素，比如智能化的機(jī)器人幫助人們處理家務(wù)，只需要語音就能夠控制家中的各種設(shè)備，包括沖咖啡、開關(guān)燈、播放音樂、提供摘要新聞等。這些畫面，也開始在現(xiàn)實(shí)世界中被逐漸實(shí)現(xiàn)。

如今的智能家居品類豐富，包括智能門鎖、智能安防、智能燈光、智能家電等等。這些智能家居的引入方便了人們的生活，不僅解放了人們處理瑣碎家務(wù)的時間，同時極大提升了人們?nèi)粘Ｉ畹捏w驗(yàn)性。

據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年家庭智能設(shè)備全球市場規(guī)模為306億美元，預(yù)計(jì)到2026年將達(dá)到382.9億美元，年復(fù)合增速約5.7%。而2012年全球只有不到500萬家庭擁有智能家居系統(tǒng)，但預(yù)計(jì)到2024年，智能家居設(shè)備的數(shù)量將會達(dá)到7900萬。

智能家居的智能化，依托的是越來越多傳感器帶來的外部數(shù)據(jù)感知，同時傳感器作為具備一定計(jì)算能力的端側(cè)算力設(shè)備，也是支撐智能家居系統(tǒng)的神經(jīng)末梢，對信息的傳遞、控制命令的執(zhí)行都有起著重要作用。

此外，包括人工智能技術(shù)、語音識別技術(shù)等新興技術(shù)的加入，與智能家居技術(shù)形成合力，不斷推動智能家居產(chǎn)品朝著分類多元化、應(yīng)用普及化、操作智能化的方向發(fā)展。尤其是AI技術(shù)的接入有望大幅提升智能家電學(xué)習(xí)能力和交互精度，為用戶提供更流暢的對話體驗(yàn)。

而這些技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，都需要智能家居提供算力來支撐。目前主流解決方案仍然采用云計(jì)算，但云計(jì)算有兩個缺陷，一個是需要互聯(lián)網(wǎng)支持，一旦斷網(wǎng)產(chǎn)品許多功能便無法使用；另一個則是成本高，效率低，數(shù)據(jù)先要上傳云端，處理后再返回至用戶端，不僅占用的流量和算力較高，整體效率也偏低，時延也較長。

這就誕生了邊緣計(jì)算的概念，邊緣計(jì)算更靠近用戶端，傳輸路線更短，時延更短，效率更高，且不需要互聯(lián)網(wǎng)的支持，整體來看成本也更低。

例如智能家居的網(wǎng)關(guān)組件，就可以認(rèn)為是一種邊緣計(jì)算。對于在同一網(wǎng)關(guān)內(nèi)的智能組件，網(wǎng)關(guān)可以處理這些組件收到的信息并根據(jù)用戶設(shè)置或者習(xí)慣做出決策，控制執(zhí)行組件執(zhí)行相應(yīng)動作。

并且伴隨智能家居對算力需求的提升，對邊緣計(jì)算的要求也越來越高，這就需要產(chǎn)品本身具備較高的算力支持。

AI算力芯片需求大增

據(jù)IDC與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告顯示，中國算力規(guī)模，尤其是智能算力規(guī)模正在高速增長。2022年我國智能算力規(guī)模達(dá)到268百億億次/秒（EFLOPS），預(yù)計(jì)到2026年，中國通用算力規(guī)模的年復(fù)合增長率為18.5%，而智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率將高達(dá)52.3%。

AI芯片應(yīng)用在智能家居產(chǎn)品中已經(jīng)有廣泛案例，比如科沃斯近期發(fā)布的一款掃地機(jī)器人中便搭載了一顆地平線旭日3芯片，算力可以達(dá)到5TOPS，媲美車機(jī)的計(jì)算芯片，足以支撐AI視覺方案，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的避障性能。該機(jī)器人還能實(shí)現(xiàn)語音與手勢交互，這些都依托于強(qiáng)大的算力支持。

亞馬遜自研的終端AI芯片Inferentia就主要用于提升AI語音連接效率，降低Alexa對云計(jì)算的依賴，提升搭載Alexa設(shè)備的本地AI算力，同時降低設(shè)備功耗，增強(qiáng)Alexa設(shè)備的可移動性。

而近期耐能智慧發(fā)布的AI芯片KL730，集成了車規(guī)級NPU和ISP，同樣可以應(yīng)用到智能家居領(lǐng)域中，還可降低大型語言模型的高運(yùn)算成本。而此前耐能推出的KL720 AI芯片，已經(jīng)于今年3月打入高通產(chǎn)品線。

NovuMind推出了一款自主研發(fā)的AI芯片NovuTensor，這款芯片使用原生張亮處理器作為內(nèi)核架構(gòu)，采用不同的異構(gòu)計(jì)算模式來應(yīng)對不同AI應(yīng)用領(lǐng)域的三維張亮計(jì)算，可以在做到15萬億次計(jì)算每秒的同時，全芯片功耗控制在15W左右，效率極高。雖然其紙面算力不如英偉達(dá)的芯片，但是其計(jì)算延遲和功耗卻低得多，因此適合做邊緣端AI計(jì)算，契合智能家居應(yīng)用場景。

此外如國內(nèi)的瑞芯微在2022年量產(chǎn)的RK3588 是目前國產(chǎn)AIoT領(lǐng)域性能最強(qiáng)的芯片，直接對標(biāo)高通的 QCS8250，這兩款芯片都是面向AIoT應(yīng)用的通用型SoC，性能接近。

而在一些智能家居產(chǎn)品中，國產(chǎn)AI芯片占比正在快速提升。在智能音箱這個應(yīng)用領(lǐng)域，國產(chǎn) SoC 的市場份額已經(jīng)相對較高，市場參與者包括全志科技、晶晨股份、炬芯、瑞芯微、杰理科技等。

據(jù)Runto數(shù)據(jù)顯示，2020年第三季度，國內(nèi)智能音箱市場上，全志、晶晨以及百度的芯片份額合計(jì)已超50%。

而在智能電視和機(jī)頂盒市場中，SoC國產(chǎn)化程度也較高，供應(yīng)商主要有聯(lián)發(fā)科、晶晨、海思、聯(lián)詠、瑞昱等，目前聯(lián)發(fā)科在收購晶晨后已經(jīng)占據(jù)絕對領(lǐng)先地位。奧維云網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2018 年國內(nèi)OTT機(jī)頂盒芯片市場中，晶晨占比63.2%、聯(lián)發(fā)科11.9%和瑞芯微10.0%位列前三。

小結(jié)

在智能家居智能化越來越高的時代，對網(wǎng)絡(luò)依賴程度也越來越高，這導(dǎo)致一旦斷網(wǎng)就將導(dǎo)致產(chǎn)品本地功能缺失。而想要實(shí)現(xiàn)本地智能化運(yùn)行，算力必不可少。不少廠商也推出了許多端側(cè)的AI算力芯片，來支持產(chǎn)品的本地化運(yùn)行。隨著未來技術(shù)的發(fā)展，算力的提升，未來全屋家居本地智能化運(yùn)行將不再是夢想，或許到這時，才能達(dá)到智慧家庭。