2019年6月28日，由<電子發(fā)燒友>主辦，深圳市機(jī)器人協(xié)會、深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會和華強(qiáng)智慧網(wǎng)聯(lián)合主辦的“2019年人工智能技術(shù)峰會”在深圳成功舉行。本次峰會以“加速人工智能技術(shù)落地”為主題，包括一場高峰論壇和兩場技術(shù)分論壇：圖像與語音識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)應(yīng)用論壇。大會匯聚了人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游領(lǐng)先企業(yè)——國際一流IP供應(yīng)商、EDA供應(yīng)商、芯片/算法獨(dú)角獸企業(yè)、知名的系統(tǒng)和平臺供應(yīng)商、系統(tǒng)集成商、投資機(jī)構(gòu)以及來自垂直應(yīng)用領(lǐng)域的新銳企業(yè)等等。本次大會還獲得了深圳半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會、深圳市物聯(lián)網(wǎng)協(xié)會、深圳灣、尋材問料、CIOE光博會、華強(qiáng)PCB和華強(qiáng)芯城等單位與機(jī)構(gòu)的大力支持。

超過一千名專業(yè)觀眾參加了大會，近30位企業(yè)高管、行業(yè)專家縱論產(chǎn)業(yè)發(fā)展之道，從不同領(lǐng)域、不同產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)出發(fā)，對2019年人工智能在中國市場的進(jìn)一步落地，進(jìn)行了探討及預(yù)測。并有數(shù)家公司在會上發(fā)布最新產(chǎn)品，還有豐富的AI技術(shù)/方案等落地資源，實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)商與需求方之間的有效對接。

<電子發(fā)燒友>總經(jīng)理張迎輝在致辭中表示，中國的華南地區(qū)一直是高科技應(yīng)用落地的主要地區(qū)，深圳則是這塊科技創(chuàng)新熱土的重要基地。在過去兩年中，人工智能語音識別音箱出貨量過億，成為第一代人工智能產(chǎn)品爆品，它宣告人工智能技術(shù)落地正式全面啟動。從此深圳的新產(chǎn)品的出現(xiàn)，可能將不再是一件件單品，而是帶有人工智能技術(shù)的多品類產(chǎn)品應(yīng)用落地。他強(qiáng)調(diào)，人工智能創(chuàng)新技術(shù)呈現(xiàn)出無限的商機(jī)，未來的科技企業(yè)，誰能在人工智能技術(shù)發(fā)展的路上走得更快更強(qiáng)，誰就將會成為接下來的科技霸主。

<電子發(fā)燒友>分析師張慧娟就人工智能調(diào)研成果進(jìn)行了主題報(bào)告。結(jié)合全球領(lǐng)先科技企業(yè)的布局，以及國內(nèi)市場的落地應(yīng)用情況，分析認(rèn)為人工智能將在2-3年內(nèi)在國內(nèi)市場形成更大規(guī)模的落地效應(yīng)，包括新興領(lǐng)域和傳統(tǒng)行業(yè)。在人工智能落地的動力與瓶頸方面，提到數(shù)據(jù)問題應(yīng)該受到足夠的重視，不論是硬件架構(gòu)還是數(shù)據(jù)資源的調(diào)取方面。隨著人工智能從云到端的發(fā)展，端側(cè)芯片競爭會更為激烈，背后考驗(yàn)的還有軟件支持、生態(tài)、服務(wù)等因素。報(bào)告最后談到了智能終端人機(jī)交互的趨勢，以及5G與AI融合后可能帶來的改變。

以下是高峰論壇演講嘉賓的精彩觀點(diǎn)：

Arm中國：連接無處不在，智能無處不在

Arm中國市場部負(fù)責(zé)人梁泉在演講中談到，人工智能會繼續(xù)賦能邊緣設(shè)備發(fā)展，應(yīng)用于每個(gè)IoT終端節(jié)點(diǎn)。現(xiàn)在，90%的AI智能設(shè)備都基于Arm?IP，Arm?IP極大驅(qū)動了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。

