创新加速，引领未来！六期安创成长营初创项目展现科技“硬”实力

【导读】安创加速器是Arm全球唯一加速器，于2016成正式启动安创成长营，过去两年成功运营五期，第六期安创成长营落地成都，孵化加速了13支团队，并精选了多个项目在2018未来科技创“芯”大会上路演，他们到底有什么绝活和创意？投资人又是如何看待他们的发展前景？请看下文报道。

安创加速器是Arm全球唯一加速器，于2016成正式启动安创成长营，过去两年成功运营五期，第六期安创成长营落地成都，孵化加速了13支团队，涵盖了芯片、声学科技、智能控制、AR等多种领域，并精选了多个项目在成都国际基金小镇举办的2018未来科技创芯大会路演公开接受投资人的考评。不得不说，这些企业个个身手不凡，不仅拥有非常亮眼的资深技术和运营团队，而且还拥有独特的产品创意、敏锐的市场嗅觉和市场切入点商业意识。

安创加速器为这次项目路演请的评委也个个非同一般，他们有：安谋（中国）执行董事长兼CEO吴雄昂先生，瑞芯微副总裁陈锋先生，中关村并购母基金研究院院长王雪松女士，北极光创投合伙人杨磊先生，小米产业投资部合伙人孙昌旭女士，华威国际合伙人桑琳女士，四川长虹电子科技投资总监张彬先生、高通创投投资总监毛嵩先生。

安创加速器是Arm全球唯一加速器，聚焦于人工智能和物联网产业，致力于为技术驱动型的创新创业企业提供一站式深度加速服务。在过去的两年中，安创成长营成功运营五期，为学员们提供了一个展示各自创新成果及“硬”技术的平台，也为业界带来了一场又一场无与伦比的科技盛宴。今年安创成长营第六期Demo Day落地成都，不仅表示Arm希望在西南中心深度挖掘科技创新的新生力量，见证和助力新生力量的成长，而且也表示Arm有意同时推动成都“全球电子信息产业基地”的快速发展。

路演团队：上海科络达

图1：吴柏仪CAROTA科络达CEO、创始人

成立于2011年，CAROTA科络达由联发科、趋势科技，新加坡电信，中华开发，华威国际及ARMChina共同出资。是国际领先的汽车、物联网OTA升级技术（空中下载升级技术）解决方案供应商，拥有国际领先的OTA升级技术，主要面向中国车载和物联网市场。科络达是今年CESAsiaN4、N5展馆内唯一的汽车FOTA参展商，跟200多家的OEM、ODM开展了合作。我们总部在上海，在深圳，台北，慕尼黑，加州硅谷和桑尼维尔都设有办公室。

(CAROTA科络达公司宣传影片)

在车联网领域，我们整车的OTA方案，ECU的主动体检和区块链安全都在我们OTA系统平台上。CAROTA科络达提供的完整的OTA技术解决方案，将推进整个车联网智能化的发展。

科络达提供一站式从云到端、完整灵活的部署解决方案，为车厂无缝接轨、快速导入OTA技术至自身车联网系统保驾护航，一站式满足您的需求，包括：独立开发的升级架构、高效的差分升级压缩、适应不同升级环境的保护机制，加解密签名、加密通道、安全引导，串联第三方的PKI等相关解决方案。

到目前为止，科络达的合作伙伴已经有：MediaTek、TRENDMicro、吉利汽车、东风柳汽、东风裕隆、合众汽車、瑞萨、恒润科技、ST、Gemalto、麦腾、海康威视、DESAY、SingTel、ADAYO、信大捷安、江南天安、云麦、移远、移科、华为和搜狗等。

上海科络达创始人兼CEO吴柏仪表示：“科络达前身是做智能手机跟平板电脑的OTA，2013年切入物联网智能装置，2015年切入车联网的部分。我们提供了整个装置管理、安全连接、空中升级的云端服务平台，到现在为止服务了3亿个终端，整合了2000个不同的产品，跟200多家OEM/ODM进行了合作。”

那么，为什么需要OTA？现在的汽车电子很复杂，大量的电子单元需要更加系统性的管理，OTA和人工智能会提升车联网和使用者的体验性，提高汽车的可靠性。车载系统对出行的影响很大，比如，车主出行时语音识别出现问题，还有连接不上蓝牙等问题，这都带来极差的用户体验。

吴柏仪说：“我们已经在智能辅助和自动驾驶、特别是L3级别的智能驾驶整车上导入了OTA系统。以前的车比较注重机械性能，现在的智能网联和电动车、新能源车越来越注重电子性能，已经有数据表明60%-70%的车辆损毁都是车电子系统的问题。我们的车联网合作伙伴包括芯片商、OTA和安全厂商、以及电信运营商，甚至包括整车厂。当然，在物联网领域我们也合作了很多厂商。”

对于用户来说，基本上只要下载一个升级包就可以轻松完成系统的修护、升级和最佳化。科络达解决方案包括：部件跟软件的升级，安全的防护，升级的管理，版本管理，整个后台状态监测。支持整包的更新跟差分更新，差分更新就是原本的软件中改动的部分才更新。

