2019 年 6 月 14 日，TCL 舉辦了以“技術無疆界，合作贏未來”為主題的技術合作開放大會。會上，TCL 面向全球發布了 13 項技術合作項目，其中包括 7 項人工智能技術項目。此外，大會當天 TCL 還宣布已聘請 29 名業界一流技術專家為技術顧問，幫助 TCL 開拓技術戰略視野，洞察前沿技術趨勢，提升技術創新能力，其中包括 CSDN 創始人&董事長，極客幫創投創始合伙人蔣濤。

發布7項AI項目，覆蓋視頻、語音處理和多模態等領域

談到 TCL，大多數人的第一反應可能還是這家公司的電視或手機等產品，然而，在技術創新的驅動下，這家全球化的老牌企業已緊跟潮流，與當下發展最為迅猛地技術——人工智能緊密結合，定位已悄然變成一家全球化的智能產品制造及互聯網應用服務企業集團。TCL 在美國、波蘭、香港、西安、武漢和深圳等地設立的研發中心，早已將圖像處理、語音處理等技術應用于手機、電視等產品中。

這次，TCL 在近日舉行的技術合作開放大會上，將 AI技術的布局再次擴大， 面向全球發布了 13 個技術合作項目，其中就包括 7 項人工智能技術，另外 6 項為新型顯示技術。本文將重點介紹 AI 相關技術項目。

這 7 項 AI 項目覆蓋圖像、視頻和語音處理、多模態等領域，具體詳情如下：

視頻處理類AI-IP

背景與需求：4K、8K屏技術已經成熟，目前4K、8K片源少，VOD視頻流傳輸帶寬也不足等；需要開發高性能圖像處理IP。

研究內容：開發一種AI加速架構，支持4K/8K,最大120Hz視頻處理；支持功能：超分/插幀/視頻解碼等人工智能算法；解決DDR和計算之間的瓶頸，解決大算力下，芯片功耗大的問題。

端到端的神經網絡視頻編解碼框架及實現

背景與需求：視頻壓縮方法（H.265）有專利收費問題，4K/8K內容的出現，帶寬需要大幅度提升。基于深度學習的端到端視頻編解碼框架，具有強大的視頻壓縮能力；需要開發AI編解碼算法。

研究內容：計完整的視頻編解碼框架：實現關鍵幀的壓縮算法；實現運動估計及非關鍵幀的壓縮；實現視頻解碼后處理，對解碼視頻進行增強。

內存計算研究(模擬計算或者圍繞新型存儲計算)

背景與需求：AI視頻處理：最大的挑戰是算力要求高，芯片面積大，功耗大。馮諾伊曼架構（存儲和計算分離），面臨瓶頸；需要研究新型的AI加速結構。

研究內容：圍繞IC新工藝（例如MRAM,RRAM等工藝），探索存算一體，模擬計算等技術，提高模擬計算的精度，算力和功耗等問題，以達到應用水平；積極探索適合于內存計算的新架構。

圖像處理類AI算法的加速方法

背景與需求：8K/120Hz顯示器件的出現，圖像處理芯片面臨很大的挑戰（算力，功耗和面積）；探索新的算法結構和加速計算方法。

研究內容：針對視頻超分，視頻插幀類算法，從算法模型和AI硬件架構方面，探索新的加速運算方法：輕量化的AI算法模型設計；利用圖像空間相關性，進行智能快速計算的方法等。

語言：生成式閑聊（NLP）

背景與需求：目前閑聊系統，大多是用海量語料對，對seq2seq網絡進行訓練而成，此類系統對話水平和真人對話相去甚遠；開發具備有主題/前后文關聯及回憶能力的對話系統。

