6月12日-14日，由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會、上海市商務(wù)委員會、上海市長寧區(qū)人民政府指導(dǎo)，上海市長寧區(qū)青年聯(lián)合會、億歐公司聯(lián)合主辦的“2019全球新經(jīng)濟(jì)年會”于上海長寧世貿(mào)展館順利舉辦。本次活動響應(yīng)國家政策和行業(yè)發(fā)展大勢，以“科創(chuàng)引領(lǐng)智能新時代”為主題，圍繞科創(chuàng)板、5G、新能源、智能制造等新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新熱點展開探討。

6月12日，2019全球新經(jīng)濟(jì)年會-領(lǐng)袖峰會率先開幕，英國皇家工程院院士、鯤云科技聯(lián)合創(chuàng)始人陸永青在會上發(fā)表了精彩演講。以下是演講實錄：

陸永青：大家上午好！今天真的非常榮幸可以和大家一起聊聊“新經(jīng)濟(jì)”這個話題。剛才Finn E.Kydland教授談到，新經(jīng)濟(jì)關(guān)注且取決于的創(chuàng)新能力。而我個人認(rèn)為，創(chuàng)新能力則是完全取決于我們的研究、科研能力。所以我今天給大家?guī)淼膬?nèi)容是“定制人工智能：從研究到實踐。”

AI的運用，可以幫助我們的生活變得更美好。

第一個例子，是我們和上海浦東新區(qū)的合作項目。在這個項目中，我們可以運用AI技術(shù)可以捕捉到一些在交通運輸和駕駛方面的違法行為，例如一位行人來把一些垃圾放到了不合適的區(qū)域當(dāng)中，會被一個綠框標(biāo)注出來。以前的AI技術(shù)，是無法識別這樣的卡車以及相關(guān)違法行為的。

第二個例子，是關(guān)于新飛機檢測的。運用我們的技術(shù)，可以幫助飛機在試飛時進(jìn)行異常振動檢測，我們可以幫助一些公司，通過技術(shù)將新飛機的技術(shù)疏漏展示出來。

第三個例子，是關(guān)于如何利用機器人在智能化的場景中進(jìn)行自動制造的，這也是一個涉及人工智能運用的案例。我們同時運用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)以及其他人工智能技術(shù)，以便于能夠更好地識別到不同的錯誤。

除此之外，我們還用到了一些大數(shù)據(jù)技術(shù)，尤其是以時間序列的識別技術(shù)，訓(xùn)練不同的機器人在相應(yīng)的場景中進(jìn)行應(yīng)用。

以上所列出來的三個不同案例，都是說明科技進(jìn)展速度飛快的好例子，我們可以直觀的看到AI的運用以及AI的助力，能夠運用不同數(shù)據(jù)以及定制化的AI計算能力，是我們現(xiàn)在引以為豪的地方。

從1970年開始，我們使用的處理器的功效和功率在不斷變化，但我們?nèi)匀豢梢钥吹剑覀儧]有辦法為不同的客戶進(jìn)行不同的打造以及更好的解決他們的目標(biāo)和問題，這也就是是為什么我覺得個性化以定制化的AI和計算才是最重要的。要幫助到客戶更好的運用技術(shù)，而不是讓技術(shù)要求客戶做出通用化的改變。

我并不是說通用處理器以后不可以使用了，而是想說我們要把通用處理器變得更有效力。大家可以看到，傳統(tǒng)計算機及定制化計算機是不同的，例如傳統(tǒng)的計算方式，是將程序運用軟件工具放在固定的架構(gòu)上，比如CPU或者是GPU的單元上。這樣雖然能保持正常的運算速度，但同時他們也會消耗很大的功率，并且機體會變得很熱。

再看進(jìn)步的定制化計算方式，可以定制化計算機架構(gòu)，使得這個程序能夠變得更加合適。也就是意味著，我們拿這個架構(gòu)來去適應(yīng)這個程序，而不是拿程序來適合我們的整個架構(gòu)。

