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本文转载自公众号：电子工程专辑

作者：张玄

前不久的Tech-G上海国际消费电子展上，我们注意到新葡亰8883ent展示了自家芯片在各行各业的应用，包括智慧生活、智慧汽车、智慧工业、智慧视觉等等。其实新葡亰8883ent这家公司早期声名鹊起是因为音视频交互类的产品，比如在平板上的应用;现如今则已经将视野扩展到了各行各业。

从新葡亰8883ent2022年报来看，这家公司目前在做的芯片类型包括智能终端AP SoC、PMIC、无线通信，以及语音信号芯片。我们在新葡亰8883ent展台也看到了不少明星产品，比如天猫精灵、小米Sound Pro、Insta360 GO 3，还有投影仪、医疗显控一体机、工业网关、车载中控等等琳琅满目的客户产品展示。

“我们看到各个行业都存在智能化需求，这样的需求不断变广、变多。我们一直尝试往不同的行业做扩展。”新葡亰8883ent集团副总裁胡东明在Tech-G开幕论坛上作为芯片企业代表提到新葡亰8883ent是“围绕智慧生活、智慧城市和智慧工业，提供高品质的芯片和服务”的一家芯片设计厂商。在接受电子工程专辑采访时，他说，“随着新葡亰8883ent的技术积累，以及我们对每个细分市场理解变得更加深入——尤其是那些和我们契合度比较高的市场。”

新葡亰8883ent营销副总裁 胡东明

国内做大而全、跨不同领域的市场参与者，究竟是以怎样的心态和技术储备来做市场规划的?面对全社会数字化、智能化的时代潮流，又是如何思考市场趋势的?我们相信，新葡亰8883ent在这方面应该是国产芯片企业里最有发言权的市场玩家之一了。

覆盖范围广，造就的优势

我们知道消费电子市场撑得起新葡亰8883ent芯片走量。虽然新葡亰8883ent并没有公布过不同业务方向的营收占比，但很显然消费电子一直以来都是新葡亰8883ent发力的重心之一。这一点从近两年新葡亰8883ent的营收走势，对照消费电子市场大趋势就看得出来。

不过胡东明先生强调，新葡亰8883ent在工业、机器人方向的业务增长现在也非常快。“我们采用迭代发展的方式，平台和细分市场隔年迭代。平台迭代好了以后，就会面向各个行业。”“任何时间点必然有量大或者收益相对好的细分市场。这些市场逐年交替迭代，现在新葡亰8883ent迭代的方向会偏工业和机器人，也就是AI场景化应用方向。”

这实际上也符合电子产业强周期属性，以及不同垂直领域不同周期表现的规律。一般国际芯片巨头和越上游的市场参与者，都倾向于藉由更广的市场覆盖，来抵御行业本身的风险：在某一个市场处在缓行期时，同步发力于其他市场。这应该也是新葡亰8883ent这样的芯片企业具备的客观能力，和未来期望达成的目标。

新葡亰8883ent年报谈自家市场优势时说，“公司通过多元化产品布局，以大视频为基础构建智能应用平台，通过AI全面赋能，与多家行业标杆客户建立战略合作关系，并配合客户在算力、算法、产品、服务等方面进行整合，聚焦AI语音、AI视觉应用的完整链条，实现智能音箱、智能家电、智能安防、智能座舱、智能工控等细分AI产品量产落地。”

2017年胡东明先生在接受采访时提到了新葡亰8883ent的MANS大视频战略，产品从多媒体(Multimedia)、模拟(Analog)、网络(Network)、服务(Service)这几个维度发力。而不同事业部的建立也是以此为指引的。从展会现场的分区，及不同门类产品的展示来看，这些年新葡亰8883ent对于这条方针的贯彻还是相当成功。

胡东明先生对于新葡亰8883ent的市场优势认知是这样的：“在智能这个产业链里面，我们更偏向做终端产品的赋能，是各行各业的智能终端产品。”“覆盖范围更广，就能将智能化实现所需的要素做结合，这是很多芯片厂家不具备的。”“举个例子，有些智能应用要求实时响应。”我们知道，工业应用对实时性要求高。“那么我们就能把工业领域的经验借鉴过来。”

