天下赢家宋诗诗：AI的落地、分工、投资机会

　　天下赢家宋诗诗新闻，宋诗诗报道，人工智能正处在技能孕育打破、场景深度使用、工业加速变革的活跃期，近日“2020国际人工智能大会云端峰会”在上海举行，普罗大众都在伸开双手拥抱人工智能，而作为人工智能的中心——芯片工业，则在尽力寻觅AI落地的多种方式。

　　在峰会同期7月10日分论坛“人工智能芯片立异主题论坛”的圆桌评论环节，嘉宾们评论AI的落地、AI在云端和边际的“分工合作”以及AI未来等热点话题。

　　圆桌由芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民博士主持，嘉宾包含上海集成电路工业出资基金总经理陈刚，小米科技出资合伙人孙昌旭，壁仞科技联合创始人、总裁徐凌杰，酷芯微电子董事长姚海平，Rokid创始人、CEO祝铭明。

　　AI在疫情中的落地

　　在圆桌初始，戴博士先带出两款在疫情中体现亮眼AI产品。

　　全球首款智能测温眼镜。这款眼镜推出后即遭到《纽约时报》、CNN、《每日邮报》路透社等国际媒体的重视，目前被全球32个国家都很多收购(除了澳洲)，产能现已排到10月份。

　　“咱们的眼镜可以在一分钟内看到上千人的体温，比如在今天这个会场，带上眼镜扫一眼曩昔我们的体温就都测到了。”Rokid创始人、CEO祝铭明介绍道。

　　这款测温眼镜初始规划是针对工业环境，帮助产线工人在查看温度、线路异常等时解放双手。工业环境一般比较稳定，湿度温度间隔等都可控，但在生活环境中要在4米的间隔外把差错控制在0.2度内十分难。

　　“一般CMOS Sensor的差错有0.5度，加上外部环境差错能有1度。”祝铭明介绍道，“疫情发生后，Rokid迅速经过添加AI消除布景温度噪音，拟合出体表温度和实践温度相关性。”

　　别的，考虑到部署环境可能没有网络，所以对边际核算的要求很高，所以咱们也用到了芯原的GPU，差不多花了两周就完成了。

　　曾经觉得AI和AR落地难，这绝对是身边AI和AR结合的成功案例之一。正如清华大学微电子学院魏少军所言，“中文的危机一词十分奇妙，任何的风险里边都隐藏这机会。”

　　疫情期间，酷炫的测温眼镜或许咱们还没用过，但很多人必定体验过了测温面板机。酷芯微电子和多家头部企业做出了快速识别动态人脸及测温的计划，人脸识别速度缩减至200ms以内，其间用到的Edge AI处理器AR9201也是基于芯原微电子的IP。

　　“由于咱们的产品需要对三个传感器数据进行交融，传感器交融由于触及到同步、时域上的东西，即便网络信号好，在云端也很难做，芯原的IP在咱们的边际AI处理器中扮演了很重要的人物。”酷芯微电子董事长姚海平指出。

　　AI在边际与云端的“分工协同”

　　虽然上面两家公司的产品，都强调了边际核算的重要性，越来越多的处理也会在边际履行，“但是这并不表明咱们边际和云端是相互敌对的，反而这两者是相辅相成的，两者是分工协同。”壁仞科技联合创始人、总裁徐凌杰指出。徐凌杰上一份工作是阿里云根底架构总监。

　　“云端有十分强的算力，智能终端从技能和商业模式上来讲都是云端智能在边际侧的一个延伸，是一个分布式的技能体现。曩昔几年AI在云和边际都得到了强劲增加，本年整个AI芯片工业市场规模会接近200亿人民币，其间7成仍是在云端，由于云端仍是代表了十分强的算力水平。”他弥补道。

　　那么AI在云端与边际怎么协同和分工?

　　“咱们一直说让可以听到炮火声的人做决议，在终端和云端的分工也是一样。以视频分析为例，假如能在终端设备中参加必定AI算力做视频结构化，能对云端减少很大的负载、节省带宽，更快反馈。另一方面的考量是隐私，让终端数据留在终端，云端去处理笼统的、有共性的数据。”徐凌杰以为，“别的，终端遭到衔接、功耗、以及小型化的需求约束，芯片在面积、功耗、以及算力上并不可以完整满足需求，这样的情况就需要云端AI。”

　　云端AI首要经过规模化处理资源整合的问题，其次经过集群化处理算力拓展的问题，第三经过集约化处理成本功率的问题。数据中心云端的智能可以在规模效应下提供更强大的算力。

　　现场观众对AI服务器最重视的方面进行了投票:

　　“软件和硬件的一体化在AI范畴中十分重要，英伟达正由于它的软件生态结合它强大的算力和功用性，才可以坐上国际芯片第一把交椅。”徐凌杰指出。

　　现场也对终端AI产品的主要优势做了投票：

　　出资界怎么看待AI的未来?

　　整个集成电路的开展有几个重要的阶段。像PC时代、移动互联时代，接下来是AI的时代。“移动互联时代我们印象十分深入，曾经半导体周期性十分强，关于Fab来说，遇到周期低谷是十分苦楚的工作，但是移动互联时代的持续增加让我们基本感受不到半导体周期性低谷的状况，接下去AI会带来更大的高潮。”上海集成电路工业出资基金总经理陈刚指出。

　　上海集成电路工业出资基金一期总规模285亿，重点投了芯片制造，包含中芯、华力、积塔等企业。

　　关于AI这个范畴，陈刚以为要从两个大的维度看：一个维度从AI三大要素动身，即算力、数据、算法，这其间触及GPU、FPGA和ASIC等芯片公司，他们有十分好的渠道和机会;别的一个维度从AI整个链条动身，即感知(重视不同形态的传感技能)、核算和存储(重视新型存储等)、还有通信等都有十分大的机会。

　　关于小米来说，手机+AI，5G是中心的战略方针。小米科技出资合伙人孙昌旭泄漏，小米成立了专门的人工智能部分，一是开发了自己的深度学习推理结构，这个结构的目的是屏蔽底层芯片的差异，可以让我们更好地互通;第二个是做了芯片的评测结构，可以处理芯片厂家，尤其是创业公司与硬件集成商之间的信息不对称，进步沟通的功率。此外，小米还第一个推出业界支持异构核算的开源，在端侧开源深度学习结构的标准。

　　未来，AI不仅带来芯片规划方面的需求，乃至对很多制造产线提出更先进工艺/特征工艺的需求，陈刚以为，AI是芯片职业新的发动机，必然会引领职业走向全新的高度。

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