雷鋒網(wǎng) 按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流博覽盛會(huì)，旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

7月13日，云天勵(lì)飛副總裁李愛軍為CCF-GAIR 2019 的「AI 芯片專場(chǎng)」作了題為《芯聯(lián)萬物，智創(chuàng)未來》的精彩演講。

IoT時(shí)代即將到來，隨著AI和5G技術(shù)對(duì)IoT的加持，我們獲得數(shù)據(jù)以及信息溝通交互的方式將更加的便捷和高效。未來，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)幅度將大于非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，我們更需要對(duì)這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣側(cè)、端側(cè)的實(shí)時(shí)處理。然而，傳統(tǒng)的CPU、GPU架構(gòu)難以滿足快速爆發(fā)的AI計(jì)算需求，因此我們需要更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

云天勵(lì)飛的芯片覆蓋著端、邊、云的應(yīng)用，利用不同的形態(tài)和組合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于AI落地，特別是視覺AI在端、邊、云上的應(yīng)用。

以下為李愛軍的主題演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嬇c整理。

我是云天勵(lì)飛的李愛軍，負(fù)責(zé)公司的AI芯片業(yè)務(wù)，今天的演講主題是《芯聯(lián)萬物，智創(chuàng)未來》。

云天勵(lì)飛是一個(gè)人工智能的創(chuàng)業(yè)型企業(yè)，我們一直致力于打造算法、芯片、大數(shù)據(jù)這三個(gè)方面的核心競(jìng)爭(zhēng)力，從而實(shí)現(xiàn)人工智能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的落地。

5AIoT時(shí)代即將到來

自從個(gè)人電腦出現(xiàn)以后，我們經(jīng)歷了從計(jì)算機(jī)時(shí)代到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的社會(huì)變革，人類獲取數(shù)據(jù)的方式越來越方便、越來越便利。如今，IoT時(shí)代即將到來，隨著AI對(duì)IoT的加持，以及現(xiàn)在最熱的5G對(duì)IoT的加持，我們獲得數(shù)據(jù)以及信息溝通交互的方式將更加的簡(jiǎn)便。

IoT時(shí)代，算法會(huì)越來越多地應(yīng)用到IoT的邊緣側(cè)和端側(cè)的場(chǎng)景上，同時(shí)IoT海量的應(yīng)用場(chǎng)景，為我們的算法提供了海量數(shù)據(jù)，特別是針對(duì)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)反過來推動(dòng)人工智能算法不斷地加速迭代，實(shí)現(xiàn)它更智能化的目的。

在這樣一個(gè)有機(jī)的循環(huán)和推動(dòng)下，我們將迎來“5AIoT”(即：5G+AIoT)的時(shí)代。

對(duì)于芯片來說，到2025年預(yù)計(jì)總量會(huì)比現(xiàn)在增長(zhǎng)7倍，特別是邊緣側(cè)和端側(cè)的芯片，容量會(huì)大幅度提升，比云側(cè)芯片會(huì)有更大的成長(zhǎng)空間。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2025年云側(cè)芯片規(guī)模將達(dá)150億美元，邊緣側(cè)和端側(cè)芯片市場(chǎng)規(guī)模約為516億美元。

我們認(rèn)為，人類社會(huì)現(xiàn)在正在進(jìn)入整個(gè)世界數(shù)字化的進(jìn)程。

• 2018年，全球的數(shù)據(jù)圈的數(shù)據(jù)規(guī)模大概是33ZB（1個(gè)ZB是1萬億字節(jié)），如果把這33萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)刻在光盤上，那么光盤疊加起來，其厚度可以繞地球222圈；

• 2025年，全球數(shù)據(jù)圈的數(shù)據(jù)總量會(huì)增加到175ZB，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)幅度將大于非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其中，預(yù)計(jì)有30%的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需要的是邊緣側(cè)、端側(cè)的實(shí)時(shí)處理，這也是推動(dòng)現(xiàn)在的邊緣側(cè)和端側(cè)人工智能技術(shù)不斷往前發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

