|丽娜 三月初的上海正值寒冷的春天，南方早春的凉意透过衣缝渗透进来，让人瑟瑟发抖。
与此形成鲜明对比的是GTIC全球AI芯片创新峰会上的热闹与兴奋。
本次中国首届AI芯片产业峰会由智东西主办，集果、AWE协办。
吸引了超过000名各界观众报名参加。
登顶当天，早上7点，观众就排起长队。
参加人数比预期增加了三倍，场面异常火爆。
会上，一众来自AI、芯片、安防、汽车、消费电子等领域的行业领袖进行了热烈讨论，从三大热门落地领域全景式解构了AI芯片产业发展，系统探讨了技术前景2020年AI芯片的发展与展望。
行业趋势，充满有用的信息。
不仅有全球五大芯片半导体巨头齐聚、安防家电巨头齐聚、独角兽AI芯片初创公司同台竞技，还有许多首次披露的激动人心的消息，如：芯片巨头高通介绍并分享了其新版本首次登陆中国。
AI引擎，这套AI引擎包括硬件、软件和框架，与高通生态系统紧密相连。
封装了Snapdragon芯片平台的所有软硬件计算能力；也是移动终端芯片巨头联发科首次引入国内。
联发科NeuroPilot人工智能平台以及应用于终端芯片的低功耗计算单元APU（AI专用处理单元）； ▲医学影像AI处理器M-DPU参数。
国内AI芯片初创公司深思在GTIC发布医疗信息。
图像AI处理器M-DPU。
这是一款基于FPGA构建的专门针对医学影像的深度学习加速处理器。
它内部封装了宫颈癌和乳腺癌图像筛查算法。
基于M-DPU芯片的AI模块直径仅为90mm，可在秒内对90,000个细胞进行分类。
智物网详细整理了26位大佬分享的行业资讯。
其中有多年深耕芯片研发的学术大佬，也有来自英特尔、英伟达、高通、联发科、德州仪器的全球前五芯片巨头；明星创业公司的代表有海尔、腾讯、大华、宇视、博世五大行业应用巨头。
这四类玩家分别从芯片、产业、系统、应用四大领域的AI出发，从产业链上下游不同环节入手，系统探索技术前景和行业趋势2020年AI芯片的发展趋势可以概括为几个核心观点：学术研究人员正在努力推动AI芯片前沿技术的发展；芯片巨头加速打造AI芯片软硬件生态；行业应用巨头更加关注AI芯片能否完美融入自身技术和产品线中，明星初创企业作为AI芯片普及的主要推动者，分享了他们在保持市场优势方面的独特经验。
1、没有芯片就没有AI，学术先锋推动芯片架构创新。
第一类分享嘉宾是学术界的教授。
与业界相比，学术研究人员对技术发展方向的判断更加清晰、冷静。
同时，他们对开创性、前沿技术也有了更深入的了解。
随着机器学习算法的不断演进和人工智能应用的不断增多，AI芯片设计者正在思考的一个关键问题开始浮出水面——如何在保证优异的AI芯片性能/功耗的同时，最大限度地发挥AI芯片的性能。
一般采用较多的人工智能算法。
▲ 清华大学微纳电子学系主任、微电子研究所所长魏少军担任GTIC会议开幕主讲人。
清华大学微纳电子学系主任、微电子研究所所长魏少军教授是AI芯片学术界的代表人物。
他详细解释了人工智能目前面临两个现实问题：一是新的人工智能算法层出不穷，尚未得到修复；二是新的人工智能算法层出不穷。
第二，目前一种算法对应一种应用，没有一种算法能够覆盖所有应用，也不存在杀手级的AI应用。
因此，相应地，我们现在在构建AI芯片时需要解决两大因素。
首先，芯片要适应算法的演进，其次，要开发创新的芯片架构，使其能够适应所有应用。
继构建AI芯片的两大要素之后，一种新型的芯片技术又被推到了人们的视野——“软件定义芯片”，也称为可重构计算。
由于传统芯片架构是固定的，软件需要适配芯片；实现智能化的核心在于软件不是芯片，芯片只是支撑智能化的基础。
因此，用软件来定义芯片，硬件随着软件不断变化，可以适应算法的演进和多种不同的应用。
根据可重构计算芯片的框架，魏少军教授团队尹绍义副教授主导设计开发了代号Thinker 1的可重构混合神经网络计算芯片。
该芯片不仅可以动态调整计算和内存需求，该芯片支持人脸识别和语音识别的神经网络应用，但该芯片的功耗非常小——只需要八节 AA 电池即可运行。
