12月19日，2019年財經中國峰會在北京舉行。本屆峰會由中國新聞社旗下財經媒體中新經緯聯合國家發改委所屬中國產業發展促進會共同舉辦。峰會的主題是“創新的力量”。嘉楠canaan董事長兼CEO張楠賡以唯一企業代表的身份出席本次論壇，并發表“以計算連接萬物，用智能融合世界”的主題演講。
張楠賡表示，進入下一個十年，產業智能化升級將從社會共識走向大規模落地。這背后其實是經濟形態和技術形態變化構成的合力。從技術形態看，計算是貫穿各類新型技術融合的主軸。同時隨著技術演進，計算也面臨不同挑戰。當前網絡大部分是非結構化數據，需要對原生數據進行結構化處理才能給機器學習。而當前計算體系結構所面臨的挑戰是無法充分滿足機器學習所需的海量吞吐能力。計算體系結構的變革勢在必行。
張楠賡認為AI芯片與傳統芯片有較大不同。傳統芯片廠商與上層應用隔離，不承擔開發算法、應用以及解決方案的職責。AI芯片廠商的突出特點在于上層應用的開發前置，需要對用戶場景有深刻理解，經過算法設計、數據獲取、算法訓練和部署，以及上層應用開發，最終才能形成產品和服務。
隨著算法和場景趨于固定，滿足特定算力和功耗需求的專用計算將成為主流框架。張楠賡還公布了嘉楠canaan第二代AI芯片的設計架構。張楠賡表示，新一代勘智K510芯片在算法和體系結構上進行了大幅優化。相比于第一代芯片，K510的算力將提升5-10倍，并且面向5G場景進行研發，將用于在智能駕駛、智慧零售等領域的落地應用。
其實不僅是深圳，無論在哪，技術都是推動企業形態和商業社會演進的核心。過去十年，大家談論的是移動互聯網，平臺經濟和商業模式。現在，萬物智聯、智能化又成為新的話題點。
談及智能化升級，很自然地會聯想到AI、大數據、5G還有區塊鏈。其實任何一個技術或是商業模式的關鍵都取決于兩點，一是能否提升社會運行效率，二是能否真正改善人們的生活方式。所以從這個邏輯出發，企業的智能化升級要完成兩個跨越，一個是從數據挖掘到創造價值，另一個是從連接用戶到理解用戶。智能化升級在已經成為共識的前提下，將走向規模化落地，成為下一個十年中社會經濟的新增長點與企業間競爭的焦點。
智能化升級的背后其實是經濟形態和技術形態變化構成的合力。我們先看經濟形態的變化。數字經濟的特征是去中介化、分散化和虛擬化。依托網絡渠道和觸點，傳統的商品、服務和公共中介完成了業務流程的數字化，它完成的是社會資源和產業結構的調整。
智能經濟時代的中心將重新回歸物理世界，它的任務是依靠數據指導生產和生活，創造新的價值。5G、AIoT和區塊鏈將成為新的基礎設施。隨著算力與算法下沉至邊緣和端側，企業將實現從業務流程數字化向生產和服務能力智能化的轉變。數字化手段只是企業的輔助，智能設備和智能服務才是新的生產力。同時，終端設備的智能化將帶來更流暢的人機交互，成為新的用戶觸點與價值窗口。
我們再看技術形態的變化。主要特征是從新興技術的涌現到技術的大融合。5G為海量的數據傳輸搭建網絡設施；物聯網推動機器的互聯；區塊鏈將定義新的機器協議，改變機器間的交流方式；AI從機器溝通與數據訓練中學習并提煉知識，繼而形成算法模型；邊緣計算則將算法模型部署至設備端，最終實現企業生產力和用戶觸點的智能化。