5AIoT場(chǎng)景更復(fù)雜，對(duì)算法的需求是多模態(tài)、多維的算法，邊緣側(cè)和端側(cè)未來將是全新的運(yùn)算平臺(tái)，不能只跑某一種算法，而是在AIoT場(chǎng)景下要能應(yīng)對(duì)用戶各種各樣的需求，包括多場(chǎng)景、多復(fù)雜度的需求，同時(shí)本地的時(shí)延要滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理要求；

另外，由于受到邊緣和端側(cè)設(shè)備體積的限制，設(shè)備需要有很高的效能；最后是安全性，安全是人工智能發(fā)展不可逾越或者說不可回避的一個(gè)關(guān)鍵問題。

如何讓大家享受到人工智能給我們帶來便利的同時(shí)，又讓我們個(gè)人的隱私得到有效保護(hù)，讓我們覺得安全，我認(rèn)為這是一個(gè)很大的課題，所以我們?cè)?AIoT時(shí)代做的芯片要滿足高安全性的需求，保證我們本地的數(shù)據(jù)既要有安全性，同時(shí)又保證用戶的隱私。 

從場(chǎng)景出發(fā)，探索新型計(jì)算架構(gòu)

5AIoT時(shí)代，傳統(tǒng)的CPU、GPU架構(gòu)難以滿足快速爆發(fā)的AI計(jì)算需求，例如性能、功耗、成本等方面，所以我們需要更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

目前對(duì)于芯片架構(gòu)的相關(guān)探索，從基于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，包括存儲(chǔ)和計(jì)算，數(shù)據(jù)從外部存儲(chǔ)轉(zhuǎn)為內(nèi)部存儲(chǔ)，做完數(shù)字計(jì)算再釋放出去，這樣的架構(gòu)下其性能的提升必須通過提高頻率和帶寬，才能夠把AI處理器的性能推到一個(gè)新的高度。目前，絕大部分主流的GPU、NPU或者XPU都是類似這樣的架構(gòu)。

云天勵(lì)飛通過把存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元變得更為緊密，變成一個(gè)近存儲(chǔ)的計(jì)算方式。近存儲(chǔ)計(jì)算最大的好處在于我們不用把數(shù)據(jù)從外部導(dǎo)入，而是在計(jì)算的邊緣側(cè)就可以直接取到數(shù)據(jù)，從而使得我們計(jì)算的效率得到有效的提升，而且它的頻率也不用跑太高；同時(shí)在探索存內(nèi)計(jì)算有沒有可能在內(nèi)存中，在存和取的過程中就把計(jì)算做完，這樣獲得的效率會(huì)更高，意味著不需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行搬運(yùn)，這是我們下一步的目標(biāo)之一。

• 數(shù)字計(jì)算靠近存儲(chǔ)（Near Memory）：數(shù)據(jù)搬運(yùn)距離短，低頻即可提供高吞吐，消除外部數(shù)據(jù)搬運(yùn)，提高能效比；

• 數(shù)字/模擬混合計(jì)算（Mix Signal Processing）：讀取存儲(chǔ)單元即完成計(jì)算，無需數(shù)據(jù)搬運(yùn)，極大的提高能效比。

我們第一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器是基于傳統(tǒng)的架構(gòu)來做的，第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器是NNP200，已經(jīng)是基于早期的近存儲(chǔ)架構(gòu)來做，所以可以獲得比較高的能效比。

云天勵(lì)飛對(duì)AI芯片的理解：AI芯片和計(jì)算架構(gòu)一定是從場(chǎng)景出發(fā)、為場(chǎng)景服務(wù)，這樣的計(jì)算架構(gòu)才能真正滿足大規(guī)模應(yīng)用。

1. 通過我們的系統(tǒng)在AI系統(tǒng)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地和部署情況下，去了解行業(yè)的需求和痛點(diǎn)；

