蓄勢待發 日本晶片再造邊緣智慧
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中國 人工智慧 的熱浪，總會讓國人覺得最熱的市場就在這裡。以論文、輿論熱度，日本、德國似乎都是落後的駱駝。實際上，雖然呼聲不高，但日本在紮紮實實地推動人工智慧的發展，尤其是結合它曾經非常有優勢的半導體行業。
日本國家隊的五年課題
日本政府圍繞社會5.0問題出臺了一系列的相關政策，反覆強調AI的作用。在第5屆科技基本計劃（2016年1月內閣會議決定）中，在實現“社會5.0”方面，確立需要迅速加強的基礎技術包括：支援先進通訊的“AI 技術”、以及物聯網發展中用於提升現場系統實時資料處理的高速化和多樣化的“邊緣計算”等。而在2017年6月內閣會議的“未來投資戰略2017”中則提出，半導體和創新感測器等基礎技術及其嵌入式系統開發，是重點投資領域, 從而提升AI。
作為日本最重要的國立研發機構之一，新能源・產業技術綜合開發機構（NEDO）物聯網推進部、創新推進部於在2018年4月釋出的“加快AI晶片開發的創新推進專案”基本計劃。該計劃以加快AI晶片創新設想的快速落地為目的，但它突出了兩個方向：一個加強與AI晶片開發相關聯的創新設想的實用性研發。這類專案主要面向一些機動靈活的創新型中小企業,解決中小企業資金缺乏的問題。而這些企業通常由一些帶有革新性思維的創新人才建立和運營。第二個方向是促進AI晶片快速開發的通用技術基礎的研發。該專案針對AI晶片研發過程中都會涉及的設計平臺、評價體系，以及效能檢驗標準等問題，試圖建立一個產學研相結合的研發體系，掃除影響AI晶片研發速度和效率的障礙。與專案一主要以產業界為導向、以快速產業化為主要目標的思路不同，專案二主要以各大高校和科研院所為主導，除了消除技術性障礙，還著眼於AI晶片開發人才的培養。
該專案為期五年，目標是逐步將技術實用化率提高到50%以上；通用基礎技術、學習環境、設計環境等的使用數量達到15件以上。2018年是該計劃實施的第一年，雖然年度總預算只有8億日元，但是卻吸引了包括東京大學、慶應義塾大學等高校，以及豐田等大型集團的下屬研究院的關注和參與。NEDO還為此專門在日本多個主要城市舉辦了宣講會。而到了2032年，日本期望可以從面向邊緣的AI晶片，獲得約750億日元（約50億人民幣）的市場額。
這是圍繞日本社會5.0的發展，在物聯網和AI領域的一個重大計劃。有意思的是，一開始雙方就約定，這個專案研發成果相關的智慧財產權，根據“國立研發法人新能源・產業技術綜合開發機構 新能源產業技術業務方法書”第25條的規定，原則上全部歸屬於受委託人。從專案初期開始，構建著眼於專案化的智慧財產權戰略，實施適當的智慧財產權管理。
圖：AI專案時間表
日本的創新型企業雖然具有與AI相關的先進技術，但是為了使AI在邊緣側有效且高速地發揮作用，需要設計開發出AI操作專用裝置（ AI晶片 ）。但是，AI晶片在開發中需要使用費用高昂的專用設計工具（EDA 工具）、驗證裝置等，而且試產（流片）費用也很高，因此即使企業有創新構想，也難以設計開發AI晶片。
在必須使用專用設計工具的背景下，精細化使電路設計變得複雜。如果不使用EDA，設計出的電路效能無法得到保證。因此，在構思階段，商業化之前的計劃變得不明確，難以獲得民間資金。對於想要進入AI晶片業務的企業來說，這是產品研發和商業化之間的一大障礙。
日本政府正在主導一些實施政策，正是為了消除這一障礙，推進AI晶片設計開發，在開發過程中培養人才，有助於實現邊緣計算，提升日本的產業競爭力。儘管日本東京大學為中心運營的LSI開發支援基地VDEC，早在1996年已經建立，但由於其學術許可受到主體學術用途的制約。
為此，日本正在建立新的通用基礎，加快創新型企業的創新理念的研發和商業化。 這正是大塊頭的國家隊NEDO加入陣地的原因。
AI點燃半導體
日本經濟新聞曾發專題討論，為什麼在世界級的產學研機構方面，日本的存在感那麼低。在一次內閣會議上，日本總理安倍晉三也對日本嚴格的資料隱私管理給人工智慧發展帶來的影響提出了改進的倡議。資料利用上的劣勢一定程度上影響了日本人工智慧的發展。
根據日本研究機構DataArtist的統計資料，日本的AI關聯企業數量大約在200至300家，相對於美國包括谷歌、IBM、微軟等科技巨頭在內上千家AI關聯企業的規模，日本的AI關聯企業無疑顯得勢單力薄。
同時，DataArtist的統計資料還顯示，2011至2015年間，中國發表的AI關聯論文已達41000篇，美國達到了25500篇，而日本只有11700篇。
30年前，日本的半導體產品佔世界總產量的45%，是當時世界最大的半導體生產國。截止到1990年，全球前10大半導體廠商中，日本就佔了6席，風頭一時無二。而在2014年，隨著東芝剝離NAND Flash業務，由貝恩資本集團併購，使得日本企業徹底退出了消費級半導體市場第一陣營。
