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  • 【快公司】探访中科创达“相机实验室”(下)

    嵌入式人工智能安全摄像头

    【本文来自钛媒体《快公司》专题栏目,项目被钛媒体TMTBASE数据库《We Create Community》推荐]

    在以往的人工智能论坛上,业界谈得较多的是“有必要使用嵌入式人工智能吗?” – 计算能力是制约嵌入式人工智能发展的最重要因素。但在某些特定场景下,嵌入式具有云处理无法比拟的优势,比如响应速度。理所当然的,比如自动驾驶已经成为嵌入式开发的最佳场景。

    在迅雷举办的“嵌入式人工智能技术论坛”上,大家更多地谈到了如何在特定场景下落地、与设备更好的融合等等。作为主办方,迅雷提出了他们的解决方案——一个平台级的解决方案,让嵌入式人工智能开发变得更容易。

    为什么选择嵌入式人工智能?

    如上所述硬件开发转嵌入式开发难吗,嵌入式人工智能的优势在于本地快速响应。目前,各大芯片厂商都在觊觎人工智能这块大蛋糕硬件开发转嵌入式开发难吗,纷纷推出了自己的人工智能芯片。有自己的开发工具。基于这些不同的平台,也有越来越多的开发者致力于嵌入式人工智能的开发。硬件层面的竞争需要多年的积累。与前者相比,算法开发门槛更低,未来竞争将更加激烈。未来如何在竞争中脱颖而出?

    迅雷的优势在于其多年的移动平台优化和开发经验。在之前的钛媒体文章《走访迅雷的“相机实验室”》中,对迅雷在手机摄像头调校方面的经验进行了详细介绍,包括美颜算法等等。迅雷在调试和优化这些搭载不同芯片的硬件设备方面积累了很多经验。

    基于这些经验,迅雷在图像识别方面取得了一定的进展。然而,这些技术只是迅雷开发平台的基础——他们想成为开发工具。“其实我们的差异化在于对技术的理解,”迅雷CEO耿增祺告诉钛媒体,“和高通一样,他们做芯片,寒武纪做算法,我们负责把这些东西串联起来封装在一起,同时届时,我们的工具、解决方案和一些相关技术将串联起来。”

    嵌入式人工智能论坛展示区

    迅雷过去在智能终端优化方面积累了很多经验,再加上与各大芯片厂商的密切合作,再加上他们多年来对算法的研究,这些都成为迅雷独有的优势,这也是更能提升的地方。 ——称为“对技术的独特理解”。基于这些,迅雷似乎还想继续在嵌入式人工智能上做系统级的优化,成为一个跨平台的开发工具。

    “坦白说,这个平台不是迅软做的,而是和很多公司一起做的。这打通了整个产业链,让很多算法公司和应用公司做的智能算法出现在大家面前。这些其实是在帮助整个生态环境都长得更好。” 曾曾曾告诉钛媒体。

    硬件开发转嵌入式开发难吗_word转pdf嵌入字体_word转pdf如何嵌入字体

    过去,迅雷在智能手机、智能硬件、智能汽车领域深耕多年。这些领域也恰好是未来人工智能落地的重要应用场景。

    耿增强告诉记者:“历史是螺旋上升的。过去人工智能流行了一段时间,现在又火了。年初,只有简单的人脸识别。” “现在这种应用很普遍,每个应用都有自己的专长,我们擅长整体解决方案,而且和各个芯片厂商也有很好的关系,所以自然要帮助更多的开发者降低临界点。”

    嵌入式人工智能工具提供商

    过去,移动平台的计算能力有限,无法处理过大的任务。而且随着时间的推移,移动芯片可以处理越来越多的任务。移动芯片的计算能力足以支持嵌入式人工智能,所以很多移动芯片被用作人工智能平台。如果能在终端先处理部分数据,云计算的压力就会小很多。未来,嵌入式人工智能与云处理人工智能相结合,可以大大提升用户体验。

    对于芯片企业来说,嵌入式AI让他们找到了继续提升移动芯片性能的理由:嵌入式AI对芯片的性能要求更高;对于算法公司来说,嵌入式AI给了他们新的挑战和机遇——一方面,他们要仔细思考如何合理利用移动平台的每一点算力,哪些任务可以放在终端上,哪些需要放置在云端;另一方面,嵌入式人工智能平台可以提供更少的延迟和更快的响应速度,提升用户体验。

    对于迅雷来说,他们做的更像是一个功能平台,降低了开发者进入人工智能领域的门槛。

    从事芯片研究的公司专注于开发芯片,而做算法的公司只需要打磨算法,具体的应用场景,使用什么样的芯片平台,如何移植。这些工具都是由迅雷提供的。嵌入式人工智能让迅雷软件找到了自己技术的另一个新应用领域。

    将这三者结合起来,可以让人工智能更容易实现,也有多种应用场景。以最常见的人脸识别为例,手机美颜就是它的应用场景之一。迅雷的人脸识别算法已经在多款手机中应用,人脸识别美颜,场景识别不同场景拍摄参数等;在展区,他们还展示了另一种基于物体识别的An Algorithm——Food Calorie Counting……这些都是嵌入AI算法的案例。当然,如果开发者有更高效的算法,也可以基于迅雷开发的工具,植入到不同的芯片中。

    目前发布的华为 Mate 10 和 iPhone X 都配备了神经网络芯片(NPC),这是一个用于嵌入式人工智能运算的独立计算芯片。通过自主设置的芯片,不断优化模型,实现更准确的人脸和场景识别。同时,嵌入式人工智能也可以与AR结合,引发新的工业革命。AR设备在普通摄像头的基础上,引入了“深度摄像头”,可以在物体轮廓之上识别物体当前的环境信息,方便工作人员进行引导。

    未来,越来越多的移动设备会嵌入人工智能芯片,这也意味着未来可能会有越来越多的开发者使用迅软的工具将自己的算法移植到不同的芯片中。

    未来的人工智能将有两个极端:要么极其通用,要么极其专注。Thundersoft 的开发工具非常通用。未来,它将为越来越多的细分行业提供技术支持——为开发者提供更便捷的工具,推动整个行业的发展。

    面对即将爆发的AI市场,迅雷表示,他们的定位是把芯片和算法连接起来,做出更好的解决方案。将优秀的技术与他们的工具、解决方案和一些相关技术串起来,做出更好、更多的应用。

    “人工智能的发展一定是一个非常艰难的过程。因为它的计算能力在嵌入式端非常有限,云端也会面临隐私问题或者响应速度问题。因此,未来一定要从底层硬件,嵌入到边缘,协同到云端的过程。哪些放在边缘,哪些放在云端,哪些放在嵌入端,没有统一的界线。这是一个问题。” 中科创达达副总裁孙立先生强调(本文首发于钛媒体,作者/唐志晓)更多返回搜狐

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