云知声 Open Day 北京站：全栈 AI 硬核技术首度曝光

3月27日，2019云智音人工智能技术开放日（Open Day）在北京成功举办。由云志生董事长/CTO梁健博士带领，10余位领先的AI行业专家上台，在技术、学术、行业等领域进行精彩分享，500余位AI行业精英参与。开放日是云升一年一度的外部技术共享与交流活动，是云升聚焦人工智能核心技术，与合作伙伴、相关学术和产业研究机构等就人工智能前沿技术和产业应用进行交流和探讨合作的平台。2019年首届云智音开放日将在北京、深圳、上海、厦门四个火车站举行。继北京火车站之后，深圳火车站将于4月中旬正式开通。聚焦AI技术人员，北京站活动以“AI技术与应用”为核心，除“云智声全栈AI技术发展”主论坛外，还设立了“知识图谱”和“AI芯片”两个平行分论坛。围绕人工智能技术的发展和行业实践，向业内人士解读前沿技术、优秀产品和行业应用的各个方面。

坚持“只谈干货”的原则，大会除云知声董事长/CTO梁家恩、副总裁李晓寒、AI Labs高级专家刘昌平、AI Labs高级专家关海欣4位技术专家外，还包括中国科学院自动化所、中国科学院软件研究所、寒武纪、NextVPU（肇观电子）、比特大陆、文因互动、邀请了达观数据等众多国内人工智能领域顶尖科研机构和企业的重要演讲嘉宾。在每个领域分享研究成果和技术发展。密集的人工智能产品出口，以取悦参与者。人工智能理性回归，全栈能力建设成为决定性关键中国科学院自动化研究所副所长/模式识别国家重点实验室主任刘林在上午的活动开幕致辞中指出，在当前人工智能技术驱动的产业转型浪潮中，要满足消费者和产业升级的需求，技术和应用的挑战非常艰巨。对于人工智能企业来说，需要构建更全面的技术体系，以不断适应和满足场景化的实际问题，保持行业优势。

作为本次活动的第一位分享嘉宾，云升董事长/CTO梁佳仁博士在《理性时代的AI技术与产业展望》主题演讲中，分享了他对行业的理解和思考，云升全栈AI技术地图涵盖感知、认知、表达，全栈AI产业能力跨越技术、产品、产业的闭环。我们已经解构了从底层算法到AI芯片的硬核力量。梁家恩博士表示，云知声很早就构建了一个Atlas机器学习计算平台，名为“TensorFlow + GKE（Google Kubernetes Engine）”。基于该平台，支持信号（//ISP）、声音（//VPR/CALL）、以及（N/NMT//）、图像（/OD/OCR）等多领域的水平方向扩展和垂直方向扩展。通过将能力封装在自主研发的AI芯片中，云升打磨“云核心”集成产品体系，落地“AI+生活（家居、车、机器人等）”和“AI+服务（医疗、教育、政府、酒店等）”两大核心场景，从AI技术到产业应用贯穿云升。在全栈能力和硬核技术的双轮驱动下，云意识到声音定位的需求和问题，在工业应用中开辟技术创新闭环，致力于解决工业规模应用的关键问题。“Leon博士说。

随后，云桥副总裁/芯片研发负责人李晓汉博士、云桥AI实验室高级专家刘信平、关海欣等带来了云桥AI芯片、知识图谱、语音降噪等相关领域的技术分享。过去的2018年被业界称为AI芯片元年，传统与新人迎头赶上，时间开始了。本次活动中，李晓汉博士从AI芯片设计挑战、设计维度、核心技术等方向分享了云对AI芯片产业和技术的看法。他认为，人工智能的芯片设计面临四大挑战：碎片化场景、冯·诺依曼内存墙、边缘应用的低功耗要求、安全性要求。芯片设计应基于端云交互的思想提供多模态处理能力，在性能、功耗和面积方面取得良好的平衡，同时考虑连接性和安全性要求。解决冯·诺依曼内存墙这一行业常见问题的关键是使计算单元和存储单元尽可能紧密地接近。为此，云升提出了从异构计算系统架构设计、加速器接近计算存储结构、通用API功能到特殊指令集的多种解决方案。同时，通过技术上的努力，云引入的低功耗语音唤醒技术和专用于机器视觉的低功耗微型ISP，可以很好地适应边缘应用的低功耗要求。自定义安全IP计划可以满足您的安全要求。

