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深聪智能朱澄宇:自研AI芯片不是赶时髦|CCF-GAIR2019

 


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本文摘要:7月12日至7月14日,2019年第四届全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR 2019)举行了宣传月会议。

7月12日至7月14日,2019年第四届全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR 2019)举行了宣传月会议。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,香港中文大学(深圳)主办,深圳市人工智能和机器人研究院主办,并得到深圳市政府的大力指导。

这是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域最好的交流博览会活动,旨在打造国内人工智能领域有实力的跨境交流合作平台。语音技术的进化和IoT时代的到来不会再发生有趣的冲突,芯片的变化不会增加两者的融合。在CCF-GAIR 2019 AI芯片专场,沈总智CTO朱正宇就末端外部芯片共享发表了主题为《末端外侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》的演讲。沈总智能CTO朱正宇在演讲中语音技术的进化和IoT时代的到来可以说是天赋的和谐。

这两种技术在未来10年里能够快速增长的点,特别是在芯片领域。他还主张,如果用在第三方标准化芯片上,产品开发和AI市场需求、AI算法、AI数据就不能形成闭环,没有闭环就不能形成生态,可以帮助做大这个蛋糕。由于这些问题的缺失,Sibich最终正式要求制造芯片。

值得注意的是,朱正宇强调,芯片不是跟随潮流,而是从市场需求、技术和算法能力三个方面制定了长期计划。此前,Spice报道称,今年1月发表了第一代AI语音芯片TAIHANG。关于演讲芯片的功耗,朱成宇在会后拒绝采访时回答说:“演讲芯片比标准化芯片能减少5 ~ 10倍的能耗。

”他在演讲中提到,演讲芯片算法的因融融合方案不会为用户提供非常好的体验。不仅能听懂和听懂,识别率和慢反应也很高,需要构建非常低的功耗。不仅如此,因融方案也不具备多种模块,可以进行很多扩展。更重要的是,与标准化芯片相比,不需要复制,因此需要更慢地推出产品。

据理解,Spice第二代芯片将解决问题的当地语音识别问题,减少安全性、城门特性,不进行更深的融合,从算法到基本IP进行专业优化。新一代芯片不考虑多模态和扩展存储、流程、PCB优化。朱正宇还在采访中回答说,在演讲芯片业务中使用“芯片算法”方案。他还表示,他不担心演讲芯片的落地。

因为演讲芯片从一开始就落地,是根据AI芯片的市场、准确客户的市场需求开发的研发。Spice的芯片发现现在已经有了接触的伙伴。目前,神聪智能(记录:神聪智能是Sibich和Central International International的投资公司的中央收集组织正式成立的合资公司。

)第一代自行研究芯片已经量产,朱成宇应对了。目前,Shi Bizhi已经有了自己的研究芯片,但将增加其他芯片的销售。他说:“市场需要共同扩张。

演讲制作芯片的目的不是为了竞争,而是看芯片市场的方向。”对于第一个芯片销售,他回应说,他将尽可能覆盖更多的地区,尝试尽可能多的领域,今后不会销售更多的版本,更准确地定位市场。最后,对于芯片的转移发展,朱正宇在采访中回答说,沈清智能仍然会根据实际市场需求和算法能力,有条不紊地定义下一代芯片,优化算法,使效果更好,能耗不会更低。

(威廉莎士比亚、温斯顿、)(此外,他现在的沈总智力仍然是谢必奇的筹码大部分,但与此同时,沈总智力是对外开放公司,对于与其他算法公司的合作,沈总智力也将采取对外开放的态度 以下是朱成宇在CCF-GAIR会议上的讲话内容。(Public:)开始了不改变初衷的编辑整理。很高兴有机会和大家分享想法。分享公司对AI芯片的深刻洞察力和当前结果。

我的主题是《末端外侧专用芯片-- AI 算法的理想载体》。现在已经到了人机语音交互和IoT时代。我们该怎么走?再看人机语音交互,我还是做芯片做了20多年。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、语言)人机语音交互,特别是IoT芯片,只是第一个。从传统的角度来看,制作芯片习惯,知道比特率是多少,人们说的从芯片比特率的角度来看很低,大约只有几个比特,这是很低的频率。为什么这东西这么重要?我们可以看到,与人的互动不仅是你字面意思说的几句话,而且很多时候还包含着深刻的意义。