Arm中國市場部負(fù)責(zé)人梁泉

回顧計(jì)算發(fā)展的歷史，梁泉表示，經(jīng)歷了主機(jī)計(jì)算時(shí)代、個(gè)人計(jì)算和軟件、互聯(lián)網(wǎng)、移動和云計(jì)算這四次浪潮，第五次浪潮將是一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動的計(jì)算時(shí)代。Arm生態(tài)系統(tǒng)在這波浪潮中將迎來巨大的機(jī)遇，推動經(jīng)濟(jì)增長及社會進(jìn)步，但是，只有把當(dāng)前的先進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)化為堅(jiān)實(shí)的業(yè)務(wù)，第五次浪潮才會成為現(xiàn)實(shí)。

根據(jù)Arm之前的預(yù)測，到2035年，全球?qū)⒂幸蝗f億設(shè)備實(shí)現(xiàn)互聯(lián)。飛速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)已成為人類文明史中推進(jìn)速度最快的新興經(jīng)濟(jì)體系，全球累計(jì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的新產(chǎn)值已達(dá)到30萬億美元，而在接下來的20年內(nèi)，預(yù)計(jì)累計(jì)中國物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)設(shè)備及產(chǎn)值就將達(dá)到60萬億元以上。

如何滿足嵌入式平臺日益增長的智能處理需求？梁泉指出，分布式計(jì)算成為未來方向。邊緣處理在帶寬、電源、成本、延遲、可靠性和安全性方面提供了好處。并非所有數(shù)據(jù)都需要發(fā)給數(shù)據(jù)中心去處理，在數(shù)據(jù)被搜集和使用的節(jié)點(diǎn)也應(yīng)該具有這一能力。這意味著不僅要在筆記本電腦處理器中啟用這種邊緣處理能力，還要在性能、功耗和內(nèi)存方面有限的小型嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)這種計(jì)算水平。Arm希望與合作伙伴共建面向未來的智能生態(tài)，實(shí)現(xiàn)這些優(yōu)勢。

去年6月Arm把中國業(yè)務(wù)分拆，成立由中資51%控股的Arm中國，并推出本土工程團(tuán)隊(duì)的第一個(gè)成果——周易人工智能平臺。周易平臺采用完全自主開發(fā)的AI處理器和軟件框架，讓芯片廠商能夠在現(xiàn)有的技術(shù)能力上，快速部署人工智能計(jì)算的算力，在同等的成本功耗情況下，能做到人工智能應(yīng)用所需要的算力。它的核心包含兩部分，一是Tengine軟件框架，二是AIPU（人工智能處理單元），主要處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI計(jì)算。從優(yōu)化端側(cè)芯片開發(fā)的角度看，周易平臺降低了兩個(gè)門檻：一方面是SoC集成AI功能的設(shè)計(jì)門檻，另一方面是上層軟件的開發(fā)門檻。

梁泉表示，未來的智能生態(tài)，所有基礎(chǔ)革命都必須通過開放生態(tài)系統(tǒng)把成本功耗降下來，又能通過共同的標(biāo)準(zhǔn)和體系讓大家協(xié)作，在同一個(gè)開發(fā)環(huán)境中，把應(yīng)用服務(wù)做好。

Wave Computing:創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)對數(shù)據(jù)中心至邊緣端計(jì)算挑戰(zhàn)

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AI應(yīng)用場景和方案的不斷創(chuàng)新和多元化，以及5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為邊緣計(jì)算帶來的發(fā)展機(jī)會，Wave Computing中國總經(jīng)理熊大鵬博士認(rèn)為兼顧效率、通用性、靈活性、可擴(kuò)展性與成本的AI深度學(xué)習(xí)計(jì)算加速的新架構(gòu)技術(shù)，將會是下一個(gè)對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要的技術(shù)進(jìn)步。

Wave Computing中國總經(jīng)理熊大鵬博士

Wave?Computing最新推出的面向邊緣和端側(cè)AI計(jì)算的TritonAI 64 IP平臺，基于DataFlow處理器，是基于CGRA的DPU技術(shù)，針對邊緣和端側(cè)市場，做了一定的優(yōu)化，在性能功耗和通用性方面能夠達(dá)到更好的平衡。

