AIoT生态发展大会干货汇总：AI浪潮之下，AIoT前景无限

在会议现场，AspenCore亚太区总经理、亚太区总分析师张毓波(Yorbe Zhang)和深圳市新一代信息通信产业集群促进机构负责人毕亚雷做了精彩致辞。

AspenCore亚太区总经理、亚太区总分析师张毓波(Yorbe Zhang)

Yorbe Zhang表示，过去一年是AI技术大爆炸的一年，迅速点燃了全球人工智能浪潮。在这一浪潮的推动下，AIoT作为人工智能与物联网深度融合的产物，正以前所未有的速度，引领我们迈向万物智联的新时代。如今，智能融合、边缘计算、大数据分析等领域的飞速发展，正在逐步打破技术的界限，使得AIoT系统能更高效地处理海量的数据，实现更智能的决策和更精准的服务，让万物连接和梦想照进现实。

从智能家居的温馨便捷到工业制造的智能化升级，从智慧交通系统的精准调度到智慧城市的高效运行，AIoT正悄无声息地影响着每一个领域。这彰显了AIoT在推动社会进步、促进经济发展中的重要作用。展望未来，AIoT的发展前景无限广阔，随着技术的不断成熟与应用的持续深化，我们有理由相信，一个更智能、更高效、更美好的世界正在到来。

深圳市新一代信息通信产业集群促进机构负责人毕亚雷

毕亚雷强调说，今年是深圳市新一代信息通信产业集群与AspenCore合作举办AIoT生态发展大会的第四年，也是深圳市“20+8”产业集群上线2.0版本的一个重要节点。其中，最重大的标志就是——“人工智能升格单列为战略重点类的产业集群基地”，而新一代信息通信产业作为AIoT的重要支撑，也在高速的稳步的高质量的发展。他指出，2023年深圳电子信息产业产值达2.52万亿元,占全国六分之一。在如此复杂的国际产业环境下，深圳产业界受新兴产业的带动，产业规模仍在进一步扩大。

电子信息产业作为支撑深圳工业经济发展的支柱产业，在对于助力制造业的数字化转型，助力新产业筑牢产业链高端化升级方面，都发挥了积极的带动作用。新一代信息通信产业集群是工信部几年前委托深圳市推动的一个标志性的国家产业集群，在经过多年的培育建设之后，集群引领跨界协同、创新发展的做法，已经得到了工信部和各级地方政府的认可。

此外，为表彰拥有国际或国内一流技术、国家发明专利，具备鲜明创新特色的企业和产品。在2024国际AIoT生态发展大会主峰会上颁发了“2024年度AIoT创新奖”，奖项包括：创新技术产品奖、创新企业奖及创新人物奖，提名领域涵盖5G/6G、AI芯片、传感器、控制器、处理器、工业物联网、智能家居、可穿戴、机器人、车联网等。

在演讲环节，来自英特尔、安谋科技、深圳理工大学算力微电子学院、意法半导体、灿芯半导体、蓝牙技术联盟的演讲者做了精彩演讲。

以下是AIoT生态发展大会演讲干货汇总：

英特尔中国解决方案架构师杨涛

杨涛指出，生成式AI的快速发展预示着，未来两年内，约80%的企业将部署此类应用，这不仅为行业带来巨大市场机会，也对芯片企业提出了新的挑战。他特别提到，边缘计算设备将普遍具备机器学习功能，预计在未来约有50%的设备将实现该功能。

他介绍了英特尔在AI算力方面的创新成果，特别是Gaudi® AI加速器系列。Gaudi® 2 AI加速器针对数据中心设计，新一代Gaudi® 3 AI加速器采用5nm制程工艺，显著提升了AI算力和带宽性能。而英特尔在软件生态适配方面的能力，能够快速支持如阿里云通义千问2等大型模型。

在端侧AIoT领域，英特尔通过Xe HPG架构改进集成显卡，提升了算力。同时，该公司还推出了DGPU分离式显卡，这不仅丰富了英特尔的产品线，还在GPU架构上进行了创新，包括通用计算核心和图像处理流水线。据介绍，英特尔即将推出的新产品，将特别针对端侧AI需求，通过CPU中的向量指令和集成GPU来提供更高的算力。

在软件方面，英特尔推出了开源软件框架，旨在为边缘侧AI推理提供灵活、高效的解决方案，支持跨平台部署。杨涛透露英特尔产品发展的三个方向：支持更多模型、优化边缘侧推理、以及跨平台部署，通过神经网络压缩、量化技术和动态算力调度等技术，致力于提供性能优越、功耗优化的推理平台。

安谋科技智能物联业务线业务发展与方案总监商德明

商德明探讨了人工智能如何深刻影响智能物联领域。他指出，AI浪潮不仅改变了整个行业，也对智能物联产生了翻天覆地的影响。随着AI技术的发展，芯片的稳定性、独创性和先进性变得至关重要，尤其是在安全和功能上。

芯片一旦进入设备，如汽车或服务器，其关联的价值大幅提升，因此芯片的责任非常重大。而通过海量数据和芯片的互动，可以捕捉到各种应用场景，从而提升芯片在实际应用中的性能。商德明也提到，全球用户的智慧和反馈，对于提升产品质量至关重要，这也是技术创新的重要前提。

