在智能化趋势下，AI芯片是承载AI算法的最优解，为了实现软硬一体的强耦合，讯飞找来“聆思智能”作为AI芯片领域的生态链合作伙伴，由讯飞提供算法，聆思提供芯片集成设计方案。
“做芯片的规律和文化，与做软件算法的规律和文化是不一样的。”谈及讯飞和聆思的关系，科大讯飞副总裁、研究院执行院长王智国对 36 氪解释称，“聆思是一家独立的公司，但是和讯飞是生态链的合作伙伴关系，讯飞有些算法的人员参与了芯片设计过程中。”
产品方面，目前聆思有三代芯片处于规划与推向市场阶段：
图左为聆思智能CTO邵智勇；图右为科大讯飞副总裁、研究院执行院长王智国
随着 IoT（物联网）概念的兴起，对于传统家电厂商来说，想尝试 AI 智能化应用的问题在于，将AI能力引入到终端设备中的成本比较高，技术壁垒也较高，大部分企业不具备AI算法研发及测试的能力。
这也是讯飞与聆思合作想要解决的问题。
提高性价比是讯飞和聆思合作的目的之一。聆思智能CTO邵智勇对 36 氪介绍到，目前家电领域的 WiFi 模块在性价比方面已经相当成熟，而通过集成了讯飞算法后，聆思提供的 AI 模组能将成本降至原来的一半。
“不是说要把 AI做成一个奢侈品，我们是致力于要做一个极致性价比、效果又好、更能够普及性的东西，这才是用AI建设美好世界的这样的一个理念。”邵智勇说到。
因此，在技术路线上，聆思智能推出的物联网CSK 芯片侧重于高集成度、高强算力与性价比，其自主设计了NPU+DSP+MCU三核异构芯片存储架构，兼顾控制、物联网化、智联化三种功能，支持AI、触控、Wi-Fi、语音记录等应用。
这也符合讯飞“云端芯一体化”的核心思路，其云端以讯飞超脑核心，打造讯飞开放平台，建设云端生态；芯侧以AI芯片CSK为核心，CSK芯片在设计之初已与讯飞的AI算法专家进行深度合作，基于AI定义芯片能力，实现强耦合。
“聆思就是要做这样AI的SOC化芯片，把AI加上其他的逻辑能力全都能放在一起，解决整个家电智能AIoT系统的问题。”王智国说到。
据 36 氪获悉，目前聆思已完成A轮融资，其与讯飞联合推出的“芯片+算法”软硬一体解决方案，已落地在海尔、TCL、海信、OPPO、华帝、奥克斯、云米、艾美特等品牌产品中。
区块链是什么？
官方定义：区块链是分布式数据存储、点对点传输共识机制加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
白话理解：区块就是按照时间顺序将时间段内产生的所有数据打包，一般一个区块的时间长度为10分钟，也就是说在10分钟内所有的网络上的互联网数据被打成一个完整的包，这个完整数据包就叫做一个区块，区块链就是把这些数据包按照顺序链接起来，形成一个结构，并以密码学的方式保证不可篡改不可伪造形成一个分布式账本，这就是区块链。
这样说好像大家对区块链就有了一个初步的认识和理解，那么区块链在日常生活中到底有没有实际应用，回答是肯定的，目前的实际应用主要有以下几个方面，当然有的可能我不知道，欢迎朋友们留言补充。
金融行业
区块链在金融行业的应用应该是最多的。
比如OMG（嫩模币）2017年5月，omise宣布与支付宝合作推出一款电子钱包，是在自己的支付服务套件中整合“支付宝”支付解决方案，帮助泰国本地电子商务商户接受来自中国游客的线上支付交易。
再比如PPT，它是是一个基于区块链的票据金融交易系统。
博彩
博彩行业大概是在去年进入的区块链，为什么博彩会青睐区块链，因为区块链提供了一个相对公平的竞猜系统，为什么说相对公平，前文的介绍能看到，区块链是不可篡改不可伪造的。
比如WICC(维基链）它是可以实现资产发行、竞猜应用、版权溯源、互助保险、去中心化交易所、跨境结算等丰富的应用场景。
比如STX（拳王币）stox应用程序旨在提供预测市场应用程序的完整功能，而不需要任何中央服务器。预测市场需要诸如事件策划、市场制作、向交易者提供信息和分析、报告事件结果，当然还有收集和付款等功能。
我相信，如果把现在的行业架设到区块链上，那么人们的购买热情会越来越高，因为太多内幕让人们放弃了这些。
物联网
物联网在区块链上的应用还是很多的，因为区块的可追溯性和即时性非常适应这个行业。
比如DATA就是物联网概念，它是是一个去中心的p2p网络。数据源可以与整个网络中任意节点连接，然后发布数据，网络将立即发送给订阅者。通过分片模式实现水平可扩展性。这在物联网应用上时效性和准确性是非常重要的。
游戏产业
比如GTC（G币）是由game全球发行的基于以太坊erc20的去中心化数字资产，g币致力于成为全球游戏行业的通用数字货币标准。
比如MANA它是一个分布式共享虚拟平台。在这个平台上，用户可以浏览和发现内容，并与其他人和实体互动。用户还可以通过基于区块链的土地账本宣称对虚拟领地的所有权。领地由直角坐标（x,y）来划定，其所有者可以决定领地上发布的内容，包括从静态3d场景到游戏等互动式系统。
还有其他许多产业，大帝不一一列举，列举了几个有代表性的，为了说明什么？说明区块链绝对不仅仅就是币币的交易，它是有真实落地项目，并且是有真实实际用途的一种时代变革的产物。
人类社会的发展其实就像区块链一样，是不可逆不可阻挡的，就我的感觉，区块链早晚走进千家万户，不论牛熊，握好手里的价值币，同花顺已经开始数字货币的报价，说明社会正在一步一步的接纳它，社会发展的力量不是哪个国家或者哪个人可以阻挡的。
中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半，一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。
从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy
刘沐琪摄图
工业物联网现今挑战大于发展
现场多名专家都认为，工业物联网目前仍处于早期阶段，信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为，互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D（DATA TO DECISION），即通过数据做出决策，企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型，谁就有责任和义务进行标准的制定。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点，同时他也提出，相关学者已经做了大量研究，并早已绘制相关路径图，更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI（关键绩效指标），很多国家的政府也在鼓励这项新的技术，但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段，特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。