在人机交互对话系统方面，云盛平AI实验室高级专家刘盛平介绍了云盛平在该领域的代表性技术和进展，包括流媒体交互、语用计算、智能对话等。他说，从2013年起，云星就开始强化语音交互系统，为了实现真正的智能化，云星在2016年正式提出了流媒体对话方案，成为业内第一个实现多重对话的人。与此同时，云星提出的实用计算技术可以从实用的角度来谈论，而不是直接从语境的角度来谈论。结合更丰富的语义，我们可以更好地理解语音输入的真正含义。此外，云知识之声将知识引入对话过程，知识图谱参与到整个对话过程中，包括聊天、问答环节，并得到知识图谱的支持，让机器拥有智能思维。

从远场语音识别的前端信号处理技术出发，云强AI实验室高级专家关海欣分享了云强在该领域的创新解决方案思路。他说，解决远场语音识别的关键是远场拾取，它需要从前端的信号处理阶段开始，正确处理回声、混响、噪声等三大核心问题。在回波消除、混响抑制、噪声处理等方向上，云技术领先成熟解决方案，相关技术指标处于行业领先地位。

AI芯片开花结果，云端与边缘在同一AI芯片分论坛上，云智声副总裁李晓寒、寒武联副总裁刘道福、NextVPU联合创办人陈涛、Bitmain Comp丰AI产品线总裁阮山东四位嘉宾，结合了各自公司的业务方向，介绍了AI芯片的关键技术、设计难度。我们分享了场景应用。

李晓汉认为，物联网和AI的浪潮将需要新的AIoT芯片，而多模AI芯片是重要的一步。随着人工智能和物联网的叠加，传统解决方案必须向五个主要方向发展。通用架构--从AI架构，从硬件依赖到硬件集成，从PPA模式到垂直场景模式，从单一模式到多模式交互，从设备独立到协作。为此，云提出了芯片技能概念，并创建了一个与各种神经网络兼容的DeepNet2.0多模态神经网络处理器IP。寒武纪副总裁刘道福结合自己的行业经验，对智能芯片如何易于使用和通用进行了多方面的分析。他认为，设计灵活的指令集，设计可扩展/高效的架构，提供灵活的运算器解决方案，支持主流编程架构，以及在大规模商业化中反馈和修改，都是让智能芯片做好的重要手段。

NextVPU联合创始人陈涛介绍了AI视觉处理器芯片N171。N171是一种高度集成的SoC芯片，可以作为主芯片独立运行操作系统，还可以定制用于计算机视觉的专用视觉成像引擎，广泛应用于机器人、无人机、无人驾驶车辆等。

去年年初，比特大陆发布了云AI芯片品牌“Compfeng”，并以9个月的速度进行了产品发布和迭代。在下午的分论坛上，比特大陆计算AI产品线总裁Nguyen Shan Dong介绍了比特大陆量产深度学习加速卡SC3。他透露，今年上半年，比特大陆还将推出第三代芯片BM1684，BM1684芯片在处理路径数量和接口方面都有很大的改进。

在下午的分论坛上，创建了行业专家，云正兴平人工智能实验室高级专家刘平、中国科学院自动化研究所副研究员刘康、中国科学院软件研究所研究员韩贤培、文宁互联创始人/CEO宝洁、大关数据创始人/CEO陈云文等。我们讨论了该领域面临的技术挑战和应用前景。刘信平指出，知识图谱是为酒店服务、家庭生活、儿童教育等不同场景打造人工智能时代行业专家的基石。结合医疗领域的行业实践，刘信平分享了知识图谱的构建方法和构建过程。他认为，在构建知识图谱的时候，我们需要看看行业历史上知识表达方式，并从这些方法中学习，以降低成本。

中国科学院自动化研究所副研究员刘康和中国科学院软件研究所研究员韩祥培结合各自的研究方向，分享了自然语言理解、知识获取和对话生成等技术领域的最新进展。

接下来，Weining Connect创始人兼首席执行官包杰分享了知识图谱的核心概念、基本原则和发展方向。他认为，知识图谱的最佳用途将是“意想不到的”应用，其突破可能在于人机交互（HCI），而不是知识的提取和表示。

知识图谱论坛的最后一位嘉宾是Darkwan Data创始人兼CEO陈云文，分享了他在文本智能处理领域的技术发展和应用成果。他指出，随着各行业向智能化转型的发展，文件内容的自动化处理在大型集团企业、政府、教育、金融等行业有着广阔的应用前景。借助自然语言理解、机器翻译、知识图谱等技术，受益于深度学习，机器可以实现文档的阅读、审阅、写作的高效自动化，实现数据化、智能化运营，有效提高企业运营效率。