10月27日，由雷鋒網(wǎng) ＆ AI掘金志主辦的「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」，在深圳大中華喜來(lái)登酒店盛大召開。

延續(xù)雷鋒網(wǎng)大會(huì)一貫的高水準(zhǔn)、高人氣，「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」以“城市視覺(jué)計(jì)算再進(jìn)化”為主題，全面聚焦城市視覺(jué)與城市算力領(lǐng)域，是業(yè)內(nèi)首個(gè)圍繞“算法＋算力”展開的大型智能城市論壇。

峰會(huì)邀請(qǐng)到了業(yè)內(nèi)極具代表性的14位業(yè)內(nèi)知名專家，世界頂尖人工智能科學(xué)家、芯片創(chuàng)業(yè)大牛、產(chǎn)業(yè)巨頭首席技術(shù)高管、明星投資人齊聚，為行業(yè)資深從業(yè)者們分享前瞻的技術(shù)研究與商業(yè)模式方法論。

據(jù)雷鋒網(wǎng)統(tǒng)計(jì)，本次會(huì)議共吸引了692位業(yè)內(nèi)人參會(huì)，其中包含了64家企業(yè)的CEO、371名副總裁及總監(jiān)級(jí)聽眾，與此同時(shí)，北京大學(xué)、清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)三所高校的深圳研究生院以及香港中文大學(xué)、香港科技大學(xué)的110多位教授、碩博士生也均參與了本次大會(huì)。

以下是本次大會(huì)的精彩回顧：

上午場(chǎng)

《行人重識(shí)別（Re－ID）的挑戰(zhàn)與最新進(jìn)展》

華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室首席計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家、IEEE院士 田奇

大會(huì)由華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室首席計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家、IEEE院士田奇教授的精彩演講拉開帷幕，他的演講主題為《行人重識(shí)別（Re－ID）的挑戰(zhàn)與最新進(jìn)展》。

田奇指出，Person ReID的概念于2005年首次被提出，而在2014年以后，行人再識(shí)別開始基于深度學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)展。

對(duì)于行人再識(shí)別的挑戰(zhàn)，田奇歸納為三大問(wèn)題：

1．大數(shù)據(jù)，被采集到的訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)論在時(shí)間上、空間維度上和可用量級(jí)上都十分有限；標(biāo)注數(shù)據(jù)的人力物力和時(shí)間成本耗費(fèi)頗多；

2．行人表觀差異性，包括背景、光線、視角、圖像分辨率，甚至是穿衣打扮上的不同都會(huì)帶來(lái)影響；

3．非理想場(chǎng)景，在對(duì)行人檢測(cè)時(shí)存在沒(méi)有對(duì)齊、部分遮擋等問(wèn)題。

而這一領(lǐng)域的主要進(jìn)展包括三個(gè)方面：一是針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況下，學(xué)術(shù)界在Benchmark標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集有哪些努力。他介紹了現(xiàn)有常用Re－ID數(shù)據(jù)集，和分別基于圖像、視頻的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)提升情況，并指出基于圖像的再識(shí)別增長(zhǎng)得很快，現(xiàn)在大家的興趣從圖像更多的轉(zhuǎn)到視頻上。

第二點(diǎn)則針對(duì)特征表示和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提出了各自的應(yīng)對(duì)方法，其中包括對(duì)全域特征和局部特征的全景和背景的解決方案，以及在姿態(tài)大幅變化、沒(méi)有對(duì)齊情況下如何進(jìn)行特征提取。

三是在數(shù)據(jù)化學(xué)習(xí)上的進(jìn)展，主要是克服數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)集之間由于不同的光照情況、不同的分辨率、不同的位置、不同的季節(jié)、不同季節(jié)等等造成的差異。

最后，田奇還指出，目前行人再識(shí)別的研究新方向仍然與數(shù)據(jù)集、方法有關(guān)，例如數(shù)據(jù)采集時(shí)考慮多方因素和信息融合，進(jìn)行空間和時(shí)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的學(xué)習(xí)等。

《AI構(gòu)建數(shù)字世界的基礎(chǔ)》

大華股份研發(fā)中心副總裁、先進(jìn)技術(shù)研究院院長(zhǎng)殷俊

隨后大華股份研發(fā)中心副總裁、先進(jìn)技術(shù)研究院院長(zhǎng)殷俊以《AI構(gòu)建數(shù)字世界的基礎(chǔ)》為主題發(fā)表精彩演講。

