3月27日，2019云知聲AI技術(shù)開放日(Open Day)首站在北京成功舉辦。由云知聲董事長/CTO梁家恩博士領(lǐng)銜，十余位一線AI行業(yè)專家先后登臺，做了覆蓋技術(shù)、學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的精彩分享，活動吸引逾五百名AI行業(yè)精英到場。

Open Day是云知聲一年一度的對外進行技術(shù)分享與交流的活動，是云知聲面向人工智能硬核科技，與合作伙伴、相關(guān)學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)研究機構(gòu)等共話人工智能前沿技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用并探討合作的平臺。2019首屆云知聲Open Day設(shè)北京、深圳、上海、廈門四站。繼北京站之后，深圳站將于4月中旬正式開啟。

聚焦AI技術(shù)人員，北京站活動以“AI技術(shù)與應(yīng)用”為核心，在“云知聲全棧AI技術(shù)發(fā)展”主論壇之外，還設(shè)置“知識圖譜”與“AI芯片”兩大平行分論壇。圍繞人工智能技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)實踐，為產(chǎn)業(yè)人士帶來前沿技術(shù)、優(yōu)秀產(chǎn)品及行業(yè)應(yīng)用全方面的解讀。

秉承“只講干貨”的原則，大會除云知聲董事長/CTO梁家恩、副總裁李霄寒、AI Labs資深專家劉升平、AI Labs資深專家關(guān)海欣四位技術(shù)專家之外，還邀請到中科院自動化所、中科院軟件研究所、寒武紀、NextVPU(肇觀電子)、比特大陸、文因互動、達觀數(shù)據(jù)等多位國內(nèi)AI領(lǐng)域領(lǐng)軍科研機構(gòu)與企業(yè)的重磅演講嘉賓，就所在領(lǐng)域的研究成果與技術(shù)發(fā)展進行分享。密集的AI干貨輸出，讓與會者大呼過癮。

AI理性回歸，全棧能力建設(shè)成決勝關(guān)鍵

中國科學(xué)院自動化研究所副所長/模式識別國家重點實驗室主任劉成林在上午的活動開場致辭中指出，在當下AI技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)變革浪潮中，要服務(wù)好消費與產(chǎn)業(yè)升級的需求，技術(shù)與應(yīng)用的挑戰(zhàn)十分艱巨。對于AI企業(yè)而言，需建設(shè)更加全面的技術(shù)體系，才能不斷適應(yīng)并滿足場景化的實際問題，保持自身的行業(yè)優(yōu)勢。

作為活動的首位分享嘉賓，云知聲董事長/CTO梁家恩博士在題為“理性時代的AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)展望”的主題演講中，分享了自身對于行業(yè)的理解與思考，并提綱挈領(lǐng)地解構(gòu)了云知聲覆蓋感知、認知與表達的全棧AI技術(shù)圖譜，貫穿技術(shù)、產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)閉環(huán)的全棧AI產(chǎn)業(yè)能力，以及從底層算法到AI芯片的硬核實力。

梁家恩博士指出，云知聲很早就搭建了被譽為云知聲版“TensorFlow + GKE (Google Kubernetes Engine) ”的Atlas機器學(xué)習(xí)計算平臺?；谠撈脚_，向上支撐起信號(AEC/SSP/ISP)、語音(ASR/TTS/VPR/CALL)、語言與認知(NLU/NMT/SDS/ICI)、圖像(FID/OD/OCR)等多技術(shù)領(lǐng)域的橫向擴展和縱向迭代。通過將能力封裝在自研AI芯片之上，云知聲打磨了“云端芯”一體化產(chǎn)品體系，落地“AI+生活(家居、車載、機器人等)”與“AI+服務(wù)(醫(yī)療、教育、政務(wù)、酒店等)”兩大核心場景，繼而貫通云知聲從AI技術(shù)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的生態(tài)閉環(huán)。