熊大鵬博士表示，CPU、GPU等芯片不適合對巨量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、傳輸和存儲的要求。此外，人工智能應(yīng)用場景非常豐富，從小到幾十個(gè)Gops的輕量級推理，大到上百個(gè)Tops的重量級多網(wǎng)絡(luò)并發(fā)推理；從追求PPA的專用網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景，到網(wǎng)絡(luò)變化無窮的應(yīng)用場景，該平臺都能很好的支持。

采用非馮諾依曼架構(gòu)，通過軟件實(shí)時(shí)動態(tài)地控制成千上萬個(gè)異步的處理器來構(gòu)成具有特定功能的、并行處理的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的計(jì)算流水線，能夠充分使用芯片的算力，最大程度減少數(shù)據(jù)存儲、傳輸和交換，實(shí)現(xiàn)更佳的效率、通用性和可擴(kuò)展性。熊大鵬博士表示，這一方案基本上能將芯片算力資源的利用效率保證在75%-80%以上。

基于DataFlow技術(shù)架構(gòu)芯片DPU的解決方案不僅適用于數(shù)據(jù)中心，在邊緣計(jì)算方面也有獨(dú)特的價(jià)值。一方面，AI對邊緣處理的能力要求越來越高；另一方面，AI不再只是單一模型的處理，需要同時(shí)支持多個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對處理器的通用性和能效的要求更高。

Wave Computin于去年6月收購了IP提供商MIPS，致力于將通用計(jì)算技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的AI數(shù)據(jù)流核的計(jì)算技術(shù)融合在一起，加速數(shù)據(jù)中心至邊緣終端計(jì)算的AI算法。

Cadence：如何在邊緣側(cè)/端側(cè)快速部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

Cadence公司Tensilica事業(yè)部產(chǎn)品管理總監(jiān)Megha Daga指出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷將會無處不在，例如智能語音助手、人臉識別、安防監(jiān)控等等，現(xiàn)在多數(shù)的AI推斷都需要傳給云端去處理，但未來，邊緣側(cè)/端側(cè)AI推斷會成為趨勢。

Cadence公司Tensilica事業(yè)部產(chǎn)品管理總監(jiān)Megha Daga

這樣可以帶來三方面好處：首先是低延時(shí)，盡管云端具備強(qiáng)大的算力，但是當(dāng)越來越多的算力都移到邊緣或端側(cè)，能夠省去了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間，延遲會大大縮小；其次，針對需要離線推斷的場景，可支持設(shè)備在不接入網(wǎng)絡(luò)的情況下進(jìn)行推斷；第三，人們對隱私安全非常注重，數(shù)據(jù)在端側(cè)處理，能夠進(jìn)一步提升安全性。

但是，在邊緣側(cè)或端側(cè)進(jìn)行運(yùn)算有些特別的要求，特別是對于多數(shù)都是使用電池供電的嵌入式設(shè)備，有低功耗方面的需求；同時(shí)還要求具備很高的運(yùn)算能力；此外，還要求設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)可配置、可擴(kuò)展，從而適應(yīng)不同的場景。諸如此類要求，都對設(shè)備提出了很高的要求。

致力于加速邊緣側(cè)/端側(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，Cadence去年推出專門針對人工智能領(lǐng)域的全新處理器IP——Tensilica?DNA?100。無論小至0.5還是大到數(shù)百TeraMAC（TMAC），均可實(shí)現(xiàn)高性能和高能效，性能有望達(dá)到100TMACs（萬億矩陣積累操作）。

與具有類似尺寸的MAC引擎的競爭解決方案相比，DNA 100具有高達(dá)4.7倍的性能優(yōu)勢。這主要通過它的稀疏計(jì)算架構(gòu)而實(shí)現(xiàn)，這意味著它只計(jì)算非零激活和權(quán)重，并實(shí)現(xiàn)了更高的硬件MAC利用率。