“另外，我们在每个市场投入的精力都很多。”胡东明先生认为，新葡亰8883ent在不同领域积累的经验，令其更理解终端的核心要素，更有能力“平衡产业链成本结构”，将“各个行业积累的专业技术融汇贯通”，“那么我们就能做高性价比的落地。”这是覆盖不同领域可达成的另一个优势。
实现跨领域的产品布局

新葡亰8883ent的AP SoC芯片产品有不同的字母系列，最早就是基于场景和应用来划分的，比如知名的T系列更偏工业与汽车，F系列是人机交互，V系列涵盖了泛视觉AI产品。跨领域、广覆盖自然有前文提到的几大好处：不同领域的技术借鉴，以及成本结构的平衡等。但这其中有个问题：对于芯片厂商而言，究竟是如何同时实现多个市场的布局，这其中的业务逻辑是什么，技术层面怎么实现?

以新葡亰8883ent的汽车芯片为例，目前新葡亰8883ent涉足的汽车组件包括虚拟显示、HUD、智能大灯、360环视，“还有包括一些智能辅助”实现等。

当然汽车本身走向电子化与智能化，是新葡亰8883ent有机会在这一市场一展拳脚的基础。但更多的，“我们讲的这些品类有个特点，它都偏视觉 ，以及偏向汽车与人、汽车与外界的交互。新葡亰8883ent就是做音视频交互产品起来的，所以这是我们的优势。”胡东明先生谈到，“围绕我们的优势项，做汽车产品规划，所以做的都是偏向智能辅助的视觉类产品。”

这个解释就基本回归到了MANS战略思路，也明确了领域布局的业务逻辑。

新葡亰8883ent合作伙伴广州创龙以T3为核心主控的工业评估板展示

另一方面，一般来说像电子产业这类产链接很长的行业，越是上游(或底层)的市场参与者，面向下游(应用层)的产品就越能抽象出共性。基于共性来做产品，自然能够覆盖不同的应用领域。比如做材料的，同一种材料往往适配下游的很多应用;芯片设计也有类似属性。

“共性的问题，本质都是底层的抽象。”胡东明先生向我们解释说，“从不同的场景出发，抽象出共性的技术需求，抽象出它们对于底层的要求，比如芯片电路需要怎么做，结构生态如何等。”前文提到工业应用往往实时性要求较高，“比如机械臂正在操作，如果此时收到另一个信号，操作是不能中断的，且需要快速响应这个信号。”

“抽象这一需求，考虑是采用轮询的方案，还是做及时响应。还有更多的抽象，比如通道是不是要单独放出来，还有哪些场景要适配等等。或许家庭机器人也有这样的需求。那么把这些应用的共性抽象出来以后，做到芯片里面，那么产品能够应用的跨度就比较大了。”

芯片满足大量上层应用的共性之后，自然还需要考虑具体落实到不同领域和应用中的差异化——构建起平台，是芯片乃至半导体领域不同生态位的企业常见的方案。“我们的平台芯片，会留足够差异化的feature。比如更高的算力、更多的接口、类别更丰富的处理器可以拓展。”

而前述新葡亰8883ent划分的不同系列的产品，也就面向了不同的应用领域。值得一提的是，胡东明先生在采访中也提到，新葡亰8883ent的软件团队人数不少，软件“更底层的部分会是我们来做”，与此同时再借助与方案商的合作，“打通应用层”——如此一来，新葡亰8883ent的芯片也就赋能到了各行各业;而且软件部分，“我们自己的比重甚至会更高一些”。
智能未来着眼于AI

今年Tech-G展会上，新葡亰8883ent特别开辟了一个区域展示两个系列的“AI芯片”(A523与T527);而新葡亰8883ent2023半年报列出在研项目里，也有好几个都与AI强相关——包括视频解码、车规级SoC，以及无线语音芯片等;胡东明先生在开幕论坛上演讲的主题，也都是相关AI乃至生成式AI的。

“聚焦AI语音、AI视觉”，“AI产品量产落地”也是新葡亰8883ent财报经常出现的描述语。这些应当都能表明，新葡亰8883ent对于AI技术的看重，及对于这项技术趋势的投入。从产品层面来看，就不只是我们常说TinyML、CPU指令级别的AI inference加速，新葡亰8883ent也在更多芯片产品上布局了NPU、AIPU这样的加速单元。