在殷俊看來(lái)，數(shù)據(jù)世界是四維的：通過(guò)感知獲得一維數(shù)據(jù)，來(lái)觀測(cè)真實(shí)世界；第二維，通過(guò)人工智能對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，真實(shí)地反映世界；第三維，隨著空間數(shù)據(jù)的融合，構(gòu)建空間矩陣，構(gòu)建與真實(shí)場(chǎng)景業(yè)務(wù)有匹配的數(shù)據(jù)場(chǎng)景化；第四維，則是全面計(jì)算的過(guò)程，通過(guò)時(shí)空數(shù)據(jù)的維度來(lái)構(gòu)建時(shí)空矩陣，充分描述和表達(dá)真實(shí)世界。

他表示，在二維世界里面，人臉、語(yǔ)音識(shí)別或者很多檢測(cè)識(shí)別真正構(gòu)筑了二維特征數(shù)據(jù)的空間，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率是最高要求。因?yàn)橹挥袠?gòu)建精準(zhǔn)的二維數(shù)據(jù)世界，才能準(zhǔn)確表達(dá)世界上的萬(wàn)世萬(wàn)物。對(duì)行人的特征描述，則是典型的應(yīng)用三維數(shù)據(jù)來(lái)形成更精準(zhǔn)的定位。四維空間內(nèi)，系統(tǒng)可以加入時(shí)域的分析，做更多預(yù)測(cè)、決策和評(píng)估的工作。

算力方面，殷俊認(rèn)為，數(shù)據(jù)在不斷升遷，算力增加是必然的，往后更需要大算力芯片。而大算力的芯片除了感知之外，還可以在邊緣側(cè)提取特征和空間分析；到了中心側(cè)，能夠完成二維、三維、四維數(shù)據(jù)的分析。

同時(shí)他也強(qiáng)調(diào)，盡管隨著數(shù)據(jù)遷移，數(shù)據(jù)大幅度濃縮，從單點(diǎn)來(lái)看要求下降，但四維數(shù)據(jù)要求的路數(shù)和要獲得的感知數(shù)據(jù)更多，網(wǎng)絡(luò)成本反而增加。到越高維，網(wǎng)絡(luò)代價(jià)越高。所以，需要根據(jù)業(yè)務(wù)綜合部署，考量網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算的分布，看到底如何形成最佳的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。

《基于FPGA定制計(jì)算構(gòu)建AI系統(tǒng)》

賽靈思人工智能研發(fā)高級(jí)總監(jiān) 單羿

上午場(chǎng)第三位登臺(tái)演講的是賽靈思人工智能研發(fā)高級(jí)總監(jiān)、原深鑒科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO單羿，他的演講主題是《基于FPGA定制計(jì)算構(gòu)建AI系統(tǒng)》。

單羿認(rèn)為，當(dāng)前面對(duì)大量應(yīng)用需求和海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，需要的不是一個(gè)通用的處理器架構(gòu)，而是針對(duì)不同領(lǐng)域的專用計(jì)算架構(gòu)（DSA， domain specific architecture），去適配不同的應(yīng)用和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， “定制計(jì)算”由此而來(lái)，它也是解決現(xiàn)在智能社會(huì)多樣需求的一個(gè)重要手段。

他解釋稱，芯片研發(fā)周期和實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的時(shí)間較長(zhǎng)，往往在面世后跟不上新興的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算力要求，容易造成成本浪費(fèi)，此時(shí)FPGA的硬件可編程性可以有效發(fā)揮作用。FPGA硬件可以反復(fù)擦寫，降低了一次性投片的成本，同時(shí)也提高了面向市場(chǎng)的響應(yīng)能力。

FPGA在面對(duì)AI需求時(shí)，存在對(duì)于算力、不同場(chǎng)景等多方面的挑戰(zhàn)。對(duì)此，單羿稱AI應(yīng)用包括多種前處理和后處理的需求，F(xiàn)PGA能夠結(jié)合其深度學(xué)習(xí)的能力，加速這些需求，從而構(gòu)建端到端的優(yōu)化系統(tǒng)。在水平方向上，賽靈思能夠提供多種加速庫(kù)來(lái)滿足各種應(yīng)用需求。在垂直方向上，賽靈思既能為客戶提供針對(duì)FPGA友好的參考算法，也能為客戶在保證精度的情況下提供模型優(yōu)化工具及服務(wù)。

當(dāng)被問(wèn)到賽靈思的FPGA芯片和海思3559A、3519有何不同，單羿則表示最大的區(qū)別在于FPGA本身，賽靈思是可編程的硬件芯片，而海思的是已經(jīng)配套出來(lái)的ASIC。盡管后者同樣可以進(jìn)行一定程度的編程，但當(dāng)模型發(fā)生較大變化時(shí)，他們?yōu)锳I準(zhǔn)備的功能效率可能會(huì)降低得比較快，賽靈思可以在硬件上進(jìn)一步優(yōu)化，使它快速適應(yīng)新出現(xiàn)的應(yīng)用需求。

