今年的春晚都用到了大量的AI技術，在春晚的深圳分會場采用了云天勵飛的人臉識別系統，實現刷臉安檢1s過關。云天勵飛董事長兼CEO陳寧介紹了春晚AI應用背后的黑科技：能夠處理200億城市數據、具備自學能力的AI專用芯片。

歷年來，央視的春晚都是潮流的風向標，反應了當下最流行的趨勢。而2019年春晚的主角，無疑就是人工智能：不僅首次采用AI主持人，幕后也用到了大量的人工智能技術。

我們都知道，春晚安檢是一項既重要又累人的活兒。往年依賴人工安檢，效率和準確度很難保證，速度慢且易出錯。今年春晚的深圳分會場，由于采用了云天勵飛的人臉檢測系統，來賓可以直接“刷臉”入場，極大的提高了安檢的效率。

5個春晚現場的出入口被部署了15臺人臉識別閘機，以及6臺人證比對一體機，組成了10個通道。同時通過深目系統和攝像頭，對現場人員人像信息進行采集、分析、挖掘和“白名單”布控等，為現場演出提供安保服務。經互聯網注冊、后臺驗證授權成功的演出人員、工作人員等，全程僅需“刷臉”，1s內即可驗證身份，從而得以快速高效通行進入會場。

那么在春晚1s刷臉安檢的背后，到底采用了什么技術支持？在實地安裝的時候，又會遇到哪些技術和現實的困難？未來會有什么值得期待？這些問題的答案，由云天勵飛董事長兼CEO陳寧在3月27日舉辦的《新智元AI峰會上》一一揭曉。

會上，陳寧介紹了針對平安城市、新零售、社會治理這三個場景，推出的視覺城市大腦系統。據悉，該系統已在北京、上海、深圳、杭州等全國80多個城市和新加坡等一系列海外的國家進行了產業化落地。

作為一家專注于AI場景解決方案的AI芯片初創企業，云天勵飛提出了場景定義芯片的概念，并基于應用場景抽象出了一顆面向多層神經網絡處理的芯片，以實現對海量數據的高效處理，以及低功耗、高性價比、算法不斷演進等訴求。

隨著AI芯片開始產業化、商業化的落地應用，背后的信息安全就顯得尤為重要。陳寧提到，深圳的視覺城市大腦系統與警民app相連，可以在不到2秒的時間內檢索任何一名犯罪嫌疑人，該系統協助公安破獲了一萬多起各類案例，包括我們開頭提到的拐帶小孩案件。同時他還提到，公司正在從技術層面配合國家相關部門，推進人工智能立法的調研。

除了AI芯片，陳寧說云天勵飛面向AIoT打造了一套AIOS生態平臺，將算法、芯片、數據三者相結合，希望在安全性、便利性和愉悅性三個層面逐步改善人類的生活。

以下是陳寧《芯聯萬物，智創未來》的演講實錄

AI落地應用最大的難點是如何處理多場景海量數據

陳寧（云天勵飛董事長兼CEO）：過去的五十年，自從個人電腦發明之后，人類數字化生活進入了一個爆發期，尤其是過去的三十年互聯網和移動互聯網的時代，通過智能手機觸摸屏的相應技術，由人類適配機器，通過鍵盤鼠標進入觸摸屏，再進入AIoT的時代，通過視覺和語音的識別大大地降低了人和機器進行交互的門檻，也使更多的人類能夠利用這些機器和人工智能的技術。

隨之而來的是AI為IoT的時代進行智能化的賦能，隨著應用場景的拓展，IoT又為人工智能提供了海量的場景數據，就像人工智能的營養去推動人工智能的算法不斷進步，逐步進入一個通用人工智能的時代。

這樣一個有機的迭代代表著AIoT時代的啟動，而在AIoT時代提供了靈活性數據安全和高性能多方面的一系列訴求，這些海量數據和多場景應用的訴求，為人工智能的芯片提出了一系列挑戰。

針對這樣面向多場景海量數據的處理，云天勵飛也在AI芯片領域作出了一系列探索，提出場景定義AI芯片這樣的一個概念。我們認為，AIoT時代將會面向各類場景擁有一系列的專用定制AI芯片的機會。

過去四年多的時間當中，云天勵飛尤其是視覺城市大腦領域做了一系列積極的產業化落地探索，我們的視覺大腦主要是在平安城市、新零售、社會治理這三個領域，目前在北京、上海、深圳、杭州等全國80多個城市和新加坡等一系列海外的國家都有產業化的落地。

