本站原創(chuàng)，作者：章鷹，電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編。

現(xiàn)階段，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是芯片開發(fā)和算法迭代的錯(cuò)配。芯片開發(fā)成本高，周期長，技術(shù)壁壘高，且需要企業(yè)有敏銳的市場洞察能力，對(duì)算法趨勢(shì)和演變有充分的前瞻性預(yù)判，使得經(jīng)過一兩年研發(fā)的芯片在推出的時(shí)候，仍然能夠適應(yīng)最新的主流算法。AIOT產(chǎn)業(yè)落地與應(yīng)用場景開發(fā)，一直是行業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。

近日，在地平線旭日二代芯片發(fā)布會(huì)上，來自平安集團(tuán)的首席科學(xué)家、集團(tuán)執(zhí)委肖京博士、96Boards創(chuàng)始人張旸博士，阿里云IoT兼AI@Edge技術(shù)負(fù)責(zé)人龍一民先生，地平線的戰(zhàn)略規(guī)劃與市場拓展副總裁李星宇先生圍繞AI芯片引領(lǐng)的邊緣計(jì)算驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)落地與技術(shù)挑戰(zhàn)，展開了深入的交流和對(duì)話。

在AI和業(yè)務(wù)結(jié)合的落地方面取得了哪些進(jìn)展？在未來2-3年內(nèi)，您認(rèn)為平安AI的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略是什么？

肖京：平安金融使用AI，在四個(gè)核心業(yè)務(wù)場景都有應(yīng)用。一是風(fēng)控、反欺詐，二是獲客精準(zhǔn)營銷，三是服務(wù)，金融本質(zhì)是服務(wù)行業(yè)，四是運(yùn)營。

比如說獲客，平安采用了用戶畫像方式，怎么在低頻的場景中，使用精準(zhǔn)營銷、智能推薦些技術(shù)來幫我們提升，效果明顯，成倍提升轉(zhuǎn)化率；又比如風(fēng)控，微觀的每個(gè)單據(jù)可能有風(fēng)險(xiǎn)，客戶總體是否有風(fēng)險(xiǎn)，可以采用各種人工智能技術(shù)來幫助我們降低風(fēng)險(xiǎn)。很多AI具體應(yīng)用，效果明顯，給我們帶來了幾十億的成本降低或者是利潤提升。

人臉識(shí)別、微表情，看起來很常見的人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域發(fā)揮大作用，小額貸款，平安之前需要通過800多個(gè)門店完成，現(xiàn)在采用通用人臉識(shí)別和微表情，全部進(jìn)行線上化，降低三分之二的違約率，十幾萬的客服減少。

未來，平安集團(tuán)要在所有場景中充分使用AI技術(shù)，把業(yè)務(wù)和技術(shù)融合好，解決實(shí)際業(yè)務(wù)的問題，讓業(yè)務(wù)能力得到很大提高。AI不是獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，必須依托另外一個(gè)產(chǎn)品，賦能產(chǎn)業(yè)，降風(fēng)險(xiǎn)，降成本，提高效率和提高價(jià)值。

96 Boards是ARM生態(tài)系統(tǒng)里面最大的獨(dú)立第三方社區(qū)。在支持初創(chuàng)公司的商業(yè)化落地、培養(yǎng)AI生態(tài)方面，96 Boards有哪些成功的經(jīng)驗(yàn)可以分享給大家？

張旸：96 Boards支撐的不僅僅是ARM，我們是有很多其他的IP以及獨(dú)立的IP供應(yīng)商，在96 Boards上面都有，包括英特爾在內(nèi)都有96 Boards的平臺(tái)，96 Boards也是目前世界上最大的，也是唯一的一個(gè)獨(dú)立的芯片開放平臺(tái)組織。