《AI芯片——智慧城市的核心引擎》

比特大陸AI產(chǎn)品線總裁 阮沈勇

緊接著，比特大陸AI產(chǎn)品線總裁阮沈勇以主題為《AI芯片——智慧城市的核心引擎》的精彩演講延續(xù)了大會(huì)的熱烈氣氛。

阮沈勇首先回顧了人工智能的歷程，以及比特大陸AI算豐芯片的歷程。緊接著，針對(duì)全球互聯(lián)網(wǎng)每年產(chǎn)生10的15次方圖片和視頻流，全球安防攝像頭每年產(chǎn)生大于10的17次方圖片和視頻流，人工智能算力需求暴漲，通用GPU芯片沒(méi)辦法滿足算力暴漲的需求，需要專用TPU芯片代替通用GPU芯片，因?yàn)門PU芯片比GPU芯片性能數(shù)量級(jí)提升，成本和功耗數(shù)量級(jí)下降。

阮沈勇介紹了上個(gè)月在福州發(fā)布的比特大陸第三代AI芯片BM1684，這是國(guó)產(chǎn)自研TPU架構(gòu)的AI芯片，是為智慧城市服務(wù)的一顆芯片，成為智慧城市的核心引擎。BM1684芯片算力強(qiáng)，支持2．2T的FP32算力，17．6T的INT8算力，卷積加速模式下，支持35．2T的INT8的算力；路數(shù)多，支持960fps的H264／H265的解碼，480幀／秒圖片編解碼；強(qiáng)安全，支持可信區(qū)域、安全啟動(dòng)和加密算法；易擴(kuò)展，支持16個(gè)PCIe3．0通道，2個(gè)千兆以太接口，16G的DRAM memory size，客戶可以很方便的開發(fā)算法，不需要為外部存儲(chǔ)容量擔(dān)心�；�于BM1684芯片產(chǎn)品的性能是英偉達(dá)GPU P4的3倍。

基于TPU架構(gòu)的AI芯片，比特大陸開發(fā)了板卡、邊緣計(jì)算小盒子、服務(wù)器等硬件產(chǎn)品。據(jù)阮沈勇介紹， 比特大陸只提供硬件和工具鏈，不開發(fā)算法，跟算法生態(tài)伙伴合作。他指出，比特大陸的平臺(tái)是開放的生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)與許多的算法伙伴合作，支持合作伙伴算法的移植。算法合作伙伴提供算法及應(yīng)用管理軟件，比特大陸與合作伙伴一起提供解決方案給最終用戶，TPU芯片為城市智能化提供核心計(jì)算引擎。

阮沈勇以平安城市為例，解釋了算力按需分配。智慧城市需要2000路視頻或者8000路的視頻結(jié)構(gòu)化，向資源池申請(qǐng)資源，用完后釋放回池，好處是可以為智慧城市的智能交通、移動(dòng)警務(wù)等提供AI計(jì)算能力，為傳統(tǒng)應(yīng)用裝上AI智慧大腦。同樣系統(tǒng)也可以進(jìn)行單路AI智能分析，簡(jiǎn)化管理，平滑擴(kuò)展。對(duì)AI計(jì)算資源的統(tǒng)一管理，提高系統(tǒng)資源的利用率。

《視覺(jué)計(jì)算：AI 算法 vs． AI 芯片》

依圖科技 CTO 顏水成

隨后，依圖科技 CTO、IEEE 院士顏水成發(fā)表了題為《視覺(jué)計(jì)算：AI 算法 vs． AI 芯片》的精彩演講。

在顏水成看來(lái)，人類文明變遷的核心點(diǎn)是在于基礎(chǔ)設(shè)施的變化，由此帶來(lái)的直接影響是人和人之間的溝通效率和方法有顯著提升，溝通更有保障。而視覺(jué)智能作為AI的主力軍，也同樣非常依賴于基礎(chǔ)設(shè)施的變革。一方面是視覺(jué)信號(hào)的傳輸，另一方面則是AI的算法和算力。隨著IoT的發(fā)展和5G的普及，將會(huì)有越來(lái)越多的算力用于視覺(jué)計(jì)算。

顏水成將視覺(jué)智能分成5個(gè)等級(jí)，分別是可記錄——可識(shí)別——可關(guān)聯(lián)——可預(yù)判——可規(guī)劃，相應(yīng)地，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的需求就會(huì)更高。

而基礎(chǔ)設(shè)施的提升，關(guān)鍵之一是智能密度的提升，從而保障整個(gè)服務(wù)有更好水平。宏觀上，不再只是為單個(gè)攝像頭來(lái)提取數(shù)據(jù)。不同的攝像頭可以進(jìn)行信息的共享、對(duì)話，并基于這種分析形成一種更高的智能。微觀上，則需要提升單位面積智能的算力，即同樣面積的芯片能夠形成的AI能力的容量，既包括能完成的AI計(jì)算類型，也包括單位面積能處理視頻的路數(shù)。