图2：CAROTA科络达OTA解决方案

吴总表示：“我们整车的解决方案是修护ECU软件的缺陷，去做ECU的主动体检，我们的专家系统可以理解不同ECU的软件缺陷，通过OTA更新，我们可以把这些故障的指标给主机厂下载OTA，把缺陷报告送到主机厂，也可以发布到云端更新给车。我们提供安全的沙箱做安全代理跟植入，做安全的中台。”

科络达OTA技术可从TBOX覆盖到MCU，保证全方位防护不留死角。CAROTA科络达提供固件跟软件的升级、安全防护、升级管理、版本管理、整个后台状态监测以及智能学习。我们以独有的差分技朮专利，支持整包（软件包）更新与差分升级，差分更新就是原本的软件和要跟新的软件的差别部分进行更新。消费者只要更新一个差分的过程，并且那个部分不会很大，举个例子，原本的软件是2GB，你要升级的软件是4GB，传统的做法是把4GB下载下来覆盖掉原本的2个GB,而我们是在原有的基础上升级，就是在2GB上面升级差异化的2GB,再将该2GB压缩20倍,只需升级为100MB,这是减少成本，快速下载的方案。

我们的优势在于后台的整合能力、防御功能、PKI和区块链的安全，领先的差分更新技术也是我们很强大的优势。一辆车里边有非常多的不同的车内网络，我们都要进行适配，而且要是配不同的作业系统。

*ECU缺陷快速响应机制

这是我们的后台管理。我们整车的解决方案是修护ECU软件的缺陷，做ECU的主动体检。通过主动体检，我们专家系统可以理解不同ECU的软件缺陷，缺陷报告送到主机厂，再通过OTA更新，对缺陷进行更新。最后，我们将通过运用区块链的算力来加强防御，使得车厂的防御成本保持可控。

以上是我们公司的OTA跟安全部署，谢谢大家！

吴总强调指出：“我们的一站式OTA解决方案支持任何芯片平台，支持任何OS平台全系统，支持多ECU一次升级，这是很多竞争对手做不到的。”

小米孙昌旭问：你刚才提到现在已经有3亿的终端，这里边车有多少？

科络达答：这是我们之前的手机终端，物联网终端大概有3000多万，是手环手表，我们跟华为有合作，跟小米手环有合作，量都还蛮多的。目前用我们OTA在路上行驶的车大概有六七万辆左右，包括东风风行系列，吉利的商用车的系列，威马等。

杨磊问：这属于前装的软件，这个软件也必须是车规才可以运行，对吧？

科络达答：我们去年还没有车厂的时候，这个软件研发的3年，我们的测试案例不到300条，我们今年到了4000条，我们车厂验证要过4500条的测试案例，这都是今年的累计，成功率。我们所有的软件人员都要符合CMMI三级别的部分。硬件方面跟我们整合的的硬件都要过16949。

杨磊问：从你切入的话，你找的是国内的车厂家上新的EV的车厂，你觉得国内一线的车厂和国外的大厂在这个领域的接受度是怎么样的？

科络达答：我们公司的策略从内资厂到合资厂到外资厂，我们跟吉利合作了一年多的时间也取得了信任和肯定，我们现在也在跟上汽、一汽和大众合作，我们跟德国大众也沟通。

杨磊问：德系车厂有没有切入点，今年有没有OTA成功合作案例？

科络达答：他们现在都在想，都在规划，德国比较保守，我们有一个竞争对手在柏林被希尔地图收购了，如果没有一个很好的在路上跑的跟成功率，车厂信任会比较慢。大众有一个好处，大众的采购是双轨，你的技术很好他们会引进新的供应上会进来，为什么选择大众是他们的选购制度比较弹性，愿意接受新的厂商。汽车的前装是非常艰难的过程，但是进去之后人家要取代你也是非常难的。

路演团队：灵犀微光

灵犀微光团队专注于AR底层技术，主攻核心器件光学引擎，是目前全球范围内为数不多的几家光波导技术拥有者之一。

北京灵犀微光的商务负责人陈飞说：“我们公司致力于为消费级AR提供核心显示技术。”AR是增强现实技术，是下一代的计算平台。当我们与真实环境进行互动时，我们希望把更多的信息和影像展现在你的面前，实现更自然的交互方式。

AR产业链主要由三部分组成：AR光学引擎、AR硬件和软件，其中硬件和软件相对来说比较成熟，光学引擎可以算得上目前这个阶段对AR来说最核心的瓶颈技术。光学引擎对AR体系的关键性堪比PC时代CPU对于电脑的意义。

经过这些年的探索，AR显示方案经历了4代变革，从最早美军使用的单兵头盔开始，美国、英国等国家一些知名AR公司都由此发展开来，包括棱镜方案GoogleGlass的问世，都代表了技术发展路径。目前来说，这些方案做成的AR产品在不同层面都有各种各样的问题，比如体积非常大，笨重，或者视场角很小，看不全。当AR时代到来，每个人都需要戴AR设备的时候，我们希望有更轻量化的，更接近普通眼镜形态的AR产品，否则太重太大，戴上会非常奇怪，也很难长时间佩戴。光波导技术具有轻薄、高透光度的优势，是目前世界范围内被普遍认为最适合做成小型化AR产品的底层技术。在全球市场中，已经布局AR的生态巨头们也都纷纷选择了光波导作为他们下一代光学计算平台的显示方案。灵犀微光目前的核心技术就是光波导，已经量产的AW60光学显示模组可以把镜片做到1.7毫米的厚度，80%以上的透光率，以及36度的视场角。生态巨头的广泛布局使灵犀微光更坚定地在光波导技术上深耕下去。

