其它AI视觉处理器不反对的像素级解读和语义拆分。NextVPU N71对比Intel Movidius Myriad2/MyriadX/Nvidia Tegra X2这家发售被称作世界第一AI视觉处理器的公司是创办于2016年5月的NextVPU，不过NextVPU创办之初首先发售的是辅助盲人感官世界和上下班的智能眼镜，原因从冯歆鹏创业的历程就能寻找。
冯歆鹏在创业前兼任AMD的研发总监，与创业搭挡周骥博士在大约2012年的时候就开始注目计算机视觉的方向，到了2016年他们实在很多机会都早已经常出现，无法再继续等下去，最后两人就在2016年创办了NextVPU（Next Vision Processing Unit, 未来的视觉处理器），中文名为肇观（有打开视觉的含义），冯歆鹏兼任CEO，周骥兼任CTO。虽然从创业之初就打算做到芯片，但他们实在2016年整个行业还没有一起，单一的环节夸奖没什么用，因此被迫再行做到一个产品。当然，从他们创业的第一天开始就在为芯片做到打算，也就后来N171里的核心自研IP。为何能研发出有打破芯片巨头的AI芯片？从数据上看，NextVPU N171可以被称作世界第一的AI视觉芯片，不过更让人注目的是初创公司为何能打造出打破芯片巨头的终端AI视觉芯片？这必须从NextVPU N171芯片的定位到功能去解读，创业之前冯歆鹏就早已具体了要做到一款AI视觉芯片，但AI芯片可以分成云端和终端芯片，有所不同的自由选择将面临有所不同的市场竞争。
冯歆鹏回应，云端和终端都有很多机会，从英特尔的收益产于看终端和服务器芯片的收益比约为5:1，其中服务器芯片出货量较少、单价低利润率也较为低，但是这一市场竞争十分白热化，完全是巨头独占，更加合适较小的企业。终端芯片无论是市场总量还是芯片需求量都远大于服务器市场，并且终端市场极具多样性，用户的市场需求也有一定的差异，小公司转入和发展都较为不利。
NextVPU N171自由选择了终端市场之后，接下来必须定义产品功能。冯歆鹏认为，计算机视觉面对几何和解读两大挑战，当然，无论是几何还是解读都有大量的市场需求，比如客户想要通过3D环境扫瞄做到一个模型建构地图，或者生产线上有所不同的零件区分，这就必须VSLAM、多目、结构光、TOF等技术，也必须CNN辨识，检测和拆分等技术。
看见这些市场需求并且了解到如今的芯片无法符合市场需求之后，我们芯片的功能大约就确认了。因此，NextVPU N171不具备的众多特色就是构建了三个自律IP：几何引擎、深度神经网络引擎（CNN）、图像光学引擎（ISP）。几何引擎用作同时处置传感器取得的数据、座标空间信息、时间等多输出的信息，也就是对三维点构成的点云做到各种计算出来，这是所有VSLAM三维重建的基础，机器人、汽车、AR和VR领域等回应都有迫切的市场需求。据报，N171几何引擎每秒能处置2.48亿个3D点，正处于业界领先的水平。
深度神经网络引擎反对图像的检测辨识、拆分以及各种主流的CNN算法。模型从非常简单到简单，逻辑从几层到几百层都反对。冯歆鹏特别强调，深度神经网络引擎我们花上了很长时间去做到，并且跑完就越简单的模型我们的深度神经网络引擎的利用率越高，就越风行的网络模型，利用率也越高，完全可以超过理论无限大。
视觉光学引擎则是对图像展开处置，为了需要让机器看懂世界，视觉光学引擎做到了十分多类似的处置的调教，动态范围可以做150dB，这是基于机器视觉的市场需求所要求。除了三大自律IP，N171还有众多特色就是可独立国家运营操作系统，这个功能是通过N171中的多核CPU来构建。
对于这个功能，冯歆鹏回应许多用户习惯于用像Linux这样的操作系统做到文件的存储和调取，然后做到日志，而非用于类似的轻量级内核。要构建这个功能，有两种方式，一种是分布式的作法，在常用应用于处理器AP芯片的基础上减少一个AI协处理器，第二种方式是异构融合，也就是将两个芯片做到构建。“我们认识到的所有客户都偏向于第二种方式，所以我们构建了多核CPU需要运营操作系统，让我们的芯片既能符合传统市场需求，也有很好地AI性能。