Megha Daga表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是固有的權(quán)重和激活的稀疏性，這會導(dǎo)致其他處理器中的MAC通過加載和乘零而不必要地消耗性能。而Tensilica ?DNA 100處理器的專用硬件計(jì)算引擎消除了這些問題，允許利用這種稀疏性來提高效率和減少計(jì)算量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再訓(xùn)練有助于增加網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，并通過處理器的稀疏計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)最大性能。

例如汽車動力這種擁有大量傳感器的應(yīng)用中，包括了攝像頭、激光雷達(dá)和超聲波等，對于推理性能的需求非常急迫。有了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器后，就可以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)DSP負(fù)責(zé)信號處理的主要任務(wù)，處理感知和決策制定等任務(wù)被移交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。

軟件方面，Cadence提供了一個(gè)完整的軟件棧和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器，包括網(wǎng)絡(luò)分析器和優(yōu)化器以及所需的設(shè)備驅(qū)動程序，可以進(jìn)一步降低開發(fā)難度，縮短開發(fā)周期。目前，Tensilica DNA 100已開始供貨。

太谷計(jì)算:IoT+AI如何賦能智慧安防？

智能化城市的開發(fā)目標(biāo)，正在從原來的單個(gè)需要，轉(zhuǎn)向?qū)φ麄€(gè)生活形態(tài)或生態(tài)鏈的“全應(yīng)用場景”模式。按四個(gè)維度劃分，人工智能在城市應(yīng)用場景覆蓋：社會管理場景，覆蓋AI+安防、AI+交通、AI+能源；公共服務(wù)場景，覆蓋AI+醫(yī)療、AI+政務(wù)、AI+服務(wù)機(jī)器人；產(chǎn)業(yè)運(yùn)作場景，覆蓋AI+農(nóng)業(yè)、AI+樓宇、AI+零售；個(gè)人應(yīng)用場景，覆蓋AI+生活?yuàn)蕵贰I+教育、AI+移動設(shè)備。

太古計(jì)算總經(jīng)理陳偉認(rèn)為，升級安防場景有助于搭建更高效的城市治安系統(tǒng)。他指出，傳統(tǒng)安防系統(tǒng)的監(jiān)控中心，基本上只能實(shí)現(xiàn)事后視頻取證的功能，并不能及時(shí)通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)問題，因此，亟需對安防系統(tǒng)增加事前預(yù)警功能。

太古計(jì)算總經(jīng)理陳偉

那么，如何能夠?qū)崿F(xiàn)事前預(yù)警？陳偉指出了行為監(jiān)控的重要性?；贏I神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺分析算法，太古計(jì)算的智能AI行為識別系統(tǒng)可以利用拍攝回來的視頻畫面，結(jié)合人體姿態(tài)特征，識別出人的各種動作，賦予監(jiān)控系統(tǒng)智能分析的能力，同時(shí)該系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)廣播系統(tǒng)和消防報(bào)警系統(tǒng)的相互聯(lián)動。因?yàn)樵黾恿藢σ曨l中人的動作識別，達(dá)到提前預(yù)警的目的，該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于社會治安、小區(qū)、工廠、酒店、學(xué)校、醫(yī)院、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、公園、廣場、旅游區(qū)、監(jiān)獄、客運(yùn)公交、地鐵、機(jī)場、海關(guān)、施工工地等領(lǐng)域。

陳偉介紹，傳統(tǒng)的行為識別技術(shù)多是基于移動偵測技術(shù)、伴線技術(shù)、圖像比對、學(xué)習(xí)人形或物體、軌跡分析等多種技術(shù)糅合在一起，實(shí)現(xiàn)對場景的分析，當(dāng)場景發(fā)生變化時(shí)，判斷為出現(xiàn)異常。