目前来说光波导可以分成两个类别，微软采用的是全息波导，但只能在镜片上做单色；阵列波导可以在镜片上做彩色，这是阵列相较全息的一个很大优势。因为在量产上的进步，灵犀微光在把光波导技术转化为光学引擎的基础上，进一步降低价格。

陈飞表示，目前来说，光波导AR模组AW60已经在稳定地给行业供应，AW61是AW60的升级版本，即将发布的AW80是基于军工和其他一些需要更大视场角的领域所研发设计的产品。灵犀微光MiniGlass是基于AW60做成的工程样机，这款产品重量仅100克，是世界上目前最接近普通眼镜形态的AR眼镜。这款产品在2018年一月份的美国拉斯维加斯CES首次亮相，广受好评。2019年的美国CES我们也会参加，将会带去最新的产品参展。

量产非常重要，尤其是对于前沿科技具有里程碑式意义。经过这几年的发展，我们在光学加工工艺部分实现了巨大提升，改变了行业中普遍认为光波导难以量产的固有认知。2019年我们将把产能进一步扩大，再降低光波导的成本。

目前应用到的领域是工业、安防、医疗、军工等，这些都是灵犀微光合作覆盖的客户，客户类型包括中大型公司，以及科研院所。基于安防的应用案例，人脸识别这项技术发展这么多年，落地是痛点，通过与人工智能技术的结合可以做成安防和人脸识别产品，目前跟安防公司合作在开发这样的产品。对于C端应用，AR生态里面有一些是具有光学研发能力的，有一些不具备，这也是区分行业中不同方案最重要的地方。灵犀微光专注于光学显示核心器件的研发和突破，致力于为消费者提供像普通眼镜一样的AR眼镜。

第三方机构DigiCapital关于AR和VR的预测情况从表格的增量上可以看到，AR市场和应用范围是大于VR的，未来几年中AR的发展会有一个非常大的增长。

灵犀微光是专注做AR阵列光波导的公司，其他的光波导方案我们也在储备，但是目前我们认为还是几何光波导和阵列光波导最适合小型化、轻量化的AR产品。我们核心团队来自北大、清华，工艺加工团队是来自凤凰光学、富士康、三星等公司。

灵犀微光A轮融资由红杉资本在2017年独家完成。今年正在洽谈B轮融资来对产线进行进一步扩大。

杨磊：有一个问题想听一下你的想法，每个技术可能有自己的特点，光波导36到60度的视广角，曲面可以到50度，从光的利用率曲面的利用率更高，你们比微软的要高一些，但是曲面的几分之一。从应用的角度，你觉得什么样的场景会需要什么样的技术。

灵犀微光：自由曲面的镜片厚度差不多是在1厘米以内，但是它依然是非常厚的。自由曲面带来的问题是透光度不高，在AR应用中最重要的事情是把虚拟的影像更好的与真实环境融合叠加，透光度不高的话这一点很难做到。

杨磊：这个不一定，这是功耗的问题，当你损失这么多光强的时候功耗就上去了，在哪一个场景，哪一个技术线可能更有优势，你们有没有思考这个问题。

灵犀微光：对于功耗来说，光波导技术是把影像进行全反射折叠，我把影像放大在你的面前，它对于光能的损失是有的。但是目前我们采用的微型投影有背光的，关于功耗损耗，很多客户在权衡不同因素时更倾向有好的显示效果，对功耗的考量不会特别大。C端市场对功耗有非常严格的要求，目前来说我们也在尝试更多的优化方法，提升工艺水平也能降低功耗。整体来看，自由曲面的透光度不够，光波导就能很好解决这些问题，面向未来AR市场，光波导是目前大家公认的一个主流技术路径。

毛嵩：是集成的形式吗？

灵犀微光：我们出光学模组，客户完成二次开发，再小批量的采样片，基本上会先把订单定过来，在供货周期完成。

桑琳：单一的量大概是什么样的量级？

灵犀微光：至少是万级以上。今年需求量激增，我们产线已经不能满足客户的需求量了，订单是排到明年中旬，落地是我们目前最迫切想要解决的一件事情。

路演团队：睿魔智能

相信在每个人的心中或许都曾有过一个导演梦，希望成为生活的主角，其实也许一台智能相机就能帮你实现这个梦想。睿魔智能，一家致力于运用AI等新技术为摄影行业注入新活力的创新影像技术与硬件公司，他们希望通过更具创新的产品，赋能专业或业余用户，以更简单和富有创意的方式，让用户尽享拍摄乐趣。

刘博 睿魔智能CEO

睿魔智能科技的刘博表示：“我们做的是一个全新的影像类产品，我们定位为AI自导演摄像机。”怎么解释自导演呢，传统进行视频拍摄的时候我们需要摄影师和导演，我们希望通过一个设备可以解放这些工种，让一个普通人同时能做自己的导演和摄像师。

