半导体行业又被称作芯片行业，是一个成熟行业，传统芯片设计和晶圆制造封测的技术壁垒情况严重，少有新入场的参与者，市场增长也缓慢，2019年第一季晶圆代工制造厂的营收甚至出现负成长。可是人工智能行业不一样，现正处于成长期，部分AI产品已经可以落地，并且持续优化中，算法逐渐趋向稳定。但是，AI芯片跟以上两个行业不一样。
AI芯片行业生命周期处于幼稚期
亿欧智库认为结合AI算法和芯片设计的AI芯片的行业生命周期正处于幼稚期，原因有三：
第一，AI芯片的整体销售市场正处于快速增长阶段，传统芯片（包含CPU和GPU）的应用场景逐渐被AI专用芯片（包含FPGA与ASIC）所取代，市场对于AI芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机、和物联网产品一同增长。
第二，AI芯片是新技术，这导致学院派和市场派都能同时进入竞争，市场上的竞争者相当多。只是有些落地场景不是企业看得到就能吃下，像是手机芯片的市场仍属于传统芯片企业的领地。因此，AI芯片企业多是瞄准物联网终端场景，但物联网终端的问题是破碎化，其中较大的场景在安防领域，尤其中国市场更为重要。
第三，寻找新合作模式，虽然AI芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业是做to B业务，和to C业务很不一样，AI芯片企业（包含AI芯片、AI算法、传统芯片）不能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户，拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
多元合作模式成为企业竞争力关键
AI芯片行业正处于市场快速增长、新技术开发和探寻新合作模式的阶段。1-2年前还会听闻许多提供xPU的企业，现在已经渐渐不再听闻，这是因为单纯提供芯片不能直接打入AI芯片市场，客户无法仅使用AI芯片来搭建产品，AI芯片企业需要将芯片、算法、和其他元件组合成开发板，才会有助于内嵌式AI芯片落地。
目前多数AI芯片企业已认知到这个发展情况，像是地平线、寒武纪、云知声、西井科技、肇观科技和鲲云科技等企业，已提供开发平台或多元弹性合作方案。当然传统芯片企业中的英特尔、英伟达和恩智浦也都有提供开发板或开发平台。搭建生态是AI芯片企业的目标之一，但是系统集成商可以依托于Android、Windows或Linux的运作系统来开发应用，使得AI芯片企业的生态问题较少，主要是算法和芯片优化的系统产品能让客户买单比较重要。
市场上，比较少见到AI算法公司向上兼并AI芯片设计业务，而云知声是其中发展比较好的企业，因此本文选择他们作为案例分析，让读者了解如何透过开发平台和多元合作模式加速AI芯片产品落地。
企业案例：云知声 专注物联网人工智能服务
云知声从语音识别算法起家，知名产品包含（但不限于）智能家居、智能儿童机器人和智能车载等。在联合创始人兼IoT事业部李霄寒副总裁的带领下，IoT事业部早已整合AI算法和IoT芯片设计业务在一个部门底下，为AI芯片提供非常好的开发环境。芯片或算法的工程师本来是互不熟悉对方的技术，现在都能坐在一起交流开发，这也是AI算法公司会向上游产业整合芯片设计的关键原因。
现在，云知声给自己的定位是专注物联网人工智能服务的企业，面向不同垂直行业场景，可提供基于边缘侧AI芯片、AI软件和云服务的一体化解决方案。也就是说，他们的解决方案不单是集成AI芯片和AI软件，也结合AI云服务的集成方案，可协助客户从云端和终端两侧同时部署物联网设备。
不仅如此，云知声为了能让更多客户的AI产品采用雨燕SoC，设计了定制化开源服务模式，除了雨燕SoC和降噪引擎外，其余都可以根据客户的需求分拆产品，从轻量化到全套配备方案都有，最快可以1个月内出货。
如此一来，设备集成的弹性增加，客户的类别也因此扩增，从IoT硬件和自然语音交互入口的需求，到公有云/专有云端和特定产品支持的需求都可以满足。因为开源服务可以解决客户面临的以下四个痛点：（1）物联网终端设备广泛，需要能快速复制的AI零件；（2）设备供应商分散，需要AI系统和芯片集成商；（3）拼装设备的产品体验不可控，需要可不断调适的产品；（4）产品调适开发周期长。
根据亿欧智库的统计，现在中国市场上存在超过20家新创AI芯片企业，但是我们认为新创AI芯片企业的生存不易，但这个问题不是由技术高低造成的，而是AI芯片企业并不能很好的打入供应链，不论是云服务器、智慧型手机还是物联网终端产品，都需要提供集成产品，才能撬动客户的需求。而开源合作模式是其中一种多数企业采用的方法，像是云知声、寒武纪都会提供相关的开发平台，只是面对的客户不同，前者的客户需要集成度高的产品，后者需要可开发性高的产品。
