亿智电子吴浪：超百万颗芯片量产落地，AI芯片规模化落地的四大难点 | GTIC2020
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芯东西（公众号：aichip001）
编辑 | 韦世玮
GTIC2020全球AI芯片创新峰会刚刚在北京圆满收官！在这场全天座无虚席、全网直播观看人数逾150万次的高规格AI芯片产业峰会上 ， 19位产学界重磅嘉宾从不同维度分享了对中国AI芯片自主创新和应用落地的观察与预判 。
在峰会上午场 ， 亿智电子联合创始人兼COO吴浪 ， 发表了题为《拆解端侧视觉AI芯片的落地难点与机遇》的演讲 。
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亿智电子联合创始人兼COO吴浪
亿智电子成立于2016年 ， 作为端侧视觉AI SoC芯片领域的新锐玩家 ， 主要围绕在视觉安防、汽车电子、智能硬件领域赋能AI 产品 ， 并先后获得了北极光 ， 英特尔资本和中建投等战略投资 ， 实现AI系统级芯片量产 。
在GTIC峰会上 ， 吴浪向大家分享了亿智电子在端侧视觉AI芯片的研发思路 ， 同时就端侧AI芯片的产业赋能 ， 以及在落地进程中面临的挑战与机遇进行了深入探讨 。吴浪谈到 ， 目前亿智电子已有超百万颗芯片量产落地 ， 落地的场景也以人脸设备为主 ， 这也是当下AI落地的主要场景 。
但随着行业的AI需求逐渐爆发 ， AI芯片也面临着人才稀缺、应用碎片化、数据量大、缺少统一的软硬件平台等规模化落地的难点 。
以下为吴浪演讲实录整理：
一、专注三大研发方向 ， 超百万颗芯片量产落地在吴浪看来 ， 从2016年AlphaGo事件之后 ， 人们对基于深度学习的人工智能算法及应用的关注重新回到新高潮 ， 热切关注人工智能从技术、产品到资本等方方面面 。
在这一浪潮下成立的亿智电子 ， 是一家以AI机器视觉算法及AI SoC芯片设计为核心的系统级方案供应商 ， 志在赋予亿万设备智能化 。
自成立以来 ， 亿智电子一直坚持AI加速、高清显示、视频编解码、高速数模混合等方向的自研 ， 围绕视像安防、汽车电子、智能硬件三个方向赋能产业 。
2019年7月 ， 亿智电子首颗基于自研神经网络处理单元（NPU）的AI SoC正式量产 ， 紧接着在同年10月 ， 进入客户正式大规模市场化量产阶段 。 虽然受今年上半年疫情影响 ， 如今亿智电子仍已有超过百万颗芯片量产落地 。
目前 ， 亿智电子在北京、上海、深圳和珠海均设有办公地点 。 其中 ， 珠海总部是芯片设计和软件研发中心 ， 深圳为行销中心 ， 上海为行销及研发中心 ， 北京为算法研究中心 。
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二、AI发展的三个阶段 ， 当下AI落地以人脸设备为主吴浪谈到 ， 人工智能并不是一项新的技术 ， 从50年代提出以来 ， 伴随着算法的研究与发展 ， 至今经历了3个重要的历程 。
一是1950年 ， 业界提出能够模拟人的思维的泛人工智能；二是80年代基于机器学习——特别是以模式识别算法的兴起 ， 逐渐有了语音、指纹识别、静态人脸识别等行业应用；三是2010年以后 ， 基于深度学习的AI算法能够更好模拟人脑的思维 ， 这也是目前最接近人脑思维的算法 ， 让业界对AI的关注达到新高度 。
从产品应用场景来看 ， 早期的视觉产品实现了“让设备能够看得见” 。 从2000年手机拍照模糊 ， 到今天的2K、4K、8K视频技术 ， 未来AI技术让设备从“看得见”到“看得更清晰” ， 再到“看得懂” ， 还能实现机器和人、机器和机器之间的交互 。
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吴浪认为 ， 当下行业落地的AI产品主要以人脸设备为主 。
2001年开始 ， 人脸设备开始用于公安部的刑事侦查 ， 早期的人脸设备主要依靠后台的云端服务器来提供算力 。
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