他说，我们为什么要做这个事情呢？我们先看全球的影像行业的发展史：19世纪照相机第一次被发明出来；到了20世纪20年代，欧洲进行了第一次变革，把相机变得小型化，功能完善，之后它才进入我们普通人的视野；60年代，日本进行了第二次变革，这次的变革是由胶卷变成了数码相机。这次变化之后就到了我们现在的情况，影像类的产品进入到千家万户。看这个时间发展，我们发现，每隔40到50年会有一次变化，现在发展到这个阶段，我们在猜测下一次变化会是什么样，会在哪儿。

看一下现在时代有什么变化。有一个特别有意思的事情，就是我们以前认为非常小众的东西往大众走，包括街舞、滑板等等。大家可以观察到国内快手、抖音的火爆，这些都反映出大家更立体更丰富表达自我的欲望越来越强，对于影像的需求越来越大。第二是我们整个社会的一些变化，很多的事情需要我们自己完成，不容易随时找到别人帮忙。第三个变化是在社交和媒体上我们都在向视频靠拢，这是所谓的社交3.0，媒体3.0。

到什么地步？这是非常大的一个点，我们看到几乎所有的互联网巨头，科技巨头都在往视频制作的维度走。在行业和时代的背景下，我们发现对于影像类产品提出更高的要求，即不仅仅是像以前相机或者是摄像机拿在我们的手上按照心思拍，它对影像设备有了更高的要求，需要影像设备可以自主的，自动化、无人化的完成我们的视频拍摄过程。

这个行业现在有两种主流的做法：第一个是在摄像机上加红外探测器，在目标身上放置红外的发射器，通过这样的方式使摄像机可以追踪我们的目标。然而这种方法要求我们必须要带一个设备实际操作过程中会有很多的麻烦。第二个是我们发现现在包括无人机厂商等在用传统的视觉方案做物体的跟踪或者人脸的跟踪来实现跟踪拍摄的能力，这是非常主流的方案。但是有比较大的问题就是当我们的目标进行非常复杂的变化，比如说它做非常复杂的运动，跳街舞、做瑜伽等，或者他在相对复杂的环境下，其实我们传统的方案是非常难以去拍摄很好的视频。

现在的无人拍摄、AI拍摄，最大的瓶颈就是需要非常强大的算法，以及支撑这样复杂算法的强大边缘计算平台。基于这些问题，我们做了我们的产品，它具有什么能力呢？里边是非常大的AI芯片，支持5T的算力，因为有了这个，我们才有了一切的可能。在这个基础上我们做了非常多的东西，包括对目标的跟踪、构图、变焦、拍摄技巧等等。在我们的交互上，我们定义产品是一个无人化的设备，我们认为没有摄影师，远端的可以通过手势跟他进行交互。我们还做了一些音乐相关的拍摄模式，这些功能让C端用户可以把整个相机的拍摄变成非常有乐趣的过程。

除此之外它本身还是非常强的相机，相机部分索尼跟豪雅给了我们非常好的支持。我们的软件部分有非常强的能力，有非常强的后期和特效的编辑，也能非常方便的在各种社交平台上进行分享。

这样的产品它的用户是谁呢？经过我们调研与分析，包括很多用户的试用，我们发现拍摄视频频率非常高，喜爱创作和表达的人群就是我们最核心的用户，包括了我刚才提到的Vlogger、直播、街头、舞蹈等这些人，他们的群体非常大。

我们的产品会在2019年1月份正式发布，2019年的中旬众筹，之后会跟华为一起在CES共同发布这个产品。我们的团队将近100人，是由一些强技术的硕士博士和一些经验丰富的人才组成，包括市场、生产、项目管理等各方面的专业人才。我们花了接近三年的时间打磨这一件产品，这是非常漫长的一个过程。在资源上，我们有非常强大的供应商，华为跟我们是战略级的合作，索尼对我们也有非常大的支持；机器人行业、微电子行业的一些顶尖的领军对我们有非常大的支持，也是我们的持续投资人。

目前的第一代产品只是一个开始，我们认为未来的摄影设备大多数会由机器取代我们的导演和摄影师，需要技术不断的演进来达到这个可能性，这个路非常漫长，我们在做第一代产品的同时也在做很多技术的布局，会在之后的时间里把更先进的产品提供给大家。谢谢大家！

路演团队：谛声科技

谛声科技是一家专注于声学B2B市场的技术研发型公司，其一直致力于声学前端领域的研发。这期间，取得了多项专利级成果。公司的核心技术如远场拾音模块，同步采集平台等均为国内领先。

谛声科技联合创始人表示，谛声科技是专注toB解决方案和原厂技术应用的声学技术公司，我们的核心团队主要来自中国科学院。我们知道声学比较好的公司，像安创、科大讯飞等等是基于人机交互声音提取这块，我们公司专注的是声音本身的获取，就是我刚才提到原场技术。什么是远场技术呢，我是在几米内知道什么位置什么东西发出的什么声音包含了什么信息，我们更多的领域是工业监测，智慧城市方面。