2. 基于對(duì)行業(yè)的需求和痛點(diǎn)的深刻理解來打造AI的芯片，通過芯片來解決這些場(chǎng)景下的關(guān)鍵問題；

3. 通過優(yōu)質(zhì)的服務(wù)來更多地賦能這個(gè)行業(yè)。

在場(chǎng)景方面，云天勵(lì)飛做的人臉識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)在中國(guó)以及東南亞近百個(gè)大中型城市進(jìn)行了部署，覆蓋領(lǐng)域包括：機(jī)場(chǎng)、地鐵、酒店、商場(chǎng)、醫(yī)院、社區(qū)等。同時(shí)，我們也服務(wù)了國(guó)家的多個(gè)重要會(huì)議和國(guó)家重點(diǎn)工程，包括：杭州G20峰會(huì)和博鰲論壇等。除此之外，我們?cè)谏钲谶€打造了一個(gè)城市級(jí)的AI安防的應(yīng)用示范區(qū)。

云天勵(lì)飛自主設(shè)計(jì)的DeepEye1000神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片，是面向以上的應(yīng)用場(chǎng)景做的設(shè)計(jì)，我們支持多模態(tài)的計(jì)算，可以支持一鍵式AI部署，同時(shí)針對(duì)邊緣側(cè)和端側(cè)做了優(yōu)化，滿足場(chǎng)景的需要，是異構(gòu)的并行架構(gòu)。

也就是說，這個(gè)芯片不是一個(gè)純AI算力的芯片，而是滿足邊緣計(jì)算的SoC芯片，無論是單位性能，還是單位能效都有著數(shù)量級(jí)的提升。這個(gè)異構(gòu)架構(gòu)有著分布式、可重構(gòu)的特點(diǎn)，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)任務(wù)的調(diào)度，能夠進(jìn)行智能高效的存儲(chǔ)和調(diào)度，在這樣的架構(gòu)下保證我們的性能能夠相比于其他芯片有大幅度的提升。

例如動(dòng)態(tài)調(diào)度帶來的性能提升，在我們用的人臉識(shí)別里面關(guān)鍵的幾個(gè)算法，包括人臉檢測(cè)、人臉跟蹤和人臉識(shí)別，這個(gè)算法平均的性能提升都超過40%，部分可以達(dá)到50%以上。我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器架構(gòu)是基于ASIP的指令集技術(shù)架構(gòu)，通過面向?qū)Ｓ脩?yīng)用的數(shù)據(jù)抽取實(shí)現(xiàn)了算法高效的支持，同時(shí)它是可重構(gòu)的處理器架構(gòu)。重構(gòu)的處理器是PE計(jì)算可重構(gòu)的架構(gòu)，這個(gè)芯片無論是跑大的算法模型，還是小的算法模型，都可以獲得非常高的效率。同時(shí)，它實(shí)現(xiàn)了計(jì)算存儲(chǔ)融合架構(gòu)，也就是剛才我們看到的Memory計(jì)算架構(gòu)，能支持稀疏以及數(shù)據(jù)壓縮，同時(shí)支持多核多線程。

芯片賦能端、邊、云

云天勵(lì)飛的芯片覆蓋著端、邊、云的應(yīng)用，利用不同的形態(tài)和組合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于AI落地，特別是視覺AI在端、邊、云上的應(yīng)用。

• 在前端，我們以單芯片模組的方式實(shí)現(xiàn)高性能人臉的處理和視頻結(jié)構(gòu)化的處理；

• 在邊緣端，我們通過芯片組成邊緣智能的計(jì)算子板的方式，可以實(shí)現(xiàn)單板單機(jī)16路或32路視頻結(jié)構(gòu)化的能力，同時(shí)它具有很高的性價(jià)比；

• 在云端加速，通過多芯片的并聯(lián)，我們做了計(jì)算加速板，可以做到單卡32路、單機(jī)8卡256路的視頻結(jié)構(gòu)化能力。

在人臉特征提取，功耗小于15W的時(shí)候支持600張人臉處理能力，能效比比GPU有10倍以上的提升，性價(jià)比比GPU高很多。

此外，我們的芯片也在深耕AIoT的各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，在智慧安防、智慧社區(qū)、智慧商業(yè)、智能制造以及智慧家居等領(lǐng)域形成了一系列的解決方案，這些解決方案都在有條不紊地進(jìn)行。

