大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于杭州超算芯片公司的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、國產cpu有哪些品牌

• 2、超算中心淘汰的那些芯片去哪了？

• 3、杭州順其軟件科技有限公司在企業(yè)信息化行業(yè)內的口碑怎么樣？

• 4、中科曙光遭遇芯片“斷供危機”市場各方什么反應？

一、國產cpu有哪些品牌

國產cpu有華為鯤鵬、飛騰CPU、海光CPU、龍芯、兆芯、申威。

其中華為鯤鵬、飛騰CPU采用的是ARM架構，龍芯采用的是MIPS架構，而兆芯、海光CPU采用的是X86架構，申威采用的是Alpha架構。

先說采用ARM架構的鯤鵬、飛騰CPU，由于采用的是ARM架構，所以無法安裝windows，再加上ARM架構的原因，用在個人PC上不太合適，目前也主要用于服務器，一定程度上而言，只能部分取代intel的服務器芯片。

再說說龍芯，龍芯采用MIPS架構，也無法安裝windows，而最新的龍芯芯片3A5000系列，其水平大致也只能與3年前的英特爾臺式機芯片的i3系列水平相比。

所以龍芯要替代intel，在個人CPU領域，也是有點困難的，大多用在工控，以及一些教育、行政等等對性能、生態(tài)要求不高，但對安全、自主可控要求高的地方。

再說說申威，申威主要用于超級計算機，比如神威．太湖之光，曾拿下全球第一超算的稱號，目前其性能也排名全球第4名。

同樣的申威也有用于服務器的，但同樣由于是alpha架構，所以裝不了windows，也很難用于個人PC領域，只能部分取代intel的服務器芯片、超算芯片。

最后說說海光CPU、兆芯，這兩種CPU采用的是X86架構，最大的優(yōu)勢是可以安裝windows，滿足大家對于windows生態(tài)的要求，比較適合個人消費者PC產品。

但海光CPU主要用于服務器，兆芯可以用于個人PC，但性能方面，與intel相比，基本上也是落后3-5年左右的差距，主流的臺式機、筆記本采用的還是相當相當少的。

二、超算中心淘汰的那些芯片去哪了？

英偉達在英國劍橋的超算中心部署了由若干塊A100 80GB組成的DGX系統(tǒng)

實際上，除了改變芯片產品的架構，把成百上千塊芯片用最高效的形式“連”起來，當然也能解決科學家們每秒/百億億次的超大計算需求，而收購的Mellanox的用意便在于此。

如果你見過位于無錫的中國超級計算機“太湖之光”，就會發(fā)現(xiàn)“這臺計算機”其實是一個由成百上千臺黑色機柜組成的計算機集群，可以填滿一間約1000平米的屋子。

它既可以被稱為“高性能計算機群”，也可以被看做是一個不小規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。

當然，這些黑色機柜的性能，要比普通服務器強大太多，由4萬多塊不同種類的國產芯片組成，僅集成它們就是一項極為艱巨的任務，用時兩年，總投入超過了18億人民幣。

位于無錫超算中心的太湖之光

而NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand的作用，便是將超級計算機中上萬塊CPU、GPU以及其他種類芯片“連接”在一起。在發(fā)揮性能最大化的同時，每塊芯片的數(shù)據(jù)傳輸效率也不能有太多損耗。

“之前CPU與GPU之間的互聯(lián)，都是通過英偉達的NVlinks（一種總線及其通信協(xié)議），但這個東西互聯(lián)的效率沒有特別好，不能簡單擴展到上千塊芯片互聯(lián)的超算場景?！眳⑴c研發(fā)過TPU，芯英科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊龔軼凡告訴虎嗅，Mellanox擅長的便是此前英偉達最大的短板之一，

“一臺超級計算機，各品牌芯片之間的高效配合，極為重要。之前英偉達的NVlinks只能和IBM的CPU互聯(lián)。而收購Mellanox后，英偉達增強了用芯片構建超算系統(tǒng)的可擴展性，可以讓GPU與其他品牌和種類的芯片進行連接。”

換句話說，英偉達找到了“讓自己產品輕松插進包括英特爾在內，所有服務器芯片接口”的方法。

超算市場，不可忽視的芯片掘金地

英偉達的這次全系列產品，無一例外面向的都是“燒錢魔窟”——超級計算機市場。

舉個例子，在2020年6月頒布的全球超級計算機Top500榜單上，排名第二的美國橡樹嶺國家實驗室超級計算機Summit，在每個節(jié)點配備了2個IBM的 Power9 CPU和 6個英偉達的Tesla V100。這樣的節(jié)點有4356個，總耗資2億美元。

而在2019年3月，美國能源部阿貢實驗室公開宣布，將耗資5億美元搭建新一代超級計算機 Aurora 。這臺將在2021年實現(xiàn)交付的超級計算機，并非追求一味追求計算速度，而是需要針對人工智能等新技術應用采用新的設計思路。

那么這筆巨額政府合同的主要受益者是誰？外界猜測是美國最大的CPU生產商英特爾與著名超算系統(tǒng)集成商Cray。

但不可忽視的是，隨著超算系統(tǒng)被用在人工智能研究領域的次數(shù)越來越多，額外裝載的加速芯片GPU，逐漸成為搭建超級計算機的必選品。

因此，英偉達也在全球許多超算項目中獲得了頗為豐厚的收益，包括美國技術最強大的國家實驗室——橡樹嶺實驗室、阿貢實驗室，都是英偉達最好性能產品的首批嘗鮮者。

三、杭州順其軟件科技有限公司在企業(yè)信息化行業(yè)內的口碑怎么樣？

2020年的安防圈，仿佛被按下了暫停鍵，項目停滯、融資緩慢、研發(fā)縮減，沒有人能預料到，中國安防的新十年，是以這樣的狀態(tài)開始，不少企業(yè)也以這樣的方式結束。