太古計(jì)算這款智能AI行為識別系統(tǒng)，基于骨架的行為識別及檢測，是以LSTM（Long-Short Term Memory）的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為基礎(chǔ)框架搭建而成。由于是根據(jù)運(yùn)動軌跡定義各種異常行為，因此無需針對場景進(jìn)行分析。這樣帶來的好處是誤報(bào)率降低，識別精準(zhǔn)度、識別能力、識別效率提升。

陳偉表示，智能AI行為分析技術(shù)具有實(shí)用性強(qiáng)、應(yīng)用場景多等特點(diǎn)，是很多企業(yè)看好的方向。隨著數(shù)據(jù)的積累，智能AI行為分析技術(shù)的不斷突破，有望在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場景落地。

地平線：從算法到芯片一站式方案，構(gòu)建AI生態(tài)

現(xiàn)今邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)量越來越大，AI若想真正普惠大眾，挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)。據(jù)國際 IDC 數(shù)據(jù)公司（IDC）白皮書《數(shù)據(jù)時(shí)代 2025》預(yù)測，2025 年，超過 25% 的數(shù)據(jù)將成為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其中 95% 生產(chǎn)自 IoT 終端，并且絕大部分不能直接創(chuàng)造價(jià)值，需要進(jìn)一步提煉才能更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。地平線智能芯片解決方案事業(yè)部總經(jīng)理張永謙就此談到了邊緣計(jì)算如何賦能行業(yè)落地。

地平線智能芯片解決方案事業(yè)部總經(jīng)理張永謙

5G網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，多接入邊緣計(jì)算成為必由之路，邊緣計(jì)算的好處是實(shí)時(shí)計(jì)算，減少反應(yīng)延遲，可靠性高，離線正常運(yùn)作，安全合規(guī)滿足隱私要求，高性價(jià)比，節(jié)省存儲運(yùn)輸成本。張永謙提到，未來，AI計(jì)算將是分布式的，邊端云協(xié)同，在一個(gè)更大的范圍內(nèi)尋找AI解決方案最優(yōu)解。

同時(shí)，他還指出，AI芯片的真實(shí)性能要從四個(gè)維度來衡量：每瓦的峰值算力和每美元的峰值算力（由芯片架構(gòu)、前后端設(shè)計(jì)和芯片工藝共同決定），峰值算力的有效利用率（由算法和芯片架構(gòu)決定），以及有效算力轉(zhuǎn)化為 AI 性能的比率（主要是速度和精度兩個(gè)方面，由算法決定），結(jié)合這四點(diǎn)得到的才是有效的AI性能。

從算法演進(jìn)時(shí)間軸，可以看到地平線AI芯片的表現(xiàn)高于典型AI芯片，原因是地平線AI芯片將算法和芯片協(xié)同優(yōu)化，首重效率，兼顧靈活性，高效架構(gòu)設(shè)計(jì)服務(wù)經(jīng)典和未來算法。

地平線于2017年底成功流片量產(chǎn)了中國首款邊緣人工智能處理器——專注于AIoT的“旭日(Sunrise)”系列處理器和專注于智能駕駛的“征程(Journey)”系列處理器，并已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。目前，地平線第二代芯片已流片成功，具備強(qiáng)大的語音和視覺融合計(jì)算能力。AI需要生態(tài)鏈的支撐，張永謙表示地平線希望與生態(tài)合作伙伴一同推動邊緣人工智能在智慧樓宇、智慧安防、智能零售、智能社區(qū)等領(lǐng)域的發(fā)展。

今年4月的上海車展上，地平線首次對外明確了地平線的戰(zhàn)略選擇——AI on Horizon，做AI時(shí)代最底層的賦能者。地平線將充分發(fā)揮自身在人工智能軟硬件方面的核心優(yōu)勢，聚焦在邊緣AI芯片+工具鏈組成的基礎(chǔ)技術(shù)平臺的搭建和打磨，賦能產(chǎn)業(yè)合作伙伴，向行業(yè)提供“超高性價(jià)比的AI芯片、極致功耗效率、開放的工具鏈、豐富的算法模型樣例和全面的賦能服務(wù)”。