一整年。
▲清华大学微电子提供的Thinker芯片显微照片。
在ACM/IEEE ISLPED低功耗电子与设计国际会议上，Thinker1荣获设计竞赛奖。
这是中国大陆单位首次作为首个竣工单位获此殊荣。
奖项。
不过，魏少军教授也表示，当前AI和AI芯片市场过于火热，催生了很多泡沫。
AI芯片行业肯定会在2-3年内遭遇低谷，部分甚至大部分创业者将成为技术变革的烈士。
2、没有人工智能就没有产业，芯片巨头正在加速打造软硬件生态系统。
第二类分享嘉宾包括来自全球五大芯片巨头英伟达、英特尔、高通、联发科、德州仪器的高级代表。
这类公司一般都有多年的行业积累。
已成为某些细分行业的领先者，在国际市场上具有一定的地位。
对于他们来说，AI芯片不仅是现有芯片产品的自然升级，也是加速并保持行业领先地位的重要法宝。
▲NVIDIA AI技术中心亚太区首席技术官Simon See在致辞中，这些芯片巨头的代言人都对AI芯片保持着积极的态度：NVIDIA AI技术中心亚太区首席技术官Simon See博士中心表示，从交通到健康，越来越多的行业开始拥抱人工智能；而且随着数据量的增加，芯片变得越来越重要。
德州仪器半导体事业部中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏直接表示，“AI时代确实已经到来，我们已经准备好拥抱AI时代，帮助制造商更快地实现目标。
”此外，这五家芯片巨头的分享还特别提到了另一个重要的发展方向：打造AI芯片的软硬件生态系统。
由于AI芯片仍属于技术早期的前沿技术产品，在芯片硬件有了之后，配套的软件生态系统（如编译器、模拟器、开发者套件等）也需要跟上，否则就会出现没有剩下的筹码。
而且没有申请。
▲高通技术副总裁李卫星在GTIC上，高通技术副总裁李卫星不仅在国内首次介绍并分享了自己的新版AI Engine，还打包了骁龙芯片的软硬件AI能力。
Snapdragon 最新添加的功能是提供未来深度。
神经网络所需的工具。
李卫星还表示，高通将把软硬件SDK与开发者生态、云操作系统相结合，深度落地智能家居、智慧城市、智能驾驶等场景。
▲联发科副总经理兼智能设备事业群总经理尤仁杰，同样作为移动终端芯片巨头，联发科在会上介绍了联发科的NeuroPilot人工智能平台和低功耗计算单元APU（AI专用处理单元）国内首次推出芯片。
，开放API、工具包、仿真程序等，与生态系统内的企业和开发者合作，真正将AI技术落地到为我们的生活带来便利的应用中。
▲英特尔中国研究院认知计算实验室主任陈玉荣。
值得一提的是，边缘计算也是巨头们频繁涉足的重要方向。
高通和联发科两大移动终端芯片自然也在积极推动。
英特尔中国研究院认知计算实验室主任陈玉荣博士也对边缘计算进行了专题介绍。
通过目前学术研究界非常流行的神经网络压缩技术，结合英特尔的低功耗硬件，可以为深度学习应用（Inference）提供具有硬件加速能力的边缘计算。
同时，陈玉荣博士还分享了他在认知计算中情感方面的研究进展。
英特尔提出的聚合监督情感识别算法在2018年EmotiW音视频识别任务中获得第一名。
3、无系统、无AI，行业巨头瞄准全流程解决方案。
第三类分享嘉宾包括海尔、腾讯、大华、宇视、博世五大行业应用巨头。
他们是AI芯片的购买者和使用者。
对于他们来说，单个AI芯片的性能、参数、开发难易程度固然重要，但如何将AI芯片的新产品、新技术真正融入到自己的产品线和工作流程中，才是实际应用中真正的难点。
▲ 国内安防巨头大华股份副总裁兼研发中心总经理张兴明也表示，随着AI驱动整个安防行业转型的推进，要求安防各方面数据能够全部互联，AI视频结构化处理需要根据全计算能力进行，云计算和边缘计算数据必须高度集成。
张兴明表示，大华交通大数据平台已经可以精细感知路口车道状态，自动识别分钟级别的交通事故，并预测未来15分钟的交通状况，准确率超过80%。