過去十年里，近千家安防產業(yè)鏈廠商，經過無數(shù)次物競與天擇，僅留下數(shù)十家企業(yè)，擁有充沛的資金和技術儲備，迎接新十年。

站在安防新十年的這個節(jié)點之上，9月5日，由雷鋒網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第三屆中國人工智能安防峰會，在杭州正式召開。

本屆峰會以「洗牌結束，格局重塑」為主題，會上代表未來新十年的15家企業(yè)，為現(xiàn)場1000余位聽眾和線上幾十萬觀眾，分享迎接安防新十年的經營理念與技術應用方法論。

以下是本次大會的精彩回顧：

國際人工智能聯(lián)合會首位華人理事會主席楊強：「聯(lián)邦學習下的數(shù)據(jù)價值與模型安全」

楊強在大會中指出，目前很多行業(yè)并沒有真正意義上的大數(shù)據(jù)，產學兩界都缺乏高質量、有標注、不斷更新的數(shù)據(jù)。

如何保證各方數(shù)據(jù)私密不外傳，又能保證數(shù)據(jù)更新？這就是分布性數(shù)據(jù)隱私保護、聯(lián)合建模的挑戰(zhàn)和需求——把小數(shù)據(jù)聚合起來成為大數(shù)據(jù)。

加上現(xiàn)在人們愈發(fā)重視隱私，政府紛紛立法，對技術的監(jiān)管趨嚴，聯(lián)邦學習正為保護隱私帶來了技術上的新思路。

如何理解聯(lián)邦學習？“邦”是指每個實體參與者地位相同，無論大小，提供的價值才是他們存在的意義；“聯(lián)”是用一種方式把它們聯(lián)合起來，保護隱私，一起做有意義的事情。

聯(lián)邦學習的宗旨是“數(shù)據(jù)不動模型動”，目標是“數(shù)據(jù)可用不可見”。數(shù)據(jù)可以用，但是這些原始數(shù)據(jù)是合作方彼此之間見不到的，所以一些散亂的小數(shù)據(jù)就可以成為虛擬的大數(shù)據(jù)。

楊強教授介紹稱，目前聯(lián)邦學習主要有橫向聯(lián)邦（樣本不同、特征重疊）和縱向聯(lián)邦（樣本重疊、特征不同）兩種做法，前者更適用于to C場景，后者適合to B場景。

他強調，聯(lián)邦學習和分布式AI、聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫的區(qū)別在于：過去這二者的數(shù)據(jù)形態(tài)、分布、表征皆為同類，但在聯(lián)邦學習里它們可以是異構的；且過去聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫目的是并行計算、增加效率，但現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身屬于不同的屬主，所以需要做加密情況下保護隱私的計算。

隨后，楊強也談到了聯(lián)邦學習在安防等領域的應用。此外，楊強團隊還推動制定世界上第一個聯(lián)邦學習國際標準，同時也發(fā)布了開源平臺FATE，并且積極籌措聯(lián)邦學習聯(lián)盟，共建聯(lián)邦學習生態(tài)。

?？低旹BG解決方案部總裁李亞亞：「賦能數(shù)字轉型，服務千行百業(yè)」

李亞亞介紹，?？的壳暗臉I(yè)務主要分為三塊：綜合安防、大數(shù)據(jù)服務和智慧業(yè)務。

數(shù)字經濟和數(shù)字化轉型成為必然趨勢下，人工智能交付問題依然面臨挑戰(zhàn)，難點有三：一是泛在需求，這是場景碎片化、需求差異化必然帶來落地難問題；二是復雜交付，涉及產品、施工、算法優(yōu)化、信息系統(tǒng)打通、業(yè)務流程轉型等諸多問題。三是成本可控，關注投入產出比非常必要。

李亞亞認為，解決落地難，仍然是要回歸商業(yè)本質。要從產品的品質抓起，目的是讓各行業(yè)都享受到技術革新的紅利，通過場景化、差異化的問題解決，提升用戶的業(yè)務價值回報。

數(shù)字化轉型是一個逐步進階的過程，場景化是路徑，因此要通過系統(tǒng)的產品體系去支撐場景化應用。面向企業(yè)領域的數(shù)字化業(yè)務的開展和落地，?？低晱睦芾砭嚯x，提升業(yè)務效率，規(guī)范作業(yè)行為，防范安全隱患四個維度出發(fā)為行業(yè)賦能。

?？低暠珠_放融合的合作理念，攜手合作伙伴，共同實踐數(shù)字化轉型之路；秉善篤行，不斷創(chuàng)新技術和產品賦能千行百業(yè)，為社會的安全和發(fā)展開拓新視界。

大華股份先進技術研究院院長殷?。骸窤I 行業(yè)應用，產業(yè)升級」

殷俊認為，AI經歷了理論研究的1.0、智能落地的2.0，目前處于行業(yè)智能的3.0階段。

AI 1.0時期是“兩耳不聞窗外事，一心只讀圣賢書”，計算力不夠，數(shù)據(jù)有限，算法不成熟；2.0階段是“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法尋找落地場景；3.0階段是“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”，行業(yè)最需要的不僅是一套算法、一套系統(tǒng)，而是企業(yè)解決客戶痛點和需求的能力。