呈現(xiàn)這一點，當(dāng)然有一些軟件、硬件方面的挑戰(zhàn)。例如在硬件方面，我們需要呈現(xiàn)一個定制化的結(jié)構(gòu)，這個叫做現(xiàn)場可編程邏輯門陣列。我們在記憶區(qū)有非常好的邏輯和技術(shù)來實現(xiàn)高速的運算，使得硬件能夠可定制化。

硬件方面的挑戰(zhàn)之外，對于軟件方面的也有挑戰(zhàn)。很多計算機可能沒有相關(guān)的AI技術(shù)配備，我們要做的是把整個過程進(jìn)行優(yōu)化。我們可以運用目標(biāo)識別和自動的生成過程將AI技術(shù)進(jìn)行先一步發(fā)展。實現(xiàn)這個目標(biāo)，可以分三步走：

首先，通過研發(fā)定制化的結(jié)構(gòu)來滿足這些要求；

其次，在架構(gòu)方面，同時提供工具和繪制的設(shè)備，促進(jìn)更好的發(fā)展。

最后，在平臺方面，創(chuàng)建整個生態(tài)系統(tǒng)來降低成本，實現(xiàn)更有效的發(fā)展。

過去幾年，我們創(chuàng)建出了多種多樣的架構(gòu)，針對AI網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行速度、準(zhǔn)度和功率以及其他矩陣因素的平衡。資源的數(shù)量和平行系統(tǒng)的數(shù)量可以在這里進(jìn)行集成。

對于架構(gòu)層面來說我們有一個雙元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的速度大約為原來的300倍速度，但是只是用了原先CPU 1/3的功率。還有手寫識別系統(tǒng)，速度也是提高了十幾倍，但功率也更少。

除此之外，利用AI可以進(jìn)行強化學(xué)習(xí)。氣候模型、地震圖像、金融模擬還有航空電子監(jiān)控系統(tǒng)等都是AI技術(shù)的應(yīng)用。

把想法進(jìn)行商業(yè)化、實現(xiàn)落地，使整個系統(tǒng)能夠更快地實現(xiàn)，這是我們的第一步。

而第二步，我們會創(chuàng)建出一些工具幫助我們對程序進(jìn)行繪測，讓配置架構(gòu)可以更好的實行。當(dāng)問題出現(xiàn)的時候，應(yīng)該從下至上進(jìn)行反饋收集，從頂部開始改變。只有這種模式才會讓過程更快，功率更低和準(zhǔn)確度更高。

最后一步，創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)。為了擁有更好的體驗，我們構(gòu)建了一個小尺寸的裝置來收集不同傳感器的數(shù)據(jù)，并且把數(shù)據(jù)直接送回母電腦。雖然裝置很小，但是它上面就有計算機主體，可以同時處理16個視頻流，處理能力更強，反應(yīng)更快。

我們所需要做的是創(chuàng)造額外的應(yīng)用過程來滿足不同的應(yīng)用要求。盡管不同的應(yīng)用有不同的語言，但應(yīng)用的人并不需要學(xué)習(xí)新的語言，他們只是使用他們自己已經(jīng)熟悉的語言，或者說學(xué)習(xí)的新的語言非常簡單。

不管是垃圾車的識別還是城市飛機的測試、又或是智能無人機、絕緣體檢測、檢測等等方面的應(yīng)用，實踐的過程中都有很多新的挑戰(zhàn)。基于大量的驗證，我們才可以驗證什么體系在什么情況下，能夠達(dá)到最好的工作。如果有自動的驗證結(jié)果，就不會產(chǎn)生很多不可挽回的后果。

科技到底是怎樣起作用的？為什么會起作用？這些都需要我們繼續(xù)投入研究，才能有新發(fā)現(xiàn)。最后我想說，未來要想實現(xiàn)AI技術(shù)的更好應(yīng)用，需要大家一起思考、一起實踐、一起進(jìn)步。

非常感謝大家！