瑞芯微：在AI峰會之際正式發(fā)布AI計(jì)算棒

瑞芯微在今年正式進(jìn)軍人工智能芯片市場。瑞芯微在2019年1月正式推出AI開發(fā)平臺Toybrick。瑞芯微電子高級產(chǎn)品經(jīng)理邱建斌在演講中介紹，硬件上，瑞芯微提供多系列開發(fā)平臺和參考設(shè)計(jì)滿足不同用戶群體。軟件上，提供穩(wěn)定可靠的系統(tǒng)平臺、豐富的開發(fā)工具、AI教學(xué)案例和開源的社區(qū)。

瑞芯微電子高級產(chǎn)品經(jīng)理邱建斌

瑞芯微推出TB-RK3399Pro開發(fā)板，采用高性能AI處理芯片RK3399Pro,提供一站式AI解決方案。集成多路USB接口，PCIe接口，雙MiPi CSI接口，HDMI、DP、MIPI和eDP顯示接口等。預(yù)裝Android和Linux雙操作系統(tǒng)。

此外，瑞芯微還推出了Toybrick AI計(jì)算棒TB-RK1808S0，它的內(nèi)部搭載算力3.0T ops RK1808 NPU。多種開發(fā)模式，支持二次開發(fā)，進(jìn)行深度定制。主要面向AIOT應(yīng)用。在此次AI峰會上，瑞芯微也帶來了好消息，宣布這款計(jì)算棒正式上市。

計(jì)算棒強(qiáng)化了邊緣側(cè)的AI推理能力，也使得AI應(yīng)用更加簡化。實(shí)際流程中，把模型送到計(jì)算棒上，進(jìn)行推理，再把結(jié)果返回到開發(fā)平臺，再進(jìn)行展示即可?？蓮V泛應(yīng)用于人臉識別閘機(jī)，計(jì)算機(jī)視覺，智能零售，車載產(chǎn)品，工業(yè)電腦，智能家居設(shè)備，醫(yī)療健康和穿戴設(shè)備等。

在瑞芯微的AI開發(fā)平臺，可進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換，稱做RKNN功能，目前已經(jīng)支持TENSORFLOW，CAFFE，ONNX，DARKNET等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。除了客戶已有的算法可以在平臺進(jìn)行評估，瑞芯微還提供人體骨骼關(guān)鍵點(diǎn)，人臉特征關(guān)鍵點(diǎn)等AI SDK，客戶可以快速評估性能，未來還有條型碼，二維碼等識別。

整體而言，瑞芯微AI芯片的應(yīng)用場景非常廣泛，包括新零售，計(jì)算機(jī)視覺，人臉識別閘機(jī)，車載產(chǎn)品，工業(yè)電腦，AIOT，醫(yī)療健康，智能穿戴等等。

RT-Thread：AIoT操作系統(tǒng)如何智能？

AI與物聯(lián)網(wǎng)密不可分，由于語音、視覺、圖形、數(shù)據(jù)分析向智能化轉(zhuǎn)移，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的AI處理成為必須。上海睿賽德電子科技RT-Thread COO鄒誠分析說，從操作系統(tǒng)來看，AIoT還主要以linux和安卓系統(tǒng)為主，占比80%。而RTOS操作系統(tǒng)占比20%，以M4F和ARM，RISC-V處理器為主。RT-Thread是國內(nèi)目前合作和支持芯片廠商最多、社區(qū)開發(fā)者最多、組件最豐富、應(yīng)用領(lǐng)域最廣的IoT OS。

上海睿賽德電子科技RT-Thread COO鄒誠

鄒誠介紹，RT-Thread操作系統(tǒng)推出兩代架構(gòu)，新一代RT-Thread4.0將最大限度的兼容之前的組件和軟件包生態(tài)。憑借兩代架構(gòu)，RT-Thread將在70%以上的AI領(lǐng)域具備競爭力。

在RT-Thread4.0之前，內(nèi)核的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，驅(qū)動等都跑在一個(gè)內(nèi)核里面。下一代微內(nèi)核架構(gòu)，更多運(yùn)用在M4，M7,R9,11，RISC-V等處理器上，這個(gè)架構(gòu)是把驅(qū)動等放在用戶態(tài)，內(nèi)核態(tài)放內(nèi)核調(diào)度，IPC等。