研究內容：能記憶和理解用戶聊天內容和過程的對話機器人，在對話過程中，能體現上下文，并可以自由轉換話題；對話范圍：家電領域使用

面向用戶審美的圖像評價數據庫

圖片的審美評價是一個重要指標；我們需要建立一個主觀評價數據庫，訓練一個機器自主評價的系統。

開發無參考圖像評價數據庫框架和采集方案；設計深度學習算法模型學習用戶審美趨勢；設計并開發圖像評價軟件管理系統。

電視/物聯網設備多模態交互研究

背景與需求：目前電視逐步具有聽/說/看以及接入其他物聯網設備的能力，但是交互方式單一；構建多模態交互系統。

研究內容：攝像頭：分析用戶的行為：肢體，表情等；Mic：分析聲紋，韻律，情緒等；手機等其他用戶行為數據；其他可能的傳感器數據；綜合各種數據，開發各種自然的交互場景。

量子點材料智能合成系統

背景與需求：QLED材料離產業化還有一定的距離（發光效率和壽命），材料合成試驗費時費力；開發一種自動化材料合成試驗系統。

研究內容：搭建微流控反應系統（合成材料）；搭建強化學習網絡，為合成高性能新材料探索最優實驗路徑，獲得理想材料合成參數。

在人工智能技術領域，TCL 早已有所布局，分別在美國、波蘭、香港、西安、武漢和深圳等地設立研發中心，在圖像、語音語義技術等領域開展了大量的技術工作，并應用于手機、電視產品中；在語音、語義和圖像領域構建了大量自有數據，已建立了 25 個大類垂直領域數據集。

通過這些處于技術前沿的項目，TCL 希望可以引進全球頂尖的技術資源，解決重大、前瞻性的技術難題，實現共贏。TCL 會為合作者提供充足的研發經費，并重獎有突出貢獻的項目，針對有重大突破的技術可以進行 IP 合作。

另外，TCL 還可以提供優良的研發條件：在人工智能技術方面，可以提供垂直領域獨有的高質量數據、算法和落地的應用場景。

在新型顯示技術方面，可以提供國際一流的實驗平臺、上下游產業的驗證環境和配套技術，還可以提供優秀的技術團隊配合開展工作，以及提供高質量、舒適的生活配套資源。

在新型顯示領域，TCL 分別在深圳、廣州和武漢設立研發中心，擁有一支研發隊伍。

創辦港大-TCL 人工智能聯合研究院，聘請29名技術顧問

大會當天，TCL 還與香港大學簽訂建立港大-TCL 人工智能聯合研究院協議，并與中科院蘇州納米所、高校和企業簽訂了 7 個合作項目，希望能和更多的國內外頂尖高校、企業建立良好的合作關系。

此外，TCL 還宣布聘請了 29 名業界頂級技術專家為技術顧問，和他們開展合作，其中，CSDN創始人&董事長，極客幫創投創始合伙人蔣濤也作為技術專家被邀請參會。

與中美貿易相互封鎖的態度不同，TCL 依然保持這對外開放的姿態，蔣濤在會間采訪中也表達了自己對于技術開放的理解：“從戰略和實際的角度，我們可能都需要建設一套自己的研發、評價和科技和開源體系，所以反過來這會帶來一些機會。開放技術大會其實就是一種很好的模式，通過開放、開源來推進整個行業的進步。”

預計未來3年，TCL 還將聘請 100 名業內頂尖技術專家作為技術顧問，助力開拓技術視野，洞察前沿技術趨勢。此外，作為全球技術合作戰略之一，TCL 還將籌建國家新型顯示技術創新中心。目前，TCL 已聚集 30 所研究型大學，12 個國家重點實驗室及多家科研院所和近 100 家上下游企業。

作為一家全球化的智能產品制造及互聯網應用服務企業集團，TCL 十分重視產品技術能力，2018 年，TCL 研發投入 56 億元，擁有 12000 多名研發技術人員。截止 2019 年 5 月，TCL 全球專利申請量為 61234 件，其中國內 39011 件，申請國外專利 11067 件，另有 11156 件的 PCT 國際專利申請。特別值得一提的是，根據對全球量子點已公開專利的調查，TCL 在量子點電致發光領域的公開專利數量為 822 件，居全球第二名，僅次于三星。