【猎云网（微信号：ilieyun
）深圳】6月23日报道（文/钟钟）
6月20日，在TechCrunch2017国际创新峰会深圳站，由安创空间和人人智能(FaceOS)携手举办的，主题聚焦于前端智能产业和企业服务的分论坛如期举行。中科人人智能创始人兼CEO王海增，VISM创始人栗明，中科院地质与地球物理研究所副所长杨长春在活动中发表主题演讲，码隆科技副总裁刘念，氦氪科技CTO胡鸿鹄，达实信息总经理张少华，亚略特董事长邵宇，天启科技合伙人郑嘉文，中移物联网有限公司高级产品总监等出席活动，并在圆桌论坛环节分享了他们的观点。
近年来，人工智能的火热程度不言而喻，在人工智能产业趋势下，边缘计算、前端智能的风口已经出现。面对公安、金融、自动驾驶、智能家居、机器人等众多行业应用，各式各样的前端智能产品将是大势所趋。人工智能技术并不是制造需求，而是改变用户需求的体验方式。行业市场已经有大量的传统设备，如何借助人工智能技术对传统设备进行升级改造?如何利用人工智能技术创新出有杀手级应用的颠覆式创新产品?
- 人人智能创始人王海增
人人智能创始人王海增从人工智能的四重境界开始展开这次分享。他介绍道，科技领域每隔15年就有一次新浪潮出现，在历经PC时代-通讯时代-互联网时代后，2016年步入人工智能时代。如何理解人工智能?应该是智能化。
更具体来说，是前端智能化。在王海增看来，前端智能是指很多数据的采集及计算都在前端设备进行，不用再导入到后端(云端或服务器端)进行传输，前端设备是指靠近用户或靠近信息的来源端，而前端智能将解决响应延时的问题。
在前端智能即将爆发期，英特尔正逐渐丧失PC时代的优势，ARM则事实占据了前端芯片架构的垄断性地位。王海增判断，后端格局已定，英特尔、微软、英伟达将三分天下，前端的标准硬件是ARM，软件是Google，前端智能提供商则是像人人智能这类的企业（点此查看猎云对人人智能此前的采访）。
人人智能所开发的前端智能是一款基于ARM芯片的人脸识别专用机芯，“就像英特尔需要一个伙伴做智能一样，ARM也需要一个算法，我们提供两款芯片-A72、A17，三组配件——单目摄像头、双目摄像头和显示输出模块，以及4套产品——人脸抓拍机、人脸比对灯、人脸对比屏、人脸服务器。目前FaceOS得到了ARM的官方认可，可以提供一部分免费的算法，随着芯片量的增加，这是最大的平台。”王海增说道。
- VISM创始人栗明
VISM创始人栗明回顾了人机交互演进的历程，从可编程电脑到鼠标到键盘，再到现在的触摸屏，栗明认为，计算终端发展的总趋势其实是信息传输实效提升和路径缩短。人工智能本质即信息的传输，因为人接受信息90%都是通过视觉。其判断，未来人机交互的动作将越来越趋近于人的自然反应，只有这样，学习成本更低，效果又最大。这也就决定了所有软件的优化途径就是将人机交互路径进一步缩短，即更高效、更自如，同时更懂用户，“知道你所看，了解你所想。”
那么，下一个能真正带领大家进入人机交互时代的终端以及技术分别是什么?栗明认为，VR、AR会是次时代计算终端，而技术方案有两个，一个是眼控交互，一个是脑波交互。
伴随头戴式显示设备到来，触摸、按键等传统的交互方式将失效，眼睛才是最直接、最直观，效益最高的方案，我们通过眼睛去做相对选择、确认、浏览等，机器由此反向更为精准地去了解你，且所有监测都是在后台完成的，这意味未来每一台终端都会是你的管家。“从我们的角度会认为，最终人机交互的终点应该是人机的充分二合为一，你中有我，我中有你。”
- 全体参会嘉宾合影（杨长春，右一）
中国中科院地质与地球物理研究所副所长、研究生杨长春认为，云端和感知的中间就是前端智能，没有感知就没有智慧，由此引入对我国MEMS(微机电领域)发展现状的探讨，MEMS的特点是小型、智能和高度集成，代表了国家下一步传感器的发展方向。杨长春表示，智能就代表机器能够自主进行数据采集及判断。其用途广泛，如工业、消费电子、生命科学、航空、国防。目前国内在智能传感器低功耗和低噪声处理方面有一定突破，但更先进的是美国，美国前端智能探测器在几千米以下也有效，由此引爆页岩气革命。
杨长春还表示，目前传感器的DSP是核心，下一步的主体是更为灵活的ARM。传感技术本身就需要前端的智慧，脱离前端智慧，传感技术将是无根之木。但现在国内的芯片、传感器做得并不好，如果将ARM的或其他的体系加到传感器里，有可能使我们国家的水平大幅度提高。目前国内专注于四个方向：感、传、知、用。感就是传感;传就是把数据传输出来;知是知识，挖掘知识;用就是行业应用，现在最弱的是传感技术，在数据传输方面还比较好，知识挖掘也开始了。
论坛最后，中科人人智能创始人兼CEO王海增，VSIM创始人栗明，码隆科技副总裁刘念，氦氪科技CTO胡鸿鹄及臻云创投合伙人祝晓成就“什么是前端智能”、“前端智能应用场景”等进行了深入探讨。
王海增表示，前端智能没有明确具体的概念，他认为的前端智能是指，将很多数据的采集、计算工作放在前端设备进行；前端设备就是指靠近用户或靠近信息的来源端，针对每个用户使用的设备，前端直接进行处理，不用再往后面传，提高了某些场景的处理效率。
他还表示，从用户端的需求来看，10年、20年后的市场是非常有想象空间的，他认为，人工智能的难点是，第一，前端智能设备收集的数据量不够多；第二，前端设备的处理能力不够强或不够有针对性。为了解决这些难点，需要先往基础做，让前端设备先具备一定计算能力。
技术演进的路线一般比较漫长，关于人工智能落地，就像很多产业一样，应该从行业客户入手，先2B再2C，先从解决军队、公安需求开始，再从商业开始，要有市场检验，让市场说话。
栗明认为，前端智能是算力中心分配的过程，所谓“分久必合、合久必分”，它有一种集中的倾向，之前分为CPU和GPU，后来集中到了一块，但现在又因为人工智能的出现，在各个细分场景下都有非常繁重的运算量的任务，所以出现了很多专用型的芯片。
胡鸿鹄表示，智能家居是一个很有潜力的市场，虽然现在的智能家居不具备前端计算能力，设备功能偏弱、专一，但未来智能家居一定是跟人工智能相结合的，前端设备的计算能力肯定会大大提高，体验相对更好。
刘念则认为，前端智能就是应该降低用户的使用门槛，人工智能跟前端智能叠加后将更便利。以码隆科技旗下核心产品人工智能平台ProductAI为例，在与其他公司深度合作的过程中提取出了共性，并形成了现在ProductAI平台产品，为企业提供自助式技术服务，降低了使用门槛，另外，刘念还表示，更高的垂直性是码隆科技区别其他平台最大的特点。