為什么要推出微內(nèi)核，鄒誠表示，微內(nèi)核架構(gòu)啟動時(shí)間快，更低功耗和內(nèi)存資源占用，構(gòu)建音視頻框架，集成AI平臺以及圖形化IDE。在高端智能設(shè)備領(lǐng)域，微內(nèi)核架構(gòu)更有競爭力。IOS，安卓也用的微內(nèi)核架構(gòu)。

與linux操作系統(tǒng)相比，RT-Thread具有低成本如RAM和Flash只需linux的五分之一，低功耗、快啟動、小體積、實(shí)時(shí)性和快上市等特點(diǎn)。成為MCU，無線SoC，AI/AP領(lǐng)域芯片廠商的選擇。

現(xiàn)在，超過40家公司支持RT-Thread，幾乎所有主流的MCU芯片都支持，無線SOC領(lǐng)域例如芯之聯(lián)、RDA、博通集成等也有合作；AIAP領(lǐng)域，已經(jīng)有多家芯片選用，例如國科微、全志、瑞芯微、SIFIVE等。

最近搭載RT-Thread的智能音箱方案開始出貨，這個(gè)方案基于MCU，并在DSP上跑降噪和語音識別，采用RT-Thread優(yōu)化了整個(gè)方案的性能。

RT-Thread還具有開源組件豐富（軟件包生態(tài)）、擁有高附加值組件如GUI、音頻框架、Flash日志文件系統(tǒng)等，優(yōu)秀的軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，高度可伸縮，良好的應(yīng)用生態(tài)環(huán)境，如支持POSIX，CMSIS，Webnet，腳本運(yùn)行環(huán)境等擁有豐富的開發(fā)工具包，易用和便捷開發(fā)。

鄒誠認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的碎片化等特征，使得終端開發(fā)的復(fù)雜性增加，產(chǎn)品對功耗和上市時(shí)間要求皆高。RT-Thread致力于解決這些痛點(diǎn)，朝著物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)更簡化、更智能發(fā)展。

阜時(shí)科技：AI時(shí)代生物特征識別是怎樣的？

在此次AI峰會上，阜時(shí)科技對人臉識別與指紋識別兩種識別方式進(jìn)行了剖析。阜時(shí)科技人工智能與機(jī)器視覺技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室研究員許家妙談到，生物特征識別是根據(jù)生理特征（人臉、指紋、虹膜等）和行為特征（姿態(tài)、動作、情感等）實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證的技術(shù)。人臉識別應(yīng)用于閘機(jī)、門禁考勤、支付、在線辦事等等行業(yè)。

阜時(shí)科技人工智能與機(jī)器視覺技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室研究員許家妙

以智慧影院為例，通過人臉注冊，專注度分析，收費(fèi)評估，專注度匯總等步驟，最終可通過大數(shù)據(jù)給影片打分?，F(xiàn)如今，人臉識別已經(jīng)出現(xiàn)在無人超市，智能售貨機(jī)等應(yīng)用，此外還可以進(jìn)行整容妝容模擬等。

不過，如果采用2D人臉識別，其面臨一些挑戰(zhàn)。例如低分辨率，計(jì)算力限制，人臉反欺騙等。在丹麥有案例通過豬臉識別，監(jiān)測豬的喂養(yǎng)情況還需要考慮細(xì)粒度分類問題。

相比之下，3D人臉識別更加精確。3D活體檢測可以有效地分辨出偽造圖片，視頻和面具等。許家妙介紹說，阜時(shí)科技的3D結(jié)構(gòu)光人臉識別，相比傳統(tǒng)2D識別，能夠提供更精細(xì)的結(jié)構(gòu)信息，能夠進(jìn)一步改善識別精度。

