北京ユニサウンドオープンデー：フルスタックAIハードコアテクノロジーを公開

3月27日、2019 Unisound AIテクノロジーオープンデーの第一弾が北京で成功裏に開催されました。 Unisoundの会長兼CTOである梁嘉恩博士の指揮のもと、10名を超える第一線のAI業界専門家が登壇し、テクノロジー、学術、業界に関する素晴らしいプレゼンテーションを行いました。このイベントには500名を超えるAI業界のエリートが集まりました。

オープンデーは、雲智盛が毎年開催する対外技術共有・コミュニケーションイベントです。雲智盛がパートナー、関連学術・産業研究機関と最先端のAI技術や産業応用について議論し、AIハードコア技術に関する協力を模索するプラットフォームです。 2019 年最初の Unisound オープン デーは、北京、深セン、上海、厦門で開催されます。北京駅に続き、深セン駅も4月中旬に正式にオープンする予定。

AI技術者に焦点を当てた北京のイベントは、「AIテクノロジーとアプリケーション」を中心に展開されます。メインフォーラム「雲智盛フルスタックAIテクノロジー開発」に加えて、「ナレッジグラフ」と「AIチップ」という2つのサブフォーラムも並行して開催されます。当社は人工知能技術と産業実践の開発に重点を置き、業界の専門家に最先端の技術、優れた製品、産業アプリケーションに関する包括的な解釈を提供します。

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「実用的なことだけを話す」という原則を堅持し、ユニサウンドの梁嘉恩会長兼CTO、李暁涵副社長、劉勝平AIラボ上級専門家、関海新の4人の技術専門家に加え、中国科学院自動化研究所、中国科学院ソフトウェア研究所、Cambrian、NextVPU（趙観電子）、Bitmain、Winin Interactive、Daguan Dataなど、中国のAI分野の主要な科学研究機関や企業から多くの重要な講演者を招待し、各分野の研究成果や技術開発について共有しました。 AIコンテンツの集中的な出力は参加者を大いに興奮させました。

AIは合理性に戻り、フルスタックの能力構築が成功の鍵となる

パターン認識国家重点研究室の劉成林所長は午前のイベントの開会演説で、AI技術が牽引する現在の産業変革の波の中で、消費と産業のアップグレードのニーズに応えるためには、技術と応用の課題が極めて困難であると指摘した。 AI 企業は、実際のシナリオベースの問題に継続的に適応して対応し、自社の業界優位性を維持するために、より包括的なテクノロジー システムを構築する必要があります。

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イベントの最初のゲストスピーカーとして、Unisoundの会長兼CTOであるLiang Jiaen博士は、「合理主義時代のAI技術と業界の展望」と題した基調講演で、業界に対する自身の理解と考えを共有しました。博士はまた、知覚、認知、表現をカバーするUnisoundのフルスタックAI技術マップ、技術、製品、業界のクローズドループを貫くフルスタックAI業界能力、基礎アルゴリズムからAIチップまでのハードコアな強みについても概説しました。

梁嘉恩博士は、Unisound が以前から Atlas 機械学習コンピューティング プラットフォームを構築しており、これは「TensorFlow + GKE (Google Kubernetes Engine)」の Unisound バージョンとして知られていると指摘しました。このプラットフォームを基盤として、信号（AEC/SSP/ISP）、音声（ASR/TTS/VPR/CALL）、言語・認知（NLU/NMT/SDS/ICI）、画像（FID/OD/OCR）など、複数の技術分野における水平拡張と垂直反復をサポートします。雲智盛は自社開発のAIチップに機能をパッケージ化することで、「クラウドチップ」統合製品システムを磨き上げ、「AI+生活（家庭、自動車、ロボットなど）」と「AI+サービス（医療、教育、政府関係、ホテルなど）」の2つの中核シナリオを実現し、AI技術から産業応用までの雲智盛のエコロジカルクローズドループを完成させた。

「フルスタック機能とハードコアテクノロジーを駆使して、Unisoundはニーズと問題を特定し、技術革新から産業アプリケーションまでのクローズドループを構築し、大規模な産業アプリケーションにおける主要な問題を解決することに尽力しています」とLiang Jiaen博士は述べています。