“在全棧能力與硬核科技雙輪驅(qū)動下，云知聲定位需求與問題，致力于打通技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的閉環(huán)，解決產(chǎn)業(yè)規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵問題。”梁家恩博士指出。

隨后，云知聲副總裁/芯片研發(fā)負責(zé)人李霄寒博士，云知聲AI Labs資深專家劉升平、關(guān)海欣，先后帶來云知聲AI芯片、知識圖譜、語音降噪等相應(yīng)領(lǐng)域的技術(shù)分享。

過去的2018年被行業(yè)稱為AI芯片的元年，傳統(tǒng)與新秀紛紛拍馬殺到，一時間烽煙四起。本次活動上，李霄寒博士從AI芯片設(shè)計的挑戰(zhàn)、設(shè)計維度以及核心技術(shù)等方向，分享了云知聲對于AI芯片行業(yè)和技術(shù)的看法。

他認為，針對人工智能的芯片設(shè)計，面臨著碎片化場景、馮·諾依曼內(nèi)存墻、邊緣側(cè)應(yīng)用的低功耗需求、安全需求四大挑戰(zhàn)。在芯片設(shè)計上，需面向具體場景，基于端云互動的思想提供多模態(tài)處理的能力，在性能、功耗、面積上達到優(yōu)異平衡，并兼顧連接和安全的需求。

他介紹到，解決馮·諾依曼內(nèi)存墻這一行業(yè)共同難題，關(guān)鍵在于拉近計算單位和存儲單位的距離，讓它們盡可能接近。為此，云知聲提出了異構(gòu)計算系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、加速器近算存儲結(jié)構(gòu)，以及通用API函數(shù)到專用指令集的多重應(yīng)對方案。與此同時，通過技術(shù)攻堅，云知聲推出的低功耗語音喚醒技術(shù)，以及面向機器視覺專用的低功耗microISP，可很好地適應(yīng)邊緣側(cè)應(yīng)用的低功耗需求。而定制的安全IP規(guī)劃，則可滿足安全性方面的要求。

圍繞人機交互對話系統(tǒng)，云知聲AI Labs資深專家劉升平介紹了云知聲在這一領(lǐng)域的典型技術(shù)與進展，包括流式交互、語用計算與知性會話。他指出，云知聲從2013年開始發(fā)力語音交互系統(tǒng)，為實現(xiàn)真正的智能，在2016年云知聲正式提出流式對話方案，并在行業(yè)率先實現(xiàn)多次對話中的免喚醒;同時，云知聲提出的語用計算技術(shù)，可以從語用而非直接從語境的角度去理解說話人意圖。結(jié)合更豐富的語義，可更好地理解語音輸入的真正含義;此外，云知聲還把知識引入到對話過程中，讓知識圖譜全程參與整個對話過程，包括聊天、問答，都由知識圖譜來支撐，賦予機器聰明頭腦。

從遠場語音識別的前端信號處理技術(shù)出發(fā)，云知聲AI Labs資深專家關(guān)海欣分享了云知聲針對這一領(lǐng)域的創(chuàng)新解決思路。他表示，解決遠場語音識別的關(guān)鍵點在于遠場拾音，需從前端的信號處理階段入手，妥善處理好回聲、混響、噪聲等三個核心問題。在回聲消除、混響抑制、噪聲處理等方向，云知聲已有領(lǐng)先的成熟技術(shù)方案，相關(guān)技術(shù)指標均達行業(yè)一流水準。

AI芯片百花齊放，云端、邊緣側(cè)殊途同歸

AI芯片分論壇中，云知聲副總裁李霄寒、寒武紀副總裁劉道福、NextVPU(肇觀電子)聯(lián)合創(chuàng)始人陳濤、比特大陸算豐AI產(chǎn)品線總裁阮沈勇四位嘉賓結(jié)合各自公司的業(yè)務(wù)方向，就AI芯片的關(guān)鍵技術(shù)、設(shè)計難點與場景應(yīng)用進行了分享。