他總結(jié)稱，依圖提出了算法即芯片的思想，是視覺(jué)計(jì)算的核心驅(qū)動(dòng)力。做一款A(yù)I芯片，首先要想清楚它的典型的應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)也該在芯片設(shè)計(jì)和未來(lái)的AI算法最前沿算法的發(fā)展趨勢(shì)有一個(gè)預(yù)判，這樣讓算法和芯片設(shè)計(jì)能夠相互優(yōu)化，協(xié)同開發(fā)，同時(shí)又實(shí)現(xiàn)其分層解耦。另外，依圖所承建的視覺(jué)計(jì)算新一代開發(fā)創(chuàng)新平臺(tái)，將會(huì)打造算法及芯片共贏的生態(tài)。

《創(chuàng)新管理與企業(yè)增長(zhǎng)》

遠(yuǎn)望資本、迅雷創(chuàng)始人 程浩

上午場(chǎng)的最后，遠(yuǎn)望資本、迅雷創(chuàng)始人 程浩在題為《創(chuàng)新管理與企業(yè)增長(zhǎng)》的演講中，從企業(yè)創(chuàng)新管理的角度為與會(huì)者提供許多寶貴建議。

程浩認(rèn)為，AI芯片作為基礎(chǔ)設(shè)施，理論上服務(wù)很多垂直領(lǐng)域，但如果只做一橫，即只做技術(shù)服務(wù)商，很容易被合作伙伴替代掉；應(yīng)當(dāng)要在服務(wù)的這么多垂直領(lǐng)域中，找出創(chuàng)業(yè)者自身認(rèn)為市場(chǎng)空間廣闊、同時(shí)也比較擅長(zhǎng)的，要深入進(jìn)去做一縱，打造全棧解決方案，風(fēng)險(xiǎn)就降低很多。

他將創(chuàng)新的法則歸為以下幾點(diǎn)：

1．創(chuàng)新是手段，不是目的，不該為了創(chuàng)新而創(chuàng)新；

2．創(chuàng)新的目的應(yīng)該是，極大提升效率、極大降低成本、極大提升用戶體驗(yàn)，三者至少滿足其中一個(gè)。如果不能實(shí)現(xiàn)極大，那就是漸進(jìn)式創(chuàng)新；

3．非行業(yè)龍頭不該考慮漸進(jìn)式創(chuàng)新，否則就是為行業(yè)龍頭打工；

4．創(chuàng)新是解四元方程式，同時(shí)解開多個(gè)變量是極其困難的，應(yīng)當(dāng)先控制住其他變量（看做定量），先解開最易解的兩個(gè)變量。然后按照這個(gè)方式，再去逐步解決那些沒(méi)有解出來(lái)的變量；

5．創(chuàng)新需要天時(shí)，一是過(guò)去不成熟的市場(chǎng)現(xiàn)在飛速發(fā)展了，二是技術(shù)成熟起來(lái)了，過(guò)了可應(yīng)用門檻。如果一個(gè)項(xiàng)目十年前市場(chǎng)和技術(shù)都已成熟了，當(dāng)年沒(méi)有人做的原因更可能是需求不夠剛；

6．商業(yè)模式創(chuàng)新VS技術(shù)創(chuàng)新，前者的優(yōu)點(diǎn)是易復(fù)制、易快速規(guī)�；�，劣勢(shì)是門檻較低；技術(shù)創(chuàng)新則相反，投入周期長(zhǎng)但競(jìng)爭(zhēng)壁壘高；

7．創(chuàng)業(yè)公司要有持續(xù)創(chuàng)新能力，因?yàn)榇蠖鄶?shù)企業(yè)今天成功的事業(yè)，都不是他們最開始干的那件事。最開始想做的事沒(méi)有成功，可能是因?yàn)槲茨茯?yàn)證產(chǎn)品與市場(chǎng)匹配，或是驗(yàn)證了但不知道怎么商業(yè)變現(xiàn)，又或者是市場(chǎng)不夠大，行業(yè)天花板有限。能否持續(xù)創(chuàng)新是企業(yè)從優(yōu)秀到偉大的分界線。

下午場(chǎng)

