AI产业链上下游携手，云天励飞与臻识科技如何碰出火花？

日前，云天励飞（688343.SH）完成了对成都臻识科技发展有限公司（简称：臻识）的战略投资。

臻识科技成立于2009年，致力于为数字交通提供精准的感知数据和基础设施，是国家级专精特新“小巨人”企业。产品及系统方案覆盖智慧停车、智慧高速、智慧交管等场景，并在多个细分场景占据边缘计算龙头地位，2023年，臻识在全国静态停车识别市场份额居行业前列。

云天励飞与臻识科技在产业链上相辅相成。云天励飞位于产业链的两端，优势在于拥有自主可控的芯片和最终面向客户交付的软硬一体的解决方案。作为一家以人工智能算法、芯片技术为核心的企业，其最新发布的14nm Chiplet大模型推理芯片DeepEdge10搭载了公司自研的神经网络处理器，基于DeepEdge10打造的X5000推理卡已适配SAM CV大模型、Llama2等百亿级大模型运算。

精准感知是智能化的基础，这则是臻识科技的优势。经过十余年的积累，臻识已经在智能感知侧积累了大量经验，双方组成了完整链路。

谈及本次融资，臻识科技总经理任鹏表示，“云天励飞和臻识业务互补，双方方向一致，是有耐心和定力的产业合作伙伴，相互支持和帮助。”

兼具自研芯片和算法能力的云天励飞和数字交通基础设施提供商的臻识科技相互赋能。任鹏透露，当前城市交通存在巨大的数字化升级改造空间，大量问题可通过技术手段解决。下一步臻识会继续围绕数字交通场景做深做实，预计今年将与云天励飞有2到3个项目的合作。

助力臻识科技产业升级融合

本次臻识获得的不仅是一笔财务上的投资，还可以获得更加稳固的产业端合作伙伴，与云天励飞携手开拓更多城市交通业务。

自2009年成立以来，臻识从算法延伸到智能硬件，2014年公司从研发出首款车牌识别智能相机开始，正式进入智慧停车行业，逐步实现包括车辆身份、停车环境、停车行为感知的全面覆盖，赋能停车行业向车位级精细化管理演进。

2019年，臻识走出停车场，进一步拓展交通场景，延伸至城市路内停车管理、智慧交管秩序治理、智慧高速路网感知及新能源车充电车位管理。

在臻识研发团队的努力下，智能交通领域已拥有丰富的算法积累，拥有专用模型超过400种、行业大模型5种。在帮助客户降低技术门槛、提高应用效率、节约投入成本、加速部署迭代、快速响应需求等方面发挥了重要作用。

截至2023年12月，全国每两个停车场就有一个由臻识的产品提供服务；城市路内停车已落地超过60城市，覆盖泊位超45万；专为智慧交管打造的 “非现场AI审核系统”，已覆盖全国30%的交警支队；智慧高速领域推出的首款雷视一体车型识别一体机，一经上市便在湖南、广州等重点项目快速落地。

据任鹏介绍，臻识技术积累已经从单点感知到全景全息感知延伸，全面赋能智慧交通行业数字化升级。在推动AI行业应用方面，云天励飞在数字城市领域已具备深厚积累，本次借由投资臻识科技并达成深度合作，云天励飞得以深入更多场景，使得人工智能在交通场景领域不断渗透和延伸，与公司战略相符合。

任鹏谈到，数字化的手段让城市交通发挥更大的作用，产业链底层需要芯片支持，其次是通过算法和智能硬件进行感知，再将感知得到的数据上传至边缘侧和云端进行决策分析，并做出优化反馈，乃至提供预测能力，最终实现闭环。

这其中，云天励飞的优势在芯片和决策的两端，臻识的优势在硬件感知层面，双方合作互补，实现1+1＞2的效果。

“从硬件开发的角度而言，所有的算法和应用，都应该从芯片着手，云天励飞的芯片能够很好满足我们的要求。”臻识科技副总裁白震东表示。

2020年，云天励飞在高交会上发布“自进化城市智能体”战略。在过去4年中，云天励飞不断探索和深化自进化城市智能体在各行业的落地应用，在智慧交通、城市治理、智慧商圈等领域均打造了可复制的标杆案例。