我們有機(jī)會(huì)和全球范圍內(nèi)的大型成熟企業(yè)，軟件、芯片公司合作，對(duì)于AI創(chuàng)新企業(yè)，我有兩點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)分享。1、AI真正價(jià)值是給傳統(tǒng)行業(yè)帶來增值，有明確目標(biāo)、專注差異化產(chǎn)品的公司會(huì)成長的比較好。2、光有差異化不夠，國內(nèi)企業(yè)缺少什么，第一反應(yīng)是自己研發(fā)和制造出來，這是比較耗費(fèi)成本的。合作共贏的方式很多，尋找合作伙伴建立共贏關(guān)系非常重要。

云棲大會(huì)上，阿里云提出打造AIoT的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠覆蓋從云、管、邊、端這樣的一個(gè)全鏈條，請(qǐng)分享一下阿里云在這塊的進(jìn)展，同時(shí)阿里云和合作伙伴的業(yè)務(wù)邊界又在哪里？

龍一民：阿里云智能AIoT，實(shí)際上是在承擔(dān)為全行業(yè)打造一個(gè)AIoT和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部，我們也承擔(dān)了一個(gè)AIoT和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施角色。從設(shè)備連接開始，為MCU提供了RDO物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)，面對(duì)CPU的這些設(shè)備，我們也提供了Link SDK連接的能力。上層有統(tǒng)一的邊緣計(jì)算平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)集成了三部分，低功耗廣域網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)卡、視頻和AI部分邊緣計(jì)算能力，北向主要是有面向物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的能力，以及面向我們開發(fā)者生態(tài)的IoT Still的整個(gè)開發(fā)者平臺(tái)。

阿里云定位下不碰硬件，上不碰Saas。阿里打造平臺(tái)為硬件合作伙伴帶來機(jī)會(huì)，地平線的發(fā)布會(huì)接地氣，三款類型產(chǎn)品對(duì)于市場定位非常精準(zhǔn)，對(duì)智能社區(qū)、智能硬件和智能IP，我們?yōu)榈仄骄€提供接入和云化能力。整體云化、商業(yè)化、策略化。幫助地平線上云，包括云存儲(chǔ)、點(diǎn)播和錄像。以往邊緣服務(wù)模式，我們會(huì)提供混合的模式，根據(jù)場景來下發(fā)服務(wù)模式。

AIoT商業(yè)化存在哪些挑戰(zhàn)？未來三年內(nèi)，你看好哪些場景的商業(yè)化落地？

肖京：AIoT的商業(yè)化，需要首先回答三個(gè)問題。第一、首先找到行業(yè)的痛點(diǎn)，是否需要AIOT來助力；第二、你要做到什么程度？量化目標(biāo)確定。第三、怎么做？如何去規(guī)劃和執(zhí)行。

AIOT的場景比如智慧安防、智慧城市是比較清晰的。還有一些場景是不清晰的，需要公司定性定量來分析。我認(rèn)為，AI未來在醫(yī)療、養(yǎng)老、環(huán)保等許多行業(yè)有機(jī)會(huì)，關(guān)鍵是技術(shù)是否成熟，能夠解決痛點(diǎn)問題。

張旸：我是非常樂觀的，AIOT帶來的市場機(jī)會(huì)，所有可以給生活和工業(yè)提供智能化的機(jī)會(huì)，都是有可能的。數(shù)字孿生的多維數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)挖掘的地方都是有市場機(jī)會(huì)。AIOT是一個(gè)碎片化和長尾市場。對(duì)于芯片廠商、軟件廠商，策略不同，用什么策略來進(jìn)入長尾市場？還有，AIOT從興起到成為紅海市場，在這個(gè)市場中如何讓企業(yè)健康存活下去？必須找到差異化的市場定位。

龍一民：三大挑戰(zhàn)：如何為行業(yè)客戶提供價(jià)值？如何為生態(tài)合作伙伴、硬件廠商、硬件方案解決商提供價(jià)值？如何為C端客戶提供價(jià)值？

比如為行業(yè)客戶提供價(jià)值。以前云計(jì)算主要是為了解決云化，接入，降低整個(gè)運(yùn)維成本，從應(yīng)用的分發(fā)、應(yīng)用的部署、更新、遠(yuǎn)程運(yùn)維來提高它的效率。現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是在邊緣計(jì)算時(shí)候，最重要場景發(fā)生在客戶邊緣，在這種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用更少的人力解決應(yīng)用分發(fā)、部署和遠(yuǎn)程運(yùn)維的能力。