在行業(yè)智能背景下，人工智能需要具備的基礎能力包括：一是AI技術泛化、快速遷移新應用的能力；二是應用牽引，快速適配新需求的能力。

殷俊認為在3.0階段是應用主導個性化和AI解決方案的敏捷交付。在這個過程中，首先要構建人工智能解決方案的端到端體系化能力，大華已經在四個方向做了重點布局：系統(tǒng)架構、數(shù)據(jù)智能、智能工程化、智能技術。

除了構建以上核心能力，大華還開放全棧能力，賦能行業(yè)生態(tài)，并在實戰(zhàn)中持續(xù)積累人工智能核心技術，針對全場景理解、小規(guī)模數(shù)據(jù)、泛化能力、多任務學習和AutoML等人工智能的五大技術挑戰(zhàn)，開展實踐探索，并已取得實戰(zhàn)應用成果。

最后，殷俊強調，AI目前還是依賴人工為主，大華希望未來在行業(yè)共同努力下，能夠真正轉向AI的自我智能，推動行業(yè)智慧化落地。

西部數(shù)據(jù)智慧視頻產品首席技術官孫煜：「AI安防與存儲的變革」

孫煜提到人工智能在監(jiān)控行業(yè)的應用四個主要要素：芯片、軟件、存儲和廠商。

芯片不斷提升算力，并降低成本，軟件提供高效實用的算法，海量數(shù)據(jù)需要被存儲才能被利用，廠商集成以上要素并落地。這個生態(tài)中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI應用，使得視頻監(jiān)控的存儲架構從以前的端和邊，變?yōu)楝F(xiàn)在的端、邊、云，連接方式云化，其中，存儲器需要更高順序讀寫性能、更大的存儲容量、更高地隨機讀寫性能、更快地響應時間。

西部數(shù)據(jù)通過提供視頻監(jiān)控行業(yè)從終端到核心的存儲產品組合，協(xié)助視頻監(jiān)控行業(yè)的AI落地。

孫煜演示了西部數(shù)據(jù)專門為整個視頻監(jiān)控行業(yè)打造的從端、邊、云的各個產品組合，以及專門隨時檢測硬盤監(jiān)控狀態(tài)的軟件WDDA，Western Digital 設備分析 (WDDA) 是 Western Digital 的監(jiān)控優(yōu)化存儲產品系列支持的全新設備分析功能。WDDA使管理員能前瞻式地管理存儲設備并保持性能優(yōu)化，防止意外故障。

孫煜強調AI進入后傳統(tǒng)監(jiān)控盤力不從心，系統(tǒng)廠商通過合并通道單碼流，順序地寫入，大大減少了硬盤的飛行時間和次數(shù)，把飛行機會轉移到數(shù)據(jù)庫訪問，提升存儲系統(tǒng)的性能。

西部數(shù)據(jù)認為提高數(shù)據(jù)利用率的關鍵，是告別簡單粗放模式，進行精細化的分層存儲策略，他們還建立起一套四層存儲架構體系：熱存儲、溫存儲、冷存儲、極冷存儲，分而治之，極大地提高數(shù)據(jù)利用效率。

商湯科技智慧城市事業(yè)群產品副總裁朱鑫：「AI 驅動城市智能化變革」

數(shù)字化轉型的核心技術是云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)，更多是在于更高效的信息組織，更順暢的一些信息流動，以及更便捷的信息訪問，從而去改善企業(yè)以及行業(yè)的效率，生產力是百分比提升。

智能化變革，機器將取代人工，如此會形成一個自主的組織生產，最關鍵的是，隨著數(shù)字技術、芯片、摩爾定律以及云計算能力相關規(guī)律影響，機器成本會持續(xù)下降，規(guī)?；髾C器成本會趨向極低的成本。彼時對生產力的提升不是百分比，可能是倍數(shù)，甚至是指數(shù)級。

大量的城市物聯(lián)設備、規(guī)劃的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、車流、金融流、數(shù)據(jù)流，組成了城市互聯(lián)網(wǎng)。

朱鑫總結了城市互聯(lián)網(wǎng)市場下，真正推動一個城市智能化變革的三大支柱系統(tǒng)。

一是新一代的聯(lián)網(wǎng)匯聚平臺。視覺數(shù)據(jù)是城市最豐富的數(shù)據(jù)資源，前端設備收集的數(shù)據(jù)通過聯(lián)網(wǎng)匯聚，形成城市動態(tài)的數(shù)據(jù)資源池，動態(tài)數(shù)據(jù)經過AI系統(tǒng)處理后，成為城市數(shù)據(jù)資產。二是超級計算底座。每個城市需要一個新型的超算中心。三是城市級算法系統(tǒng)。系統(tǒng)有三大板塊：城市的主算法系統(tǒng)、城市級場景算法系統(tǒng)和通過融合、關聯(lián)、決策，形成一個完整的城市的算法系統(tǒng)。

商湯在這幾個支柱下面形成了一整套體系與方案，從最底層的基礎建設開始，從數(shù)據(jù)中心基礎設施到城市智能的計算中心，再到城市智能云賦能中心，把整體算法系統(tǒng)能力都放在云賦能中心。