▲宇视科技副总裁兼首席架构师姚华国内安防巨头宇视科技副总裁兼首席架构师姚华详细讲解了目前AI+安全的发展现状。
过去一年，人工智能成为安全领域最热门的关键词。
大规模组网、人脸识别、视图分析、物联网等技术给整个公安系统带来了效率提升和功能扩展，推动安防行业从2.0走向3.0。
前进。
但也正因为如此，人工智能给安全带来的挑战是全流程的挑战。
例如，在相机中使用AI芯片，不仅要求相机能够拍摄出更清晰的照片，还要求芯片在计算能力、功耗和成本之间找到极佳的平衡点，能够处理复杂的光线，算法方面的快速移动等。
并且要求芯片能够承受极高低温、干燥、潮湿等恶劣环境。
▲海尔家电产业集团副总裁兼CTO赵峰表示，除了安防之外，家居、自动驾驶也是AI芯片热门的领域。
家电巨头海尔家电产业集团副总裁兼CTO赵峰博士也解释道，芯片和技术最终面向的是用户。
现在大多数AI芯片公司都在生产系统，但这还不够。
他们最终需要以解决方案的形式集成传感器、芯片。
操作系统、软件、场景的融合可以给用户带来更好的体验。
值得一提的是，海尔前天发布了“智能家居全套解决方案”，以用户围绕家庭需求的场景为主要出发点，聚焦厨房、客厅、卧室、卫生间四大场景。
▲腾讯智能平台产品部副总经理、腾讯叮当负责人陈前 腾讯智能平台产品部副总经理、腾讯叮当负责人陈前认为，性能是提升用户体验的重要一环终端产品的发展，将AI能力融入芯片底层赋能，是最大程度优化终端产品性能的核心方式。
腾讯的AI助手腾讯叮当目前正在与芯片厂商合作，将其能力适配到不同的芯片上，然后针对不同的芯片进行优化，让最终产品的AI体验更加出色。
陈茜向智东智透露，腾讯叮咚的团队是两年前成立的。
在人工智能兴起之际，人工智能助手的产品形态就确定了。
腾讯叮当的一大优势在于，能够将AI能力与腾讯丰富的内容资源结合起来，为合作伙伴赋能，进入更多的生活场景和智能终端。
此外，博世作为领先的汽车Tier-1厂商，还提供基于AI芯片的系统级解决方案。
博世底盘控制系统中国驾驶辅助系统雷达研发部总监蔡静表示，博世将与汽车整车厂和供应商共同探讨，让该系统真正作为自动驾驶量产解决方案推向市场。
云栖资本董事总经理陈宇从2017年开始关注ADAS和自动驾驶项目，他将自动驾驶行业的快速发展归功于技术的成熟。
影响技术成熟度的关键是自动驾驶场景的行驶速度和速度。
场景环境的复杂性。
4. 没有人工智能就没有应用。
初创公司遍布大海，拥有独特的经验。
与芯片巨头和行业应用巨头相比，第四类分享嘉宾属于AI芯片和AI应用相关的明星初创企业。
他们分布在生态链的不同环节，凭借在细分领域的技术优势，在竞争激烈的人工智能创业市场中闯出一片天地。
这些初创公司可以细分为三类：一类是专注于自行设计和构建人工智能芯片的公司；一类是专注于人工智能芯片的公司。
还有生态链公司为AI芯片打造配套的成像优化套件；还有一些AI行业应用初创公司是AI芯片的用户。
。
1）通用AI芯片初创企业 其中，以深鉴科技、地平线机器人、比特大陆、DeepSearch、NovuMind为代表的较为通用的AI芯片初创企业专注于图像或语音AI芯片的设计和制造。
他们是AI芯片市场火热最直接的推动者。
在日益繁忙的赛道上，每个企业对产品和技术都有着深刻的理解。
▲ 深鉴科技联合创始人兼首席执行官姚松 国内人工智能芯片明星初创企业深鉴科技联合创始人兼首席执行官姚松认为，每一个人工智能芯片公司都必须成为一家软件和系统公司。
因为在AI芯片中，芯片本身只占1%，剩下的99%是完整的系统和软件。
AI芯片的竞争护城河远远超出芯片本身。
姚松表示，深鉴科技团队今年以来一直在清华进行AI芯片相关研究。
除了设计处理架构外，还开发多种行业应用。
▲地平线联合创始人、算法副总裁黄畅 地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为，如果按照智能决策的顺序，人工智能可以分为三个阶段：感知、建模、决策和规划，也有相应的定义。
第三代处理器的架构。