《AI 下半場(chǎng)》

宇視科技副總裁 閆夏卿

峰會(huì)下半場(chǎng)，宇視科技副總裁閆夏卿以題為《AI 下半場(chǎng)》的精彩演講點(diǎn)燃了大會(huì)氣氛。

閆夏卿表示，AI 的上下半場(chǎng)主要有三大轉(zhuǎn)變：一、從對(duì)“AI 無(wú)所不能”的科幻式理解，轉(zhuǎn)變成了“AI 無(wú)所不在”的應(yīng)用趨勢(shì)；二、從“AI 即算法”的粗暴理解，轉(zhuǎn)變成了“AI＝算法＋算力＋產(chǎn)品＋應(yīng)用＋工程”的綜合立體式理解；三、從對(duì)技術(shù)指標(biāo)層面的角逐，轉(zhuǎn)變成了應(yīng)用體驗(yàn)層面的較量。他認(rèn)為，對(duì)AI的討論深入到細(xì)節(jié)和工程層面，才是行業(yè)走向成熟的標(biāo)志。

閆夏卿表示，我們現(xiàn)在往往很難對(duì)一家 AI 公司進(jìn)行定位，因?yàn)樗惴ü�司在做芯片，芯片公司也在做算法。但這不會(huì)是一種常態(tài)，未來(lái)整個(gè)行業(yè)一定會(huì)走向開放和產(chǎn)業(yè)鏈的形態(tài)，上下游將會(huì)形成更好的分工和協(xié)作關(guān)系。這個(gè)過(guò)程需要全行業(yè)的共同努力，需要大家做出更加深入的探討。

從技術(shù)維度來(lái)看，閆夏卿表示AI技術(shù)要取得進(jìn)一步發(fā)展和突破，接下來(lái)還有許多難點(diǎn)需要突破：1．低數(shù)據(jù)量、無(wú)監(jiān)督自學(xué)習(xí)技術(shù)的突破；2．人類常識(shí)性只是在AI上的重建的突破；3．行業(yè)共建算法生態(tài)體系的可能性。這將會(huì)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，我們要保持耐心。

《用“芯”探索智能邊界》

云天勵(lì)飛 CEO 陳寧

隨后，云天勵(lì)飛 CEO 陳寧博士作為下午場(chǎng)的第二位演講嘉賓登臺(tái)，圍繞《用“芯”探索智能邊界》這一主題發(fā)表了精彩演講。

陳寧表示，人類生活的數(shù)字化基本上可以分為三個(gè)階段：互聯(lián)網(wǎng)階段、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)階段、AIoT階段。這三個(gè)階段背后，其實(shí)是通信技術(shù)的發(fā)展。5G和人工智能帶來(lái)了端、邊、云的創(chuàng)新機(jī)會(huì)：更加多元化的終端可以進(jìn)行AIoT的各類信息采集，催生了多模態(tài)計(jì)算的需求，同時(shí)云邊結(jié)合的架構(gòu)對(duì)計(jì)算效率和相應(yīng)速度提出了更高要求。在此背景下， GPU和CPU已經(jīng)難以滿足快速爆發(fā)的AI計(jì)算需求，需要更加高效的面向垂直場(chǎng)景的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。

云天勵(lì)飛芯片平臺(tái)－Moss于2018年推出了第二代自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能芯片DeepEye1000。DeepEye1000是一款異構(gòu)多核視覺(jué)分析SoC芯片，內(nèi)嵌一顆自定義指令集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。與通用GPU相比，DeepEye1000單位性能提升20倍，單位能效提升100倍，系統(tǒng)時(shí)延降低200倍，具有低功耗、高能效、智升級(jí)、可編程等特點(diǎn)，可廣泛用于攝像機(jī)、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)，以及數(shù)字城市、新零售等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)AI城市大腦終端攝像機(jī)的安全、獨(dú)立、自主、可控。

《AI時(shí)代的安防新理念》

天地偉業(yè)總工程師 楊清永

緊接著，天地偉業(yè)總工程師楊清永以題為《AI時(shí)代的安防新理念》的精彩演講延續(xù)了會(huì)場(chǎng)的熱烈氣氛。

楊清永表示，安防行業(yè)從數(shù)字時(shí)代到智能時(shí)代，是一個(gè)必經(jīng)之路。傳統(tǒng)視頻攝像機(jī)存儲(chǔ)的是標(biāo)準(zhǔn)視頻流，現(xiàn)在AI攝像機(jī)可以把采集到的視頻流進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，只向后臺(tái)只傳遞結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這樣可以有效降低對(duì)存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬的要求，同時(shí)存儲(chǔ)的視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以做到秒級(jí)檢索，和傳統(tǒng)人工看視頻相比效率提升了不止一萬(wàn)倍。

隨著AI技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)安防行業(yè)從數(shù)字時(shí)代進(jìn)入到智能時(shí)代，整個(gè)行業(yè)的理念也發(fā)生了改變：

首先是實(shí)戰(zhàn)化理念。AI安防的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用該如何落地呢？首先要找到一個(gè)合適的場(chǎng)景，分析其痛點(diǎn)和需求，針對(duì)長(zhǎng)江設(shè)計(jì)一套解決方案并部署實(shí)施。如果這套系統(tǒng)產(chǎn)生了實(shí)戰(zhàn)效果，使用戶滿意了，就可以進(jìn)行復(fù)制和推廣。

