“算法+算力”下半场将至——「全球AI芯片·城市智能峰会」万字( 六 ) 1

　　从技术维度来看，闫夏卿表示AI技术要取得进一步发展和突破，接下来还有许多难点需要突破：1.低数据量、无监督自学习技术的突破;2.人类常识性只是在AI上的重建的突破;3.行业共建算法生态体系的可能性。这将会是一个漫长的过程，我们要保持耐心。

　　《用“芯”探索智能边界》

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　　云天励飞 CEO 陈宁

　　随后，云天励飞 CEO 陈宁博士作为下午场的第二位演讲嘉宾登台，围绕《用“芯”探索智能边界》这一主题发表了精彩演讲。

　　陈宁表示，人类生活的数字化基本上可以分为三个阶段：互联网阶段、移动互联网阶段、AIoT阶段。这三个阶段背后，其实是通信技术的发展。 5G和人工智能带来了端、边、云的创新机会：更加多元化的终端可以进行AIoT的各类信息采集，催生了多模态计算的需求，同时云边结合的架构对计算效率和相应速度提出了更高要求。在此背景下， GPU和CPU已经难以满足快速爆发的AI计算需求，需要更加高效的面向垂直场景的神经网络处理器。

　　云天励飞芯片平台-Moss于2018年推出了第二代自主知识产权的人工智能芯片DeepEye1000 。 DeepEye1000是一款异构多核视觉分析SoC芯片，内嵌一颗自定义指令集神经网络处理器。与通用GPU相比， DeepEye1000单位性能提升20倍，单位能效提升100倍，系统时延降低200倍，具有低功耗、高能效、智升级、可编程等特点，可广泛用于摄像机、机器人、无人机，以及数字城市、新零售等场景，实现视觉AI城市大脑终端摄像机的安全、独立、自主、可控。

　　《AI时代的安防新理念》

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　　天地伟业总工程师杨清永

　　紧接着，天地伟业总工程师杨清永以题为《AI时代的安防新理念》的精彩演讲延续了会场的热烈气氛。

　　杨清永表示，安防行业从数字时代到智能时代，是一个必经之路。传统视频摄像机存储的是标准视频流，现在AI摄像机可以把采集到的视频流进行结构化处理，只向后台只传递结构化的数据。这样可以有效降低对存储空间和传输带宽的要求，同时存储的视频结构化数据也可以做到秒级检索，和传统人工看视频相比效率提升了不止一万倍。

　　随着AI技术的发展推动安防行业从数字时代进入到智能时代，整个行业的理念也发生了改变：

　　首先是实战化理念。 AI安防的实战应用该如何落地呢？首先要找到一个合适的场景，分析其痛点和需求，针对长江设计一套解决方案并部署实施。如果这套系统产生了实战效果，使用户满意了，就可以进行复制和推广。