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続いて、ユニサウンド副社長兼チップ研究開発責任者の李暁漢博士と、ユニサウンドAIラボの上級専門家である劉盛平氏と関海新氏が、ユニサウンドAIチップ、ナレッジグラフ、音声ノイズ低減などの分野での技術を順次共有しました。

2018年は業界からAIチップ元年と呼ばれ、伝統的なプレーヤーと新しいプレーヤーが次々と参入し、しばらくの間、戦争が本格化しました。このイベントでは、Li Xiaohan博士がAIチップ設計の課題、設計次元、コアテクノロジーの観点から、AIチップ業界とテクノロジーに関するUnisoundの見解を共有しました。

彼は、人工知能向けのチップ設計には、断片化されたシナリオ、フォン・ノイマン・メモリ・ウォール、エッジ・アプリケーションの低消費電力要件、セキュリティ要件という 4 つの大きな課題があると考えています。チップ設計では、特定のシナリオに焦点を当て、エンドクラウドインタラクションの考え方に基づいてマルチモーダル処理機能を提供し、パフォーマンス、消費電力、面積の優れたバランスを実現し、接続性とセキュリティのニーズを考慮する必要があります。

同氏は、業界共通の課題であるフォン・ノイマン・メモリ・ウォールを解決する鍵は、コンピューティング・ユニットとストレージ・ユニットの距離を短くし、できるだけ近づけることにあると紹介した。この目的のために、Unisound は、異種コンピューティング システム アーキテクチャ設計、アクセラレータ ニア コンピューティング ストレージ構造、専用命令セットへの一般的な API 機能など、複数の対応ソリューションを提案しました。同時に、Unisound は技術的なブレークスルーを通じて、エッジ アプリケーションの低電力要件にうまく適応できる低電力音声ウェイクアップ テクノロジーとマシン ビジョン専用の低電力マイクロ ISP を発表しました。カスタマイズされた安全な IP 計画により、セキュリティ要件を満たすことができます。

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Unisound AI Labsの上級専門家であるLiu Shengping氏は、人間とコンピュータのインタラクティブな対話システムに焦点を当て、ストリーミングインタラクション、実用的なコンピューティング、知的会話など、この分野におけるUnisoundの代表的な技術と進歩を紹介しました。同氏は、ユニサウンドが音声対話システムに注力し始めたのは2013年だと指摘。真のインテリジェンスを実現するために、ユニサウンドは2016年にストリーミング対話ソリューションを正式に提案し、業界で初めて複数の会話でウェイクアップフリーを実現した。同時に、ユニサウンドが提案する実用的なコンピューティング技術は、文脈から直接ではなく、実用的な観点から話者の意図を理解することができる。より豊富なセマンティクスと組み合わせることで、音声入力の真の意味をよりよく理解できます。さらに、Unisound は会話プロセスに知識も導入し、知識グラフがチャットや質疑応答を含む会話プロセス全体に参加できるようにします。これらはすべて知識グラフによってサポートされ、マシンにスマートな心を与えます。

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Unisound AI Labsの上級専門家であるGuan Haixin氏は、遠距離音声認識のフロントエンド信号処理技術から始めて、この分野におけるUnisoundの革新的なソリューションを共有しました。同氏は、遠距離音声認識を解決する鍵は遠距離音のピックアップにあり、そのためにはフロントエンドの信号処理段階から始めて、エコー、残響、ノイズという3つの中核的な問題を適切に処理する必要があると述べた。エコーキャンセル、残響抑制、ノイズ処理などの分野では、雲智盛はすでに先進的で成熟した技術ソリューションを有しており、関連する技術指標は高い業界標準に達しています。

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AIチップが繁栄し、クラウドとエッジチップが同じ目標を達成

AIチップサブフォーラムでは、Unisound副社長のLi Xiaohan氏、Cambrian副社長のLiu Daofu氏、NextVPU（Zhaoguan Electronics）共同創設者のChen Tao氏、Bitmain Suanfeng AI製品ライン社長のRuan Shenyong氏の4名のゲストが、各社の事業方向性を踏まえ、AIチップの主要技術、設計上の難しさ、シナリオの応用などについて意見を交わした。

