FPGA在無人機中的應用已經有很多案例，譬如：基于FPGA的無人機控制器設計方案，包括電機控制方法，基于FPGA的無人機電機控制方法等等。今天這里我們不討論技術實現細節。

在一年一度的中國電子ICT媒體論壇暨2019產業和技術展望研討會上，機器人網與賽靈思(XILINX)進行了交流，了解到關于無人機方面可以采用FPGA快速實現無人機的視覺處理，早在2017年就與國內一廠商合作研發了無人機的手勢控制。

一、FPGA在芯片設計中的地位

我們過去調侃國內的AI芯片創業公司，說這幾家做AI芯片的創業公司自己誰都沒賺到錢，但把賣儀器儀表的公司喂得飽飽飽的。

為什么會出現這種情況，我們來了解一下FPGA在芯片設計行業發展中的特點。

計算芯片工藝從過去28納米、20納米，16納米，14納米、10納米、7納米、5納米、3納米，摩爾定律使芯片性能增加速度越來越飽和。大家看到技術的趨勢，只有高端的消費類、迭代很快的產品(例如手機)才能支撐得起最先進工藝高昂的芯片迭代成本。至于芯片的發展趨勢，無論從CPU、GPU到FPGA、ASIC，對于通用芯片來講，它的好處是應用比較廣泛、上手比較快，大公司如谷歌、阿里也在出芯片，眾多創業公司都在做各種各樣的ASIC，希望在特定的定制領域提供一些場景和應用。對這些特定的場景和應用，ASIC的性價比可能更高，所以技術發展的趨勢一定是從CPU、GPU到FPGA，最后到ASIC。所以在市場上有一個很重要的時間窗口，就是每個行業在需求成熟之前，在各大公司有能力、有信心去開ASIC把這個錢賺回來之前，大家不會去開ASIC，而且這時候又需要一個平臺做初期的市場嘗試或者在激烈的市場競爭中快速將創意變成現實，想要贏得市場先機，這時候FPGA就是最好的計算平臺產品。

二、賽靈思的新戰略和下一代Versal計算引擎

賽靈思在2018年發布了新的戰略：數據中心優先，加速傳統的八大核心市場，驅動自適應的計算。其傳統的市場大概分成八個方向：第一類汽車，在AI出來之前，賽靈思在汽車行業已經深耕了十幾年，有各種各樣的符合車規認證的車載芯片。在通信領域，各種各樣的FPGA做高性能的信號處理。包括航空航天，傳統的工業控制、醫療，包括儀器儀表。

賽靈思發布的下一代Versal計算引擎，首先是面對通信和人工智能高性能場景，定義了完全不一樣的芯片價格，利用3D技術提供高性能的高帶寬存儲，提供兩個能力，一個是計算能力，一個是存儲能力，人工智能的網絡都是幾十幾百層，幾千萬上億參數的快速運算和反復的讀取，如果每一層的數據運算的結果都需要去讀寫的話，一個是延時長，一個是功耗大，所以為什么現在主流做AI芯片慢慢會提供盡可能大的存儲空間，而3D的技術是最有效提供高性能面向存儲的技術。同時賽靈思充分利用硬核處理器功能，支持AI場景的快速運算。

三、整套全面的快速解決方案

在過去幾年的AI公司碰到的痛點是，大家做芯片本身沒有那么難，無論是AI芯片包括其它的芯片，包括國家自己做的各種CPU，把芯片本身做出來不難，但是為了用起來，需要的軟件、生態環境、工具鏈，各種參考應用，這些需要花更長的時間，更多的資源才能幫助市場和客戶把產品用起來才是最關鍵最核心的因素。

我們看到賽靈思也意識到到了這點，因此提供了整套的產品，包括為客戶提供不同層次的支持，從底層的硬件，中間各種各樣的IP以及軟件，應用層各種各樣的神經網絡模型，都可以提供，所以理論上來講，選擇賽靈思不同的神經網絡，選擇合適的芯片、合適的硬件，這些PCB的板卡都比較成熟，無論是賽靈思還是市場上比較有實力的客戶都有能力做這些硬件。

如果結合賽靈思傳統的開發軟件，把這些整套的AI相應的工具用起來，就可以快速地實現產品的部署。

四、行業解決方案

從行業的角度來講，譬如無人機行業，作為研發廠商，我們可能希望芯片商能為我們提供一個專用的AI解決方案。但是大部分芯片廠商提供的是通用解決方案，包括賽靈思，除非你能有非常大的量，可是無人機目前全球一年的銷量也才區區100萬臺左右，根本做不到“大量”。