面向多層神經網絡處理的AI芯片，處理200億城市動態影像

目前系統在線處理的實現了前端裝載著我們的算法或者芯片3萬多路，已經在系統內處理了超過200多億的城市級動態影像的數據，這樣一系列的場景涵蓋了機場、地鐵、社區和大型商超、火車站等等各種各樣的智慧城市的生活場景，也服務了一系列的重要會議和重要工程。

通過在這些具體的應用場景當中，比如人臉識別、人像識別、海量數據分析等等一系列的應用和系統的理解，我們基于應用場景抽象出了一顆面向多層神經網絡處理的芯片。

這顆芯片擁有抽象處理160多條指令，主要是面向多層神經網絡的高效可編程抽象出來的自主可控指令集，解決在人工智能芯片應用領域對海量數據的高效處理、對低功耗、高性價比、算法不斷演進靈活性等等一系列訴求。

這顆處理器的指令集設計采用SIMD、VLIW以及多線程等等一系列高效率的指令集架構設計的手段，并且為了平衡，海量數據的處理過程當中、數據傳輸和運算單元之間的平衡也采用進存儲計算等一系列較新的架構。

基于這樣一顆神經網絡的可編程處理器，我們進一步融合CPU和加速單元等等異構架構，設計一系列面向視覺應用基于異構架構和核心的神經網絡處理器SOC的芯片。

這樣的一系列SOC芯片提供的是面向多應用場景的高度靈活性，比如支持多種數據類型、浮點定點等等多種位寬的數據操作類型，并且兼容目前主流深度學習的框架，支持多套AI算法的應用。

靈活性的基礎上同時又不失高效率，面向神經網絡的各類運算提供了GPU兩個數量級以上的更高性價比，同時面向人工智能算法不斷的迭代和演進，也提供了在云端可以一鍵快速升級終端芯片上的算法，因為是一個可編程，通過軟件迭代的方式快速實現軟件算法的部署和升級。

第二代芯片也是第一代SOC處理器芯片，因為第一代是在2016年基于FPGA的芯片，DeepEye1000第一代SOC芯片也在2018年8月16號在新加坡投入生產，就是22納米FD-SOI工藝的SOC異構架構視覺處理芯片，目前這顆芯片也在十多個AIoT應用場景和城市大腦項目當中進行商業化的落地和應用。

我們知道這樣的一系列AI芯片的背后其實信息安全就更加重要，因為原來散落在城市的各個角落海量的視頻監控數據，因為缺乏AI的技術手段，所以這些數據當中有用的價值很難被挖掘出來，但是由于現在我們賦予其AI算法、芯片和數據分析的能力，可以在我們的指間方寸秒級獲取必要有用的信息。

我們在深圳上線了一套視覺城市大腦系統，2017年開始深圳的兩萬民警在警民終端的APP上面可以在秒級時間對城市級的視頻監控數據進行分析，大概不到兩秒的時間通過這款APP可以檢索任何一名犯罪嫌疑人，當然有嚴格的權限管理，深圳的機場到地鐵，南山福田跨區域過去半年的活動軌跡，這套系統也協助公安破獲了一萬多起各類案例。

AI芯片數據安全正在向自演進、自學習的目標發展

這是視覺城市大腦在平安城市應用的案例，但是隨著顛覆性實戰效果的背后，當然對信息安全、個人隱私也提出了一系列的挑戰。除了一系列SOC芯片在終端應用和云端，芯片數據管理技術的角度提出了一系列的挑戰之外，制度法律法規層面我們也在配合國家相關部門推進一些人工智能立法的調研。

基于芯片數據安全，我們知道人工智能其實還是處于一個非常早期的階段，正在從一個弱人工智能時代向一個自演進、自學習的目標進行演進。

基于這樣一個芯片的硬件平臺，我們打造了AIOS。這是能夠從數據的采集、標注、訓練到算法的升級，能夠實現芯片、算法、數據有機的迭代，推動面向應用場景的算法不斷進行自演進，甚至在終端芯片上進行分布式的自訓練。

結合異構架構的底層芯片和AIOS操作系統打造這樣一個面向AIoT的芯片+算法訓練平臺的生態，再結合我們在大數據領域城市大腦應用的數據分析領域，將算法、芯片、數據三者相結合，推動再向無人駕駛、機器人、安防、智能制造等等一系列領域逐步打造這樣一個AIoT的生態，推動人工智能逐步成熟、逐步產業化落地，安全、便利和愉悅三個層面逐步改善人類的生活。

這些就是今天我帶給大家的分享，謝謝！