如何衡量远场拾音技术的指标呢，翻译成通俗的语音就是第一要听的到，第二反应要快，第三要听得清楚、听得准。第一是基于麦克风阵列完成声源定位，进行声音增强，第二个就是多通道同步采集硬件，我们通过麦克风阵列拾音，目前市面上主流的codec芯片最多支持4通道同步采集，这对于麦克风阵列来说是不够的。军用中的一些场景，例如枪声定位，声音稍纵即逝，需要你在极短的时间内完成响应。第三个就是如何听得更清楚，噪声抑制基本上对识别率提升作用不会太大，其主要作用的是麦克风阵列进行空间指向性提升目标信号增益，并且同时也具备一定的去混响作用。

对于人来说70%的信息来源于视觉，现在有非常多的公司做视觉，包括大家做VR都回归到这些技术。声学技术比较凋零，在交通发布的平安城市、智慧城市建设中，我的摄像头只能看不能听，就势必会缺少很多的信息，有一些场景下声音是不可避免的。

智慧城市的第一个层面是智慧交通。这是我们的智慧交通声音监测，我们知道在学校和医院一些场所下按喇叭会造成噪音污染，现在我们通过工具可以定位你的声音，摄像头也可以抓拍，后面可以取证。再比如，在夜深人静的时候，正在睡觉，突然一声喇叭声把我惊醒了，还有改装的车不能超过一定分贝国家也是有规定的。之前交警不可以拿一个工具测声音，我们通过这种固定的设备装在信号杆上可以做到违章车的监测。

第二个就是智慧城市校园和医院，医患关系是非常紧张的，发生问题的时候只有问你们当时是怎么交流的。这是室内的系统，我不仅仅要非常清晰的听到这里有ABCD四个患者，我要非常清楚的听到他们说了什么话，我深知要区分出A说了什么，B说了什么，C说了什么，这样才是完整的证据链。远场知道在什么位置谁说的什么内容，这个是完整的技术链。在监狱我们知道是全覆盖，但是在一些看不到的角落会发生事情。当视频看不到的时候我们通过声音报警触发可能产生的问题。

第三个智慧城市更多偏向我们的隐私跟安防的监测，最近无人机的市场非常火爆，高层楼宇当中无人机的乱飞对个人的隐私有非常大的隐患，

第四个场景就是工业状态的实时监测，很多工业设备发出的声音我们是听不到的，但正是这些声音表现着它的工作状态。如果这些设备发生故障影响了正常运行，甚至停机，尤其是大型设备，会给制造业企业带来很大的麻烦，造成严重的经济损失。对于企业来说，他们希望在故障发生前就可以通过对设备状态的监测，了解掌握设备的运行情况，及时发现设备故障征兆和隐患，并维护检修。实际上，声音特征是机械故障明显的标志之一，电机的部件会因为运动而产生摩擦，大部分的故障可以因此被识别出来。近几年，国际上已经有企业通过人工智能声音识别技术来监测机器故障，在非侵入式传感器、机器学习算法和预测维护解决方案的帮助下，出现故障的组件可以在它们变得更严重之前就被监测出来。

第二和第四大的业务是我们更关注远景更大的业务基于声学的工业故障实时监测及声音维度的工业大数据。用声音做监测，就好比给机器带了听诊仪。随时在线能对故障机器进行诊断识别。随着工业4.0的演进，多手段，复杂化，智能化监测成为了主流趋势。声音监测具有非接触，实时性，预防性，穿透性等特点，既可以提升已有监测手段的监测等级，同时在某些特定场景下解决了以往手段无法探测的痛点问题，是一种革新性创新。

目前我司在工业检测领域开展两块业务模式。其一，与工业保险部门进行合作。我司作为保险的合作方进入被投保方的实际生产场景，一方面帮助企业本身做故障预测，另一方面帮助保险方更好的了解用户实际生产情况，在可能出现问题的时间节点，由保险方加以管控。提前预防故障，降低保险潜在的赔付额度。传统保险的另一个问题是用户缺乏粘性。谛声所提供的服务相当于在资金赔付之外，为保险方与投保方搭建了一个全新的沟通桥梁，使得保险的服务不仅停留在金融层面，在某种意义上定义了全新的保险形式。

监测业务的第二块板块，是与行业龙头企业定义的行业内垂直销售。谛声了解到，在诸如高铁车厢检修，超高压电力设备监测，核电监测等领域，传统的手段几乎很难达到理想的监测效果。而声学独有的非接触被动监测，可以在远程实现对危险目标的实时反馈。也就是说，在一些行业内，声学监测是其他手段无法替代的刚需。目前我司已与中国电子集团，地方铁路局，国家电网等产生相关合作，在特定领域进行行业内直销。

陈锋：两个问题，总体这个市场多大，你们现在的营业额是多少？

谛声科技：我们公司出来是今年年初，营业额在千万级，但是项目试点已经推出去了。

陈锋：20亿是中国需要声音安防的市场是20亿？

谛声科技：可能比这个更大，我们现在跟集成商合作，集成商不断给我们提各种各样的诉求，我们会根据他的诉求做出各种各样的产品，之后我们探讨出5-6款可以讨论或者是探讨的产品，我认为这个市场比我刚刚提到的更大。