宇視副總裁、首席架構師姚華：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚華回顧了2018年提出的AI與安防的七座大山，并指出如今視圖數(shù)據(jù)全鏈路計算邏輯已經形成，AI在安防已經從0跨越過1。宇視的AI部署已經在從城市到郊區(qū)、鄉(xiāng)村，解決群眾的小事和瑣事。

業(yè)務狀態(tài)出現(xiàn)新挑戰(zhàn)，比如動態(tài)人口服務和管理難、案件有效線索率低。姚華列舉“宇視追影系統(tǒng)”應用的三個案例：疫情期間24小時找回出走口罩少女，男子沿街威脅案件，合伙扒竊案，以上成功案例中，最關鍵的技術是ReID（跨鏡追蹤）。

姚華指出，ReID應用有七大技術難點：第一，不同姿態(tài)、角度、分辨率下的人體之間的匹配；第二，復雜場景、有遮擋，密集人群等場景下的匹配；第三，不同交通工具上的人體的匹配；第四，不同時間段以及著裝變化后的行人匹配；第五，跨攝像頭模態(tài)行人匹配；第六，目標行人著裝發(fā)生變化后的匹配問題；第七，在較小訓練集上匹配算法訓練較為受限問題。

宇視聯(lián)合博觀（擁有國際三大主流ReID數(shù)據(jù)集、Vehicle ReID等世界紀錄的算法公司），設計了基于現(xiàn)有樣本的GAN對抗網(wǎng)絡，較好地模擬了人體的多角度、多姿態(tài)特征。同時，輔以多種預處理算法，極大地擴充了原始樣本基數(shù)，使得在較小訓練集上匹配算法訓練受限的問題迎刃而解。

其次，宇視在算法中采取結合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解決方案，并在訓練中采用遷移學習，再者，對每個人體的局部特征進行重定位的匹配訓練，通過實現(xiàn)對人體局部位置的精準定位，可將人臉識別與ReID聯(lián)動結合，解決跨鏡追蹤應用的諸多難點。

宇視追影系統(tǒng)發(fā)布一周年，實戰(zhàn)應用落地中國百余個城市和地區(qū)，實戰(zhàn)案例超1000個，找回走失人口100余人，小微案件偵破率提升50%。最后，姚華用“好AI，為人民服務”結束：小案件是群眾的“天”，無論鄉(xiāng)村還是城市，AI幫助解決小案件難題，能讓我們尊重每一個微小的個體。

360城市安全集團副總裁、360視覺科技總經理邱召強：「360 以安全為基礎的 AI 技術與應用 」

邱召強表示，當行業(yè)在享受技術帶來當先進性時，360通常用逆向思維思考：一個新的技術產生的同時會帶來哪些安全隱患。

邱召強指出了數(shù)字時代的四個特征：第一，一切皆可編程，也造成漏洞無處不在；第二萬物均需互聯(lián)，虛擬世界的操作帶來了物理真實世界巨大的災難；第三大數(shù)據(jù)驅動業(yè)務，數(shù)據(jù)一旦匯總，安全性難以保證；第四軟件定義世界，世界架構在軟件之上，脆弱性前所未有。

360在過去15年，總結和打造出了一套云端的安全平臺。360安全架構是以安全大腦為核心，六大板塊，一個安全大腦，十個安全基礎設施，和一個運營的所發(fā)，一個專家的團隊，一個實戰(zhàn)演練機制和一個安全互通的標準。

背靠360城市安全集團，360視覺科技專注于人臉識別產品的開發(fā)和應用，打造出以大數(shù)據(jù)為基礎的視覺安全產品，包括了人臉識別門禁、人臉識別通道閘機、人證核驗設備等智能終端及針對辦公樓宇、酒店、商超、社區(qū)、學校，交通樞紐等場景解決方案，構建以安全為核心的智能生態(tài)。

360安全賦予了360視覺科技獨特的競爭力。針對人臉識別終端設備的安全，對核心庫和可執(zhí)行性文件進行核心加固、對代碼加固、對應用程序加固，三重安全加固防護；此外，360視覺科技還獨創(chuàng)密鑰白盒技術，為人臉識別終端、云平臺環(huán)境中的數(shù)據(jù)加密及公私鑰身份認證，全程密鑰無明文。

最后，邱召強展示了360視覺科技人臉識別硬件家族，以及智慧園區(qū)、智慧樓宇、社區(qū)安全、智慧校園、機場安防、智慧辦事大廳等幾大行業(yè)解決方案。

華為機器視覺領域總裁段愛國：「華為 HoloSens ，點亮智能世界」

段愛國提出，一個真正的智能世界有三個非常典型的特征或者基礎框架技術：一是萬物感知，二是萬物互聯(lián)，三是萬物智能。

在華為來看，萬物互聯(lián)、5G、光網(wǎng)絡是華為的強項，華為機器視覺將成為華為在萬物感知的核心。

段愛國還認為，智能世界向前邁進有三大核心技術：以全息感知為核心的機器視覺，以萬物互聯(lián)為基礎的移動無線通信，以及萬物智能的AI技術，2020年這三個技術開始合攏。

所以華為在2020年率先提出，所有的視頻技術應該從人看向給機器看轉移，并正式把產品線更名為“機器視覺”，聚焦打造兩個核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用數(shù)據(jù)驅動，反作用于物理世界，驅動于智能世界。

4G的時代，以智能手機為核心，出現(xiàn)了各種行業(yè)移動互聯(lián)網(wǎng)的應用。在華為來看，機器視覺就是5G時代的行業(yè)數(shù)字化的智能手機。段愛國還提到，過去5年，AI的成本在下降，AI已經進入到普惠的時代，他預測未來兩年智能攝像機一定會超過網(wǎng)絡攝像機。