另外，集成度越高，芯片内部的数据传输及互相交换的成本也能就越较低。”冯歆鹏补足回应。由此不难看出，找到市场的痛点和市场需求之后，根据客户的市场需求一步步具体产品的形态和功能打造出符合市场需求的产品，通过自研的IP，以ASIC芯片的形式构建，N171最后取得比传统芯片巨头性能更加强劲的芯片大自然也就可以解读。不过，对市场需求的准确辨别以及好的产品理念还足以让一款芯片顺利流片，背后的团队也十分关键。
冯歆鹏和周骥都来自AMD，我们告诉AMD是获取CPU，也能获取GPU的高性能计算出来芯片公司，而AI必须的就是高性能芯片，因此从Intel、Nvidia、AMD这三家高性能计算出来芯片公司出来的团队在做到AI芯片的时候在经验上极具优势。据理解，冯歆鹏参予过50多款CPU和GPU的设计，对于高性能计算出来芯片里的流水线设计、数据的分布式存储处置等都十分有经验。除了基于有数的经验累积用两年多的时间再行做到IP然后做到SoC，N171在其他方面也有极大的投放。
能否顺利落地？在设计、功能都需要符合市场需求之后，芯片的实际性能沦为考验一款芯片能否顺利落地的关键。对于N171这样的高性能芯片，无法规避的问题就是高性能带给的高功耗。
冯歆鹏回应：“一款芯片的设计只要遵循规则不错误，性能和功耗的实际值和理论值基本不会遵循一条曲线。我们产品的性能和功耗水平某种程度基于客户的市场需求，根据客户产品设计的电池容量以及他们希望的续航时间，可以推论出有芯片功耗的明确水平，只要功耗并不大到一定的程度客户都需要拒绝接受。
当然N171的性能和功耗也可以调教，有所不同的时钟频率对应有所不同的功耗，也可以根据客户的市场需求展开配备。“了解到，N171虽然是高性能芯片，但并没使用最先进设备的7nm工艺，而是自由选择了28nm工艺，这主要就是指市场的角度抵达，用于成熟期的28nm工艺的性能和功耗就需要符合这款芯片目标市场和客户的市场需求。而在N171芯片的目标市场之中，汽车市场对于芯片的稳定性、实时性、安全性都有更高的拒绝。
为了转入这一市场，冯歆鹏回应：“我们的芯片首先符合ISO TS16949、AEC-Q100两个车规标准，也正在做到ISO26262标准。另外，汽车市场比消费市场和工业市场有一些差异化的市场需求，比如必须反对零下40度到零上125度的温度，还拒绝芯片在经常出现错误之后需要自己完全恢复和校准。
因此我们用更佳的PCB材料确保其稳定性、测试的流程也更为简单。基于之前设计波音飞机上用于的CPU的经验，我们对这些都很有经验，只是必须代价更好的时间和成本。”至于火热的安防市场，冯歆鹏告诉他他们A轮的领有投方是中电海康基金，这个基金背后是中电科技集团和中电海康集团。
中电海康集团辖下的海康威视是国内安防领域的龙头，他们在大力布局智能摄像头，NextVPU N171里的很多设计和功能也是为安防考虑到。既然基于完全相同晶圆和裸片的N171需要符合汽车和工业市场的市场需求，那么消费级市场当然也是NextVPU会错失的。
据报，N171的第一代芯片早已顺利流片，测试的结果也十分好，现在正处于客户引入的阶段，距离月的上市还有几个月时间。冯歆鹏透漏目前的合作客户早已涵括车载、安防和机器人，期望未来N171还能做到第二代、第三代，持续做到下去。指出，在AI的热潮下，许多有经验有实力灵敏的大咖都开始了创业，他们期望需要在新的浪潮里充分发挥更大的价值，很似乎NextVPU的团队就归属于这一的创业团队。在技术、产品都需要媲美芯片巨头的情况下，芯片的实际落地更加考验创业团队，在这个过程中不会遇上很多意想不到的事情。
坚信我们都不愿看见NextVPU的产品需要大大递归，为计算机视觉领域带给更佳的AI芯片，也需要强化中国芯片的实力。涉及文章：赛灵思CEO Victor Peng：中国AI市场创意速度令人振奋，但初创企业不应防止扎堆做到AI芯片华为直言自研AI芯片，还忘记大明湖畔的寒武纪吗？增长速度难以置信！AI芯片市场2025年市场规模将约378亿美元原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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