(威廉莎士比亚、奥赛罗)看人机语音交互的整个过程,首先要能听清楚。因为没有多种多样的场景。

例如,因为有很多噪音,很多人同时在说话。所以要说引人注目的对象在谈论什么,并且能准确地听到。

(威廉莎士比亚,哈姆雷特,语言)第二种是能听懂,能听懂,听不懂在说什么。三是解释它的意义。很多时候,我们有表情,还有别的意思。

与人、人、机、人交流时也要有合理的分辨力,能以适当的方式表达。因为人、人、机器语音方面的相互作用不是往返而是多级交流。用人声来表达,人机领域的互动仍然非常普遍。

近10多年来,人机语音交互取得了相当大的进展,AI技术的发展,特别是近几年来,人机语音交互逐渐进入南北成熟期。今天上午的发言者也表示,未来10年是IoT、AIoT的时代,基本上平时看到和使用的东西都会连接到网络上。早上我听到一位嘉宾平均一个人说一百种东西你控制不了。

那么问题来了。那么多东西我无法控制。

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我该怎么控制呢?比如用手机控制,一百多种东西,我要刷半天,我还不用找我想的。因此,每个人的实际声音都是最自然的方式,今后要掌握的所有单边装置都可以就独霸自然的方式进行互动。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、语言)语音技术的进化和IoT时代的到来,这两个恰好再次发生了有趣的冲突,也许可以说是天作之和。这两种技术一定是未来10年快速增长的亮点。尤其是在芯片上。正如教授们(记录:中科院计算所云冈)刚才所说,我们也看到了软件定义芯片时代的到来。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)我们可以看到AI技术不可缺少的芯片的发展。AI从20世纪60年代就已经开始明确提出,期间也经历了几次起伏。低潮的时候,我听到很多学校的学生和教授说自己做了AI。

因为大家真的是AI没有未来。根据芯片技术的发展,特别是摩尔定律,芯片的计算功率以指数级的减少挽回了AI。当然,AI也有新的技术。

两方面的同步进化使AI的技术越来越落地,并且确实可以应用。刚才教授提到了ICC会议,我也每年都去,我也看到了一定的趋势。

以前在会议上叫主角的都是传统芯片公司、英特尔、TI等会议的主角。近年来,我们看到主人公逐渐转变。除了传统的芯片公司外,教授说的学校,其他种类包括互联网公司、谷歌、微软、亚马逊。(阿尔伯特爱因斯坦、Northern Exposure(美国电视剧)、互联网公司、谷歌、微软、亚马逊)随着AI的发展,更多的软件和算法公司转移到芯片行业,为芯片行业注入新的活力。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧))这是对制造芯片的思考和深刻的总结性观点。演讲传统是将算法大规模复制到其他芯片、其他平台的算法公司,在复制过程中有很多地方可以一起不方便和开玩笑。(另一方面)。

只是看到了三个问题,如果使用第三方标准化芯片:算法无法形成闭环。有时算法和芯片之间不可能有很好的默契。芯片真的只能填满角落,内存太多,或者自由选择更高级的芯片。

这样就不会增加费用,也不会有这样的问题。与AI的数据不能形成闭环。

没有闭环就不能形成生态,有助于做大这个蛋糕。市场。芯片公司不是最终用户必需的用户,差点导致对市场的存在和市场预测。因为与软件公司、算法公司不同,客户没有很多信息。

对这些问题没有抵抗力,要求正式成立一家专门从事芯片的公司,这是笔调和深度的枪炮声部署。演讲是一种只有语音、算法和链接的布局。现在,芯片进入后,可以切断整个产业链,使用算法来制作专用芯片,将算法和芯片集成在一起,同时为客户提供最坏的体验和最坏的价值。

另外,可以定制简化的体系结构,逐渐取代第三方的标准化体系结构,以后使用专用体系结构对成本和功耗不会有太大帮助。(威廉莎士比亚、温斯顿、简化、简化、简化、简化、简化)以前的嘉宾也表示,由于设计芯片不存在世代工厂、EDA工具、IP企业,门槛也越来越少,一旦芯片拥有了良好的体系结构和定义,其可玩性就不会比以前低了。