C端用戶，AIOT除了高價(jià)值單品（智能音箱）外，還有哪些入口？視頻領(lǐng)域是否存在高C端用戶價(jià)值和用戶粘性的家庭入口。隨著SaaS的集成和多模態(tài)，我們認(rèn)為未來也是有很大機(jī)會(huì)的。對(duì)于硬件合作伙伴，提供可持續(xù)發(fā)展生態(tài)和應(yīng)用能力，讓軟硬件更加靈活，交付到客戶手中。

黃暢：需要關(guān)注兩個(gè)閉環(huán)：第一、業(yè)務(wù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)。AIoT領(lǐng)域賦能傳統(tǒng)行業(yè)，面臨的困境是缺乏開放性，讓信息真正流動(dòng)起來，從定性評(píng)估逐步走向定量分析，找出瓶頸和痛點(diǎn)，然后去創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值；第二、數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)）閉環(huán)，這點(diǎn)對(duì)AI公司尤為關(guān)鍵。地平線關(guān)注基礎(chǔ)的感知數(shù)據(jù)閉環(huán)，如果能夠持續(xù)去獲取真實(shí)場景中的數(shù)據(jù)，不斷去迭代，從而形成一個(gè)感知的平臺(tái)，廣泛賦能各個(gè)業(yè)務(wù)場景中一些基礎(chǔ)的AI任務(wù)。

AIOT場景的碎片化帶來對(duì)技術(shù)需求多樣性，這對(duì)邊緣計(jì)算的硬件和算法帶來哪些挑戰(zhàn)？

肖兵：AI應(yīng)用目前的兩大問題：第一、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，目前沒有一個(gè)很好的解決方案來覆蓋多樣的場景；第二、效率低。效率提升和隱私保護(hù)都可以通過邊緣計(jì)算來解決。

AIoT通過邊緣計(jì)算芯片來實(shí)現(xiàn)，尤其是原始數(shù)據(jù)不用上傳云端，通過邊緣AI芯片，數(shù)據(jù)脫敏，低功耗的邊緣計(jì)算芯片可以降低數(shù)據(jù)中心的使用量，提升數(shù)據(jù)中心的真正效率。我們覺得是通過底層的技術(shù)能力，一定要跟垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)結(jié)合起來，然后形成一個(gè)中臺(tái)。中臺(tái)能力形成一些組件，才能解決碎片化的問題。前端只要簡單做一些組裝就能完成一個(gè)個(gè)場景，才能標(biāo)準(zhǔn)化快速擴(kuò)展。

張旸：對(duì)于需求碎片和多樣性市場，產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)品定制，企業(yè)要定義標(biāo)準(zhǔn)化的模塊，差異化的東西帶來利潤。大家都愿意做差異化產(chǎn)品。

龍一民：未來開放的地平線芯片，引入第三方算法，對(duì)于模型如何進(jìn)行保護(hù)。云上的容器化和邊緣的容器化，Linux操作系統(tǒng)支持云，邊緣盒子，用容器化的東西來做支撐。容器化總目的還是希望解決應(yīng)用分發(fā)、遠(yuǎn)程運(yùn)維的問題，來降低里面的成本。

黃暢：首先我們要做到開放，才容易形成閉環(huán)，因此我們加入了96 Boards這樣一個(gè)生態(tài)。加入生態(tài)，開放是前提；其次，中臺(tái)非常重要，阿里、平安等大型企業(yè)都非常關(guān)注中臺(tái)。AI中臺(tái)不同的是算法的中臺(tái)和數(shù)據(jù)的跳臺(tái)，數(shù)據(jù)如何形成標(biāo)準(zhǔn)化，形成算法模塊，最終這些算法模塊組合在一起，去面對(duì)各式各樣的碎片化的、長尾的需求。