知存科技創(chuàng)始人、CEO王紹迪，作為百易傳媒（DOIT）特邀嘉賓和論壇出品人榮譽(yù)擔(dān)綱論壇主持人，并在精彩演講后主持了一場對話；參與對話的嘉賓有還有來自存算一體領(lǐng)域知名的專家、企業(yè)家或創(chuàng)業(yè)者：后摩智能聯(lián)合創(chuàng)始人、戰(zhàn)略副總裁項(xiàng)之初，每刻深思CEO鄒天琦，犀靈視覺創(chuàng)始人冉亮以及浙江大學(xué)卓成教授。
【以下內(nèi)容根據(jù)速記整理， 未經(jīng)當(dāng)事人審定】
主持人：
今天的存算一體論壇，是之前從來沒有辦過的、專門針對的存算一體為核心或者感存算一體為核心的論壇。希望未來會(huì)有越來越多的公司關(guān)注并參與到存算一體、感存算一體的領(lǐng)域中來。
目前可以看到，雖然大家都在存算一體賽道中做事情，實(shí)際上做的很多內(nèi)容都是互補(bǔ)的，后摩智能做的云端的存算一體技術(shù)，每刻深思首先攻關(guān)音頻端，犀靈視覺更多集中在視覺傳感器方面解決問題。我認(rèn)為，存算一體有很大的應(yīng)用市場，也同樣可以互補(bǔ)。
存算一體可以解決大算力的數(shù)據(jù)搬運(yùn)速度慢的問題，感算一體可以解決傳感器和芯片之間數(shù)據(jù)搬運(yùn)的問題，借今天這個(gè)機(jī)會(huì)跟大家討論一些問題。
第一個(gè)問題是：未來的存算一體和馮諾伊曼架構(gòu)，會(huì)往哪個(gè)方向發(fā)展？是存算一體逐步替代馮諾伊曼架構(gòu)，還是另外一種共生的形式去實(shí)現(xiàn)？
項(xiàng)之初：
今天各位都是技術(shù)背景，我不是，所以來的時(shí)候還很緊張（笑）。從我們的角度，和馮諾伊曼架構(gòu)下的CPU、GPU應(yīng)該還是一個(gè)共生的關(guān)系，不可能馬上取代它。即使當(dāng)存算一體慢慢地具備比較優(yōu)勢，逐漸侵蝕英特爾或者英偉達(dá)的市場，最后還是一個(gè)共生的關(guān)系，因?yàn)樵贏I并行計(jì)算領(lǐng)域存算一體有比較大的優(yōu)勢，但在原來的傳統(tǒng)領(lǐng)域，如CPU的控制和規(guī)劃，GPU的圖形渲染，它還是要用到原來馮諾伊曼的架構(gòu)。馮諾伊曼架構(gòu)從上個(gè)世紀(jì)產(chǎn)生，有它存在的優(yōu)勢和理由。只不過在AI年代，大家發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)不是最優(yōu)的結(jié)構(gòu)。所以，我覺得還是一個(gè)共生的關(guān)系。
冉亮：
我覺得不論是存算一體還是馮諾伊曼的架構(gòu)，大家還是要找到比較符合各自技術(shù)的應(yīng)有場景的痛點(diǎn)。像剛才幾位說的，在AI領(lǐng)域，存算并行的運(yùn)算方式還是可以真實(shí)解決客戶的一些痛點(diǎn)。當(dāng)然，存算還是一個(gè)比較早期的技術(shù)，需要很努力地來證明我們真的要比馮諾伊曼在這方面有優(yōu)勢，才敢談得上和馮諾伊曼共存，所以路還比較長，大家一起努力。
卓成：