另外，華為將聚焦打造4個核心戰(zhàn)略產品和平臺：前端的軟件定義攝像機，后端的智能視頻存儲，類似于智能手機應用市場的智能算法應用商城，以及華為機器視覺云服務。

在此基礎上提出四大戰(zhàn)略策略：戰(zhàn)略一，積極投入全棧全場景的AI研究；戰(zhàn)略二，重構產業(yè)架構，加速智能化升級；戰(zhàn)略三，平臺+生態(tài)，賦能千行百業(yè)；戰(zhàn)略四：端邊云協(xié)同，深度數(shù)據(jù)挖掘。

最后他強調， 會將開放進行到底，未來的智能世界很復雜，華為不可能一個人包攬全部的工作，希望大家一同成長。

曠視副總裁那正平：「城市大腦的條與塊」

那正平表示，城市治理數(shù)字化、智能化浪潮中，無論是智慧城市、城市大腦還是數(shù)字孿生概念，核心思想都是通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術，準確發(fā)現(xiàn)城市運行的內在規(guī)律，從而進行動態(tài)優(yōu)化調節(jié)，解決城市面臨的安全、出行、環(huán)境、產業(yè)升級等諸多問題，最終提升城市治理水平。

那正平歸納出做好城市大腦和城市大腦的操作系統(tǒng)的幾大要點：深入研究城市發(fā)展規(guī)律；探尋業(yè)務本質；先具象再抽象；腳踏實地，長期主義。

曠視通過分析城市空間和管理對象，指出城市的日常運作管理需要秉持以人為本核心，城市大腦應圍繞條塊結合的方式實現(xiàn)綜合管理，實現(xiàn)條、塊、腦、OS的協(xié)同。

城市大腦中的條應用總量少，單體規(guī)模大、高并發(fā)、數(shù)據(jù)壁壘強；而塊總量大、IoT種類多，低并發(fā)、數(shù)據(jù)壁壘低，集成聯(lián)動潛力大。

基于此，曠視提出：構筑城市大腦需要先圍繞“條”和“塊”打造城市級的超級應用，驗證產品、實現(xiàn)單一場景閉環(huán)，從而形成具有曠視特色的軟件和硬件產品矩陣，最終逐漸沉淀出城市級和建筑級AIoT操作系統(tǒng)，實現(xiàn)城市物聯(lián)網(wǎng)的閉環(huán)。

曠視認為，人工智能產業(yè)現(xiàn)在處于并將長期處于初級階段，我們必須正視并不能超越這個初級階段。第二，人工智能產業(yè)的主要矛盾是市場日益增長的多樣化需求同落后的算法生產力之間的矛盾。

云從科技安防行業(yè)部總經理李夏風：「人機協(xié)同平臺，助推社會治理現(xiàn)代化升級」

云從認為人機協(xié)同有三部分：人機交互、人機融合、人機共創(chuàng)。

人機協(xié)同中，各個行業(yè)的專家、以機器代表的AI知識服務和用戶，三者形成一個閉環(huán)，首先專家把知識賦能給機器，機器轉換成智能化產品并提升客戶的體驗，用戶從中反饋出個性化的需求，后續(xù)提升專家的效率并反哺到產品或服務中。

云從人機協(xié)的落地通過三部分實現(xiàn)：智能化終端設備收集數(shù)據(jù)，同時也是人機交互的入口，云端大腦是整個數(shù)據(jù)的匯集、分析、提煉的中樞，當數(shù)據(jù)大腦經過分析，形成相關的服務后，通過嵌入式的模塊，即AI平臺，實現(xiàn)人機協(xié)同在各個場景落地。

而AI訓練平臺融合數(shù)據(jù)智能標注、OCR訓練、圖像訓練、NLP訓練、視頻結構化訓練于一體，根據(jù)場景數(shù)據(jù)，生成符合行業(yè)需求的AI模型算法。云從的智能解析引擎具備軟硬解耦特性，可以適配國有自主芯片，還能實現(xiàn)效率和使用維度的極大地性能提升。

基于云從的數(shù)據(jù)分析引擎，提供面向數(shù)據(jù)全生命周期的分析、挖掘及應用服務，完成數(shù)據(jù)到知識的價值轉換，賦能各業(yè)務場景應用。

具體來說，匯聚感知數(shù)據(jù)，打造數(shù)據(jù)挖掘基礎，融合業(yè)務數(shù)據(jù)，靈活定制生成各類標簽，拓展業(yè)務對象，并依托認知信息，形成各類專家的決策，為決策提供有力的支撐，最后，依托可視化專家建模，固化專家經驗模型，積累與傳承業(yè)務知識。

從數(shù)據(jù)到知識是數(shù)據(jù)價值挖掘的必經之路，目前大部分數(shù)據(jù)資源沒有得到充分利用，云從的知識生產與服務平臺KaaS，通過將標簽、機器學習等知識模型化、在線化，加上AI 引擎， 變數(shù)據(jù)/經驗為在線知識。

通過數(shù)據(jù)智能模型為核心的知識體系構建實現(xiàn)從多維數(shù)據(jù)中挖掘隱形事件背后的關聯(lián)關系及規(guī)律現(xiàn)象，服務于風險防控、態(tài)勢預測、行為畫像、虛擬軌跡等各類實際業(yè)務決策。