其次是低成本理念�，F(xiàn)在AI剛在安防行業(yè)落地，造價(jià)和成本相對(duì)比較高。所以低成本方向就成了各家公司研究和發(fā)展的一個(gè)新方向。楊清永表示，行業(yè)可以從這幾個(gè)方向來(lái)嘗試降低系統(tǒng)成本——協(xié)同智能、高集成化、資源和模型的匹配、標(biāo)準(zhǔn)化。天地偉業(yè)自主研發(fā)的P5智能卡，從性價(jià)比上已經(jīng)全面超越了P4，AI國(guó)產(chǎn)化技術(shù)正向前邁進(jìn)。

《人工智能芯片技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用》

寒武紀(jì)副總裁 劉道福

作為大會(huì)下半場(chǎng)的第四位演講嘉賓，寒武紀(jì)副總裁劉道福以《人工智能芯片技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用》為主題介紹了他對(duì)AI芯片的獨(dú)到理解。

演講中，劉道福結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷，多角度分析了智能芯片該如何做到好用和通用。他認(rèn)為，設(shè)計(jì)靈活的指令集，設(shè)計(jì)可擴(kuò)展性強(qiáng)／高效的架構(gòu)，提供靈活的運(yùn)算器方案，支持主流編程架構(gòu)，在大規(guī)模商用中得到反饋和修正等均是做好智能芯片的重要手段。

劉道福表示，傳統(tǒng)ASIC（將一個(gè)特定算法硬件化）的思路是無(wú)法解決深度學(xué)習(xí)處理需求的，主要有這么幾個(gè)矛盾：第一個(gè)矛盾是算法越來(lái)越快，復(fù)雜度越來(lái)越高，硬件的規(guī)模是有限的，有限規(guī)模的硬件和任意規(guī)模算法之間的矛盾要解決。

第二是結(jié)構(gòu)固定的硬件如何應(yīng)對(duì)千變?nèi)f化的算法，在任何一個(gè)產(chǎn)業(yè)最終落地的時(shí)候，成本都是產(chǎn)業(yè)規(guī)�；�的一個(gè)障礙，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)高成本的算法，你怎么用受限的硬件解決大計(jì)算量的算法，這是一個(gè)很大的問(wèn)題。

《AI超微光技術(shù)與邊緣算力選擇》

蘇州科達(dá)首席科學(xué)家 章勇

隨后，蘇州科達(dá)首席科學(xué)家、前博通圖像事業(yè)部資深科學(xué)家章勇在題為《AI超微光技術(shù)與邊緣算力選擇》的精彩演講中介紹了科達(dá)最新的AI超微光技術(shù)。

章勇表示，目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要應(yīng)用于模式匹配和圖像識(shí)別，例如人臉識(shí)別、車輛特征提取、視頻結(jié)構(gòu)化等。而科達(dá)則將這種深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到前端傳感器圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，直接對(duì)前端圖像傳感器輸出的裸數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像恢復(fù)，最大化還原低照度環(huán)境下的實(shí)際圖像效果。

這種處理技術(shù)的好處是，它突破了傳統(tǒng)攝像機(jī)中ISP技術(shù)的局限性。目前ISP由數(shù)十個(gè)圖像處理模塊組成，數(shù)百個(gè)參數(shù)需要人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且由于傳統(tǒng)算法的局限性，難以在低照高噪聲的情況下顯示出圖像中有用的信息。而AI超微光技術(shù)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)直接進(jìn)行處理，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成輸入圖像到輸出圖像端到端的非線性映射。不僅如此，相對(duì)于增強(qiáng)補(bǔ)光，以及多目多光譜設(shè)計(jì)的硬件解決方案，獨(dú)創(chuàng)的深度學(xué)習(xí)圖像增強(qiáng)算法，可在大幅減少卡口對(duì)補(bǔ)光燈的依賴的條件下，提升圖像亮度，且充分還原物體顏色與紋理等細(xì)節(jié)信息。

另一方面，這項(xiàng)技術(shù)也對(duì)邊緣側(cè)芯片的算力提出了巨大挑戰(zhàn)。面對(duì)市場(chǎng)上琳瑯滿目的芯片，科達(dá)結(jié)合超微光技術(shù)的場(chǎng)景特點(diǎn)，提出了六項(xiàng)邊緣算力芯片的篩選標(biāo)準(zhǔn)————模型運(yùn)行評(píng)分、工具鏈有效性、靈活性、成本、非AI功能、TOPS／W。