李霄寒認為，IoT結(jié)合AI化浪潮，需要全新的AIoT芯片，多模態(tài)AI芯片是關(guān)鍵一步。AI與IoT的疊加要求傳統(tǒng)解決方案朝五大方向轉(zhuǎn)型：從通用架構(gòu)-AI架構(gòu)、從依賴硬件到軟硬件一體、從PPA模式到垂直場景模式、交互從單模態(tài)轉(zhuǎn)向多模態(tài)、設(shè)備從獨立到協(xié)同。為此，云知聲提出Skills On Chip概念，打造了DeepNet2.0多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器IP，可兼容多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

寒武紀公司副總裁劉道福結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷，多角度分析了智能芯片該如何做到好用和通用。他認為，設(shè)計靈活的指令集，設(shè)計可擴展性強/高效的架構(gòu)，提供靈活的運算器方案，支持主流編程架構(gòu)，在大規(guī)模商用中得到反饋和修正等均是做好智能芯片的重要手段。

NextVPU聯(lián)合創(chuàng)始人陳濤重點介紹了其AI視覺處理器芯片N171。他介紹，N171是一款高度集成的SoC芯片，可作為主芯片獨立運行操作系統(tǒng)，還可為計算機視覺定制特殊的視覺成像引擎，可廣泛用于機器人、無人機、無人車等方面。

去年年初，比特大陸發(fā)布云端AI芯片品牌“算豐”，并按照9個月的速度進行產(chǎn)品發(fā)布和迭代。在下午的分論壇上，比特大陸算豐AI產(chǎn)品線總裁阮沈勇介紹了比特大陸量產(chǎn)深度學(xué)習(xí)加速卡SC3。他透露，今年上半年比特大陸還將推出第三代芯片BM1684，BM1684的芯片會在處理路數(shù)以及接口上有大幅度提升。

知識圖譜，打造行業(yè)專家人設(shè)

在下午的分論壇中，云知聲AI Labs資深專家劉升平、中科院自動化所副研究員劉康、中科院軟件研究所研究員韓先培、文因互聯(lián)創(chuàng)始人/CEO鮑捷、達觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人/CEO陳運文，圍繞該領(lǐng)域所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)以及應(yīng)用前景展開了討論。

劉升平指出，知識圖譜是人工智能時代打造面向酒店服務(wù)、家居生活、兒童教育等不同場景行業(yè)專家的基石。結(jié)合在醫(yī)療領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)實踐，劉升平分享了知識圖譜的構(gòu)建方法與構(gòu)建流程。他認為，在構(gòu)建知識圖譜時，一定要看行業(yè)歷史上的知識表現(xiàn)方法，通過借鑒這些方法來降低成本;另外一定要應(yīng)用驅(qū)動，而且一定要選好知識圖譜的評測方法。

中科院自動化所副研究員劉康、中科院軟件研究所研究員韓先培兩位嘉賓則分別結(jié)合自身的研究方向，分享了自然語言理解、知識獲取與對話生成等技術(shù)領(lǐng)域的最新進展。

隨后，文因互聯(lián)創(chuàng)始人/CEO鮑捷分享了關(guān)于知識圖譜的一些核心概念知識、基本原則與演進方向。他認為，知識圖譜的最佳用途在于“不可預(yù)期”的應(yīng)用，其突破點可能在于人機交互(HCI)，而不在于知識的提取或知識表現(xiàn)。

知識圖譜論壇的最后一位嘉賓，由達觀數(shù)據(jù)創(chuàng)始人/CEO陳運文帶來文本智能處理領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用成果的分享。他指出，隨著各行業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型的發(fā)展需要，文檔內(nèi)容自動化處理在大型集團企業(yè)、政府、教育、金融等行業(yè)有著廣闊應(yīng)用前景。借助自然語言理解、機器翻譯、知識圖譜等技術(shù)，在深度學(xué)習(xí)的加持下，可以讓機器高效、自動化地實現(xiàn)文檔的閱讀、審閱和撰寫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)化、智能化運營,將有效提升企業(yè)運營效率。

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