首先謝謝王總邀請，這次跟幾位業(yè)界大咖學(xué)到了很多知識(shí)，我基本上同意項(xiàng)總的觀點(diǎn)。存算可能更多是并行的，定制化、目標(biāo)很明確的運(yùn)算。對于通用，沒有明確目標(biāo)的，我們必然還需要傳統(tǒng)的馮諾伊曼架構(gòu)。所以未來的系統(tǒng)肯定是存算、CPU這樣的馮諾伊曼架構(gòu)并生的異構(gòu)勢頭，這個(gè)是比較明確的趨勢。當(dāng)然隨著存算進(jìn)一步壯大，很有可能未來的CPU會(huì)是一個(gè)面向存算的CPU，這樣二者才會(huì)有更好的結(jié)合。因?yàn)楝F(xiàn)在CPU和存算是獨(dú)立開展，CPU不會(huì)考慮任何存算的工作。未來我覺得CPU會(huì)考慮更多存算需求，為它做定制化。
鄒天琦：
非常贊成卓教授的觀點(diǎn)。這個(gè)學(xué)術(shù)問題，在卓教授后面作答，我壓力山大。我的觀點(diǎn)跟前面兩位嘉賓非常一致，我認(rèn)為它是共存也不是共存。共存是什么？
我有左手右手，放在一起就是共存，但是我認(rèn)為它們是共融的關(guān)系。在CPU里有一部分特別針對AI的應(yīng)用，基于存算去做更好。為什么我認(rèn)為能做這樣，包括這個(gè)產(chǎn)業(yè)能往前推動(dòng)發(fā)展，其實(shí)很多時(shí)候也是由場景的驅(qū)動(dòng)、市場的需求和痛點(diǎn)所帶來的。只有有真實(shí)的有待被去解決的問題，才有我們的機(jī)會(huì)。AI的出現(xiàn)，它本身在場景上就具有容錯(cuò)性。這樣的基礎(chǔ)之下，我們才能做存算包括做感存算的工作。
所以，我認(rèn)為馮諾伊曼架構(gòu)和存算一體在未來是一個(gè)共融的關(guān)系，他們會(huì)更加促進(jìn)彼此的成長，包括在不同的場景里面去實(shí)現(xiàn)交融，達(dá)到最好的能效、性能和成本的最優(yōu)比。
冉亮：
我覺得不論是存算一體還是馮諾伊曼的架構(gòu)，大家還是要找到比較符合各自技術(shù)的應(yīng)有場景的痛點(diǎn)。像剛才幾位說的，在AI領(lǐng)域，存算并行的運(yùn)算方式還是可以真實(shí)解決客戶的一些痛點(diǎn)。當(dāng)然，存算還是一個(gè)比較早期的技術(shù)，需要很努力地來證明我們真的要比馮諾伊曼在這方面有優(yōu)勢，才敢談得上和馮諾伊曼共存，所以路還比較長，大家一起努力。
主持人：
剛才大家提的看法，我之前也思考過，我發(fā)現(xiàn)大家非常務(wù)實(shí)，大家做都是從問題出發(fā)，在存儲(chǔ)器和傳感器側(cè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)搬運(yùn)問題，用存算一體和感算一體解決問題。現(xiàn)在存算一體和感算一體還在初期發(fā)展?fàn)顟B(tài)，不像GPU、DSP一樣成為一種特定應(yīng)用的通用架構(gòu)，同樣的算力問題，馮諾依曼架構(gòu)和存算一體都會(huì)去解決，早期是競爭。
我認(rèn)同卓教授講的，當(dāng)存算一體和感存算一體逐漸成熟，有一些殺手級應(yīng)用之后，競爭更多轉(zhuǎn)化為合作。其實(shí)我認(rèn)為這也是未來發(fā)展過程中馮諾依曼架構(gòu)和存算一體越來越能走共生的渠道，互相配合得越來越好。但是未來到底要怎么實(shí)現(xiàn)？
所以第二個(gè)問題就是，現(xiàn)在感存算一體和存算一體已經(jīng)發(fā)揮出一些潛力，在一些場景中有很大的優(yōu)勢，但是對于未來感存算一體和存算一體的發(fā)展，包括未來的算力上，在能效上是否還會(huì)繼續(xù)進(jìn)步，進(jìn)步空間有多大？如果要能進(jìn)步，需要從哪個(gè)方面著手？請冉總先談。
冉亮：