賽靈思提供的也是通用的AI解決方案，也就是說，賽靈思的AI解決方案提供了既能做人臉，也能做車輛檢測等方面的視覺識別應用，為了實現這樣的通用性，也就是靈活性，賽靈思做了兩件事情，第一件事情是在底層定義了自己的指令級和IP，這些IP是非常高效的定制IP，就是來專門為人工智能做不同的算子，比如特殊編程，提供定向加速的IP，定向到相應的指令，但這還是很底層的硬件開發能力。同時，賽靈思開發了工具，通過這些工具和SDK為用戶提供了接口。所以工程師不需要寫任何一行代碼，只需要調用起來，就可以支持不同行業不同場景的應用，但是根據特定的行業肯定要做相應的再處理。因此，無論是人臉、車輛等等都是不同的CNA，它們核心的算子都是一樣的，就是網絡架構和參數配置不一樣，然后生成不同的指令，最終運行在不同的硬件平臺上。

賽靈思是希望通過這樣一個通用的處理器平臺，為客戶提供一個比較高效的開發用戶體驗。

好處是，我們基本上不用去關心底層，只需在上層結合自己的業務和特定場景，譬如無人機的手勢識別與控制，目標物體的識別等等。

五、解決周期與代價痛點的快速解決方案

我們都知道，FPGA很多場景應用都非常高，代價就是周期比較長，三個月六個月一年都有可能。

好在賽靈思推出了快速解決方案：最快幾個小時就可以把新的網絡部署在硬件上，就可以把系統運行起來，這對人工智能的創業公司來說是最重要的，可以非常快地拿到一個原型機，用這些原型機去真正的場景做性能、功能的迭代、數據的收集，這樣產品才能更快地比別人推向市場。

六、免費的AI午餐

賽靈思作為一顆傳統的FPGA芯片公司，現在已經慢慢走向另外一個維度，他們為客戶提供的不單是一顆芯片，以及圍繞芯片的PCB層面的參考設計，現在賽靈思可以為客戶提供：基于芯片、IP加上工具，以及客戶在真實場景中真實應用的算法，整個一套都幫客戶提供參考設計，而參考設計的神經網絡，通常會免費提供給客戶，目的是幫助客戶更好的使用基于賽靈思FPGA的解決方案。

所以無論是給警察用，包括重要領導人的出訪，事前事中事后的布防，包括追蹤等等，車輛信息的檢測，包括車牌、車的型號，包括行人衣服的顏色，有沒有戴眼鏡等等信息都是最基本的。

賽靈思覺得現在有能力幫助客戶提供各種各樣的應用層面的參考設計跟行人參考的應用，行人關鍵點的檢測，這都是很普通的應用，他們希望這些應用是給人和機器之間提供了另外一類人機交互的接口。譬如，很多人都玩過無人機，大家玩的時候要么兩個手拿手機，要么兩個手拿控制器，但是有了人機交互新的界面之后，有些特定的動作，拍照、錄視頻等等，可以極大地提升娛樂性。

機器人網了解到，賽靈思為了讓客戶更好地使用他們的產品，做了很多創新和努力。傳統的方式就是提供RTLfulldesign工具，這是傳統領域適用的。主流的人工智能公司都是算法公司，他們都不知道FPGA是干什么的，而賽靈思會逐漸提供各種各樣的工具、底層的功能模塊，比如網絡接口、物理層各種各樣的接口和計算單元，包括DPU也是IP的一種，基于這種IP，如果賽靈思沒有現成的IP就會提供給客戶，但客戶說我還有其它功能，沒有IP怎么辦，就會提供HLS，通過工具把這些代碼自動轉成底層的代碼，再往后賽靈思在嵌入式系統層面提供各種各樣的系統，包括車載的系統等等，在嵌入式層面，把相應的東西盡可能配置好，減少開發周期，最終在應用層面提供各種庫，比如說人工智能的網絡庫。在平臺層面，賽靈思把不同的應用放在AWS、阿里云、華為云上，這樣客戶用華為云的方式調用IP。最終賽靈思會提供各種各樣的端到端的IP。這是過去幾年賽靈思做的很大的轉變，通過這種轉變他們也希望能夠在未來人工智能時代配合客戶和合作伙伴快速地進行產品落地。

在賽靈思戰略中，無人機也是其中重要的一個消費領域

行業展望：AI可能成為無人機行業未來致勝的關鍵

無人機發展到目前這個階段，消費類市場由于高度集中，出現了一家獨大甚至壟斷的局面，正是因為這樣的情況，導致創新越來越匱乏，而以前在消費類市場拼殺的公司基本轉向行業應用，特別是零度。也因此，無人機在各種行業的應用百花齊放，未來可能的消費細分市場也將會有新的公司出現，在AI盛行且具有實際落地應用的關鍵時間窗口，怎樣快速在無人機上應用AI將成為行業無人機勝出的機會，新一輪殘酷的優勝劣汰又將開始了，誰能快速且牢牢的占據AI的制高點，將打破平衡，迎來無人機行業的新時代。