3月27日，“2019云知聲AI技術開放日（Open Day）”活動首站在北京舉辦。此次活動以“AI技術與應用”為核心，在“云知聲全棧AI技術發展”主論壇之外，還設置“知識圖譜”與“AI芯片”兩大平行分論壇，圍繞人工智能技術發展與產業實踐，為產業人士帶來前沿技術、優秀產品及行業應用的全方面解讀。

AI理性回歸，全棧能力建設成決勝關鍵
中國科學院自動化研究所副所長、模式識別國家重點實驗室主任劉成林在致辭中指出，在當下AI技術驅動的產業變革浪潮中，要服務好消費與產業升級的需求，技術與應用的挑戰十分艱巨。對于AI企業而言，必須建設更加全面的技術體系，才能不斷適應并滿足場景化的實際問題，保持自身的行業優勢。
現場，云知聲董事長、CTO梁家恩博士在題為《理性時代的AI技術與產業展望》的演講中，分享了自己對于行業的理解與思考，并解讀了云知聲覆蓋感知、認知與表達的全棧AI技術圖譜，貫穿技術、產品與產業閉環的全棧AI產業能力，以及從底層算法到AI芯片的硬核實力。梁家恩表示，通過將能力封裝在自研AI芯片之上，云知聲打磨了“云端芯”一體化產品體系，落地“AI+生活（家居、車載、機器人等）”與“AI+服務（醫療、教育、政務、酒店等）”兩大核心場景，繼而貫通云知聲從AI技術到產業應用的生態閉環。他進一步介紹說：“在全棧能力與硬核科技雙輪驅動下，云知聲定位需求與問題，致力于打通技術創新到產業應用的閉環，解決產業規模化應用的關鍵問題。”
隨后，云知聲副總裁、芯片研發負責人李霄寒從設計的挑戰、設計維度以及核心技術等方向，分享了云知聲對于AI芯片行業和技術的看法。他認為，針對人工智能的芯片設計，面臨著碎片化場景、馮·諾依曼內存墻、邊緣側應用的低功耗需求、安全需求四大挑戰。芯片設計需面向具體場景，基于端與云互動的思想提供多模態處理的能力，在性能、功耗、面積上達到優異平衡，并兼顧連接和安全的需求。
圍繞人機交互對話系統，云知聲AI Labs資深專家劉升平介紹了云知聲在這一領域的典型技術與進展，包括流式交互、語用計算與知性會話。他指出，從2013年開始發力語音交互系統，到2016年正式提出流式對話方案，至今，云知聲已將知識引入對話過程中，讓知識圖譜全程參與整個對話過程，包括聊天、問答，都由知識圖譜來支撐，賦予機器聰明頭腦。
針對遠場語音識別的前端信號處理技術，云知聲AI Labs 資深專家關海欣表示，解決遠場語音識別問題的關鍵點在于遠場拾音，需從前端的信號處理階段入手，妥善處理好回聲、混響、噪聲3個核心問題。在回聲消除、混響抑制、噪聲處理等方向，云知聲已有領先的成熟技術方案，相關技術指標均達行業一流水準。

AI芯片百花齊放，云端、邊緣側殊途同歸
在AI芯片分論壇中，李霄寒、寒武紀副總裁劉道福、NextVPU（肇觀電子）聯合創始人陳濤、比特大陸算豐 AI 產品線總裁阮沈勇四位嘉賓，結合各自公司的業務方向，就AI芯片的關鍵技術、設計難點與場景應用進行了分享。
李霄寒認為，IoT結合AI化浪潮，需要全新的AIoT芯片，多模態AI芯片是關鍵一步。AI與IoT的疊加要求傳統解決方案朝五大方向轉型：從通用架構到AI架構、從依賴硬件到軟硬件一體、從PPA模式到垂直場景模式、交互從單模態轉向多模態、設備從獨立到協同。為此，云知聲提出Skills On Chip概念，打造了Deep Net2.0多模態神經網絡處理器IP，可兼容多種神經網絡。
劉道福結合自身產業經歷，多角度分析了智能芯片該如何做到好用和通用。他認為，設計靈活的指令集，設計可擴展性強、高效的架構，提供靈活的運算器方案，支持主流編程架構，在大規模商用中得到反饋和修正等均是做好智能芯片的重要手段。
陳濤重點介紹了其最新推出的AI視覺處理器芯片N171。他介紹，N171是一款高度集成的SoC芯片，可作為主芯片獨立運行操作系統，還可為計算機視覺定制特殊的視覺成像引擎，可廣泛用于機器人、無人機、無人車等方面。