我談一下我們后續(xù)發(fā)展的思路。從工藝的角度，大家聽的比較多的是從3D封裝等方面來解決摩爾定律面臨的一些問題。我們也會(huì)從這方面做這些工作。即使我們用12寸晶圓，也就是65納米或者40納米，其實(shí)就可以做一個(gè)比較強(qiáng)悍的產(chǎn)品。隨著工藝節(jié)點(diǎn)再往下，從算力的角度、功耗的角度，我們應(yīng)該比現(xiàn)在做得更加好。同時(shí)，我們應(yīng)用stack技術(shù)的話應(yīng)該還有很大的機(jī)會(huì)后續(xù)推出更加強(qiáng)悍的存算一體或者感存算一體的方案，這是我們的一個(gè)思路。目前，我們現(xiàn)在用到的存儲(chǔ)介質(zhì)有SRAM，我們自己搭的三個(gè)管子的DRAM的數(shù)字存儲(chǔ)器，當(dāng)然前面還有一些模擬的寄存器。包括憶阻器方面，我們后續(xù)也在與國內(nèi)一些科研團(tuán)體做前期預(yù)研，也在留意更新的存儲(chǔ)介質(zhì)，能否對我們再往更強(qiáng)悍或者更低功耗等方面提供更好性能有拓展的機(jī)會(huì)。
鄒天琦：
冉總說的很對。我覺得從器件層面來講，其實(shí)有很大的進(jìn)步空間。我們做模擬計(jì)算，在存儲(chǔ)單元里面用的也是基于Re/SRAM來做的，這是目前看到最能落地的形態(tài)。其他的器件類型有自己的獨(dú)到優(yōu)勢，包括今天的主題是FLASH、RRAM新器件。相信未來等這些器件就緒，跟上下游打通之后，還有非常巨大的優(yōu)化空間。
從信號(hào)的層面，我們做感算也是在持續(xù)優(yōu)化，去打通傳感進(jìn)來的信號(hào)或者計(jì)算單元的消除，在這方面還可以持續(xù)優(yōu)化。從架構(gòu)層面，既要做到存算，解決數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化接口的問題，同時(shí)又要解決計(jì)算的問題。兩個(gè)是不同層面的問題，所以需要在架構(gòu)上不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，從頂層的算法到架構(gòu)、到電路進(jìn)行聯(lián)合的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。
我相信這個(gè)路很長，就像剛剛?cè)娇傉f的，但是這里面有非常有價(jià)值的東西有待于挖掘，不只是可以做到3-5年，我相信它可以做5年做10年，可以一直做下去。
卓成：
非常同意冉總和鄒總說的。我認(rèn)為存算和感存算是新生事物，新生就有很多不成熟，有很多改進(jìn)的空間。在工藝這邊，現(xiàn)在沒有給存算單獨(dú)給工藝，未來工藝上一旦改進(jìn)，本身就有收益了，鄒總所說的新器件，鐵電、憶阻器等等也是這樣。存算、感存算本身就是一種架構(gòu)上的革新，感存算是三件事情，取消了中間的接口，把它們放在一起從而獲得能效提升。現(xiàn)在這方面已經(jīng)做了很多，但是還不夠好，可以進(jìn)一步更深做融合，架構(gòu)本身也會(huì)帶來許多能效、性能上的提升。在集成方式方面，剛才冉總提到了3D架構(gòu)，還有一些演示或者產(chǎn)品出來。
最后一點(diǎn)我想提的是系統(tǒng)方面的革新，現(xiàn)在軟件層面也還沒有針對存算的各種軟件，無論是編譯器還是更上層的算法優(yōu)化。這方面，如果有專門的存算編譯和算法優(yōu)化，可能會(huì)帶來量子的革新，這一點(diǎn)非常重要。
項(xiàng)之初：