倪军解释，因为物联网类似 社会 互联网，需要人们彼此连接，搜索世界上所有的供应方，而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是，在工业物联网中，会存在各种潜在的障碍，去阻碍这样的连接和搜索。例如，在工业物联网当中涉及到商业机密，企业通常不愿意和友商共享这些数据。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示，现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件，生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的，供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产，并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为，工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前，工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示，倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题，同时也是复杂的 社会 性的问题，在国际化的供应链中，如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题，同样也是SAP目前试图解决的问题。
至于数据分享规则制定的规律，富士康工业互联网副董事长李杰认为，富士康一直在引导业界转型，他举例说明，富士康有175万个机床，这些机床在制造环节会产生大量的数据，通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作，从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准，对于规模相对较小的企业，李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上，大型供应商会分享给小企业，这些小企业必须有更快的进程，从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。
工业物联网释放更大价值和机会
SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值，SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场，也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式，工业物联网用到的设备高能效，在生产过程中减少碳的排放。
富士康工业互联网副董事长李杰认为，工业物联网改变业界主要有三点，第一是用前所未有的方式更快生产；第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理；三是基于事实、证据、数据，通过询证的方式作出判断，从而更加可持续发展。
专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目，该项目跟世界经济论坛合作，给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例，通过垂直客户和供应链的整合，用教训经验推动生态系统的转变。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作，通用跟生产机器人的厂家合作，产权转移给最终用户，思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方，预测机器人停工的时间，机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元，同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例，一是三个做消费产品的客户使用工业物联网，供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产，带来了经济效益和 社会 效益。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目，这些消费数据整合在一起，越来越多的企业参与进来，在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张，帮助客户实现更大的价值。
中金公司指出，随着5G落地及人工智能发展，AIoT即人工智能物联网进入发展快车道。我国5G基站数达到1159万，5G网络基本实现全覆盖。未来5G的建设重点将转向应用场景 探索 及落地，以智能驾驶、智慧城市、智慧电网等为代表的AIoT场景要求广连接、高质量的通信网络，成为5G理想的落地场景。同时，物联网触达海量数据的特性为AI应用提供支撑，而AI能够反向提升物联网终端的智能化水平及用户体验，飞轮效应有望驱动AIoT快速发展。无线通信契合物联网发展需要，发展前景广阔。国内厂商市场份额持续提升，看好龙头模组厂商构筑长期竞争壁垒。随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。
“身联网”是一项将人体与互联网相连接的网络技术，是人机技术发展的新成果，是以人的身体为平台、融合生物技术的物联网。在陈国鹰看来，信息技术与生物技术的融合发展诞生了“身联网”技术，并推动了未来“人机互联”科技革命。
从近期看，“身联网”是和中国“新基建”相关的一种“新消费”，一方面带动了生命传感器、物联网、人工智能等“新基建”的大规模建设和应用，另一方面抓住了不断扩大的中等收入群体对健康及养老的焦虑，促进了“新消费”的活力，是不可多得的“新基建”应用大市场。
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