在(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),创作)行业中,芯片一般分为云和边缘末端之外,演讲的自由选择是末端之外。这里有一幅画。

我想告诉大家。首先,每个人都说电脑是共享计算资源,后来发展到电脑。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),电脑名言)在过去的10 ~ 20年里,移动计算再次部署在云端,可以看到2020年以后趋势越来越不走向尽头。人们还在谈论云、公共和共享,但在人性中,这种总和、共享不属于人性,人们还在期待本地化,共享和共享只是严重资源不足情况下的权宜之计。

电脑电力非常珍贵,个人不能享受,可以随着摩尔定律的发展而逐渐改变。此后,mobill经常出现,因为供电、体积限制、计算功率太多,逐渐不再改变。

一揽子教授谈论通过因融的方法,里面有数百倍的空间,可以提升计算功率。端面容量大,实施好,可靠性强,这是我们期待的方向,也是芯片的重点。让我们花点时间谈谈我们在这方面的芯片方案。

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如上所述,我们的芯片不是芯片,而是芯片算法的集成。如果你们在我们公司卖芯片,不仅卖芯片,里面也不会有符合情理的算法。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、芯片)从用户的角度看不到非常好的经验。如果是语音交互,大家听不到,有噪音听不到,我们的方案在这方面可以很好地体现出来。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),语音名言)另外,听不懂的是,我们有很高的识别率和快速的反应,叫它就能反应。当你不期待和他说话的时候,他和你说话也比较可怕。二是耗电量比较低。应用的场景不仅是停电,而且是mobill的,所以只能做低功耗芯片、低功耗方案。

外面的音响几乎可以低功耗,它还是断电,摸起来还有点热,但我们的方案基本上可以成为电池操作员。第三,费用。我们芯片的成本和算法是给定的,与标准化芯片相比也不会有一点优势。另外,为了以时间成本开发没有语音交互的设备,我们的算法和芯片一起构建,不需要复制到系统中,并且可以比竞争对手早上市。

第四,实用性。我们有多种模块,可以进行很多扩展。这是我们芯片算法的方案,可以给大家带来更好的体验。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)我们的目标是让周围的所有设备都能用语音互动。

通过它,我们的方案可以超过这一点。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)我们制造芯片不是短期的时尚,我们也有未来的计划。在量产我们的第一代芯片的同时,也不会有下一代、下一代的计划。我们的观点更期待在能力方面定义我们的芯片和方案。

识别第一代芯片、故障诊断关键词和命令。例如,你好,喊着小音乐,关掉空调,他就不会有反应了。这是第一代芯片的能力。正如刚才所说,软件仍然到硬件,可能从左到右,它是一个完整的链接。

从最左边的语音算法开始,算法基本上是共识。下面是C代码。

下面是芯片体系结构。是使用DSP还是ARM的CPU。

物理部署包括基本IP存储、流程和PCB。第一代芯片主要是构建关键词和指令的认识,我们的语音融合方式也比较深。第二代芯片需要解决地区语音识别、安全功能、城门等。

从算法到基本IP,不会进行更深入的融合。比更好的目的更专业的优化。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)下一代芯片是多模态的,不考虑中庸存储、流程和PCB优化。花点时间谈谈下一个十年的未来发展,我们看不到什么?一方面,你不会有非常幸福的想象。

另一方面,我们不会看到AI各方面的技术应用在场景中也没什么感觉。以前假定科技的变化会给人类带来更幸福的生活,现在我们到了这个十字路口,下面不一定。

在一些场景中会产生负面影响。例如,如果教室里的所有人都受到监视,明年该公司就可以在不销售应用程序的情况下监视办公室。或者后年卖一件东西,会议室也是这样。我认为这不是我们想的那样。

上个月国家实施了新一代人工智能管理原则,期待大家在做的时候注意到这一点。我们作为研发、用户,要有很高的社会责任和自律意识。大家下班的日子很辛苦,回家的时候也可以看到我做的事情是让人类的生活更幸福,更方便,还是我做的事情让别人受苦,让别人更伤心。

(威廉莎士比亚,哈姆雷特,真的)最后,就像父母说“不要把不对的事情说清楚”一样,为了保护人类的精神,我们期待做很多思考,做正确的事情。(莎士比亚,哈姆雷特,信不信由你)到此为止。

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