我很同意三位嘉賓的觀點(diǎn)。從后摩的角度，我們可能還是會(huì)往下走，本身算力和能效比都會(huì)提升。比如說到12納米甚至7納米，會(huì)往更小的走。而基于RRAM、MRAM這些先進(jìn)的存儲(chǔ)如果成熟的話，也會(huì)讓我們顯著地提升算力和能效。
團(tuán)隊(duì)的工程能力是很重要的。英偉達(dá)有上萬人的工程師團(tuán)隊(duì)，做了20年，它不斷地打補(bǔ)丁不斷做產(chǎn)品優(yōu)化。我們團(tuán)隊(duì)雖然也有做過從0.18微米到6納米芯片，也有從AMD、海思等大廠過來的資深工程師，但還需要打磨。我希望我們是從上百TOPS做起，慢慢做到先進(jìn)存儲(chǔ)的芯片。
主持人：
幾位嘉賓也說了，我們的問題是未來怎么發(fā)展，大家都提到一點(diǎn)，就是當(dāng)前在存算一體和感存算一體發(fā)展的初期都遇到很多不成熟的問題，包括工藝的不支持、系統(tǒng)的不支持、軟件的不支撐、工程化團(tuán)隊(duì)的不支撐，其實(shí)我認(rèn)為這也是作為初創(chuàng)企業(yè)尤其在先進(jìn)技術(shù)早期研發(fā)階段遇到的種種困難。但英偉達(dá)在早期做CUDA的時(shí)候也是頂著巨大壓力，但之后我們都看到CUDA給他們帶來非常大的收益。
所以第三個(gè)問題是，在存算一體或者感存算一體早期商業(yè)化落地的時(shí)候，大家認(rèn)為哪一點(diǎn)更重要？或者解決哪一點(diǎn)問題上，可以幫助存算一體、感存算一體快速落地，從而有現(xiàn)金流支持自己未來做技術(shù)研發(fā)，把存算一體、感存算一體做到英偉達(dá)這樣的規(guī)模？
卓成：
這個(gè)問題應(yīng)該由業(yè)界大佬先講，我這邊是自己的學(xué)術(shù)想法。從我的認(rèn)識(shí)來看，首先是應(yīng)用。存算需要找到非它不可的應(yīng)用，或者說我做了存算的系統(tǒng)，不只是存算芯片本身，存算系統(tǒng)相比其他的系統(tǒng)有一個(gè)數(shù)量級的優(yōu)勢，那么市場才會(huì)買單。市場變大了，存算才會(huì)有比較好的前景。
鄒天琦：
我剛剛舉了車的例子，發(fā)明油車到電車，其實(shí)忽略了在這個(gè)過程中以日本人為首做了油電混合的車。從場景的應(yīng)用，、節(jié)能、包括駕駛的感受，我認(rèn)為油電混合是最好的一種產(chǎn)品形態(tài)。但為什么我們國家推電車？不單單是技術(shù)層面的問題。延伸到我們現(xiàn)在做的事情也是一樣，無論是我們做存算一體還是感存算一體，它都是基于模擬計(jì)算做的。但是我認(rèn)為真正最好的產(chǎn)品形態(tài)給到客戶那里的是數(shù)?；旌?，混合才是未來。
所以在整個(gè)的產(chǎn)品定義，包括市場的推廣當(dāng)中，其實(shí)我們首先是從客戶的需求，包括功能、接口，包括里面的模塊和數(shù)據(jù)流的角度去考慮里面有那些具體的功能是否更好地可以用存算或者感存算完成，有哪些是可以更好地用數(shù)字做。因?yàn)楹芏鄷r(shí)候給客戶增加一個(gè)模塊、一塊芯片，增加的成本很難讓人買單。最好的方式是本身在設(shè)備里面有兩三塊芯片集成用一塊芯片做，我用數(shù)?；旌习褍扇龎K芯片做在一起，同時(shí)成本更低。這樣的情況下，可以更好說服客戶。
