智变共生 | 嘉楠深化产业合作，共塑AI“芯”生态

“边缘AI芯片”、“场景化”、“落地”、“智能生态”，如今成为人工智能产业的关键词。

很多人会问如何将人工智能实现落地应用呢?这涉及到诸多方面，包括算法、芯片、数据、应用场景需要他们共同作用，缺一不可才能实现真正的落地。因此，构建智能生态才能更好的推动人工智能的落地应用。

IDC近期发布的“场景化AI——让智能触手可及”白皮书中提出，“用户需求的本质是“服务”，而不是单一的产品。AI技术应用的复杂性决定了大部分企业很难在短时间内从零开始实现完整的服务。AI在各行各业产生价值，离不开生态体系的紧密合作。从AI技术到AI服务，需要从硬件到软件再到服务厂商的无缝衔接，构建完整的智能生态。”

以人脸识别的场景应用为例，目前有很多企业都实现了人脸识别的场景应用也具有一定的针对性，但往往价格过高又不能完全匹配真实场景，从而不能满足用户的需求。其实对于用户而言，他们的“核心”需求是更加方便快捷、成本低廉的实现人工智能的落地应用。因此，只有通过构建智能生态加强生态伙伴之间的协作，共同为用户创造价值才能满足用户的真实需求。

IDC报告提出，“几乎所有的新兴技术市场都遵循同样的三阶段生态演化路线，从由创新型企业主导，市场高度集中;到新玩家不断加入，产业链高度细分，用户独立创新;再到细分产业逐渐整合，参与者各司其职，AI市场也不例外。”

当前，人工智能已经逐渐进入第三个阶段，生态体系将逐步建立并走向完善，诸多行业中的翘楚企业已经开始围绕生态体系协同创新，其中包括了芯片厂商、算法开发商、设备制造商、平台提供商、应用开发商、用户以及系统集成商和独立开发者。嘉楠是一家超级算力解决方案提供商，致力于为客户提供超级算力解决方案服务，对外提供勘智系列芯片，满足不同场景的算力需求。但是想要推动更多应用的落地就需要以上生态伙伴相互合作。

智能生态图

如何让生态伙伴变得更加紧密，那绝对离不开生态的开放性、协同性和AI服务化。

首先，开放性作为生态的先决条件。因为不同领域的厂商和独立开发者都具有独有的优势，将他们的优势汇聚一处便可以解决不同领域的用户难题，从而进一步促进AI场景应用落地。开放性也极大程度的保证了不同智能设备之间的互操作性，使得设备制造商能够有效降低产品开发的复杂性、实现规模效益、降低设备成本。此外，开放性也有利于减少最终用户对单一厂商锁定的担忧，更积极地使用AI技术，推动AI技术更快速、更广泛地落地。

嘉楠深知芯片架构的开放性是生态体系开放性的根本保障，其勘智K210及即将发布的勘智K510都采用了开源的RISC-V芯片架构从根本上保证了生态的开放性，使构筑在芯片架构之上的芯片、算法、应用、平台持续保持开放，进而保护生态伙伴已有技术开发投资，减少生态走向封闭的担忧，持续推进生态创新。

其次，生态协同实现用户需求与AI解决方案深度匹配。通过场景化的AI算力、针对业务需求优化的AI算法、适应运行环境可靠性要求的设备、与业务流程无缝集成的AI应用，AI解决方案实现了深度优化，从而更好的满足特定行业、特定应用领域的用户需求。

最后，AI服务化(AIaaS)成为AI生态必不可少的组成部分，有利于加速AI落地、降低AI运营成本、拓展新的商业模式。

建设智能生态对我们来说正是所期待的全新机遇。嘉楠以芯片为落点不断强化自身技术能力，并延伸至算法、边缘侧的解决方案。还将向外与更多生态伙伴建立合作关系，通过相互合作补全算法和数据，从而为勘智系列发现更多落地场景。