Horizo??n去年12月发布的两款芯片属于第一代架构。
黄畅在接受知喜喜采访时表示，地平线目前正在研发第二代自动驾驶汽车AI芯片架构，并同步制定该芯片的汽车级技术要求。
虽然云计算能力强大，但目前仍是终端AI芯片发展的黄金时期，云与端将相互配合。
在智东西联合创始人兼主编张国仁主持的AI芯片安全应用圆桌论坛上，比特大陆产品战略总监唐巍巍表示，自从年底决定做AI芯片以来，比特大陆以九个月的速度开发芯片。
快速迭代，投资过亿元。
除了打造云端AI芯片外，比特大陆还将提供更简单易用的系统和部署工具，让合作伙伴更容易使用。
▲从左至右为知兮兮联合创始人兼主编张国仁；杨帆，商汤科技联合创始人、副总裁；云从科技合伙人、高级副总裁孙庆凯；唐巍巍，比特大陆产品战略总监；以及NovuMind中国区总裁周斌； DeepSearch CEO于德军、NovuMind中国区总裁周斌认为，NovuMind最大的优势之一就是速度，天下武功牢不可破。
在AI芯片产品和系统快速推出的基础上，还必须保证足够强大的算力，以及优异的功耗比和性价比。
虽然目前大多数AI芯片只关注语音或视觉其中一个技术方向，但深搜创新CEO于德君认为，未来AI+产业的最终产品形态应该是基于人、车、物混合的情况在安全视频以及混合图像和声音中。
这将是一个大集成，不仅仅是语音和图像的集合，更是从算法到系统，再到最终应用场景的集合。
深深创新团队自成立以来，从事AI芯片硬件底层研发和理论研究共计10年。
2）垂直领域的AI芯片初创公司 此外，还有以深思、奇英泰伦为代表的更专注于垂直领域的AI芯片公司。
这些公司较早瞄准细分领域，如智能医疗/商用专用AI芯片、家庭语音AI芯片等。
Deepthink CEO兼首席架构师杨志明现场首次发布了医疗影像AI处理器M-DPU和智能商用AI处理器B-DPU。
M-DPU是世界上第一个专用于医学成像的人工智能。
处理器。
这是一款基于FPGA构建的专门针对医学影像的深度学习加速处理器。
它具有体积小、功耗低、实时性高等特点。
它内部封装了宫颈癌和乳腺癌图像筛查算法。
杨志明告诉智洞智，这款芯片已经与大型医疗机构达成合作，已经进入应用阶段。
当市场进一步发展时，深思将考虑量产专用于医疗影像的ASIC芯片。
▲从左至右为中国人工智能产业发展联盟标准组副组长石玉霞；何云鹏，奇盈泰伦董事长；邹鹏程，中科创达CTO；杨毅，涂鸦智能联合创始人兼COO；速冠科技股份有限公司创始人&CTO张一鸣出席由中国人工智能产业发展联盟标准组副组长石玉霞主持的AI芯片家庭应用圆桌论坛。
奇盈泰伦董事长何云鹏认为，前两次数字化、智能化主要是互联，是解决基础设施；这次是直接支持AI的设备，改善人机交互体验。
当主流家电配备AI后，成本将迅速下降，让更多人享受到AI带来的便利。
针对这个垂直化、细分化的AI芯片市场，AI芯片明星创业公司涂鸦智能联合创始人兼COO杨毅表示，随着不同类型终端智能产品的诞生，AI已经开始让很多场景落地。
碎片化，我们需要更多垂直于某些个体场景的AI芯片。
这也是越来越多AI芯片诞生的最大基础。
3）AI芯片助力初创企业就像玩游戏。
如果有人打输出，就必须有人提供帮助。
第二类以延庆科技、触精五线、中科创达等为代表，打造AI芯片辅助芯片、模组、操作系统。
这类玩家更接近解决方案层，更接近应用层。
离市场越来越近了。
▲ 曾打造AI视觉成像芯片eyemore的EyeQing科技创始人兼CEO朱继志因为实验室场景中的光线非常可控，但真实相机拍摄充满了复杂的光线变化，需要使用成像芯片在该材料被人工智能识别之前优化视频。
采访中，朱继智还告诉知喜喜，对于人工智能初创企业来说，软硬件结合虽然是一个比较高的门槛，但也是一种能够更好保证初创企业生存的模式。
▲基于AI芯片打造前端嵌入式安防AI的触景无限公司CEO肖洪波认为，赋予摄像头感知能力非常重要。
只有融合光、声音、距离、颜色等多传感器、多维度数据，才能通过多摄像头、多次、多帧之间的融合联动，前端才能获取更多信息。