如果只有一個(gè)維度的優(yōu)勢，比如功耗的優(yōu)勢，雖然可以把功耗干到極低，只有1/10，但從客戶的角度來講依然很難，因?yàn)樗紤]的一些變量其實(shí)更多了。作為商業(yè)，成本是占比很大的因素。所以，如何構(gòu)建自己的壁壘，我認(rèn)為要從多個(gè)變量維度做，不只是功耗，包括延時(shí)，包括成本，包括客戶的易用程度，就是剛剛說的編譯器、軟件的問題。這些東西都做好了，放在一起，基于存算或者感存算打造的才是一個(gè)在市場上有競爭力的產(chǎn)品。這是我的一點(diǎn)看法。
冉亮：
就我們和客戶打交道的經(jīng)驗(yàn)來看，在新技術(shù)落地的時(shí)候，還是要找到客戶非常痛的點(diǎn)。我們就是緊緊抓住超低功耗以及超低延時(shí)，讓客戶通過一顆普通圖像傳感器和一顆邊緣AI解決不了的這些點(diǎn)，然后將這樣的痛點(diǎn)能夠充分地打穿他，再往后我們就可以在面上進(jìn)行展開。這樣的話，可能是我們在初創(chuàng)的過程中的一個(gè)機(jī)會(huì)。
我們要和一些傳統(tǒng)大咖公司做競爭，在資源、資金和人上面都不具備優(yōu)勢，所以我們就先單點(diǎn)突破，然后再從面上進(jìn)行落地。這是我們現(xiàn)在考慮的一個(gè)策略。
不管從感存算或者存算，我們還有一個(gè)優(yōu)勢，就是從成本來考慮。比如說要達(dá)到同樣水平的性能，就是我們所需要的工藝節(jié)點(diǎn)與傳統(tǒng)架構(gòu)的工藝節(jié)點(diǎn)相比，還是有優(yōu)勢。打個(gè)比方，別人是7納米做的事情，我們可能20納米就可以把它替代。這樣的話，從成本角度對客戶來說也是有非常好的吸引力，雖然說用新技術(shù)有蠻多的風(fēng)險(xiǎn)，甚至有易用性等問題，但是從成本出發(fā)還是能說服客戶用我們?nèi)碌募夹g(shù)。
項(xiàng)之初：
前面幾位都講得特別好，我補(bǔ)充一句。我們希望看到的商業(yè)場景，比如我剛剛講的泛機(jī)器人、無人配送等，我看北京也有一些無人車配送，不單是測試牌照，已經(jīng)給了運(yùn)營牌照，在限定區(qū)域內(nèi)可以送，如果想讓它更快推廣，需要更大算力。當(dāng)這一類的機(jī)器人需要更大算力的時(shí)候，對功耗又極其敏感，其實(shí)這是我們覺得對于存算一體包括感存算一體都是一個(gè)極好的落地方向。這是我的想法。
主持人：
剛才各位介紹的時(shí)候也都說到了感存算一體落地的時(shí)候，實(shí)際上不僅僅是自己優(yōu)勢的一點(diǎn)，還需要很多其他的場景或者客戶的需求，或者其他的產(chǎn)品的配合。
最后一個(gè)問題，因?yàn)槲覀冎岸荚陉P(guān)注存算一體和感存算一體，其實(shí)大家在看未來5-10年的發(fā)展，除了存算一體的發(fā)展，其他的技術(shù)也在發(fā)展，有沒有其他的技術(shù)能夠和存算結(jié)合在一起，一起打造共生或者一起打造革命性的產(chǎn)品？
鄒天琦：
我的認(rèn)知比較有限，首先感存算一體這個(gè)東西還有很長路要走，其他的新技術(shù)又挺多的，包括比較時(shí)髦的腦機(jī)接口，我認(rèn)為比較有趣。量子計(jì)算，可以在特定領(lǐng)域用好。
主持人：
可以跟你的技術(shù)一起打造革命性的產(chǎn)品或者應(yīng)用場景？
鄒天琦：