目前，云天励飞助力打造的城市治理平台，不仅在深圳各区域得到应用，还在成都新津等地建成当地的首创标杆，为提升各地的城市治理精细化水平提升做出贡献。

白震东谈到，云天励飞打造了多个系统性标杆项目，比如城市智能安防解决方案、城市交通解决方案，面向最终的G端或是大B端客户，臻识的产品可以在集成过程中充当重要的数据入口。

早在2019臻识已经开始AI出海，以东南亚为起点，已覆盖全球100+国家和地区，持续将国内先进的数字交通经验输出到海外。下一步，臻识科技和云天励飞将持续把交通场景做深做广，预计今年与高速场景和交管场景相关的产品将陆续推出。

AI芯片赋能数字交通大模型

2022年ChatGPT的横空出世，震撼整个人工智能产业界，由此掀开了百模大战的一年。

云天励飞也加入竞争当中，发布了自研的云天天书大模型，已完成多次版本更新，在C-Eval、CMMLU等权威测试中多次获得第一。云天天书在通用问答、语言理解、数学推理、文本生成、角色扮演等方面均达到行业先进水平。下一版云天天书大模型将对标GPT 4.0，进一步提升多模态能力。

并且，“云天天书”已通过中央网信办备案，并且已在数字政府建设、智慧商圈等领域探索应用。

在这场模型大战中，算力是训练AI模型、推理任务的关键。为了训练大模型，模型厂商们对算力芯片的购买需求持续高涨，一批芯片企业因此受益，云天励飞也不例外。

进入2024年，业界则将目光转向如何将大模型装入应用场景当中，“训练不是目的,生产大模型不是目的,千行百业的落地和应用才是最终目的。”云天励飞董事长陈宁表示。

这将是AI+场景的又一大尝试，传统AI部署常见于云端一体，云端进行算力输出，感知端仅有微弱算力，端侧采集数据，云端推行算法。

臻识团队专注并发挥边缘计算优势，解决云端算力浪费和端侧算力不足的难题，将智能化升级部署成本大幅降低。

任鹏举例了城市交通治理的例子，在端侧通过摄像头实时发现车祸事故，再传送到边缘侧进行识别处理，端边相互结合，一个边缘侧设备服务上百个摄像头，高速管理单位的成本增加并不高，同时也不用升级原有端侧设备和采购更多云端算力。这一性价比优势将在大模型部署之后更为明显，大模型的多模态、少样本、快速训练及应用特性，为解决城市治理场景中种类繁多但数据稀少的高价值长尾问题，提供了更有效方案和实践经验。

这一目标的实现，离不开算法、芯片等核心技术的支持。掌握高效、低成本部署大模型的人工智能芯片企业云天励飞，则是臻识科技最好的合作对象之一。

“云天励飞和臻识科技一起协同，加班加点的在迭代专用大模型，力求早日上线。”任鹏透露。

自成立之初，云天励飞便坚持“算法芯片化”，是国内少有同时具备芯片量产和算法能力的公司。早在2020年，云天励飞第一代AI推理芯片DeepEye1000实现商用，并已经落地在城市级动态人像识别、服务机器人等领域。

在去年的高交会上，云天励飞DeepEdge10横空出世，集成了2+8核通用算力CPU，整体算力提升了4倍以上，采用D2D Chiplet封装，实现从12T到48T的算力覆盖，总体性能比上一代芯片超过20倍。

大模型时代后的芯片需要具备更大的算力、更大的内存带宽、更大的内存容量，才能支持巨量参数的大模型在边缘端运行。同时，AI边缘推理芯片还承担了“落地应用最后一公里”的职责，这就意味着AI边缘推理芯片不仅要支持大模型等AI计算任务，还需要具备较强的通用算力。

可以预见的是，边缘计算将成为大模型广泛落地到场景的关键一环，基于国际形势，中国边缘计算芯片厂商将有巨大的商业机会。