在行業(yè)內(nèi)，圍繞著5AIoT，云天勵(lì)飛希望跟合作伙伴一起打造自主可控的5AIoT生態(tài)，圍繞著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可控的處理器打造這樣一個(gè)生態(tài)，使得人工智能能夠更快速、更高效地大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地。

我們的愿景是構(gòu)建“1+1+N”的AI城市綜合服務(wù)體系，致力于打造1張基于5G+AIoT的泛感知的網(wǎng)絡(luò)，使得AI的觸角能夠深入到城市的各個(gè)角落，使我們城市治理相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取變得更加方便和便利。同時(shí)，我們將打造1個(gè)基于AI OS的城市大腦，通過這樣一個(gè)城市大腦可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析、挖掘和決策。在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)城市大腦的基礎(chǔ)之上，我們會(huì)構(gòu)建一個(gè)又一個(gè)面向城市各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的垂直解決方案，通過這些解決方案來服務(wù)于整個(gè)城市的治理，包括公安、衛(wèi)生等場(chǎng)景。謝謝大家!

在主題演講結(jié)束后，李愛軍接受了雷鋒網(wǎng)的采訪，以下是本次采訪的要點(diǎn)內(nèi)容。

雷鋒網(wǎng)：云天勵(lì)飛將通過構(gòu)建“1+1+N”的AI城市綜合服務(wù)體系，助力自主可控的5AIoT產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)。請(qǐng)問，5G在云天勵(lì)飛的5AIoT生態(tài)建設(shè)中的重要性如何體現(xiàn)？自研的AI芯片將在其中發(fā)揮怎樣的作用？

李愛軍：5G在我們整個(gè)的“1+1+N”這樣的一個(gè)城市的治理體系下，它是很重要的一環(huán)。

未來的城市將會(huì)構(gòu)成一個(gè)個(gè)泛感知的網(wǎng)絡(luò)，它需要構(gòu)建在5G這樣一個(gè)基礎(chǔ)之上。AIoT時(shí)代的泛感知網(wǎng)絡(luò)，它的數(shù)據(jù)的維度比原來要多很多，而且它的廣度也會(huì)更廣。只有通過5G這樣的網(wǎng)絡(luò)，才能夠去實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的傳遞和交互。因此，我們認(rèn)為5G網(wǎng)絡(luò)和AIoT實(shí)際上是相輔相成，相互融合的一個(gè)技術(shù)，共同把整個(gè)城市的泛感知網(wǎng)絡(luò)搭建起來。

云天勵(lì)飛的芯片，將應(yīng)用于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的端、邊、云當(dāng)中。當(dāng)我們做一個(gè)行業(yè)應(yīng)用時(shí)，可以在不同的層級(jí)、以不同的形態(tài)來做。在端側(cè)，就用我們的芯片做成了一個(gè)小的AI模組，可以用在各種各樣的視覺終端，做實(shí)時(shí)的視覺的采集和處理；邊緣側(cè)實(shí)際就是一個(gè)區(qū)域的中心和大腦，我們可以在邊緣側(cè)上處理多路的（原來可以接入16路，甚至32路）視頻，匯聚到邊緣側(cè)，然后我們?cè)谶@個(gè)層面做實(shí)時(shí)處理。

雷鋒網(wǎng)：云天勵(lì)飛的芯片是從場(chǎng)景出發(fā)探索一個(gè)新型的計(jì)算架構(gòu)，這樣話是否會(huì)限制芯片應(yīng)用的市場(chǎng)？未來AI 是需要專用，還是通用的AI芯片？

李愛軍：如果一個(gè)芯片做成通用的，我們認(rèn)為它的生命力反倒是不強(qiáng)的，沒有競(jìng)爭(zhēng)力的。

一般來講，我們認(rèn)為的通用CPU，它也是不完全通用的，比如英特爾x86的CPU，主要是用于電腦上，而手機(jī)上主要是用Arm的CPU。因此，某種程度來說，不存在一個(gè)完全通用的東西，至少在某些特定應(yīng)用里他是有局限性的。

