明确产业落地路径 ， 赋能新一代智能应用

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面对充满机遇却尚未开发的巨大市场 ， SynSense 时识科技需要思考的是 ， 如何加速类脑芯片落地商用？
当前 ， 市面上其实已有部分案例开始融合类脑技术 。
“从 Synaptics 公司的触摸板感知处理系统 ， 罗技公司轨迹球 ， 到 Intan Technologies 公司的神经信号放大芯片 ， 还有英频杰公司的标签芯片等 。 就脉冲神经网络芯片而言 ， 有 Loihi2、SpiNNaker2 芯片……这些都不是大批量制造的芯片 ， 因为现无具体应用可以使其特性完全发挥 。 ”贾科莫指出 。
“SynSense 时识科技的优势在于针对具体应用而对类脑神经网络加以优化 ， 并且已研发了面向应用的脉冲神经网络芯片 。 我认为其类脑芯片的商业落地只是时间问题 。 ”他补充道 。

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图 | 全球首颗动态视觉专用处理器 DYNAP-CNN（来源：SynSense 时识科技）
无疑 ， 这是一个很艰难的任务 ， 但 SynSense 时识科技已经为类脑芯片大规模商用而做足准备 。
乔宁说：“我们是去理解应用场景 ， 从算法层面入手 ， 把算法变成芯片架构 ， 再推给市场 。 这个赛道里很难找到可以借鉴的公司 ， 这算是一个比较大的挑战 。 ”
2021 年 ， SynSense 时识科技除了发布全球首款“感算一体”动态视觉智能 SoC-Speck ， 还发布了世界首款低维度类脑处理器 XYLO 等代表性类脑智能解决方案 ， 一经推出后迅速获得业界关注 。

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（来源：SynSense 时识科技）
“类脑技术具有明显优势 ， 在降低功耗的同时 ， 实时性能够有量级提升 ， 目前市面上可替代的技术方案很少 。 另外类脑技术方案的成本也很低 ， 对于很多应用场景来说 ， 类脑技术是可以进行导入和落地的 。 ”乔宁解释 。
谈及类脑技术应用 ， 英特尔神经形态应用负责人尤利娅的想法与乔宁不谋而合 。
她表示 ， 对于企业来说 ， 可以先从特定应用场景切入、推动技术方案落地 ， 形成一条技术通路 ， 既展示类脑技术的优势 ， 也将落地经验推及更多场景中 。 她说：“我个人认为机器人技术是神经形态技术最有前途的应用之一 ， 当前机器人技术想要取得大的突破 ， 需要更复杂的感知 ， 而神经形态这方面有着先天优势 。 ”
据悉 ， SynSense 时识科技已推出的技术方案主要针对端侧感知及计算 ， 主要用于智能家居、智能玩具、智能座舱、移动设备、物联网、无人驾驶、智能安防、无人机、AR 和 VR、智慧养殖等细分领域 ， 针对智能机器人这一方向 ， 也已展开积极布局 。
保持持续创新力 ， 兼顾“短期存活”和“长期愿景”

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对于类脑企业而言 ， 还需要同时兼顾长期愿景和短期存活两大挑战 。
同样作为类脑技术领域的专家代表 ， 清华大学助理教授、博士生导师、天机芯主要研发者邓磊认为 ， 如果类脑企业不能坚持长期愿景 ， 稍不注意就会成为一家人工智能企业 ， 加入目前人工智能产业的庞大竞争队伍中；但如果不能解决短期存活的问题 ， 可能很快就会被淘汰掉 。
这就需要企业采取合适的规划 ， 既能解决眼前的生存问题 ， 又能保持对类脑技术的美好愿景 。