依托于精簡(jiǎn)優(yōu)化的算法和所選擇的邊緣算力，蘇州科達(dá)創(chuàng)新性地完成了AI超微光在邊緣側(cè)的實(shí)現(xiàn)任務(wù)，已經(jīng)形成了產(chǎn)品系列并申請(qǐng)了多項(xiàng)專利。

《Designing Heterogeneous IC＇s for Artificial Intelligence Applications》

全球異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)聯(lián)盟主席、華夏芯 CTO John Glossner

隨后，全球異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)聯(lián)盟主席、華夏芯CTO John Glossner在大會(huì)下半場(chǎng)第六位登臺(tái)演講，發(fā)表了題為《Designing Heterogeneous IC＇s for Artificial Intelligence Applications》的精彩演說(shuō)。

John Glossner主席表示，大量人工智能應(yīng)用的出現(xiàn)，如無(wú)人駕駛、機(jī)器視覺(jué)、智能手機(jī)等等，對(duì)于人工智能的發(fā)動(dòng)機(jī)——芯片，提出了非常高的要求，包括性能、功耗、成本、應(yīng)用開發(fā)等等。面對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能對(duì)計(jì)算性能的爆發(fā)式需求，各種創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及相應(yīng)的計(jì)算實(shí)現(xiàn)架構(gòu)層出不窮，之前的傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)已經(jīng)難以滿足應(yīng)用對(duì)計(jì)算能力的需求。

正因?yàn)槿绱�，不僅眾多創(chuàng)新的芯片公司，甚至包括亞馬遜、百度這些互聯(lián)網(wǎng)公司都在開始設(shè)計(jì)新架構(gòu)的人工智能芯片。異構(gòu)計(jì)算這種將傳統(tǒng)與創(chuàng)新架構(gòu)融合、通用和專用計(jì)算協(xié)同的技術(shù)路徑，非常好地滿足了人工智能芯片不僅要性能好、成本低，還要可演進(jìn)、易開發(fā)的設(shè)計(jì)理念。因此，業(yè)界的共識(shí)是新一代異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)是未來(lái)人工智能芯片設(shè)計(jì)創(chuàng)新的主要突破口。

異構(gòu)計(jì)算并不是全新的概念，但由于產(chǎn)品設(shè)計(jì)難度大、生態(tài)系統(tǒng)需要重新構(gòu)建等挑戰(zhàn)，在過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里一直處在不斷演進(jìn)當(dāng)中。那么如何推動(dòng)異構(gòu)計(jì)算的發(fā)展，John Glossner主席認(rèn)為，只有采用建立相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范、眾多廠商協(xié)同合作這一途徑。

作為全球少有的用創(chuàng)新架構(gòu)來(lái)設(shè)計(jì)CPU，DSP，GPU和AI專用處理器等內(nèi)核的異構(gòu)計(jì)算芯片公司，華夏芯的目標(biāo)是為人工智能、深度學(xué)習(xí)、5G、ADAS、智能物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用提供一個(gè)化繁為簡(jiǎn)、降低成本的異構(gòu)計(jì)算芯片設(shè)計(jì)和開發(fā)平臺(tái)。華夏芯多款通用和專用處理器IP內(nèi)核、人工智能芯片和完整解決方案正在進(jìn)行市場(chǎng)推廣。

《數(shù)據(jù)智能 孿生城市－數(shù)字孿生助力城市治理能力建設(shè)》

佳都科技智慧城市業(yè)務(wù)群副總裁 張進(jìn)飛

大會(huì)下半場(chǎng)第七位登臺(tái)演講的是佳都科技智慧城市業(yè)務(wù)群副總裁張進(jìn)飛，他的演講主題為《數(shù)據(jù)智能 孿生城市－數(shù)字孿生助力城市治理能力建設(shè)》。

張進(jìn)飛表示，近年來(lái)中國(guó)城市化加速，給公共安全行業(yè)帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)：首先，人口流動(dòng)越來(lái)越頻繁，導(dǎo)致管理難度增加；其次，人口大量涌入城市，給城市交通安全帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。

與此同時(shí)，信息技術(shù)的發(fā)展也迎來(lái)了許多突破：首先，5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷成熟，解決了前端感知問(wèn)題；其次，芯片技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的算力提升解決了數(shù)據(jù)認(rèn)知的瓶頸；最后，后端傳輸能力的提升使得我們可以做城市級(jí)的模型。所有這一切共同奠定了數(shù)字孿生城市的基礎(chǔ)。