我想從另一個(gè)維度說這一點(diǎn)。跟很多新的場景結(jié)合，這是存算包括感存算非常有優(yōu)勢的一點(diǎn)。因?yàn)槲覀兡軒淼墓牡南陆?、延時(shí)的降低以及成本節(jié)省，就是用成熟的工藝去做，帶來成本的降低，這是革命性的，意味著我們可以讓原來一些不可能的功能、原來不可能的場景變?yōu)榭赡?。大家看我們用的手機(jī)，十年以前用的是磚機(jī)，而現(xiàn)在有很多新的功能都是從當(dāng)年的不可能變?yōu)榭赡?，這是算力的提高、能效的提高所帶來的。未來大家都講AR/VR很多概念，由很多基本的基礎(chǔ)設(shè)施搭建，比如說我要真正實(shí)現(xiàn)SmartWorld，不是說我要與信息的世界隔絕開來不去觸摸物理世界，活在我自己的宇宙里面，這不是SmartWorld。真正的SmartWorld是物理世界和新興世界的打通，是兩個(gè)世界的共融。要做到這一點(diǎn)，就需要在物理世界具有很好的感知的基礎(chǔ)設(shè)施，有大量的傳感器，基于這些傳感器感知整個(gè)物理世界周邊環(huán)境的一切，同時(shí)把這些信息提取出來，比如說基于項(xiàng)總的大算力的場景，更好地把它和在新興世界基于AR/VR或者其他腦機(jī)設(shè)備所看到的一些進(jìn)行融合。所以這些東西的打通，需要很多技術(shù)的支持和支撐，包括顯示技術(shù)、電池技術(shù)、感存算，也包括新的材料的創(chuàng)新。所以我認(rèn)為這些新的技術(shù)在一起，它能實(shí)現(xiàn)新的場景和新的功能，從不可能變?yōu)榭赡?，這是最讓我有吸引力的一點(diǎn)。
我們還是專注于把我們的一小塊做好，萬丈高樓平地起，做好了，以后的真正的更美好的世界才能呈現(xiàn)在我們面前。
主持人：
鄒總講的非常好，不知道后面的嘉賓壓力大不大。冉總接著講一講？
冉亮：
我覺得清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)的立意都非常高，比較難超過。鄒總說的讓生活更美好，其實(shí)許多場景因?yàn)槭芟抻谟布蛘哒f技術(shù)的瓶頸，其實(shí)業(yè)界可以有許多的應(yīng)用場景。但因?yàn)槟壳凹夹g(shù)的瓶頸解決不了，所以可能不一定能夠往那個(gè)方向去發(fā)展。
前段時(shí)間我看了一個(gè)美國的團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)非常好的讓生活更美好的例子，就是許多弱視的人群或者視力很差的人群的電子眼的技術(shù)，也是類似圖像傳感器上做一定的運(yùn)算。但是要放在眼球上的話，功耗要求更加極致。通過一定的模擬運(yùn)算，對采集到的周邊環(huán)境的信息做一定的增強(qiáng)或者說特征的提取，然后給弱視的人來增強(qiáng)他的視力。在之前如果沒有模擬預(yù)算的技術(shù)和傳感器結(jié)合在一起，人們就無解，沒有比較好的技術(shù)來滿足這些用戶的需求。隨著這樣的技術(shù)可以提供，人們可以讓不同的應(yīng)用或者說更新更有趣更有用的技術(shù)可以落地，這是充分發(fā)揮技術(shù)特點(diǎn)可以做的事情。
對于一些新的技術(shù)，為了要和國際大咖去競爭，其實(shí)我們沒有其他的路，只有走得比他們更快、更前面，可能才會(huì)有機(jī)會(huì)。所以，大家可能更需要做一些創(chuàng)新性的早期的科研，特別是讓從高校出來的科研成果早日落地。
我們現(xiàn)在在做感存算產(chǎn)品和應(yīng)用的1到N的事情，也在看三年后公司要往哪方面做，包括剛才提到的憶阻器，也是我們在研究的事情，同時(shí)剛才說的并行運(yùn)算的好處。因?yàn)槲覀冎饕且曈X，和光打交道，我們也在關(guān)注光子的運(yùn)算，就是光進(jìn)來之后不轉(zhuǎn)成電信號(hào)，直接對光進(jìn)運(yùn)算，這也是利用光的并行運(yùn)算的優(yōu)勢等等，這方面也都是我們在看的。