對(duì)于我們來說，我們做的芯片是面向視覺AI應(yīng)用的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片。首先，它確實(shí)是對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景有自己的定義，對(duì)于非視覺AI我們實(shí)際上是不擅長(zhǎng)的。然而，在視覺AI的應(yīng)用場(chǎng)景下，我們又是相對(duì)比較通用的，因?yàn)槲覀兪且粋€(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，我們的AI芯片上面可以執(zhí)行現(xiàn)在的算法，也可以執(zhí)行未來的算法。

未來的AI，專用的和通用的AI芯片都會(huì)存在。在云側(cè)，無論是做云側(cè)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，還是大數(shù)據(jù)的分析處理，它需要的是一個(gè)相對(duì)比較通用的AI芯片。如果是在邊緣側(cè)和端側(cè)，更多需要專用的AI芯片，因?yàn)樗嗟目紤]到效率和性價(jià)比。

例如智能音箱，智能音箱里面的AI芯片叫語(yǔ)音識(shí)別的AI芯片，這個(gè)芯片跟我們用在攝像頭里面的AI芯片（即視覺AI芯片）是兩個(gè)概念。該芯片只處理語(yǔ)音信號(hào)，所以它的算力會(huì)比較小，可能0.1T或0.2T就夠用了；但是，如果我們對(duì)這個(gè)視頻、視覺進(jìn)行處理的話，就需要1個(gè)T或2個(gè)T，甚至更大，這樣的算力才能滿足對(duì)視頻處理的要求。

雷鋒網(wǎng)：邊緣側(cè)專用的AI芯片，在各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域差異是否很大？我們?nèi)绾稳?yīng)對(duì)這些差異性？

李愛軍：邊緣計(jì)算所代表的網(wǎng)絡(luò)層，我們可以稱之為邊緣網(wǎng)絡(luò)層，該層面細(xì)分領(lǐng)域?qū)吘売?jì)算的要求是不一樣的。也就是說，在不同的領(lǐng)域內(nèi)，它會(huì)有很多的區(qū)別，比如說用在工業(yè)和安防領(lǐng)域，它本身的這種需求就不一樣，要執(zhí)行的算法也不一樣，它的要求也就不一樣。

我們?cè)诼涞剡@些邊緣網(wǎng)絡(luò)層的具體項(xiàng)目時(shí)，即使同樣是視覺AI芯片，其解決方案依然會(huì)有差別。根據(jù)需求的不同，會(huì)根據(jù)某一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)AI芯片的要求進(jìn)行抽取，在落地的時(shí)候，再結(jié)合用戶的一些特別的需求就可以了。

一般地，會(huì)有一個(gè)“二八原則”，比如80%，甚至90%以上，這個(gè)都是共性的需求；那么剩下的10%左右的需求，需要額外的滿足客戶。

雷鋒網(wǎng)：云天勵(lì)飛的AI邊緣計(jì)算能力如何在各領(lǐng)域體現(xiàn)價(jià)值？

李愛軍：在安防領(lǐng)域，原來傳統(tǒng)的攝像頭，它只是具有監(jiān)控的功能，沒有智能分析的功能，因此傳統(tǒng)的攝像頭需要進(jìn)行智能化升級(jí)。例如從人臉抓拍到軟件識(shí)別，以及各種視頻結(jié)構(gòu)化，甚至視頻語(yǔ)義理解；至于門禁，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在裝門禁基本上都是裝在公司這些地方，所以將數(shù)據(jù)放在本地使用可以保護(hù)用戶的隱私。此外，門禁對(duì)于設(shè)備的實(shí)時(shí)性是有要求的，如果把數(shù)據(jù)的處理放在云端的話，實(shí)時(shí)性會(huì)難以保證。

