去年6月，为回应不断升温的英特尔收购Altera所导致的各种不确定性，赛灵思(Xilinx)曾发文重申其对未来发展路线图、市场和行业驱动力的承诺。9月，赛灵思战略与市场营销高级副总裁Steve Glaser又亲自来华，面对媒体阐述公司转型成为一家All-Programmable(全可编程)公司的较长期战略。10个月后，他再度访华，并带来了公司发展的最新进展。
赛灵思战略与市场营销高级副总裁Steve Glaser
“现在业界流传着很多关于赛灵思的谣言，我已经不想再去一一回应了，我们只想认真的做好自己的事情，让客户和潜在客户赢在未来。我们的企业宣传视频‘Future is Here (未来，就在这里)’展示的正是我们的目标”。
“全可编程”已经成为公司的灵魂
2012年，赛灵思将“AllProgrammable”作为核心价值理念写进了公司的新LOGO。这意味着，未来，一个全面的、系统级的AllProgrammable器件，要比单纯的可编程逻辑硬件拥有更多的内涵，因而也将拥有更多用武之地。它们将是可编程的系统集成，尽管芯片数量越来越少，但集成的系统功能却越来越多。AllProgrammable器件帮助设计者解决了所亟需的的系统集成和大幅提升设计生产力的瓶颈问题。
随后的几年中，赛灵思在系统集成和编程模式上取得了一系列的重要突破，从以ZynqMPSoC、UltraScale+加速增强型FPGA为代表的新型硬件，到以SDAccel/SDNet/SDSoC为代表的SDx软件定义环境，使得赛灵思从产品组合和编程模式上突破了市场领域的限制，移除了可编程硬件只是硬件工程师天下的应用障碍，可以有更广阔的应用蓝海，可以拥有5倍以上嵌入式及数据中心软件工程师的用户基础。
赛灵思的这个新定位并不奇怪。因为他们早已看到可编程器件的优势完全可以扩展到更多的领域，完全可以跳出市场总值50亿美元的PLD市场进军总值达100亿美元的ASSP和加速市场，并将自己的客户群从5万名硬件工程师扩展到25万名嵌入式和数据中心软件工程师。
Steve Glaser对记者表示，无论是中国还是世界其他地方的客户，他们的需求都呈现出非常明显的“两极分化”的趋势。一方面，他们需要朝着软件定义的方向发展，拥有更大的灵活性，使系统更加智能，有更多的可扩展性从而增加更多的客户、提高更好的服务。而另一方面，他们则希望通过一个通用的硬件，以软件为主的方法来解决这些软硬件的需求。
“如果客户关注的是实现差异化的话，我相信他们一定会选择赛灵思的产品。反之，他们就会选择竞争对手的产品。”Steve Glaser将赛灵思差异化竞争的优势归结为三方面：软件智能、灵活的硬件优化以及任意连接的完美融合。他说一个最具代表性的案例，就是在汽车ADAS系统中，尽管和Mobileye 50%-60%的市占率相比，赛灵思30%的数字并不占据绝对优势，但其实已经不容小觑了。“我们能够提供更具差异化的方案，而不是像对手一样，从芯片到软件都是一模一样的。”
有意思的是，Steve Glaser对未来硬件发展采用了“优化”一词。而在我们的传统印象中，CPU和FPGA厂商对硬件性能的追求从来都是无止境的，此番表态，是否意味着赛灵思已从单纯的追求器件性能扩展为更看重系统性能？或者说，硬件的重要性，已落后于软件和生态系统建设的重要性？
“软件智能的确是一切的中心。但现在的应用场景极其多样，我们必须要为合适的工作找到合适的引擎，不能指望一个固定的、不可编程的通用方案来‘以不变，应万变’。这就好像普通CPU已经不能满足嵌入式环境下机器学习的需求，也不能满足数据中心计算的需求一样，必须搭配专门的加速器，才有可能把传统硬件在功耗、效率比方面的表现提高30倍。”他说。
与2015年关注六大新兴市场(视频与视觉、ADAS、5G无线、工业物联网、SDN与NFV、云计算)略有不同，赛灵思最新的市场规划更加专注，主攻云计算、嵌入式视觉、工业物联网和5G无线四大市场，更智能、互联互通和差异化成为核心战略。
云计算领域的加速应用
赛灵思方面给出的数据显示，五年内全可编程器件可服务的云计算市场总值将会达到30亿美元，可编程处理器的优势将不止体现在加速计算领域，还包括存储和联网。例如，FPGA越来越多地用于内存数据库加速和搜索，图像处理中的转码与分析等。现在，赛灵思全可编程器件(包括FPGA和ZynqSoC、异构多处理器MPSoC)可以对3大主流架构(X86、ARM和POWER)给予支持，并提供包括应用架构、工具和库、芯片和开发板在内的完整生态系统。可编程硬件加速的介入，将能够把单位功耗性能提升10-35倍，5年内将数据中心设计价值提升3.5倍，且可重配置。具体形式可以是CPU+FPGA卡或独立的FPGA卡，也可以是基于多片FPGA的服务器。
F1：赛灵思在数据中心的发展势头