在接受智东西采访时，肖洪波认为，未来五年，越来越多具有前端传感能力的电子产品将进入市场。
如何利用传感器的感知能力挖掘更有价值的数据将是一个重要的课题。
中科创达CTO邹鹏程表示，中科创达作为操作系统厂商，起着承前启后的作用。
最直接的感受之一就是应用驱动对芯片提出了更多的质疑，包括实时性、效率、性能等，很难有一款芯片能够适应所有场景。
4）第三类AI行业应用初创企业是商汤科技、云从、小鹏汽车、智行者、玲珑科技、苏森科技、涂鸦智能等AI芯片应用方，他们对AI行业最直接。
作为AI芯片的用户，打造叮咚音箱的玲珑科技CEO魏强也认为，近三年来，市场上的AI芯片、互联网芯片、AI模组已经越来越成熟，并且有还有很多专门针对智能音箱的芯片产品，为工业智能提供了非常好的硬件技术支撑。
如上所述，涂鸦智能联合创始人兼COO杨毅也同意这一观点。
同样，苏森科技联合创始人&CTO张一鸣也认为，由于家庭环境对机器的隐私、安全、实时性要求非常高，终端AI芯片的兴起决定了智能家居能否实现真的会被利用。
被大众接受、真正做到的事情就更好。
商汤科技联合创始人、副总裁杨帆认为，从过去三年来看，安全是AI最大、增长最快的市场，但真正有效的智能程度还很低。
安防市场对人脸识别和视频结构化的需求非常大且快速，这对于技术创新型企业非常有利。
作为AI圈的“网红”公司，杨帆还分享了商汤科技AI技术在娱乐行业的应用。
目前，国内直播非常火爆。
它可以根据你的脸叠加各种AR技术。
这背后，90%的直播厂商都使用商汤科技的平台。
作为计算视觉AI明星初创公司，云从科技合伙人、高级副总裁孙庆凯认为，云从科技的发展会围绕“人”画同心圆，包括金融、安防、交通等。
如果没有市场，Cloudong凭借目前的技术和能力，可能会涉足AI芯片领域。
▲从左至右为中信证券前瞻研究院首席分析师徐英波；霍书豪，智墨联合创始人；何涛，小鹏汽车联合创始人、副总裁；博世底盘控制系统中国驾驶辅助系统雷达研发部总监蔡静；蒋宏，德州仪器半导体中国区嵌入式产品系统与应用总监；与云启资本董事总经理陈宇在中信证券前瞻研究院首席分析师徐英波主持的AI芯片自动驾驶应用圆桌论坛上，智行河联合创始人霍书豪表示，AI芯片自动驾驶应用的作用整车厂作为系统集成商，未来在自动驾驶领域将占有一定的地位，在与汽车运营商的竞争中发挥主导作用，而自动驾驶将在To B领域发挥主导作用，To端的落地将是比To C端更快。
不过，面对蓬勃发展的AI芯片创业市场，小鹏汽车联合创始人、副总裁何涛认为，AI芯片作为To B行业，并不需要太多差异化的用户体验。
再加上技术门槛较高，最终很多AI芯片初创企业都会被并购或者被收购，只有少数企业能够生存下来。
结论：过去六个月，人工智能发展重点逐渐从“软”转向“硬”，而这也伴随着新一代AI芯片产业的全面崛起。
AI芯片无疑是近一年来人工智能领域最受关注的行业热点。
不少业内人士甚至将去年定义为“AI芯片元年”。
在GTIC AI芯片峰会上，从学术巨头、芯片巨头、应用巨头、明星初创公司四个角度，我们可以看到学术研究人员正在努力推动AI芯片前沿技术的发展；芯片巨头正在加速打造AI芯片的软硬件生态；行业应用巨头更加关注AI芯片能否完美融入自己的技术和产品线；明星初创企业作为AI芯片普及的主要推动者，在现场分享了保持市场优势的独特经验。
但总体来看，AI芯片行业已经经历了从0到1的阶段，虽然行业泡沫依然存在，但大多数行业企业已经开始重视AI芯片的配套软硬件生态是否成熟、好用以及基于AI芯片的解决方案是否成熟、易用。
是否真的能够提高效率，AI芯片是否真的能够提升用户体验。
年，是时候撸起袖子，披荆斩棘了。
以上是本次GTIC全球AI芯片创新峰会嘉宾分享和讨论的核心信息。
每场演讲和圆桌论坛也将进行详细解读。
内容将会更加丰富、更加深入。
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