比特大陸AI業(yè)務線CEO王?。骸赴卜佬禄?，AI 芯智能」

王俊認為，當市場容量足夠大時，總是會催生出更專注的產品，因為越是專注的產品，越容易獲得更高的效率，隨著AI市場的爆發(fā)，AI的計算硬件亦是如此。過去大家用GPU來取代CPU提供AI算力，現(xiàn)在正是從GPU切換至TPU或其他AI專用芯片以獲得更高效率的時代。

比特大陸算豐自研的TPU，覆蓋了云、邊、端，專注于深度學習計算，相對于CPU和GPU，在獲得更高性能的同時，還具備更高的性價比和更低的功耗。安防行業(yè)已經完成了從看得見到看得清，看得清到看得懂的階段，而未來在更多專用AI芯片加持下，可繼續(xù)實現(xiàn)看得快、看得起。

王俊還提到，比特大陸算豐業(yè)務堅持專注、開放、合作共贏的理念，專注AI芯片及其相關硬件的研發(fā)，同時開放各個層次的軟件接口方便各種算法的接入和優(yōu)化，力求和各個算法、應用等合作伙伴緊密合作，共同打造完整的AI解決方案。

同時，他們會打造基于比特大陸算豐芯片的算力平臺，提供數(shù)據(jù)、算法、應用的統(tǒng)一管理，這樣不同的應用需求，基于不同深度學習框架的不同算法方案，都可簡單、高效的運行在該算力平臺上。用戶可自由選擇最合適的方案，接入數(shù)據(jù)，并獲得智能分析的結果。如此，在真實的場景中，無論是人臉識別、視頻結構化這樣單一的應用，還是城市大腦這樣的綜合方案，比特大陸都可基于該平臺，聯(lián)合合作伙伴，提供統(tǒng)一、高效、易用的AI算力服務。

澎思科技副總裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智能進入普惠時代」

澎思科技認為人工智能新基建的一個核心就是AI的基礎設施化，分為技術基礎設施和融合基礎設施。

在此趨勢下，智慧城市和AI安防將成為新基建的最佳試驗場。另外，AI安防也逐漸發(fā)展到了第二階段，AI在To B領域的發(fā)展開始從單一的場景向全社會各個領域延伸，每個細分的場景都展現(xiàn)出不同的AI服務需求，未來就是服務為王的時代，誰能夠快速精準地把握住客戶的需求，誰就能夠在未來的競爭中快速勝出。

曲瀚指出，AI普惠的產品有兩個核心要點：一是極致產品體驗，二是場景化的解決方案能力。實現(xiàn)AI普惠的終局在于四個方面：第一，萬物智聯(lián)，所有的AI終端實現(xiàn)在線化。第二，推動AI算法向通用智能算法演進，降低機器學習的成本，提高泛化能力。第三，構建一個豐富的產品生態(tài)。第四，場景的聯(lián)動和重塑。AI不是一個孤立的系統(tǒng)，需要和客戶的其他系統(tǒng)做連接和聯(lián)動，才能使得場景服務變成一個主動智能的服務。

澎思基于對普惠AI的理解，構建了澎思AIoT生態(tài)平臺，包括四個關鍵的能力：第一，智能視圖大腦。算法會從云、邊、端三個維度全鏈條嵌入。第二，全系列自研的智能邊緣設備。第三，打造云端智能服務的開放平臺。第四，后端建立數(shù)據(jù)管理平臺，使得數(shù)據(jù)在AI、硬件以及云服務能夠充分地流動，實現(xiàn)業(yè)務和訓練數(shù)據(jù)的并軌。

曲瀚還表示，普惠AI最核心的是算法能力，這是整個AIoT業(yè)務的底座，澎思的算法在云端和邊緣端都走在世界的前列。

最后，曲瀚還重點介紹了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全與治理、人居場景智能化兩大場景中的落地情況，以及深度參與新加坡等海外市場智慧城市的建設經驗。

的盧深視CEO戶磊：「大庫時代，落地千萬級刷臉系統(tǒng)的技術剖析與建庫經驗」

戶磊提到，大庫時代，金融支付、交通等眾多場景亟需千萬級精準人臉識別技術方案。目前行業(yè)內現(xiàn)有方案為多引擎，多層級，分庫管理模式，系統(tǒng)復雜、軟硬件開銷大、成本高、效率低。

因此理想的大庫識別方案應該具備以下幾點：精準，萬億分之一誤識別率，千萬級別底庫，魯棒性好，高度兼容性，以及價格適宜。而的盧深視是全國首個建立省級規(guī)模三維人像數(shù)據(jù)庫的AI公司。

的盧深視的千萬級精準識別的刷臉系統(tǒng)具有幾大關鍵技術點。

系統(tǒng)架構，分為三個層次，由前端多維智能感知系統(tǒng)、千萬大庫云端中臺和多模態(tài)關聯(lián)分析與預測組成。

其中高性能三維人臉識別算法與前端相機深度集成，降低后端計算開銷，中臺支撐千萬級大庫人臉的建庫、清洗、檢索，適配度高、效率高，多模態(tài)架構的兼容性好，分析預測環(huán)節(jié)基于大數(shù)據(jù)的邏輯推理，時空軌跡關聯(lián)分析，將2D/3D人臉、人體、物品、時間、地點等多維大數(shù)據(jù)融合，深度挖掘數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，實現(xiàn)預測與預警。

