鲲云科技展台。（企业供图）

鲲云科技部分产品。

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深圳商报记者 涂竞玉

人工智能应用目前处于技术和需求融合的高速发展阶段，市场对AI算力的需求正高速增长，成本考量和物理学特性等因素将压制传统AI芯片性能的上升势头。“支撑更多企业开发可落地的人工智能应用”是深圳鲲云信息科技有限公司的目标，围绕着这个目标，鲲云科技在深圳牢牢扎根，不断迭代底层架构等核心技术。

据悉，鲲云科技基于架构创新的AI算力方案，正为各行业的智能化升级和降本增效提供关键动力。目前落地应用上千家企业的数智化转型项目，部署成本优化30%以上，日均提供超5亿次AI视觉分析计算服务，累计守护超2800万名作业人员的生命安全，解决了当下传统安防系统视频结构化数据利用率低、监控过于被动、警情处置效率低的痛点。

走出一条全新的芯片自研技术路线

“在人工智能领域，做AI芯片有两条路，其中一条路是基于传统的指令集架构，这条路相对容易，更多需要依靠制程工艺来支撑峰值算力的增长，但是在芯片利用率上很难拉开差距。当物理极限面临限制，制程工艺无法进一步缩减时，架构上的进一步突破就成为必须。”鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇说。因此，鲲云科技选择了“架构创新”这另外一条路，从底层计算方式进行变革，从而在芯片利用率这一性能指标上实现10倍以上的数量级提升。

在人工智能领域，鲲云科技自研推出全球首款大规模商用的数据流AI芯片CAISA，相比国际巨头旗舰芯片，在更少的芯片资源下，提供数倍实测性能，从而不依赖最新的制程工艺，走出一条全新的技术路线。

牛昕宇说，鲲云科技从2018年起开始研发数据流AI芯片，如今已经更新了三代。而这段时间，也正是AI产业逐渐成熟的阶段。鲲云科技一直从行业场景需求出发，与行业典型企业深入合作，基于场景打造算力、算法、平台一体化的交钥匙方案，为能源、交通、建筑等国民经济支柱产业建立智慧安监新体系。

芯片利用率实现10倍以上数量级提升

鲲云科技的核心技术在于自主研发的数据流架构。据了解，目前主流的AI芯片均为指令集架构的AI芯片，计算操作、存储操作无法完全并行起来，芯片利用率的提升有限。“鲲云科技所研发的数据流架构跟指令集架构的主要差距在于计算过程是没有指令的，并且创新性地实现了数据计算和数据存储过程的并行，两者结合极大提升了芯片利用率，从而提升整个芯片的性价比。”牛昕宇说。

2020年6月份，鲲云发布了全球第一款商用数据流人工智能芯片，在国内现有可量产的芯片制程工艺基础上，通过全新的技术突破“卡脖子”技术，做出了全球领先的AI芯片产品。相比国际同类产品在芯片利用率上提高十倍以上，最高可达95.4%的芯片利用率，在高端芯片领域实现了真正的自主可控。

基于自研的数据流AI芯片，鲲云科技深耕行业场景，将芯片技术与传统工业升级相结合，提供“算力+算法+平台”一体化的AI视觉分析方案，大幅提高了在数据处理、数据价值挖掘的效率，推进传统工业企业实现数字化转型。

目前，鲲云科技服务于国家数字化转型的整体战略，基于高算力性价比AI芯片产品，为客户提供算力、算法、平台一体化的AI视频分析解决方案，在城市治理、安监安防、能源化工等领域落地1000多项客户案例，覆盖中国电信、中国联通、中国移动三大运营商，浪潮、润健、百度等头部集成商和中国铁设、中石油、南方电网等世界500强企业。

牛昕宇举例道：“在石油领域，我们针对石油生产过程原油泄漏、非法入侵、采油机故障等安全隐患，鲲云科技提供算力算法平台一体化解决方案，运用人工智能技术，对安全帽佩戴、原油泄漏、烟雾火焰、外来人员闯入、违规抽烟、采油机运行状态等生产场景数据进行自动化巡检与报警反馈，帮助油田实现全面感知、预测预警、数据驱动、协同优化，搭建智能化管控框架和创新发展模式，推动高效运营、绿色安全，为油田业务高效发展提供有力支撑。”

持续研发算力性价比更高的人工智能芯片

牛昕宇坦言，技术路线同质化容易导致产品同质化。对于底层硬件芯片企业来说，需要在技术路线上持续创新，掌握自己的核心技术，从而在芯片性能和技术支持上掌握更多的主动性。“鲲云科技所做的事情，是从底层技术路线出发，自主研发数据流架构，突破传统芯片架构对芯片利用率的约束，实现最高95.4%的芯片利用率。”

据悉，在峰值算力提升越来越依赖摩尔定律并逐步放缓的当前，只有真正提升对芯片制程工艺的高度依赖，才能为人工智能时代提供高性能、低成本的人工智能算力。

牛昕宇透露，鲲云科技正在推进新一代架构及芯片产品的研发。