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文章来源:孝感网 发布时间:2019-11-22 15:34:04  【字号:      】

AI 理性回归 全栈能力建设成决胜关键

新闻,3 月 27日,云知声 AI 技巧开放日(Open Day)首站在北京胜利举行,云知声面向人工智能硬核科技,与合作伙伴、相关学术和产业研讨机构等共话人工智能前沿技巧与产业利用并探讨合作的平台。密集的AI 干货输出,让与会者大呼过瘾。

AI 理性回归,全栈才能建设成决胜要害

中国科学院自动化研讨所副所长/模式辨认国度重点试验室主任刘成林指出,在当下AI 技巧驱动的产业变更浪潮中,要服务好消费与产业升级的需求,技巧与利用的挑衅十分艰难。对于AI 企业而言,需建设更加全面的技巧体系,才干不断适应并满足场景化的实际问题,坚持自身的行业优势。

云知声董事长/CTO梁家恩博士指出,“在全栈才能与硬核科技双轮驱动下,云知声定位需求与问题,致力于买通技巧创新到产业利用的闭环,解决产业范围化利用的要害问题。”

云知声很早就搭建了被誉为云知声版“TensorFlow + GKE (Google Kubernetes Engine) ”的Atlas 机器学习盘算平台。基于该平台,向上支持起信号(AEC/SSP/ISP)、语音(ASR/TTS/VPR/CALL)、语言与认知(NLU/NMT/SDS/ICI)、图像(FID/OD/OCR)等多技巧范畴的横向扩大和纵向迭代。通过将才能封装在自研 AI 芯片之上,云知声打磨了“云端芯”一体化产品体系,落地“AI+生涯(家居、车载、机器人等)”与“AI+服务(医疗、教导、政务、酒店等)”两大核心场景,继而贯通云知声从AI 技巧到产业利用的生态闭环。

过去的2018 年被行业称为AI 芯片的元年,传统与新秀纷纭拍马杀到,一时光烽烟四起。

云知声副总裁/芯片研发负责人李霄寒博士以为,针对人工智能的芯片设计,面临着碎片化场景、冯·诺依曼内存墙、边沿侧利用的低功耗需求、安全需求四大挑衅。在芯片设计上,需面向具体场景,基于端云互动的思想供给多模态处置的才能,在性能、功耗、面积上到达优良平衡,并统筹衔接和安全的需求。

解决冯·诺依曼内存墙这一行业共同难题,要害在于拉近盘算单位和存储单位的距离,让它们尽可能接近。为此,云知声提出了异构盘算系统架构设计、加速器近算存储构造,以及通用API函数到专用指令集的多重应对计划。与此同时,通过技巧攻坚,云知声推出的低功耗语音唤醒技巧,以及面向机器视觉专用的低功耗microISP,可很好地适应边沿侧利用的低功耗需求。而定制的安全 IP 计划,则可满足安全性方面的请求。

从远场语音辨认的前端信号处置技巧动身,云知声 AI Labs 资深专家关海欣分享了云知声针对这一范畴的创新解决思路。他表现,解决远场语音辨认的要害点在于远场拾音,需从前端的信号处置阶段入手,妥当处置好回声、混响、噪声等三个核心问题。在回声打消、混响克制、噪声处置等方向,云知声已有领先的成熟技巧计划,相关技巧指标均达行业一流水准。

AI 芯片百花齐放,云端、边沿侧殊途同归

AI 芯片分论坛中,云知声副总裁李霄寒、寒武纪副总裁刘道福、NextVPU(肇观电子)结合开创人陈涛、比特大陆算丰AI 产品线总裁阮沈勇四位嘉宾联合各自公司的业务方向,就AI 芯片的要害技巧、设计难点与场景利用进行了分享。

李霄寒以为,IoT 联合 AI 化浪潮,须要全新的 AIoT 芯片,多模态 AI 芯片是要害一步。AI 与 IoT 的叠加请求传统解决计划朝五慷慨向转型:从通用架构-AI架构、从依附硬件到软硬件一体、从 PPA 模式到垂直场景模式、交互从单模态转向多模态、装备从独立到协同。为此,云知声提出Skills On Chip 概念,打造了 DeepNet2.0 多模态神经网络处置器IP,可兼容多种神经网络。

寒武纪公司副总裁刘道福联合自身产业阅历,多角度剖析了智能芯片该如何做到好用和通用。他以为,设计机动的指令集,设计可扩大性强/高效的架构,供给机动的运算器计划,支撑主流编程架构,在大范围商用中得到反馈和修改等均是做好智能芯片的主要手腕。

NextVPU 结合开创人陈涛重点介绍了其 AI视觉处置器芯片N171。他介绍,N171是一款高度集成的SoC芯片,可作为主芯片独立运行操作系统,还可为盘算机视觉定制特别的视觉成像引擎,可普遍用于机器人、无人机、无人车等方面。

去年年初,比特大陆宣布云端 AI 芯片品牌“算丰”,并依照 9 个月的速度进行产品宣布和迭代。在下午的分论坛上,比特大陆算丰 AI产品线总裁阮沈勇介绍了比特大陆量产深度学习加速卡 SC3。他流露,今年上半年比特大陆还将推出第三代芯片 BM1684,BM1684 的芯片会在处置路数以及接口上有大幅度晋升。

知识图谱,打造行业专家人设

云知声AI Labs 资深专家刘升平、中科院自动化所副研讨员刘康、中科院软件研讨所研讨员韩先培、文因互联开创人/CEO 鲍捷、达观数据开创人/CEO 陈运文,缭绕该范畴所面临的技巧挑衅以及利用远景展开了讨论。

刘升平指出,知识图谱是人工智能时期打造面向酒店服务、家居生涯、儿童教导等不同场景行业专家的基石。联合在医疗范畴的产业实践,刘升平分享了知识图谱的构建方式与构建流程。他以为,在构建知识图谱时,必定要看行业历史上的知识表示方式,通过借鉴这些方式来下降成本;另外必定要利用驱动,而且必定要选好知识图谱的评测方式。

中科院自动化所副研讨员刘康、中科院软件研讨所研讨员韩先培两位嘉宾则分辨联合自身的研讨方向,分享了自然语言懂得、知识获取与对话生成等技巧范畴的最新进展。

随后,文因互联开创人/CEO 鲍捷分享了关于知识图谱的一些核心概念知识、基础原则与演进方向。他以为,知识图谱的最佳用处在于“不可预期”的利用,其突破点可能在于人机交互(HCI),而不在于知识的提取或知识表示。

知识图谱论坛的最后一位嘉宾,由达观数据开创人/CEO陈运文带来文本智能处置范畴技巧发展和利用结果的分享。他指出,随着各行业向智能化转型的发展须要,文档内容自动化处置在大型团体企业、政府、教导、金融等行业有着辽阔利用远景。借助自然语言懂得、机器翻译、知识图谱等技巧,在深度学习的加持下,可以让机器高效、自动化地实现文档的浏览、审阅和撰写,实现数据化、智能化运营,将有效晋升企业运营效力。

(文章起源:投资界)




(责任编辑:管喜德)

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