新零售領(lǐng)域，它的應(yīng)用會(huì)有多個(gè)，實(shí)際上新零售可以理解為基于智能攝像頭的一整套系統(tǒng)，在這個(gè)里面的話，我們的邊緣計(jì)算芯片可以放在攝像頭里面，也可以放到智能網(wǎng)關(guān)中，構(gòu)成商超的匯聚節(jié)點(diǎn)。

雷鋒網(wǎng)：從AI的商業(yè)化程度來看，安防、金融、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和企業(yè)服務(wù)，這些行業(yè)是走在前面的，而云天勵(lì)飛選擇的是智慧安防、智慧商業(yè)、智慧家居、智慧制造和智慧社區(qū)這些垂直的領(lǐng)域進(jìn)行布局，是基于怎樣的一個(gè)考慮？

李愛軍：這個(gè)主要還是從我們的定位來看的，因?yàn)槲覀冏龅氖且曈XAI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片，所以我們的業(yè)務(wù)布局是圍繞這一點(diǎn)來進(jìn)行的。

目前的熱點(diǎn)，安防和金融領(lǐng)域，實(shí)際上更多的是用于人臉識(shí)別，我們只是布局了其中和自身有關(guān)聯(lián)的應(yīng)用而已。安防中的人臉識(shí)別，包括視頻結(jié)構(gòu)化，都是和視覺AI相關(guān)的技術(shù)；金融支付領(lǐng)域的人臉識(shí)別和安防的人臉識(shí)別差不多，技術(shù)是一樣的，所以我們是可以做的。其他方面，比如金融領(lǐng)域的AI應(yīng)用，也就是涉及到金融本身，比如說數(shù)據(jù)監(jiān)管、數(shù)據(jù)分析這些，這些的話跟我們視覺AI芯片沒有太大關(guān)系，所以現(xiàn)在并不涉及。

此外，我們選擇了智慧商業(yè)領(lǐng)域，主要參與的是訪客系統(tǒng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷這塊，這塊也是跟視覺AI密切相關(guān)的；而智能制造領(lǐng)域，我們主要側(cè)重于工業(yè)檢測(cè)，這也是視覺AI方面的應(yīng)用；在智能家居領(lǐng)域，我們是用于目標(biāo)檢測(cè)，而不是人臉識(shí)別；最后是智慧社區(qū)，這個(gè)主要就是用于門禁方面。

雷鋒網(wǎng)：針對(duì)目前AI芯片市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)不夠充分的觀點(diǎn)，您怎么看？

李愛軍：這個(gè)要分開來看，首先我覺得現(xiàn)在的AI芯片相關(guān)應(yīng)用還遠(yuǎn)沒有到達(dá)爆發(fā)的時(shí)候。除了手機(jī)行業(yè)，目前我們看到的幾個(gè)熱點(diǎn)，比如安防的攝像頭，這也才剛剛開始而已；智能音箱，相對(duì)時(shí)間長(zhǎng)一點(diǎn)；然后再往下看，就發(fā)現(xiàn)好像AI芯片沒有幾個(gè)量比較大的應(yīng)用了。

雖然AI芯片關(guān)注度比較高，但它的應(yīng)用落地并不多，所以說這個(gè)市場(chǎng)還沒真正起來。但是目前做AI芯片的公司挺多，在這么多的AI芯片廠商中，最后能存活下來的是那些掌握了核心競(jìng)爭(zhēng)力的玩家。目前的AI芯片的競(jìng)爭(zhēng)，我覺得還沒開始。

云天勵(lì)飛最核心的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器相關(guān)的技術(shù)，最大的優(yōu)勢(shì)是對(duì)于場(chǎng)景的理解，和我們基于場(chǎng)景所做的芯片。我們不是一個(gè)通用的AI芯片，也不是基于這種通用的AI算法芯片里面，我們是有側(cè)重的，我們瞄準(zhǔn)的是視頻方面的人臉識(shí)別，還有視頻結(jié)構(gòu)化相關(guān)的，所以在這類算法上運(yùn)行效率非常高。

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