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Li Xiaohan氏は、IoTとAIの波を組み合わせるには新しいAIoTチップが必要であり、マルチモーダルAIチップが重要なステップであると考えています。 AIとIoTの重ね合わせには、従来のソリューションを5つの主要な方向に変革する必要があります。一般的なアーキテクチャからAIアーキテクチャへ、ハードウェア依存からハードウェアとソフトウェアの統合へ、PPAモードから垂直シナリオモードへ、シングルモードの相互作用からマルチモードへ、独立したデバイスから共同デバイスへです。この目的のために、Unisound は Skills On Chip コンセプトを提案し、複数のニューラル ネットワークと互換性のある DeepNet2.0 マルチモーダル ニューラル ネットワーク プロセッサ IP を作成しました。

カンブリアン副社長の劉道富氏は、自身の業界経験を組み合わせて、スマートチップがいかに使いやすく多用途に使えるかをさまざまな観点から分析しました。彼は、柔軟な命令セットの設計、スケーラブルで効率的なアーキテクチャの設計、柔軟なオペレータ ソリューションの提供、主流のプログラミング アーキテクチャのサポート、大規模な商用利用でのフィードバックと修正の取得はすべて、優れたスマート チップを作成するための重要な手段であると考えています。

NextVPUの共同創設者であるChen Tao氏は、AIビジョンプロセッサチップN171の導入に注力しました。同氏は、N171は高度に統合されたSoCチップであり、メインチップとしてオペレーティングシステムを独立して実行できるほか、コンピュータービジョン用の特殊な視覚イメージングエンジンをカスタマイズすることもできると紹介した。ロボット、ドローン、無人車両などの分野で幅広く活用できる。

ビットメインは昨年初め、クラウドAIチップブランド「Suanfeng」を立ち上げ、9か月のペースで製品をリリース・反復してきました。午後のフォーラムでは、BitmainのSuanfeng AI製品ラインの社長であるRuan Shenyong氏が、Bitmainの量産型ディープラーニングアクセラレーションカードSC3を紹介した。同氏は、Bitmainが今年上半期に第3世代チップBM1684も発売する予定だと明らかにした。BM1684チップは、処理パスとインターフェースが大幅に改善される。

ナレッジグラフ、業界の専門家ペルソナの作成

午後のフォーラムでは、Unisound AI Labsの上級専門家Liu Shengping氏、中国科学院自動化研究所の准研究員Liu Kang氏、中国科学院ソフトウェア研究所の研究員Han Xianpei氏、Winnetの創設者兼CEOのBao Jie氏、Daguan Dataの創設者兼CEOのChen Yunwen氏が、この分野が直面している技術的課題と応用の展望について議論しました。

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劉勝平氏は、人工知能の時代において、ナレッジグラフはホテルサービス、家庭生活、子供の教育などさまざまなシナリオの業界専門家を育成するための基礎であると指摘した。 Liu Shengping 氏は、医療分野における産業実践を組み合わせて、ナレッジグラフの構築方法とプロセスを共有しました。彼は、ナレッジ グラフを構築する際には、業界のこれまでの知識表現方法を参考にし、これらの方法を活用してコストを削減する必要があると考えています。また、アプリケーション主導で、適切なナレッジ グラフ評価方法を選択する必要があると考えています。

ゲストの中国科学院自動化研究所准研究員の劉康氏と中国科学院ソフトウェア研究所研究員の韓賢培氏は、それぞれの研究方向に基づき、自然言語理解、知識獲得、対話生成などの技術分野における新たな進展について共有しました。

その後、Wenyin Internet の創設者兼 CEO である Bao Jie 氏が、ナレッジグラフの核となる概念、基本原則、進化の方向性について説明しました。彼は、ナレッジ グラフのよりよい使用法は「予測不可能な」アプリケーションにあり、ブレークスルー ポイントは知識の抽出や知識の表現ではなく、人間とコンピューターの相互作用 (HCI) にあると考えています。

次に、Daguan Dataの創設者兼CEOであるChen Yunwen氏が、インテリジェントテキスト処理分野における技術開発と応用結果を共有しました。同氏は、さまざまな産業がインテリジェント化に向けて変革する発展ニーズに伴い、文書コンテンツの自動処理は、大規模グループ企業、政府、教育、金融などの業界で幅広い応用の見通しを持っていると指摘した。自然言語理解、機械翻訳、ナレッジグラフなどのテクノロジーとディープラーニングのサポートにより、機械は効率的かつ自動的に文書を読み取り、レビューし、書き込み、データに基づいたインテリジェントな操作を実現し、企業の運用効率を効果的に向上させることができます。