AI新需求频频显现，行业大咖分享破局法

2022年11月6日，由电子发烧友网和ELEXCON2022深圳国际电子展暨嵌入式系统展、第六届中国系统级封装大会暨展览联合主办的2022第六届人工智能大会顺利召开。大会主题为“突破边界，智赢未来”。邀请到来自黑芝麻智能、英飞凌、楼氏电子、Imagination、爱芯元智、识时科技、ADI&Arrow、嘉楠科技、思必驰等全球知名企业领导和行业专家进行精彩分享。

时识科技：全球领先的类脑智能与解决方案供应商

时识科技作为全球唯一一家横跨感知和计算两界的类脑科技公司，时识科技产品经理王帆带来了《全球领先的类脑智能与解决方案供应商》的主题分享。他指出当下人工智能产业发展遇到了瓶颈，面临着算力和算法的双重瓶颈。过去6年，AI算力需求的提升高达30万倍，而摩尔定律带来的算力提升却只有8倍。

端测算力不足，高算力场景依赖云计算已经成为常态，然而数据从端到云的传输消耗了大量功耗和成本。其次，绝大多数深度学习网络性能提高依赖于网络规模和参数规模，但大规模网络和参数普遍对存储资源和计算资源要求高，功耗大。

时识科技产品经理 王帆

所以，近年兴起的仿生类脑智能，作为一种计算资源要求少、低功耗的解决方案受到了更多的关注。相较传统的冯诺依曼架构和并行计算架构，类脑计算架构依靠事件触发，将功率降低了100到1000倍，并通过异步并行计算将响应延迟降低了10到100倍。

时识科技针对边缘端推出了全栈式的解决方案，包括DYNAP系列动态视觉专用处理器和Speck系列“感算一体”动态视觉智能SoC，以及针对低算力的XYLO系列低维自然信号处理器。DYNAP系列动态视觉专用处理器突破了0.4mW/mm2的功耗墙瓶颈，在神经元集成度上突破了3000个/mm2的集成瓶颈，成功打破了AI芯片性能、能耗和面积的不可能三角。

Speck系列智能SoC是一个完整的智能视觉解决方案，神经元数量达到了30万到100万个，集成度为19800个神经元/mm2。在实现如此规模的同时，Speck做到了超低的功耗和延时。得益于事件触发运算，Speck可以做到小于1mW的功耗，5号电池即可驱动100天。Speck也将端到端响应做到了5ms以内，非常适合用于抓取高速物体和实时避障这样的视觉AI应用。

为了降低开发难度，时识科技提供了完备全自研类脑计算工具链，支持众核类脑硬件映射和仿真，离线训练复杂类脑网络模型，模拟、数模混合类脑算法开发等等，而且与TensorFlow、Pytorch等AI开发工具一样，时识科技提供的SynSense Tool工具链也是开源的。

爱芯元智：AI视觉芯片提升消费领域新体验

在本次会议上，爱芯元智新业务中心总经理王文兵带来了《AI视觉芯片提升消费领域新体验》的主题演讲。该公司专注于高性能、低功耗的边缘侧、端侧人工智能处理器芯片开发，并自主研发了面向推理加速的神经网络处理器IP和AI-ISP视觉处理IP。

图：爱芯元智新业务中心总经理王文兵

据王文兵介绍，集强大算力于超低功耗于一体，爱芯元智利用像素级的AI处理技术，打造了业内领先的AI-ISP自研IP，在各种复杂应用场景中，可以全面提升成像效果。爱芯元智核心技术产品广泛适用于智慧城市、智慧出行、智能制造和智能穿戴等视觉应用场景。

爱芯元智于2019年5月成立，仅三年，就已经研发了三代芯片。2020年5月完成第一代芯片流片，2020年7月第一代芯片顺利点亮，2021年6月实现量产。之后还研发了第二代芯片和第三代芯片，其中第二代芯片也于今年5月量产，第三代芯片在今年6月流片。

AX170A爱芯元智研发的一款影像专用Pre ISP人工智能芯片。即使在夜晚亮度极低的情况下，也可以呈现出细腻高清的拍摄效果。在设计方面，除了搭载自研的ISP和混合精度NPU，同时也搭载了片上专用的内存系统，最高算力可以达到28.8TOPS。

王文兵表示，基于算法、芯片、产品的垂直整合，爱芯元智可以为合作伙伴提供全栈式解决方案，帮助客户实现最新技术的快速落地。与此同时，爱芯元智制定了完善的产品路线图，覆盖中低端市场，以满足客户不同场景的产品需求。

思必驰：IoT全场景语音解决方案及应用

在2022年第六届人工智能大会上，思必驰IoT事业部副总经理邹平带来了“IoT全场景语音解决方案及应用”的主题演讲。

思必驰IoT事业部副总经理 邹平

思必驰是国内最早一批做全链路对话AI技术研发且拥有完整自主知识产权的企业之一，目前已拥有十五年的对话AI技术。邹平表示，公司从2007年成立之初就一直想做一个对话的平台，2017年取得了一个重大突破，成功发布了全链路智能对话平台DUI，规模化定制能力大幅提升。

在思必驰“云+芯”一体化战略布局下，目前在云端计算和边缘计算已取得不错的成果，终端激活1亿+、开发者8000+、AI技能20000+，且第一代芯片太行1520已量产出货、第二代芯片太行2608也已顺利流片。