然而，如今日本的半導體產業市場份額只有10%，彷彿與經濟一樣陷入了“失去的三十年”。以至於日本媒體一直感慨美國和中國已經在引領世界AI的風潮。
但是，從某種意義上來說，也正是因為面臨資料匱乏的問題，日本更多地將精力聚焦於晶片製造業。日本在半導體材料和製造裝置上的市場份額卻一直保持著很高的比例。據國際半導體產業協會(SEMI)推測，日本的半導體材料行業在全球佔有絕對優勢，在矽晶圓、光刻膠、鍵合引線、模壓樹脂及引線框架等重要材料方面佔有很高份額，總份額達到約52%。而在半導體裝置領域，全球規模以上晶圓製造裝置商共計58家，其中，日本企業多達21家。
2018年8月，三菱化學控股(Mitsubishi Chemical Holdings)旗下的公司，花費約1.8億美元併購了德國專門生產半導體清潔裝置的公司Cleanpart，主要是為了順應汽車電動化趨勢，以及AI、IoT普及而產生的資料量增加等原因帶來的半導體清潔需求。
這些資本市場的運作，有利地支撐了日本半導體行業的發展。
在半導體市場上，日本雖然失去了商品市場，但是沒有失去製造能力。這樣的技術儲備，完全足以支撐日本廠商在必要的時候重新佔領市場。
日本晶片，正在重新佈局，捲土重來。物聯網的邊緣智慧，正在成為日本晶片的全新陣地。
日本晶片的佈局
專注於汽車行業的瑞薩 AI晶片，已經成為日本閃耀的明星。瑞薩電子目前已經發布了其基於32位CPU核心的控制器RX66T，該控制器可以靈活地配置於機器人、家電等電子產品上，為人工智慧技術的端應用提供有力的支援。此外，瑞薩電子還以67億美元收購了美國晶片商IDT（Integrated Device Technology Inc）。一系列的佈局，都進一步增強了瑞薩在半導體市場的話語權。
而在2018年11月，日本汽車零部件供應商Denso收購了德國晶片製造商英飛凌科技。同時，還與豐田公司在東京共同成立了致力於推動無人駕駛技術的公司TRI-AD，目標直指人工智慧技術在無人駕駛上的終端應用。
在AI晶片的應用定位上，相比主流的雲端計算AI晶片，日本製造業更側重於研發面向邊緣計算的終端AI晶片，例如，面向物聯網應用的感測器晶片和自動駕駛輔助系統(ADAS)的晶片。在當前階段，研發這些AI晶片的目的，都是為了增強日本傳統制造業產品的競爭力。
東芝專門針對深度學習中的張量計算問題，提出用於開發AI晶片的半導體電路技術TDNN(Time Domain Neural Network)，使得AI晶片的電力消耗下降了一半。2017年，日本電裝推出了半導體晶片DFP(Data Flow Processor)，適用於自動駕駛中的認知、判斷、操作等需求。瑞薩推出了一款基於其e-AI(embedded-Artificial Intelligence)構想、適用於自動駕駛深度學習的通用晶片DRP(Dynamically Reconfigurable Processor)。傳統的電子技術巨頭NEC則與東京大學緊密合作，致力於研發下一代類腦計算AI晶片。而 富士通 推出了面向深度學習的AI晶片DLU(Deep Learning Unit)，並建造了超級計算機“京”。
這些跡象表明，日本的AI晶片產業在未來幾年很可能會迎來一個集中的爆發期。
蓄勢待發 覬覦霸主
近年來，日本的資本界進行了幾次實際上足以改變整個人工智慧產業格局的收購。由於認識到日本在AI晶片設計上的短板，日本軟銀於2016年用310億美元收購了英國老牌晶片公司ARM，2017年又從谷歌接手了著名的波士頓動力系統公司。市場研究顧問公司Compass Intelligence釋出的最新研究結果顯示，在全球AI晶片企業排名中，ARM公司排在第7位。
日經新聞報道稱，由於擔心日本的人工智慧研究落後於人，日本政府也成立了專門的基金用以支援國內AI晶片的研發，同時也加大了對高校和科研機構在AI晶片研究經費上的支援力度。總的專案金額不詳。但是和中國政府的研發投入比，差距不小。但日本的資金和研發能力，基本都藏在企業內部，而不是政府公開的資料。
半官方背景的日本新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)去年提出了一個旨在全面整合日本AI晶片“產學研”資源的政策建議。其中特別強調了基於舉國體制從人才培養、技術儲備、裝置製造、商業環境等全方位爭取AI晶片產業制高點的戰略意義。
這些舉措表明，日本已經蓄勢待發，藉助AI的發展，同時收復半導體，尤其AI晶片的領域的競爭。日本不僅一直牢牢把握著AI晶片製造的核心技術，而且正在試圖重新奪回半導體行業的霸主地位，並在新一輪的人工智慧的競爭中取得優勢。
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