【左一：赛格导航CEO王志强、中间：AiRiA研究院常务副院长程健、右一：高新兴物联产品总经理陆大明】
2019年3月21日，由中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院（简称AiRiA研究院）举办的主题为“普惠AI 芯向边缘”的战略发布会在北京举行，自动化所领导，南京市麒麟高新区领导，AiRiA研究院以及高新兴物联、赛格导航、苏宁人工智能、浪潮集团代表共同出席本次发布会。赛格导航、高新兴物联、AIRIA研究院举行了隆重的签约仪式，合作推出“基于低成本芯片的自动驾驶算法软加速”方案。该方案基于高新兴物联新一代LTE Cat.6智能模组GM620S，并植入了AIRIA研究院研发的QEngine先进 AI算法，为赛格导航实现ADAS高级驾驶辅助系统产品的落地提供了高性能、高可靠的嵌入式智能通信方案，能够广泛应用于主动安全、车队管理、驾驶行为分析等多种场景应用。
【赛格导航CEO王志强发表讲话】
围绕AI主题，赛格导航、AIRIA研究院、高新兴物联、海康威视和浪潮集团的专家分别发表了主题演讲。赛格导航CEO王志强向与会嘉宾分享了《AI+汽车，让AI充满加速度》专题。AI 技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成 AI 的技术链，AI 芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。王总指出：市场需求和理论创新这两类动力共同促进了 AI 芯片技术近年来的快速发展。当前，中国的科研机构和大学是中国人工智能知识生产的绝对主力，中国人工智能已经具备非常优越的条件，我们应该加强在人工智能核心基础领域实现突破，同时，要大力激励产学研合作，让企业成为人工智能创新落地的的主导力量，将知识生产转换成商业生产，在人工智能未来的技术发展、风险防范、规范规定等领域发挥中国产学研的作用。
【大会现场】
以下是赛格导航CEO王志强演讲稿：
AI技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成 AI 的技术链，AI 芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。市场需求和理论创新这两类动力共同促进了 AI 芯片技术近年来的快速发展。
当前，中国的科研机构和大学是中国人工智能知识生产的绝对主力，中国人工智能已经具备非常优越的条件，我们应该加强在人工智能核心基础领域实现突破，同时，要大力激励产学研合作，让企业成为人工智能创新落地的的主导力量，将知识生产转换成商业生产，在人工智能未来的技术发展、风险防范、规范规定等领域发挥中国产学研的作用。
未来，在技术方面：短期内构建大型的数据系统将会是各企业与研究机构发展的重要方向；在商业方面：短期内人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务取得广泛的应用。长期来看，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下，将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普化的情景。同时也对技术方面提出了要求，在深度学习的基础之上，还需要在线的学习能力，不断更新迭代，很可能在传统的终端设备和云端设备直接出现更多的边缘设备，它们会把AI处理分布在各种网络设备中。比如5G基站中，让数据尽量实现本地处理，云和边缘设备以及连接他们的网络可能会构成一个巨大的AI处理体系，利用边缘设备，把效率推向极致，在边缘设备的AI芯片中，也可以应用各种低功耗设计方法来进一步降低整体功耗。 在边缘设备中的AI芯片往往是SoC形式的产品，AI部分只是实现功能的一个环节，最终要通过完整的芯片功能来体现硬件的效率。这种情况下，需要从整个系统的角度考虑架构的优化。
当然，AI还面临着种种挑战，当我们讨论一个新的技术趋势时，首先需要清楚它背后的成因。很多大的技术创新都是需求驱动和技术瓶颈同时存在的情况下产生的，需求的驱动要求能够更加高效地处理AI运算的硬件，同时也要把成本控制在产品化的水平，而在目前的技术框架下我们也遇到一些瓶颈问题，比如冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺和器件瓶颈，人工智能的发展高度依赖海量的数据，而我国又是人工智能数据的全球第一大国，如何运用这些数据，而在海量数据运算的过程中，运算单元与内存之间的性能差距越来越大，如何解决内存墙的问题也是我们努力的方向，相信在产学研的合作下，在政府的大力支持下，我国的AI技术和产业一定会飞速发展。