項(xiàng)之初：
我們圍繞無人車和泛機(jī)器人需要大算力的邊緣端，去設(shè)想未來的場景。如何讓他們變得更好，進(jìn)步得更快。
比如說家庭的服務(wù)機(jī)器人。原來大家說入口是智能音箱，后來發(fā)現(xiàn)音響不能運(yùn)動(dòng)，這不是入口。后來大家說掃地機(jī)器人可能是入口，因?yàn)樗軇?dòng)，它可以給你視覺，它可能有以后可以端茶送水。比如現(xiàn)在國內(nèi)外很貴的機(jī)器人，Boston Dynamics，我們把它分為感知、大腦和肢體的部分，如果把肢體部分做得越來越好、靈活，成本可以越來越低，低到以一個(gè)家庭服務(wù)人的形式出現(xiàn)，你一定需要一個(gè)很聰明的大腦，這個(gè)大腦就是算力。
算力一定需要很低的功耗，不能是一個(gè)像AlphaGo那樣下盤棋要2萬瓦，那就沒法普及，國家都會(huì)說你不符合碳中和和碳達(dá)峰的需求。所以，這是我們希望黑科技做到的一點(diǎn)。當(dāng)然，剛才鄒總的腦洞開的很有意思，就是如果SmartWorld或者AR/VR把真實(shí)世界虛擬化，虛擬和真實(shí)融合在一起，傳感器在現(xiàn)實(shí)生活中會(huì)到處都是，它可以模擬出線下的世界，這同樣需要很大的算力。
總結(jié)一點(diǎn)，只要能攝取更多的數(shù)據(jù)，能用這些數(shù)據(jù)讓交通更好，讓大家生活得更便捷，就需要更大的算力，同時(shí)對功耗極其敏感，那就是我們這些公司的機(jī)會(huì)。謝謝！
卓成：
我覺得幾位老總講的很好，而且都講得讓我心血澎湃。
我自己的理解，一個(gè)方面可能是像之前冉總談到的鐵電新型器件的成熟，這些相比CMOS本身在存算方面有其優(yōu)勢所在?，F(xiàn)在很多時(shí)候因?yàn)樗牧悸驶蛘呒啥鹊膯栴}，所以沒有辦法做商業(yè)化產(chǎn)品。如果這個(gè)能成熟，我覺得存算本身來說肯定是很大推力。
另一方面，我也很同意幾位說的一個(gè)好的應(yīng)用場景，很多時(shí)候硬件的變革不是硬件推出來的，而是上面的應(yīng)用驅(qū)動(dòng)出來的，如果AR出來一些很重要的算法或者一個(gè)很有希望的算法，它反過頭來會(huì)驅(qū)動(dòng)硬件的革命，這就是存算和感存算的機(jī)會(huì)。
主持人：
剛才四位嘉賓總結(jié)了很多，我從中間學(xué)習(xí)到挺多新的應(yīng)用場景，這跟我過去幾年做公司時(shí)候的感受是一樣的。我的感受就是我早期做公司的時(shí)候，最開始我只看到很有限的需求，2016年時(shí)候亞馬遜的智能音箱用AI。之后每年我都會(huì)接觸到新的需求，對算力或者能效有更高的需求，或者當(dāng)前的技術(shù)無法支撐。每年新的需求會(huì)比之前的需求高兩三倍算力。我們不清楚未來會(huì)有什么新的需求。但是看起來對于AI算力的需求是越來越高，就像現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心。
感謝今天四位國內(nèi)存算和感算一體頂尖企業(yè)代表以及知名學(xué)者來參會(huì)，希望明年可以有更多的企業(yè)代表和學(xué)術(shù)領(lǐng)袖來參加論壇。
最后，非常感謝各位嘉賓和來賓能夠在疫情期間克服困難來到這次會(huì)議。謝謝大家！