在产品方面，安谋科技不仅关注单一芯片，也会从系统级的角度来整体考虑，像总线和计算单元，包括GPU、安全等方面。通过架构来提升芯片底层基座的能力，可以更好地支撑整个上层软件和生态。据介绍，安谋科技在汽车、基础设施、智能设备和移动终端等四大领域都有聚焦，同时公司还有在云端和端侧AI的互动，以及大模型在端侧推理中的应用。

端侧AI的发展不仅需要强大的算力支持，还需要考虑功耗和显示效果。商德明也提到了机器人、无人机等智能设备的发展，强调了AI在这些领域的应用潜力。最后，他分享了安谋科技在端侧和云端的解决方案，以及如何通过订阅模式提供IP支持，从而加速产品开发和市场响应。

深圳理工大学算力微电子学院院长唐志敏

唐志敏院长探讨了算力的概念、芯片发展、以及面临的生态和挑战。算力是基础设施，不仅关乎计算能力，更与应用和软件紧密相关。在他看来，算力应定义为在有限资源内快速完成计算任务的能力，此外性能评价对企业也非常重要，错误的评价方法可能导致发展误入歧途。

硬件性能的峰值往往难以实现，实际应用中的效率远低于理论值。以高性能计算领域的经典程序为例，即使是最高效的程序也无法达到峰值性能。此外，随着大数据和人工智能的发展，传统计算模式已不能满足需求，行业开始探索新的计算模式和数据类型，以减少在硬件方面的开销。

摩尔定律放缓的背景下，唐院长还强调了异构计算的重要性，它通过结合不同类型的处理器来提升性能和效率。然而，异构计算也带来了软件兼容性和优化的挑战。一个健康的生态系统需要包括应用软件、系统软件、中间件等，而当前国产芯片面临的最大挑战是“软件生态不成熟”。

最后，唐院长讨论了数据隐私和安全问题，提出同态加密等技术作为解决方案，允许在数据加密状态下进行计算。他也展望了算力芯片的未来，认为基于数据分析的智能处理器将是数字经济发展的关键。

意法半导体微控制器部门市场部经理李战兵

李战兵分享了意法半导体在端侧AI嵌入式设计方面的创新性解决方案。他指出，尽管AI技术通常需要强大的算力和大量存储，且对电力消耗巨大，但随着神经网络和AI技术的发展，即便是非常小的MCU也能部署AI算法，甚至传感器上也能移植这些算法。

端侧AI在降低推理成本和功耗方面具备优势，这一特点尤其适用于工业和商业电子领域。李战兵指出，通过ST的解决方案，客户可以在不增加额外硬件成本的情况下，实现诸如洗衣机精准称重、防撞检测和故障预测维护等功能。他还分享了ST在AI领域的增长数据，指出使用AI算法的客户比例已从2020年的5%增长到40%，并预计未来两年将有更多的量产项目落地。

此外，李战兵还介绍了ST的生态系统，包括超过10年的机器学习研究,以及2022年发布的STM32Cube.AI工具，旨在帮助即使是没有AI背景的嵌入式开发工程师也能轻松部署AI算法。据了解，ST将发布面向计算机视觉的创新MCU+NPU架构产品。他还强调了ST在硬件支持、软件工具、设计服务以及与高校和研究机构的合作方面的全面投入。

灿芯半导体（上海）股份有限公司高级总监胡红明

胡红明首先讲述了无线通信技术，特别是Wi-Fi和蓝牙的发展历程和市场前景。他指出，Wi-Fi技术从Wi-Fi 4发展到Wi-Fi 6，既有市场机遇也面临着诸多挑战，比如Wi-Fi 6在2.4GHz和5GHz在频段扩展和国际标准统一方面仍存在问题。

接着，他讨论了蓝牙技术从2.0到5.4版本的演变，并强调了蓝牙在低功耗和高速数据传输方面的优势，特别是在医疗电子领域的应用潜力。而现在蓝牙技术已经开始向6.0版本迈进，蓝牙在低功耗和高速数据传输方面的优势突出。此外，胡红明还讨论了AIoT技术如何助力AI发展，特别是在智能家居、智能安防、智慧医疗等领域的应用，AI算法与无线通信技术的结合，以及MCU在打造智能生活体验中的重要性。

蓝牙技术联盟技术与市场工程师鲁公羽

鲁公羽重点介绍了蓝牙6.0核心规范的一部分——信道探测功能，这是一种新型的测距技术，旨在提供更安全、更高精度的测量方法。他解释了现有蓝牙定位技术的局限性，包括基于信号强度(RSSI)的测距在远距离下的精度问题，以及安全性和校准操作的复杂性。

针对这些挑战，蓝牙联盟推出了新的测距技术，该技术基于相位和飞行时间(ToF)的方法，提供了更高的精度和安全性。新技术支持一对一设备的测量，能够实现100米范围内±50厘米的精度，并引入了先进的安全特性，以抵御潜在的攻击和伪造。

鲁公羽还提到了这项技术的应用前景，包括位置跟踪、数字钥匙、个人物品查找等，强调了蓝牙技术在多个领域的融合潜力。他呼吁更多的中国公司加入蓝牙技术联盟，共同参与标准的制定和推广，以促进整个蓝牙生态系统的发展。