陈锋：声纳可以做到多少？

谛声科技：我在这里说话最远的人可以听到，它是广域的东西，声音在做工业监测，更多的偏向预防，我通过一个设备可以检测很大的区域，并且我不断识别你各个位置可能产生的故障，我不做最精准的分析，最精准的分析就是告诉你什么故障，人解决问题的手段是很成熟的。声学是做安防的，它是连续24小时不间断的，你只要再发生我就可以听见。桑琳：你们现在是针对项目定制产品，这个对团队的耗费比较大？

谛声科技：为什么我前面提到视觉公司可以做这么多，能起来这么大，声学的话像讯飞科技、瑞声，个人观点我认为声学技术是断点市场，声学是相对独立的市场，对我们初创的科技型公司来说，我做了一款监测的设备，如果我想独立打市场，我跟地方的交管部门聊对我们来说难度非常大，在这块我们我只需要你告诉我现在想听什么样距离的什么声音，基于这个我们做研发这是我们比较好的发展路径，我们把整个都包进来的话我们不是特别擅长。

桑琳：会不会意味你每年能做项目就取决于你团队有多少人，基本上限制了你的发展速度？

谛声科技：任何的行业都有这个问题，另外一个问题声学本身是冷门技术市场，我们确实不敢说走得太深入，只敢停留在技术层面上，这是一个问题，可以探讨。

路演团队：摩联科技

物联网世界正在快速成长，据统计每天有500万个物联网设备被部署，预计到2020年全球范围内200亿个物联网设备将被部署。物联网快速发展的同时，安全问题也越来越得到更多人的重视。摩联科技专注于智能蜂窝平台可信应用解决方案，为物联网应用开发者和设备制造商提供一套运行在蜂窝模组上的可信框架，从设备侧的最后一公里形成物联网数据的隐私保护伞，同时赋能物联网终端厂商挖掘应用和数据的价值。

摩联科技CEO林瑶表示，摩联科技是一家今年8月刚刚成立的初创公司，是这次路演团队里边最年轻的一个团队，专注于智能蜂窝平台的可信身份认证和数据隐私保护计算。今年上半年欧盟发布了GDPR通用数据保护法，第一张罚单给了谷歌，下半年10月份谷歌也因此决定，发往欧盟的安卓手机不再免费，会收取一定的费用。这代表了过去10多年互联网的免费模式和流量经济将进入转折点。接下来我们会面临新时代，这是基于智能终端上面的增值业务百花齐放的时代。我们认为从终端发起的革命即将开始，2018年是移动互联网下半场的开始以及物联网上半场的开始。

我们看到全球大的手机厂商都在做自己的钱包。钱包是什么？钱包是今天手机终端上面增值业务的一个入口，围绕手机用户提供增值服务实现可持续的收入来源。接下来手机钱包的打法应该也会延展到各种泛智能的终端上，意味着各种泛智能的终端上也需要有类似这样的入口。同时各种增值服务提供商也需要把它们的增值服务部署到各种泛智能终端上。我们认为这个终端钱包的形态会存在，而且各个终端厂商都需要有这样的一套机制来保证它有新的收入来源，除了原有产品销售的一次性收入，部署在设备上的服务，服务商还会给终端厂商分成，基于应用和数据的收益一起来分成。

智能手机里有钱包作为应用和数据的价值交换的入口，那么各种泛智能设备应该在哪个地方切入，各种泛智能终端就是某种形态上的机器人，带着人工智能的机器人，机器人的智能手机是什么，我们认为应该是无线蜂窝通信模块。按照这个逻辑，机器人应用和数据价值交换的入口，它的钱包应该是部署在无线蜂窝通信模块的载体上。与此同时，今天无线蜂窝通信模组产业已经经历了20年，从96年西门子做了全球第一款蜂窝模块，这20多年产业已经整合的比较清晰，全球头部的无线蜂窝通信模组的供应商只有10家，占据了90%的全球份额。我们认为聚焦在这个点上，可以覆盖到海量碎片化的物联网应用，我们希望先和头部的2-3家模块厂商合作，形成不错的市场开局。我们计划打造两大基础能力，针对用户和设备的可信身份认证和对产生的数据进行基于隐私保护的计算。

这是基于终端钱包下物联网可信架构的框图。上面一层大家比较熟悉，透过模块和终端上云实现物联网应用，下面一层是比较贴近现在在讲的WEB3.0，实现数据和应用价值的交换。通过模组里部署的终端钱包可信框架，我们在设备侧最后一公里给产生的数据打上标签。打什么样的标签？一个是和数据拥有者有关的标签，今天GDPR要求所有的运营方都要保护用户的隐私，用户数据的控制权必须交还给用户，所以我们要打上用户身份的ID，第二个要打上对数据产生有贡献的芯片厂商、模组厂商和设备厂商的ID，他们对数据的产生，从设备到边缘到云端实现数据变现提供了它们的贡献，也应该要参与后期的分成。我们在设备测通过可信框架把数据打上这两类标签后送上云端，后面会讲我们在云端也有一套部署实现数据的隐私的计算，可以实现真正意义上数据的共享交换。