其次是技術架構。核心算法層，其中最重要的是3D算法層；平臺技術層，包括后端的技術，包括通信計算、協(xié)同優(yōu)化等等技術；業(yè)務中臺，對數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)清洗、優(yōu)選，而后融到庫里面進行數(shù)據(jù)同步，最終支撐各種各樣應用。

再者，的盧深視建立三維數(shù)據(jù)標準及評價打分體系，這是后續(xù)進行三維應用的基礎，的盧深視對于各種數(shù)據(jù)類別，均提供數(shù)據(jù)質量要求及評價標準。

戶磊還總結了的盧深視3D識別的優(yōu)勢：

• 準確率高，保證精度不損失的情況下，突破了三維人臉識別的量化技術，最終可以實現(xiàn)在千萬級庫上面秒級的反饋結果，可以保證萬億大庫下的高準確率 。

• 魯棒性好，實現(xiàn)了深度圖和紅外圖的識別，不受光線影響，包括大角度、濃妝識別的準確率，能夠融入15到20度大的角度的差異。

• 安全性高，尤其對于活體檢測，能夠實現(xiàn)2D平面?zhèn)窝b攻擊方式100%防御。

平安科技副總工程師王健宗：「聯(lián)邦智能——智慧城市的突圍之道」

目前，人工智能在移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、IOT、5G等新技術的驅動下得以迅猛發(fā)展， 不過在AI技術落地時總是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署過程中所面臨的數(shù)據(jù)困境，而這一塊恰恰是相關行業(yè)或企業(yè)所缺乏的。

王健宗認為，其數(shù)據(jù)困境主要是三點：數(shù)據(jù)孤島、法律法規(guī)監(jiān)管日趨嚴格，以及傳統(tǒng)AI技術模式下的限制。

聯(lián)邦智能是以聯(lián)邦學習為龍頭，同時涵蓋聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落、聯(lián)邦推理、聯(lián)邦激勵機制，共由四部分組成。面對目前日益苛刻的數(shù)據(jù)安全隱私的問題，通過構建聯(lián)邦學習的技術內核，建立聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落，實現(xiàn)具備隱私保護的聯(lián)邦推理，并以聯(lián)邦激勵機制為紐帶形成一個完整的AI生態(tài)格局，從而打破數(shù)據(jù)壁壘，使人工智能發(fā)展邁向新階段。

其中，聯(lián)邦學習是隱私保護下的分布式機器學習技術，以及“數(shù)據(jù)孤島問題”的解決方案。聯(lián)邦數(shù)據(jù)部落，在確保數(shù)據(jù)安全及用戶隱私的前提下，建立基于聯(lián)邦智能的大數(shù)據(jù)部落生態(tài)，充分發(fā)揮各行業(yè)參與方的數(shù)據(jù)價值，推動垂直領域案例落地。聯(lián)邦推理，在一個隱私與安全的鏈路過程中，發(fā)揮著引擎模型的聯(lián)邦推理作用。聯(lián)邦激勵機制，它的核心是一個遵循基本準則的閉環(huán)學習機制，通過聯(lián)合建模協(xié)議達成、貢獻度評估、激勵及資金劃定等環(huán)節(jié)，吸引外部企業(yè)參與，加入聯(lián)邦智能生態(tài)。

平安的蜂巢聯(lián)邦智能平臺。在整個平臺中，蜂巢依托平安集團這一綜合性集團背景，能夠提供智慧金融、智慧城市、智慧醫(yī)療商用級的一站式解決方案，希望能夠以此激活數(shù)據(jù)價值，這也是整個平臺的使命。蜂巢平臺的目標是跨企業(yè)、跨數(shù)據(jù)、跨領域，實現(xiàn)整個大數(shù)據(jù)AI生態(tài)。此外，它在營銷、獲客、定價、風控、智慧城市等等方面推出了相關的解決方案。

最后，王健宗總結道，聯(lián)邦智能作為樞紐，將會為智慧城市的未來提供更多新的機會。同時，隨著公民隱私安全意識的不斷加深，它將更好地為公眾帶來高品質的個性化服務，并在當前新基建的背景下，立足于數(shù)據(jù)，依托聯(lián)邦智能生態(tài)，加速精細化服務時代的到來，這也是聯(lián)邦智能的機會。

靈伴科技公共安全事業(yè)部總經理劉葉飛：「安防新十年，AR 來主宰」

劉葉飛認為AR在智能安防領域有獨特優(yōu)勢，比如第一視角顯示，融合現(xiàn)實世界，人機交互自然，信息傳遞準確。AR技術如果運用到智能安防領域，在未來的十年，AR+AI必定推動整個安防市場。

杭州靈伴科技成立于2014年，從做語音識別、語音交互起家，隨后過度到視覺交互，主要體現(xiàn)在AR層面，在2020年，靈伴推出了全球首款光波導形態(tài)的AR智能眼鏡。

他還現(xiàn)場展示了靈伴科技在全球首款可量產的光波導智能眼鏡，可折疊，小巧輕便?；诠獠▽?yōu)質的顯示效果，可以不影響正常視線的情況下與外界進行交互。

劉葉飛還介紹，這款智能AR眼鏡具有人臉識別、紅外測溫、車牌識別、執(zhí)法記錄、信息推送、遠程指揮等等功能，相當于取代三個信息化執(zhí)法終端所有的功能。除了安防行業(yè)，還可在智慧園區(qū)、大型安?；顒印⒈O(jiān)獄、海關/邊檢、軌道交通、機場等多種場景使用。此外，靈伴科技在博物館、兩會、疫情防控等場景下的均有落地案例。

