企業的發展不能背離時代趨勢，沒有永遠成功的企業，只有不斷適應時代的企業，“居安”要“思?！笔侨魏纹髽I管理者都要有的戰略思維。在AI當道的浪潮下，全球的科技公司都站在了戰略轉型的風口浪尖上，希望抓住改革的紅利取得一席之地。從FPGA到ASIC被業界看作 AI硬件架構的最優解，FPGA廠商被推上了科技的前沿，隨著AI的逐步落地，FPGA廠商的財報更是亮眼。

　　“賽靈思在2019財年營業收入達到30.06億美元，同比增長24%。我們的收入一半左右是來自亞洲，包括中國、日本以及其它亞洲國家，其中工業和醫療占總收入的1/4，工業、視覺、醫療和科學部門也是賽靈思的第四大業務部門。真正驅動我們工業領域業務的是 Zynq SoC，近兩年Zynq和Zynq UltraScale+ SoC投產之后，賽靈思ISM部門的增長顯著提速2.5倍?！?賽靈思ISM 部門市場總監Chetan Khona在近期的媒體會上講道，“今天我主要講賽靈思的工業戰略。我們公司的使命是‘打造靈活應變、萬物智能的世界’，而我所在的部門是要打造靈活應變、萬物智能的工廠、醫院和城市。”

　　賽靈思ISM部門市場總監Chetan Khona

　　近年來，工業物聯網和醫療物聯網越來越受業界關注，兩者的共性有目共睹。隨著物聯網的發展，大量設備接入網絡并源源不斷產生數據。全球90%的數據創建于過去兩年，現在每天產生的數據高達 2.5艾字節（1艾字節=10的18次方），預計2019年將有60堯字節（1堯字節=10的24次方）用于人工智能。Chetan Khona介紹，“我們的戰略核心就是要幫助客戶盡可能高效、有效的來利用數據?！?/p>

　　工業物聯網和醫療物聯網面臨的諸多問題和挑戰

　　針對工業物聯網和醫療物聯網，Chetan Khona分析，“在工業領域大數據可以做預測性的維護，降低工廠停工時間，幫助客戶提高利潤；進行資產分析可以更好地了解客戶的購買習慣，通過出售這些數據創造新的收入流；通過連接性實現遠程診斷和OTA更新，增強設備壽命。在醫療領域，同樣可以通過大數據進行資產跟蹤和利用，提高醫院管理效率，減少房間等待時間；利用AI進行診斷可以得到更快更準確的結果；利用連接性，實現遠程監控，提高患者的生活質量?！?/p>

　　盡管創新對于科技企業來說非常重要，但是對于工業和醫療客戶來說，產品生命周期的長壽性更加重要。 “賽靈思的產品可以實現最低15年的生命周期，甚至可以達到20年，甚至更長。”

　　針對數據爆炸帶來的工作負載處理，Chetan Khona強調，“我們可以根據最合理的方式來配置計算資源。比如，問題在器件端解決最合理就在器件端解決，在云端解決最合理就在云端解決，從器件端到云端中間有任何一個問題我們都可以來解決。”

　　無論在工業領域還是醫療領域，用戶時刻都在關注隱私與安全問題，賽靈思的解決方案遵守很多全球性標準來做數據保護，賽靈思是工業安全聯盟的成員，遵守其相關標準以及TCG的標準，在醫療數據領域遵循IEC26443標準。Chetan Khona解釋，“我們可以保護數據，還能預測可能發生的問題，同時可以修改并且提升它的安全性，不僅僅是提供軟件保護，還可以針對客戶的數據做硬件的保密升級?！?/p>

　　關于遠程傳輸的延遲性，比如從紐約到洛杉磯的距離是2800英里，光速是186000英里，數據的往返時間需要30ms，但是一般工業應用要求控制速率是10ms，顯然通過遠程傳輸處理數據無法滿足工業應用需求。Chetan Khona用數據重力和數據慣性做了解釋，它們表示的是在理想狀態下關于數據的成本和有效性、效率的理想架構，意思是，數據在哪里收集的就應該在哪里處理，這樣操作的效率和成本都是最優的。他表示，“我們認為應該要把智能定義在邊緣，因為賽靈思對邊緣的定義就是模擬的數據邊界，我們的觀點是能夠在這些模擬數據邊界上對數據進行處理，這是效率和效能最優的方式?！?/p>