張進(jìn)飛表示，佳都科技面向城市精細(xì)化治理、數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的趨勢(shì)，基于多年深耕社會(huì)治安和城市交通的經(jīng)驗(yàn)，致力于通過(guò)數(shù)據(jù)智能構(gòu)建數(shù)字孿生城市提升城市治理能力。提供包含物聯(lián)數(shù)據(jù)采集、匯聚、清洗、融合、服務(wù)于一體的數(shù)據(jù)中臺(tái)、融合多種人工智能算法和智能調(diào)度機(jī)制的AI中臺(tái)、面對(duì)多個(gè)典型場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯定義的業(yè)務(wù)中臺(tái)的視頻云＋大數(shù)據(jù)整體解決方案。開放設(shè)備接入、數(shù)據(jù)匯聚、AI能力整合、業(yè)務(wù)邏輯擴(kuò)展、云服務(wù)接入等能力，支持構(gòu)建開放的生態(tài)鏈體系。推出了面向治安的蜂巢系統(tǒng)、面向刑偵的覓影和明鏡系統(tǒng)、面向指揮以及泛安全監(jiān)控的明毅系統(tǒng)等，提供端到端的整體解決方案，實(shí)現(xiàn)城市治理的全息刻畫、深刻洞察和智慧賦能。

“數(shù)據(jù)智能，孿生城市”是以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)的，可以憑借統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底層，實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)資源融合、共享，構(gòu)建人、機(jī)、物三元融合的數(shù)字化城市鏡像，數(shù)字孿生城市通過(guò)建設(shè)全域數(shù)字化標(biāo)識(shí)體系，有望使城市公用設(shè)施、交通設(shè)施、特種設(shè)備涉及的所有城市實(shí)體部件具有唯一化、數(shù)字化身份標(biāo)識(shí)，并通過(guò)統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)感知和管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的管理控制和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

《芯片產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)投資》

中歐資本董事長(zhǎng)、前華為副總裁 張俊

大會(huì)最后，中歐資本董事長(zhǎng)、前華為副總裁張俊博士以《芯片產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)投資》為主題，從投資人的角度為與會(huì)聽眾提供了一個(gè)全新的視角。

張俊博士表示，中美貿(mào)易戰(zhàn)倒逼了中國(guó)包括芯片在內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新，因此它對(duì)中國(guó)科技界來(lái)說(shuō)既是危機(jī)，也是一次重大機(jī)遇。

作為技術(shù)派投資的代表，張俊博士介紹到，中歐資本是一家專注0－1原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)控制點(diǎn)的投資公司，聚焦人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、半導(dǎo)體、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，自創(chuàng)立以來(lái)，“投資下一個(gè)華為”一直是中歐資本的愿景。

隨后他在演講中指出，以AI四小龍為代表的獨(dú)角獸企業(yè)在過(guò)去幾年里已經(jīng)取得了非常出色的成績(jī)，但它們的發(fā)展也存在一點(diǎn)隱憂，那就是估值過(guò)高。張俊博士認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)公司估值過(guò)高相當(dāng)于把自己懸在空中下不來(lái)了，是非常危險(xiǎn)的。

他預(yù)判，明年科技圈將會(huì)有兩大泡沫破裂：一個(gè)是人工智能獨(dú)角獸企業(yè)估值過(guò)高的泡沫會(huì)破裂；第二個(gè)是新能源汽車、互聯(lián)網(wǎng)造車新勢(shì)力的泡沫會(huì)破裂。

峰會(huì)結(jié)束后，雷鋒網(wǎng) ＆ AI掘金志為賽靈思、寒武紀(jì)、云天勵(lì)飛授予了「AI芯片最具商用價(jià)值獎(jiǎng)」，同時(shí)也為大華股份、宇視科技、曠視科技授予「AIoT智能城市創(chuàng)新企業(yè)獎(jiǎng)」，以表彰它們?cè)诩夹g(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)模式上的持續(xù)創(chuàng)新。

關(guān)于全球AI芯片·城市智能峰會(huì)

「全球AI芯片·城市智能峰會(huì)」是雷鋒網(wǎng) ＆ AI掘金志安防團(tuán)隊(duì)繼「中國(guó)人工智能安防峰會(huì)」、「CCF－GAIR視覺(jué)智能論壇」后，全力打造的又一大品牌活動(dòng)。

在上述三大論壇中，組委會(huì)先后邀請(qǐng)到了高文、Demetri Terzopoulos、權(quán)龍、華先勝、賈佳亞、孫劍、顏水成、田奇、程浩、張鵬國(guó)、浦世亮、殷俊、余虎、李子青、申省梅、王曉剛、楊帆、陳寧、溫浩、陳瑞軍、張永謙、肖洪波、胡大鵬等在產(chǎn)學(xué)兩界享有盛譽(yù)的權(quán)威專家。論壇內(nèi)容圍繞「攝像機(jī)」這一介質(zhì)入口展開，覆蓋AI安防產(chǎn)品、圖像與視覺(jué)智能算法、視頻芯片＆服務(wù)器、投融資、商業(yè)模式等多個(gè)維度的主題，旨在打造業(yè)內(nèi)最完整的智能城市論壇體系。