在技術融合的進程中，計算本身也在不斷演進。首先從數據來看，目前互聯網上90%多的數據都是非結構化數據，比如視頻、圖片。傳統人工硬編碼的方式顯然無法窮盡圖片在角度、顏色等方面的變化。現在的方法是把非結構化的數據打上標簽，然后送進機器去訓練，也就是機器學習。比如一個智能門鎖，攝像頭不僅要看人臉，還要學會提取人臉的特征，這才能識別出這是不是你。
其次從算法角度看，機器可以通過神經網絡模型來自己學習數據。未來，我們將看到機器會擁有更強的自主學習和決策的能力。
第三，從算力角度看，當前計算體系結構所面臨的挑戰是無法充分滿足機器學習所需的海量吞吐能力。傳統的CPU控制單元太多，算不過來，就要搭配擁有更多計算單元的GPU、FPGA等等，我們通稱是異構計算。當然，這些看起來更像是為了滿足算力所需的階段性策略，并不是專門為處理算法數據而設計的體系結構。隨著算法和場景趨于固定，滿足特定算力和功耗需求的專用計算將成為主流框架。這也是我們目前正在做的ASIC研發。
從落地應用的角度看，芯片的本質是解決企業所需要的計算能力需求。AI芯片與傳統芯片有很大不同，主要體現在兩點：
一是產品維度，傳統芯片屬于性能改善型產品，不增加新的功能，強調性價比。因此，傳統芯片可替代性強，普遍缺乏用戶粘性。與之相反，AI芯片是功能增強型產品。芯片迭代以功能疊加為主（如不同的指令集、通用計算功能等），具有較高的成長性，用戶粘性較強。
二是服務維度，傳統芯片廠商與上層應用隔離，不承擔開發算法、應用以及解決方案的職責。AI芯片廠商的突出特點在于上層應用的開發前置，需要對用戶場景有深刻理解，經過算法設計、數據獲取、算法訓練和部署，以及上層應用開發，最終才能形成產品和服務。
我們擁有多年AISC芯片設計積累，在低電壓、高密度計算、高能效運行等領域不斷取得突破，這些都是AI與區塊鏈面臨的性能瓶頸。從2016年開始,我們開始邊緣AI芯片的研發。我們從一開始就沒有選擇傳統芯片的做法，而是要在做好芯片的基礎上，為客戶提供整套的解決方案，讓計算的載體不再是單一的某個產品，而是一種服務。
我們在今年11月21日完成了美股上市，正式成為全球區塊鏈第一股和中國自主知識產權AI芯片第一股。我們幾乎以平均每年一代的速度推進芯片迭代與工藝制程升級。
我們的第一代芯片勘智K210采用RISC-V架構，具備機器視覺和機器聽覺多模態識別能力。芯片的核心神經網絡加速器完全由我們自主研發設計。勘智K210已經在智能家居、智能園區管理、智能能耗和智能農林業等領域廣泛部署應用。
我們研發的無感門禁系統已經部署在軟通智慧的總部大樓上，大樓共5萬人，已經實現了日均每監控點2000頻次的識別。在貴陽花果園社區，我們的智能表模組已經部署了10萬臺，對社區原先的水電氣表進行升級，無需改造就能進行讀表和存儲，充分利舊，有望破解十億水電氣表智能化的難題。我們為百度AI開發平臺定制的開發板PaddlePaddle PI-K210在開發者社區廣受歡迎。目前我們已經和30家算法廠商達成了合作，一起為客戶提供智能化的解決方案。
我們第二代芯片勘智K510的架構設計，在算法和體系結構上進行了大幅優化。相比于第一代芯片，K510的算力將提升5-10倍，并且面向5G場景進行研發，將用于在智能駕駛、智慧零售等領域的探索。
我們的愿景是為客戶提供超級算力解決方案，提升社會運轉效率并改善人們的生活方式。我們相信，隨著機器學習算法趨于成熟，算力也將在固定的場景和功耗條件下發揮最佳效能。我們正在打造AI SaaS平臺，并積極推動與算法廠商的合作，建立AI生態，為企業客戶提供超級計算服務。