　　通過三大戰略要素推動工業物聯網和醫療物聯網的發展

　　世界級的工業與醫療物聯網解決方案堆棧

　　在工業領域，有的企業做AI，但是沒有傳統的技術優勢，有的企業做SoC，但是不具備AI的能力，賽靈思兩者兼具，讓領先的AI時延與性能與傳統優勢進行結合。對于不想采用分離器件的用戶，采用賽靈思的單芯片解決方案就能夠確保高集成度，并達到最高的成本有效性。

　　賽靈思的邊緣人工智能解決方案來自所收購的深鑒科技，具有四大優勢：一是可以實現高吞吐量和低時延；二是匹配人工智能創新的快速步伐；三是加速整體應用，相對于其它公司在器件里使用嵌入式人工智能加速器，賽靈思可以實現整個器件的加速；四是全面的AI軟件平臺。

　　針對工業和醫療中對時延性的要求，如果低于7毫秒的延時要求，賽靈思的方案可以從2倍擴大到2.5倍，如果低于2毫秒的延時要求，賽靈思相比GPU 擴展到8倍。Chetan Khona解釋了其中的“秘訣”：第一，通過降低精度的CNN 和BNN，架構非常靈活支持16位浮點和8位定點；第二，模型剪枝獲得更高的有效性能，如果用戶創立了一個模型，發現里面有很多無用的節點，可以對其進行剪枝從低性能轉向高性能，同時不會損失精度，這樣可以改善性能降低功耗。

　　使用ALVEO 加速器卡加速工業PC

　　Alveo加速器卡是一塊集成開發板，可以幫助客戶另行投入生產，通過這一板卡可以寫入軟件，插入PC卡槽，相當于CPU的加速卡。相對傳統方案，數據庫搜索和分析提速90倍、金融計算提速89倍、機器學習v20倍、視頻處理提速12倍、高性能計算和生命科學提速10倍。在工業應用中，采用Alveo加速器卡后，一臺PC可以控制8個機器人，從而大大改觀工廠的架構和運行。

　　互補的邊緣與云

　　將物聯網的模式應用在云端，對工業和醫療互聯網來說延時非常高，對傳輸的需求很高，客戶需要花費很多時間和精力做數據傳輸，結果還不盡理想。賽靈思選擇和亞馬遜云服務進行合作，在Greengrass框架下來使用亞馬遜云的功能，把云端移動到邊緣。通過這樣的方式就大大的減少了數據傳輸，延時也大大降低。在連接方面，如果把智能放在邊緣，即使云端連接丟失的情況下，系統依然能夠正常運行。

　　傳統的器件就像一個集裝箱，它提供通用功能的DSP和FPGA，FPGA可以做溝通、支持，但是它只是邏輯器件，并沒有提供很高的價值。Zynq和Zynq UltraScale+ SoC 能夠把用處理器、DSP、GPU和模擬、安全處理器等幾大板塊集成到單個開發板中，給用戶提供更高的價值。

　　從產品發展路線圖上看，ACAP會推出一個品牌系列Versal，包含6個子系列：Versal AI Core、Versal Prime（基礎版）、AI Edge、AI RF、AI+集成、HBM，其中AI Edge強調低功耗和高性能，用于工業領域。

　　關于Zynq SoC和AI Edge的定位，Chetan Khona解釋，“Zynq和Zynq UltraScale已經部署了Edge AI，而未來，AI Edge也會是最新Versal平臺的一個子系列，其主要在每瓦性能上能夠達到行業領先。電子行業在不斷變化，我們是在提前布局未來，它的處理能力會得到大幅度提升，Zynq UltraScale+會成為賽靈思在工業物聯網和醫療物聯網中最成功的產品，Versal AI Edge在未來會是一款無與倫比的產品。Edge AI既是一種能力，也是Versal的子系列?！?/p>