在指紋識別領(lǐng)域，阜時(shí)科技推出了基于LCD的屏下指紋芯片。目前，屏下指紋大多數(shù)基于OLED屏，它具有透光性，厚度較薄等特點(diǎn)。據(jù)悉，阜時(shí)的LCD屏下指紋，已經(jīng)與國內(nèi)公司達(dá)成合作，將于今年底量產(chǎn)。

生物特征識別在算法、硬件和法律法規(guī)方面仍然面臨著挑戰(zhàn)，也是芯片廠商需要為之不斷努力的方向。近幾年人臉的隱私保護(hù)受到關(guān)注，人臉反應(yīng)出的基因信息等如何得到保護(hù)，同時(shí)不影響人臉認(rèn)別的精度，這些都是人臉識別行業(yè)將要研究的課題。

圓桌論壇：AI產(chǎn)業(yè)鏈暢談加速人工智能落地

AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)受到矚目，當(dāng)務(wù)之急就是各種落地應(yīng)用。本次圓桌論壇由電子發(fā)燒友AI分析師張慧娟主持，在這個(gè)環(huán)節(jié)，諸位嘉賓就“加速人工智能落地”的話題進(jìn)行了熱烈的討論。他們分別是：Wave Computing中國區(qū)總經(jīng)理熊大鵬，太古計(jì)算機(jī)董事長陳偉，RT-Thread COO鄒誠，華為云專家，平安智慧城市李鎬煒博士。

從產(chǎn)業(yè)政策到AI產(chǎn)業(yè)存在的痛點(diǎn)，再到AI有哪些落地的方向等，嘉賓們都給出了分析。

熊大鵬認(rèn)為在政府的推動下各種AI應(yīng)用開始推廣，其中與視頻和圖像有關(guān)的AI應(yīng)用很多。AI計(jì)算架構(gòu)和軟件開發(fā)平臺還處于碎片化，目前業(yè)界的共識是兩種思路，即與應(yīng)用相結(jié)合，或者通用性不針對特定應(yīng)用。Wave Computing比較擅長后者。他同時(shí)指出，計(jì)算內(nèi)部數(shù)據(jù)的存儲是阻礙AI發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，好比人腦通過某些思考可以很快地發(fā)現(xiàn)答案，片上存儲容量的突破能夠加速信息的即時(shí)處理，避免數(shù)據(jù)在處理器和存儲器之間頻繁進(jìn)行傳輸而耗時(shí)。

陳偉認(rèn)為包括算法積累，算力提升以及5G到來，目前只是第一階段的進(jìn)程。往后發(fā)展到類人腦，需要芯片、算法、終端廠商的共同發(fā)展。

RT-Thread COO鄒誠談到AI在智慧城市已經(jīng)開始發(fā)力、語音模組、攝像頭AI還沒有上規(guī)模。AI芯片廠商面臨的問題是場景的碎片化和芯片的專用性以及市場空間等，這影響著芯片廠商的現(xiàn)實(shí)生存和發(fā)展。

華為云專家認(rèn)為，創(chuàng)新周期在縮短，有了云平臺，算法可以直接跑在云端。同時(shí)落地周期又相對較長，一個(gè)項(xiàng)止的落地可能要經(jīng)歷商業(yè)咨詢，頂層設(shè)計(jì)，部署IoT傳感器，數(shù)據(jù)中臺，部署AI，人才培訓(xùn)等一系列過程，因此落地項(xiàng)目很重要，建議通過示范項(xiàng)目找落地點(diǎn)。

平安智慧城市李鎬煒博士直言，人工智能的算力，能否從不太精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)中分離出有價(jià)值的信息，這將是一個(gè)挑戰(zhàn)和機(jī)會。他同時(shí)指出AI從信息安全角度如何落地，AI的安全、合規(guī)性也是相當(dāng)重要的問題。

與會嘉賓們一致認(rèn)為，AI是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)動機(jī)，也是彎道超車的機(jī)會，當(dāng)然，現(xiàn)階段還是要加強(qiáng)算法和算力研發(fā)的力度，培養(yǎng)大量的人才，并建立良好的AI生態(tài)。

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