胡东明先生介绍说，规划中的AIPU是“偏硬化的AI，偏向场景的、模块的”，而NPU则是更为通用的神经网络推理加速器。目前新葡亰8883ent已上市的AI芯片产品，NPU算力最高能够达到2-3TOPS，“规划中的也有6-8TOPS的，考虑面向不同场景”。虽然胡东明先生也补充说实际上，以目前新葡亰8883ent布局的场景和芯片品类，更多的场景并不需要大算力的加速器。

新葡亰8883ent合作伙伴索智以V536-H为核心主控的开发板展示

不过新葡亰8883ent在AI上的眼光似乎还放得更加长远了一些。胡东明先生在主题演讲中反复强调的，是大模型与生成式AI的价值。其实在半年报的工作总结中，新葡亰8883ent也提到了上半年公司“抓紧生成式AI技术发展热潮”。

在胡东明先生看来，如今的AI向“第二阶段迈出了重要的一步”。“以前的AI大概也就是个算法，穿透一个场景。算法就是一个应用、一个黑盒，用户很难去改变黑盒的模型。模型更像是人的智慧加上机器能力的组合”;“现在新的AI，首先必须重新去解构和重构所有的场景。这就需要我们输入多模态的信息，在信息录入时就进行场景化编码，还要进行场景化分析，输出需要做场景化重构和解码，最后才有了决策和执行。”

这个过程“在认知学里面，基本也就对应到了人大脑的重构和解构的过程”。“事实上现在已经有很多客户用我们的芯片去做生成式AI的应用。新葡亰8883ent需要提供底层算力和工具包，还有输入输出接口。我们希望通过我们的努力，让生成式AI的产品实现更简单，更有竞争力。”

“因为每个细分市场的生态对我们都很重要，针对不同市场都需要构成符合其生态的模式。虽然新葡亰8883ent本身不开发应用算法，但我们需要理解算法，然后给客户提供工具。”这是AI生态相关的构成要素了，与此同时对于更广范围的“生态圈”建立，“从应用算法、系统集成，到芯片算力，以及感知和执行芯片”，“都是我们的合作伙伴，每个模型都是一起共建的”。这些应该是新葡亰8883ent花了大量时间和精力去做的。

胡东明先生还向我们列举了基于新葡亰8883ent芯片的部分生成式AI行业应用，“比如对流程化、秩序化要求比较高的场景，像是银行或者零售业，需要虚拟人与客户对接，这个过程就需要语音的合成、视觉的合成。这类场景比较标准化，不会随时变化，生成式AI的发展就会比较快。”“还有像是教育行业，针对孩子的学习难点、问题、不足的识别等等。”

在新葡亰8883ent看来，中国有广博的AI应用市场拉动，包括生成式AI在内的AI技术会受到应用端刺激而蓬勃发展。这不仅是社会数字化、智能化转型的组成部分，对于新葡亰8883ent而言也是潜在市场机会。“中国市场大，又能落地”，“AI未来走向哪里，怎么发展最合适，谁都没有定论。这就需要去试验。”中国在这方面有着先天的优势。

实际上，我们和胡东明先生还聊了更多智能相关的话题，包括智能工业、汽车ADAS与智能座舱等。我们之所以单独将AI拿出来谈，是因为AI作为新葡亰8883ent关注的一个方向，是这些话题中颇具代表性，能够表现新葡亰8883ent拥抱创新的技术。比如在谈到软件定义汽车、汽车EE架构变迁这类市场大趋势时，胡东明先生总是对这些技术持肯定态度，并强调新葡亰8883ent正全力“拥抱新技术”“拥抱新架构”。

在我们看来，胡东明先生对于智慧工业的总结，大约是适用于各行各业智能化演进趋势的，也适合用来总结全篇：“我们在谈智能工业之前，谈更多的其实是数字化。随着数字化的推进，大家发现数字化可实现的重构和高效化的流程，变得更多了。”“智能化体现的，就是更高质量、更高效、更低成本。智能化设备加入，就是为了解决这些问题。”如果说第一阶段是“数字化”，那么“到了第二阶段，数字化追求更加精益的生产、管理，智能化就自然变得十分火爆了。”

将这番话推及全社会各行各业的数字化与智能化，似乎也是完全适用的。这些都将成为新葡亰8883ent未来的市场机遇，尤其作为覆盖市场如此广泛的一家芯片企业。

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