文章| CJ 3月9日，上周五，由智东西主办的GTIC全球AI芯片创新峰会在上海举行。
大会邀请了32位重要嘉宾分享，报名观众逾千人，会场座无虚席。
场外甚至还有大量迟到的人选择现场观看直播。
本次大会上，ideepwise首席执行官杨志明就AI芯片在智慧医疗、智慧商业中的应用与发展进行了精彩演讲。
如何利用AI解决医疗行业的痛点以及未来如何在智慧商业中进行部署。
以下是智东西整理的干货演讲资料。
1、传统医疗痛点深思成立于2018年8月，是一家目前专注于专用AI算法和专用FPGA芯片的新兴创业公司。
目前主要实施领域是智慧医疗。
演讲一开始，杨志明详细分析了当前医疗行业背景。
宫颈癌是全世界女性最常见的恶性肿瘤之一。
在我国，乳腺癌居女性恶性肿瘤发病率首位。
每年新增病例约27.9万例，并且每年以约2%的速度增长。
因此，2018年，我国颁布了《中国妇女发展纲要（年）》，其中特别指出需要加强女性两种癌症（乳腺癌和宫颈癌）的筛查。
但我国目前的国情是医生短缺，阅片效率不高。
等待检测报告通常需要十天半的时间。
在癌症和其他疾病的诊断中，人的生命至关重要。
此外，优质医疗资源主要分布在一线城市，而二三线城市或偏远地区，医疗资源稀缺。
为了解决这些问题，人工智能与医疗的结合，即智慧医疗，是人工智能技术发展的方向之一。
目前，智能医疗厂商普遍提供的解决方案是利用通用AI芯片在云端进行相关分析计算。
然而，这样的方案存在以下问题： 1、一般来说，医院不允许将患者的隐私信息上传到云端。
2. 很少有常见的解决方案专门针对AI医学成像的AI算法优化。
其中大部分是针对整个云服务器的。
3、在这样的医疗场景下，云计算的实时性能不够，这也导致终端边缘计算的智能化不足。
在具体的医疗场景中，智慧医疗有两大痛点：一是在医学图像的识别中，大量的数据很容易集中在一起，比如病理细胞。
这就像在安全场景中，很多张脸堆叠在一起。
在这种情况下，AI算法如何才能准确地进行人脸识别呢？在医学图像识别中，常常存在多个组织和细胞堆叠在一起的情况。
如何准确识别和区分它们是一大痛点。
第二，当医护人员使用手术机器人进行一些手术时，机器人如何准确定位人体组织？在这种情况下，如果边缘识别和定位不准确，或者放在云端，精度和实时性就远远不够。
2、软硬件结合：专用医疗AI算法+专用AI芯片。
针对智慧医疗的上述痛点，深思推出了医疗影像专用AI芯片——M-DPU。
杨志明表示，该芯片采用SSD（Single Shot Multibox Detector）和FAST R-CNN（Fast Region-based Convolutional Neural Network）算法进行目标检测，进行定点和稀疏压缩。
对于目标分割，芯片采用FCN（全卷积网络）算法对整个判读结果的分类算法进行专有优化。
对于这款芯片的性能，Deepthink使用了大量的数据进行了测试。
测试结果显示，Deepthink的M-DPU可以在几秒内对0个细胞进行分类。
Deep Thinking的M-DPU及其专门的宫颈癌识别算法在TCT（宫颈刮片）上的应用，鳞状上皮细胞异常检测灵敏度达到98.4%，特异性达到99.77%，腺细胞异常监测灵敏度达到93.4%，特异性接近99%，细胞类别分类准确率达到99.3%。
演讲结束后，智熙熙还首次对杨志明进行了专访。
他表示，本次演讲中提到的M-DPU是首次发布。
这是一款基于FPGA的专用于医学影像的深度学习加速处理。
该设备包含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。
由于医疗领域的组织堆栈很多，识别难度很大，因此医生往往不如经过大量训练的人工智能算法。
基于FPGA构建的考虑因素是其体积小、功耗低、实时性高、能够灵活部署到小型终端设备和偏远地区。
同时，FPGA相对于GPU还具有成本优势。
对于医学影像专用ASIC的制造，杨志明表示，虽然有技术计划，但近期不会启动产品化步骤。
由于应用于医疗场景的AI芯片市场尚未完全成熟，市场需要进一步发展以覆盖ASIC芯片量产的成本。
3、智慧医疗之外的探索：对智慧商业、人机交互的深入思考。
针对智能业务将推出B-DPU，同样基于FPGA与场景结合，面向应用。
杨志明认为，这款芯片将有可能应用于智慧展厅、无人监控、无人商店三大场景。
在这些场景中，Deepthink可以使用B-DPU进行用户身份认证、轨迹跟踪和用户画像。
今年9月，在中国科学院计算技术研究所主办的“第六届全国社交媒体处理会议（SMP）”首届中国人机对话技术评测（ECDT）中，Deep Thinking荣获领域-基于特定任务的人机多任务测试。
由于深思在人机交互领域拥有技术优势，目前深思也在寻求与智能音箱等智能设备厂商的合作。
杨志明表示，这方面也会与医疗结合，比如提供专属医生咨询，为知名网红医生提供标准的互动机制。
结论：人工智能正在渗透到各行各业。
从Deep Thinking在GTIC上分享的内容来看，除了安防等人们普遍讨论的人工智能落地热点领域外，医疗等技术门槛较高的行业也能看到人工智能的应用。
数字。
尽管正如深思CEO杨志明所言，智慧医疗市场仍处于早期发展阶段，尚未成熟。
但可以预见的是，人工智能将逐渐渗透到各行各业，推动这些传统行业的变革和发展。