谈及智能家居的交互入口，邹平分享了前瞻观点，他表示目前智能家居厂商有一个共同的追求就是想要建立一个标准的家庭交互入口。像小米、阿里，它们的计划是将智能音箱打造成智能家居的交互入口，而美的选择的智能交互入口是空调，邹平认为其实扫地机才是全家唯一一个能够到处乱跑，高配的多面交互对象。

为实现“一呼百应”的人机交互效果，思必驰推出了自研的AI语音交互芯片。据邹平的介绍，目前思必驰已经量产一代的TH1520语音专用芯片和二代的YT2228离线语音控制SoC芯片，并成功点亮了第三代TH2608语音交互芯片，能效比提升了100倍，且在积极研发带屏语音交互SoC TH3505芯片。

思必驰表示，未来将持续加强综合智能的系统级应用研发，加速软硬一体化人工智能技术的商业化落地速度；加快前沿产品开发速度，打造适用于互联网、类互联网、传统行业等全场景的产品矩阵。

嘉楠科技：RISC-V边缘AI芯片在IoT场景的生态构建 

在2022年第六届人工智能大会上，受新冠疫情影响，嘉楠科技AI产品总监萧放带来了“RISC-V边缘AI芯片在IoT场景的生态构建”主题的精彩视频演讲。

嘉楠科技AI产品总监 萧放

嘉楠科技是从2016年开始启动AI研发的，在短短6年多的时间，发展快速，成为业内首家交付基于RISC-V架构的边缘AI芯片、全球首批区块链计算ASIC、全球首个交付7nm制程ASIC芯片的领先企业。

在此次大会上，萧放向大家分享了嘉楠科技在面向IoT领域的思考以及1-SoC算力能力构建、软硬件生态的开放演进、生态合作伙伴的解决思路，并发布了新一代中高端立体视觉AI芯片解决方案K230。

嘉楠科技K230新品具有四大方面的优势，分别为更低功耗、微瓦级待机低功耗DVFS；更高性能通用和AI性能数倍于上代；更快启动百毫秒级开机硬件解压缩；更加安全、支持国密Secure Boot。新品能够应用在智能家居硬件、智能辅助驾驶、机器感知前处理、电池型智能相机、智能教育硬件四大场景。

萧放在大会上透露，公司计划在三大方面构建K230生态系统，分别为操作系统、算法合作、生态推广。在操作系统方面，K230将支持3种OS形态：RTOS Only版本、RTOS+Linux混合版本、Linux发行版；在算法合作方面，三大产品算法需求：AI CV类算法、语音处理类算法；工业检测类算法；在生态推广方面，软件工具类适配、开发板与STEAM教育、解决方案开发与推广参与生态建设。

萧放表示，“我们追求高开放的特点，优化模型，进入我们工具链的开发，可以帮助客户从自上而下的开发，一些定制的算法开发，做一个开放的推进。”

2022年人工智能产业市场现状和应用前景

在本次会议上，电子发烧友资深编辑李弯弯带来了主题为《2022年人工智能产业市场现状和应用前景》的分享。当前，人工智能技术已经渗透到各行各业，过去几年，算力的需求不断提升，人工智能芯片的市场规模也随之扩大。预计未来几年将会持续这样的增长态势。

未来人工智能在哪些领域的应用更被看好呢？根据电子发烧友的调研数据，安防、医疗健康、互联网等领域占比较高。其次是智能制造、交通/智能驾驶、教育、物流、金融等领域。另外还有智慧农业、消防、能源、智慧养老等。

近年来，AI在边缘侧的应用越来越多的被看好。不过在落地应用方面还存在一些难题，比如说，应用场景非常多元化，不同场景需要不同算法，对算力、功耗的要求也不太一样。另外，当前边缘AI缺乏整体的解决方案，大量供应商的算力、算法和应用是割裂的。算力和算法由不同厂商提供，而且提供算力和算法的厂商，有可能对一些行业的应用场景并不熟悉，理解不够，这就导致最终用户能看到的满足落地需求的选择并不多。

近几年人工智能产业近些年发展较快，目前我国人工智能已经进入技术成熟阶段，不过产品化能力有待加强、应用处于浅层次阶段。人工智能距离大幅落地还有一定距离。随着各方面技术的发展，驱动AI大幅落地的因素也有一些变化。

从调研来看，人们仍然认为算法继续优化是驱动AI大幅落地的首要因素。其他重要的因素还有，生态系统的建设、算力的进一步提升、开放的数据平台等。

声明：本文由电子发烧友原创，转载请注明以上来源。如需入群交流，请添加微信elecfans999，投稿爆料采访需求，请发邮箱[e-mail]。

更多热点文章阅读

• 董明珠：格力为特斯拉供应底盘装备，白电企业对“造车”达成共识？
• 俄罗斯生产首颗纯国产通信卫星！俄卫星实力有多强？
• 欧盟统一充电接口！苹果：确定改用USB-C！
• Marvell大幅裁撤中国研发团队，但另一市场正加大在华投资
• 警惕！德州仪器：芯片需求疲软，正从消费电子蔓延至工业领域！
  

---

原文标题：AI新需求频频显现，行业大咖分享破局法

文章出处：【微信公众号：电子发烧友网】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。