对于如何衡量人工智能芯片的能力，余凯认为：
它真实的应用场景里，我们不应该遵循传统的、简单的衡量方式，而应该采取更加务实的计算方式，就是我们去考核 AI 芯片的真实性能。这个真实性能首先第一点从技术出发，单位功耗能实现的算力，但是我们还要去看由于你的架构设计使得你的算法是不是能充分利用这里面的硬件资源，所以这里引入了有效利用率的概念，同时也要说人工智能算法实际上是统计机器学习算法，统计机器学习算法的好和坏会导致什么样的差别？会决定单位算力你能够完成什么样的人工智能任务，所以这是算法带来的影响。所以最终来讲，我们考核的是单位功耗里人工智能的性能，单位价格下人工智能的性能，所以这些才是真正的 AI 芯片的真实性能。
由此，余凯表示：
现在有一个越来越被业界认为的主流认知，也就是说通过场景驱动定义的软件框架，然后软件框架结合硬件的架构设计，使得软件和硬件的结合继续推动在边缘计算里的人工智能的算力，那这是我们所追求的新的摩尔定律。这要求我们面对人工智能应用，对算法、芯片架构、编译器等等进行协同优化，所以它是全栈式的技术开发。
最后在边缘计算芯片的案例中，余凯提到了一个有趣的案例，就是在工地里的安全检测中，地平线采用了人脸隐私保护的方案，也就是将视频中拍摄的人脸模糊处理，而只是检测工人是否戴了安全帽，从而被国际厂商所欢迎——这就是边缘计算给人脸识别带来的好处。
张焕麟：中国半导体产业需要系统公司的支持
张焕麟是中芯国际旗下的投资平台——中芯聚源资本的管理合伙人，他认为，中国半导体产业的发展需要拥抱世界市场，同时也需要系统公司的支持，而不仅仅是闭门造车。
张焕麟表示，半导体这个行业从它创始以来一直都是全球的产业，一个半导体的产品，一个集成电路的产品从它设计到制造、封装、检测、存储、分销到交到客户的手至少要经过 6 个不同国家，这是今天产业的现状，没有一个地方，没有一个国家，没有一个地区能够把半导体产业所有的东西都自给自足。
他在对全球的半导体公司进行分析后表示：
过去 30 年来全球的十大半导体公司，几乎都是由系统公司运营出来的集成半导体公司，基本上在全球的顶尖的半导体公司里头他们都来源于系统公司。SK Hynix 是 LG 培育出来的半导体公司。Broadcom 是从创业出来的半导体公司，TI 以前也是一个系统公司，他们也生产自己的电子产品，WD 是生产硬盘的，NXP 是原来的飞利浦发展出来的。因为全球的系统公司，它们推动了半导体公司的发展，因为它们能给半导体公司提供市场，提供明确的需求，而从半导体公司的角度来说，它们只要为系统公司定制化的设计出所需要的产品就一定有市场，就一定能够开发出有用的产品，而且一定是在市场里有竞争力的产品。 从这个角度来说，中国集成电路的产业发展也需要有系统公司的参与和引导。今天，