再讲讲我们几大类产品。第一个是终端钱包，主要的能力就是密钥安全保存，可信的输入和输出。它可以支持各类可信应用，包括数字钱包、数字钥匙，机器支付和身份认证等。第二个产品是部署在边缘侧的网关，实现四大功能。一是帮助设备生成唯一的ID，二是基于设备的交易行为对数据进行定价，三是实现设备间的互信互通，还有基于隐私保护的计算，四是提供开放的架构支持更多的可信服务商和设备商的接入。我们第三个产品是安全多方计算技术，当把数据打上标签送到云端之后，数据的汇聚方要利用这个解决方案实现数据在隐私保护下的交换和变现。最近我们发现一个有趣的现象，AI炒得越火大家就越觉得数据有价值而越不愿意把数据贡献出来。而我们基于密码学的技术，实现了基于隐私保护下数据协调计算的解决方案，帮助数据的汇聚方，数据的采集方，它能够在数据明文不出本地服务器的前提下，实现数据的共享和协同计算，同时对方可以基于这个加工过的数据得到他想要的结果。这个解决方案使得有价值的数据可以重复的被使用和变现，真正实现数据的流动和交易。

最后总结一下，摩联科技在智能蜂窝模块这个载体维度切入碎片化的物联网，提供可信的身份认证和隐私保护下的数据计算。我们在前期会通过一些高频的可信应用，例如数字钥匙，身份认证和机器支付来推动技术落地。在技术层面，我们终端侧的可信架构也比较灵活，可以适应碎片化终端的形态实现普适部署。

预计2020-20201年5G会开始有部署，随着5G的开始，越来越多的计算节点将会接入网络，从而产生更大量的数据。这一套可信的身份认证和数据隐私保护计算的能力，将会让基于5G下的产业实现更好的数据价值的流动。最后我们希望能够借助全球蜂窝模组厂商的联盟，赋能物联网的设备厂商，挖掘应用和数据的价值，最终可以在各个行业形成应用和服务数据资产的超级清算方。

路演团队：亿智科技

亿智科技是一家从事人工智能芯片研发及销售的国家高新技术企业，亿智科技在SoC芯片整合，算法硬件化，产品快速量产化方面拥有丰富的先进经验。

亿智科技的吴浪表示，很高兴今天有机会跟大家一起分享我们对于AI的思考与实践。过去十几二十年我们从“移动互联”时代到现在的“万物互联”时代，AI技术的使用，我们认为会进入“万物智能”的时代。我们公司起名叫亿智，就是要全力拥抱亿万设备智能时代的到来。

公司于2016年在珠海的高新区注册成立，我们现在有100多位的员工，我们有完整的芯片设计，软件算法，市场行销团队；我们珠海是总部，负责我们芯片研发，软件算法开发，北京负责我们人工智能AI算法的研究，深圳负责方案开发，客户支持，市场与客户的拓展。虽然我们成立只有短短的3年，但是了解我们的朋友都知道，我们是一群在半导体行业超过10年的行业老兵，我们的核心团队拥有多次大规模SOC设计和量产的成功经验，经过我们团队设计和销售的芯片超过10亿颗。我们团队再次从亿智起步，只为一件事情，那就是聚焦AI，为这个行业做赋能。

我们团队的三个主要能力是，第一是我们SOC的整合能力。亿智自成立以来一直坚持在AI加速IP，高清显示，多媒体编解码等的自主IP的研发。我们知道今天业界有很多IPVendor提供成熟的IP，以及先进的EDA设计工具，今天的芯片设计就跟搭积木一样，比早期芯片设计的门槛低了很多。但是如何让IP之间的数据交互更有效，如何根据不同的产品化场景定制IP，这是我们团队的核心能力，这是为什么我们的芯片能够在性能、功耗、成本上可以做到业界领先。

第二是我们的算法硬件化的能力。我们的算法团队经过多年经验积累，我们知道如何让算法在硬件化时候更加高效地并行运算，如何让数据运算更有效。我们自研的AIIP的PPA指标都是领先业界，我们的NPU在相同的算力下面只需要更低的带宽，我们在同样的成本下面也可以提供更高的性能，更低的功耗。

第三是我们的量产化的能力。我们知道芯片设计很难，但是要把芯片做到量产，做到稳定，做到产业化，那更难。我们在这方面也是积累了10几年行业经验，我们会给客户提供方便的二次开发、量产、维护的工具。

介绍完我们团队，接下来我想和大家一起分享我们是怎么做的，我们用什么样的产品来助力这个行业。

首先，从行业的技术发展趋势来看，得益于神经网络的算法稳定和成熟，AI技术用到越来越多的行业领域，像智能安防、自动驾驶，但是因为算法的本身复杂度，需要在后台提供强大的算力支持，同时视频数据的传输也需要消耗掉巨大的网络带宽，而且还会带来巨大的延时，这是为什么对端设备的高算力需求越来越迫切。

其次，从产品的发展趋势来看，早期的电子设备从“看得见”世界，到今天高清，超高清技术的应用，使得设备能“看得清”这个世界，亿智要用AI技术让设备“看得懂”世界，通过AI的赋能，我们让设备能够更加的智能化。这是我们第一颗forAI的SOC芯片，我们已经完成了testchip的芯片验证；它包括了CPU+NPU和视频的编解码，带图形图像的显示等模块。我们今天在外面展台上也带来了我们基于这颗芯片的开发板做的人脸识别和物体识别的demo。我们可以给客户提供人脸检测与识别，车牌车型检测与识别，物体识别的功能。我们内部正在进行标准案的开发，在19年上半年我们的客户就可以量产基于我们芯片所开发的AI产品。