安防「新十年」頒獎典禮

大會演講環(huán)節(jié)結束后，峰會進入到安防「新十年」頒獎環(huán)節(jié)。

AI與安防的融合，經由2018年的靜水深流、2019年的混沌廝殺，2020年的技術研究與方案落地將會更為清晰、成熟。

身處產業(yè)臨界節(jié)點，雷鋒網(wǎng)AI掘金志啟動安防「新十年」評選活動。

雷鋒網(wǎng)AI掘金志從商業(yè)維度出發(fā)，基于對AI安防產業(yè)四年的調研和資源積累，并聯(lián)合政、企、學、投資四界的評選委員，致力于尋找廣受市場認可的企業(yè)、產品，尋找人工智能在各個行業(yè)的最佳應用。

五大城市代表企業(yè)榜

五大最佳行業(yè)解決方案榜

引領未來十年的五大新基建企業(yè)

四、中科曙光遭遇芯片“斷供危機”市場各方什么反應？

美國商務部當?shù)貢r間6月21日將中科曙光等5家中國實體列入出口管制“實體清單”，禁止它們從美國供應商采購零部件。相關決定已于6月24日生效。

中科曙光被美國商務部納入“實體清單”一事“實錘”后。中科曙光申請6月24日停牌，并發(fā)布公告稱，“公司正在核實相關內容，全面評估此事件對公司可能產生的影響，做好應對工作，并與各方面積極溝通。”

消息甫出，42家基金公司陸續(xù)下調中科曙光估值，其中38家下調幅度相當于3個跌停。中科曙光的市值或將縮水近百億元左右。

營收超90億元 躋身超級計算機制造商前三強

中科曙光是中國高性能計算的明星企業(yè)，以中科院計算所、國家智能計算機研究開發(fā)中心和國家高性能計算機工程中心為技術依托，擁有強大的技術實力；連續(xù)9年蟬聯(lián)中國高性能計算機TOP100排行榜市場份額第一，曾首度將中國高性能計算機帶入全球前三名之列。

6月中旬，全球超級計算機評估組織TOP500.org公布了全球超算500強的最新榜單。其中，在全球浮點運算能力最強的500臺超級計算機中，中國制造商聯(lián)想、浪潮和中科曙光包攬制造商前三位，美國公司惠普、克雷、Bull等位列之后。

隨后，中科曙光等5家中國公司出現(xiàn)在美國商務部發(fā)布的美國貿易管制清單中，中科曙光也是今年首家被列入“實體清單”的A股上市公司。

來自TMT的市場人士分析認為，“美國商務部將中科曙光納入實體管制清單，主要還是要遏制中國企業(yè)的芯片和超算技術，這從側面也說明，公司核心技術的全球稀缺性得以驗證?！?/p>

6月26日晚間，中科曙光公告稱，如持續(xù)被列入到《出口管理條例》實體名單中，公司后續(xù)使用大量含有美國技術的元器件、軟件和服務的產品將會受到一定限制，預計會對公司2019年度經營收入及后續(xù)公司業(yè)務布局產生一定影響，具體影響程度需根據(jù)實際限制情況方能確定。

數(shù)據(jù)顯示，2018年，中科曙光實現(xiàn)營收90.57億元，歸母凈利潤為4.31億元。報告期內，高端計算機產品貢獻營收72.01億元，收入占比接近80%；存儲產品和軟件開發(fā)、系統(tǒng)集成、技術服務合計營收為18.55億元，高端計算機產品為中科曙光主要創(chuàng)收來源。

核心技術的全球稀缺性被坐實

6月23日晚，經中科曙光申請，其股票、可轉債曙光轉債（債券代碼：113517）及曙光轉股（轉股代碼：191517）自6月24日開市起停牌，最遲于7月1日復牌。

中科曙光被美國商務部納入“實體清單”一事“實錘”后，多家基金公司陸續(xù)下調中科曙光估值。截至6月26日，包括諾德基金、萬家基金、泰達宏利在內42家基金公司齊齊發(fā)布調整旗下持有中科曙光部分基金估值公告，從估值調整區(qū)間看，多集中在29.56元。

參照中科曙光停牌前(6月21日)收盤價40.55元/股，對比停盤前的價格，有38家基金公司下調后的估值對應在3個跌停板；按9億股本折算，中科曙光的市值或將縮水近百億元左右。

另外，停牌前曙光轉債(代碼：113517)報收118.52元/張，部分基金公司同時對其進行估值調整，其中銀河基金估值最低為97.49元/張，其他幾家基金給出的估值都在100元/張左右。

中科曙光復牌后一字跌停，拖累可轉債大跌。6月27日收盤后，曙光轉債(代碼：113517)下跌9.74%，盤中價格一度跌至103.3元/張，報收106.98元/張。

盡管被納入“實體清單”一事烏云籠罩，但6月23日，國盛證券對中科曙光維持“買入”評級，并在研報中表示：“中科曙光被列為‘實體清單’，將影響核心芯片采購，導致短期業(yè)務壓力。但長期來看，海光流片轉移及國產CPU替代有望逐步抵消影響?！?/p>

國盛證券認為，被列入“實體清單”，實際上也驗證了中科曙光公司芯片和超算技術的全球稀缺性。而根據(jù)產業(yè)調研，2018年CPU領域安可推進開始提速，預計海光芯片后續(xù)入圍安可目錄概率較大，芯片領域安可核心地位更加確立。

編審：張偉

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