从2015年开始，赛灵思就在数据中心及服务器领域与高通、IBM等公司展开战略合作，共同推进加速云计算。今年6月，赛灵思又作为联盟主席携手华为、高通、IBM、AMD、ARM、Mellanox公司在全新加速器缓存一致性互连(CCIX)方面开展协作，支持多个处理器架构与加速器无缝共享数据。目前，全球前7大超大规模数据中心中，有3个已经与赛灵思合作量产，2个正在试产，其他2家也已经在商谈中。
Steve Glaser说自己并不确定5年内ARM服务器是否能实现20%-25%的增长目标，可能7-8年会更为稳妥一些。但他认为这个方向是绝对正确的，因为很多客户都在寻找英特尔的替代品，高通、华为也都在积极投资。“可能在最高端的市场英特尔还会保持自己的优势，但在中低端市场就很难说了，会有很多机会可以轻而易举的出现替代方案。”
让汽车和机器“看见一切”
在机器视觉领域，可能很多人都在关注无人机、ADAS和无人驾驶，但其涉及的领域其实远比这些更加丰富，AR/VR、工业机器人、医疗诊断、智能监控等对嵌入式视觉的需求都很强劲，赛灵思也找到了它的用武之地。“在这个领域，我们定义自己的作用就是要让汽车和机器能够‘看见一切’。”SteveGlaser说。
AllProgrammable SoC平台的优势就在于不但能把所有的传感器，包括雷达、激光、摄像头、夜视等都融合起来，完成实时图像识别与分析，实现最高性能功耗比，还具有复用和扩展优势，不像ASSP只能改变软件，没有办法改变I/O或者硬件。它们甚至还可以用可编程的I/O实现机器间，机器与云端之间任意的互联，并确保足够的安全性和保密性。
目前，已有23家汽车制造商、85种车型的ADAS系统由赛灵思提供技术支持，基于赛灵思技术提供视觉方案的客户超过200家。2016年，分析机构Frost& Sullivan还授予赛灵思2016北美汽车ADAS产品可编程逻辑器件领导奖，称“赛灵思将是实现自动驾驶未来目标的利器”。
F2：23家汽车制造商、85种车型的ADAS系统由赛灵思提供技术支持
自AlphaGo推出以来，机器学习正成为最热门的应用之一。Steve Glaser指出，未来，嵌入式视觉系统会越来越多的应用到机器学习，汽车就是最具代表性的一个行业。但现在98%-99%的视觉市场仍然以计算机视觉为主，今后5年内，机器学习的比例有望上升至20%。“机器学习需要训练和推理，FPGA主要用于推理的加速，这也是对计算性能和效率要求最多的领域，是FPGA的强项。”
让机器安全可靠的互联
以智能工厂、智能能源、智能城市与医疗为代表的工业物联网蕴藏着巨大的商机，来自Datawatch和GE的数据显示，上述领域通过智能每提高1%的效率，就可以帮助各个行业节省数百亿美元的成本。而赛灵思则预计其全可编程解决方案在5年内可以拥有总市值达25亿美元的市场。
“缩短上市时间、增强灵活性、提升效率这三点，是我们最常听到的用户需求。”Steve Glaser分析称，赛灵思的5大优势在于可以帮助用户进行传感器融合与分析，实现任意连接，具有最高精度的运动控制，可重用的All Programmable平台，以及仅采用单芯片的高度安全和保密平台。
F3：赛灵思方案帮助用户缩短上市时间、增强灵活性、提升效率
人们在使用联网设备最担心的就是数据泄露，而工业物联网设备的安全涉及的成本更高，一旦出现问题损失无法估计，怎样让机器安全、可靠地互联成为工业物联网设备厂商要考虑的重大问题。以Zynq平台为例，它不但可以融合各种工业用传感器，更可以凭借强大的集成度将6年前需要3颗芯片才能搭建而成的系统变为只需1颗芯片就可实现，且可以支持低、中、高三种平台和SRL安全标准。在工业界，赛灵思通过Zynq赢得了44个平台设计中的39个。
5G：实现任何频段、任何标准、任何网络的连接
5G推出的意义不同于3G和4G，工业4.0、无人驾驶、虚拟现实、智能城市、数字医疗是其背后的推动力。今后5年内，以基带、连接、无线电为核心的5G无线市场的总市值将达到21亿美元。“5G时代，网络容量将增加1000倍，计算量增加3-5倍，带宽增加5倍，频段增加3倍，然而客户的产品却需要将功耗降低2倍，时延缩短5倍，上市时间变为原来的1/2，挑战相当巨大。”Steve Glaser强调说，赛灵思的产品相对于ASIC，上市时间会缩短1-2年，在功耗减半的情况下在3倍频段实现5倍带宽；是面向未来的高度灵活、可扩展的平台；采用赛灵思的产品总成本会降低50%以上。
F4：5G时代面对的巨大挑战
5G标准尚未确定，即便标准化后，也需要支持不同网络的频段和频率，所以Steve Glaser认为只有全可编程的方案才能真正做到对设备商和运营商的支持，无论是不同的频率，还是不同标准间的相互兼容。赛灵思提供的数据显示，当前超过80%的5G测试设备和超过90%的Pre-5G部署，均基于赛灵思器件所打造。
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