我们的芯片应用主要聚焦在视像安防、汽车电子、智能硬件等方向，我们会给客户提供相关标准案。同时为了丰富我们的产品线，我们也会提供AI协处理器，可以给不带AI的主流AP，快速实现它产品的AI的智能化。这颗芯片带我们的视频编解码，带ISP，NPU等模块，我们可以给这些方案提供人脸识别、手势识别、物体识别等应用功能。比如，我们可以给智能空调提供基于视觉的手势交互，或者其他车内场景的手势交互等。

最后谢谢我们的主办方，希望能借此机会跟更多的产业上下游的伙伴找到沟通合作的渠道，谢谢大家，我们是亿智科技。

路演团队：灵汐科技

梅迪灵汐科技联合创始人

北京灵汐科技是以发展人工通用智能为目标的类脑芯片和类脑计算系统公司，他源自清华大学类脑中心的AI芯片初创企业，也是清华系AI芯片新兴力量。

灵汐的核心业务是采用类脑架构的类脑芯片。大家看到目前云端AI应用市场的规模增长速度非常快，AI服务器年增长速度达到240%以上。我可以给大家讲两个比较典型的数字，大家就会有一个概念。一个是安防领域相关数字，我们国家在2020年将达到6亿支摄像头的部署，绝大部分采集到的图像都要做结构化的处理，这会需要特别大的算力。另外就是短视频，举个例子，抖音现在月活用户数量都是数亿的数量级，数亿人每天上传的视频都要做实时的各种AI辅助鉴别处理，但是目前看起来这个市场还是英伟达一家独大。

目前的云端AI芯片研发思路主要围绕两个问题展开，第一个设计思路是如何解决存储墙的问题，神经网络芯片是一个访存带宽受限主导的设计。目前的传统方案存在几个比较大的问题：一个是算力比较大的设计需要用到HBM，其成本非常昂贵；另外是外存带宽导致系统吞吐率受限；还有一个就是片外数据传输的耗能严重。从上面的图中可以比较直接地了解其中的能耗问题。我们做的工作就比较直接，我们不使用片外的存储，这是我们设计的思路。

第二个设计思路就是怎么让AI芯片的灵活性增加，以适应未来的网络算法和更复杂的应用。目前看起来，就是在传统的加速器逻辑里边如何加入DSP级别的可编程能力，这是AI芯片研发需要攻克的重点难题。我们的产品采用的是众核架构，而且在核里边还有内嵌的处理器来扩展它的指令集，增加它的调度灵活性和计算能力。我们还优化了我们的路由传输指令，从而优化CNN的计算。我们的独特设计可以自动加入时间维度信息，这样可以让我们的芯片同时支持SNN的计算。我们认为SNN很有可能是下一个人工智能算法发展的方向，因为它更仿生，更低功耗。因此同时支持CNN和SNN运算是我们芯片最主要的特点，也是核心的竞争力。

算力这部分大家是最关心的，我们用这种架构在明年上半年准备去留片的28纳米芯片，可以实现单芯片50T、FP16的算力，如果我们的架构能够切换到7纳米工艺的话，那么我们的算力可以增长6倍，就是说如果在明年年底或者后年年初能够完成7nm的量产，我们就可以实现300T左右的算力。工具链作为AI系统非常核心的工具，我们也投入了很大的开发力度。我们支持客户在GPU上训练好的模型直接映射到我们的芯片上，这对客户来讲是非常重要的工具。这是我们的编译器，我们的编译流程，或者说是编译过程，把网络模型直接部署在芯片上，这样可以实现数据流运算。

具体到商业的问题，我们跟行业里边的很多重要的客户都有非常紧密的合作，比如海康集团等，也包括一些领导汇报，我们同时支持清华大学每年举办国际性的类脑计算竞赛等等。我们创始人史老师是清华大学的教授，CEO曾经是海康的高管，我们的团队成员都是来自行业里，都是非常有经验的团队。这是我汇报的内容，谢谢！

杨磊：Memory的大小大家可以根据自己的模型调，我希望有一些更新的东西能够解决，我不知道你们有没有看过新的存储技术，就是脱离原来的SRAM。

灵汐科技：我们团队看未来两代存储技术怎么发展，我们的芯片和存储技术的发展是强相关的，包括我们学校里边有全球最好的做忆阻器的团队也在看展相关研究，但那是一个较长的过程，我们现在跟产业界不会讲忆阻器的问题，但是我们都在做准备。

杨磊：学校比较慢，你去看谷歌等等的里边都有忆阻器的案例在，2019到2022年可以根据那个去展开的点。

灵汐科技：没错，但是客户对商用产品的需求现在非常强烈，需要我们非常快的生产出可实际应用的东西，所以我们第一步先把这个工作做好，但就像7纳米的工艺很贵，但明年所有的AI芯片都是切到7纳米，也充分展示出AI芯片对新的工艺特别渴望进去。