嵌入式人工智能技術(shù)將賜予設備端更高的智能

　　人工智能的發(fā)展為人們生活帶來(lái)便捷與改變，然而以云為中心的構架方式并非在任何情況下都是最理想的解決方案，比如對信息安全的擔憂(yōu)以及功耗對產(chǎn)品設計帶來(lái)的挑戰等。受此影響，以分布式為特點(diǎn)的嵌入式人工智能技術(shù)開(kāi)始受到關(guān)注，未來(lái)它的發(fā)展將使設備端具有更高的智能。

　　以邊緣計算為特點(diǎn)的嵌入式人工智能技術(shù)開(kāi)始受到重視，邊緣計算的作用可以?xún)?yōu)化資源、提升效率。

　　當前，人工智能的計算大多數是在數據中心運行，即運行在“云”上。但是隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現一個(gè)巨大的機會(huì )正在遠離數據中心的互聯(lián)網(wǎng)邊緣產(chǎn)生——嵌入式人工智能正受到越來(lái)越廣泛的重視。

　　物聯(lián)網(wǎng)擁有海量的終端設備，未來(lái)如果這些網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)所抓取的數據都需要上傳云端進(jìn)行智能處理或者深度學(xué)習，對網(wǎng)絡(luò )帶寬將提出巨大挑戰。“另一個(gè)挑戰就是功耗。設備端大量采用電池供電，比如智能移動(dòng)設備、新能源汽車(chē)等都對設備功耗提出越來(lái)越高的要求。”瑞薩電子(中國)有限公司市場(chǎng)策略中心綜合營(yíng)銷(xiāo)部副部長(cháng)王均峰表示。因此，以邊緣計算為特點(diǎn)的嵌入式人工智能技術(shù)開(kāi)始受到重視。

　　對此，中科創(chuàng )達技術(shù)總監王璠表示，和云計算一樣，邊緣計算的作用也是優(yōu)化資源、提升效率。舉個(gè)例子，一些嵌入式的小型設備基礎信息采集處理是在端完成的，即傳感器手機數據傳送到網(wǎng)關(guān)后，就進(jìn)行數據過(guò)濾和處理，沒(méi)必要每條原始數據都傳送到云端，這省去了大量的成本。云端計算的AI致力于更好地解決問(wèn)題，而嵌入式的AI則致力于更加經(jīng)濟地解決問(wèn)題。

　　移動(dòng)計算廠(chǎng)商加快布局

　　與互聯(lián)網(wǎng)公司專(zhuān)注于云端的人工智能技術(shù)不同，設備端的技術(shù)發(fā)展主要得益于移動(dòng)計算廠(chǎng)商的投入。

　　今年3月，ARM發(fā)布面向人工智能應用的DynamIQ技術(shù)。在近日舉辦的技術(shù)論壇上，ARM再次展示基于DynamIQ技術(shù)的全新處理器，Cortex-A75處理器、Cortex-A55處理器和Mali-G72圖形處理器。ARM副總裁暨計算產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Nandan Nayampally表示：“我們需要賦予從網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)到云端的計算具有更快速、更高效和更安全的分布式智能。”采用DynamIQ技術(shù)的Cortex-A系列處理器在優(yōu)化應用后，可實(shí)現比基于Cortex-A73的設備高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬件加速器之間的響應速度。

　　在日前舉行的GMIC(全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì ))上，美國高通公司中國區董事長(cháng)孟樸也重點(diǎn)提出了人工智能話(huà)題。他表示：“未來(lái)機器學(xué)習會(huì )在云端和終端協(xié)調發(fā)展。我們不認為所有的人工智能，都是在云里面實(shí)現，因為個(gè)人隱私的問(wèn)題、信息安全問(wèn)題，還有傳輸上的時(shí)延問(wèn)題等。高通旗艦處理器驍龍835擁有高性能的圖形處理能力，還有數字信號處理器DSP，加上軟件算法，將使終端實(shí)現機器學(xué)習能力。相信今后人工智能、機器學(xué)習，在終端的發(fā)展會(huì )和在云端的發(fā)展一樣，同步加速進(jìn)行。”

　　針對邊緣運算日益增加的需求，NVIDIA推出新款開(kāi)發(fā)板Jetson TX2，將整套人工智能系統縮小在一塊電路板之上，這讓Jetson TX2可在終端設備上更好地運行深度學(xué)習功能等，進(jìn)而開(kāi)發(fā)出更高的智能化裝置。相較前一代產(chǎn)品Jetson TX1，Jetson TX2的效能提升了兩倍，耗電量則不到7.5瓦，能源效率提升了兩倍多。

　　資料顯示，賽靈思推出的reVISION堆棧技術(shù)，具備了可重組和所有形式鏈接的特性，讓開(kāi)發(fā)者能充分運用堆棧技術(shù)，快速研發(fā)與部署升級方案，對開(kāi)發(fā)未來(lái)需求的智能視覺(jué)系統至關(guān)重要。不僅如此，該技術(shù)使開(kāi)發(fā)者在結合機器學(xué)習、計算機視覺(jué)、傳感器融合與連接的應用時(shí)，能夠獲得顯著(zhù)優(yōu)勢。舉例而言，相較于其他嵌入式GPU與傳統SoC，reVISION將機器學(xué)習推論的每秒每瓦影像效能提升了6倍，計算機視覺(jué)每秒每瓦每幀處理速度提升了42倍，而延遲卻只有1/5。

　　自動(dòng)駕駛與數據安全將率先導入應用

　　嵌入式人工智能將在邊緣計算產(chǎn)品中，得到十分廣泛的應用。目前，嵌入式AI已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng)，特別是在自動(dòng)駕駛與數據安全領(lǐng)域得到快速的滲透與應用。

　　“輔助駕駛系統如果在云端計算，設備端采集到數據后上傳，計算完成后再返回終端，這樣會(huì )不可避免地帶來(lái)一定延時(shí)，而在駕駛場(chǎng)景中，這種延時(shí)意味著(zhù)危險系數的提高。”瑞薩電子(中國)有限公司應用技術(shù)中心汽車(chē)電子部副部長(cháng)趙坤表示。同時(shí)，數據安全也是關(guān)注的一個(gè)要點(diǎn)，上傳到云端的計算意味著(zhù)隱私被泄露的風(fēng)險提升。

　　所以，嵌入式人工智能將在邊緣計算產(chǎn)品中，得到十分廣泛的應用。根據剛發(fā)布的《邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟白皮書(shū)》，邊緣計算有三個(gè)發(fā)展階段。

　　一是聯(lián)接。實(shí)現終端及設備的海量、異構與實(shí)時(shí)連接，網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)部署與運維，并保證聯(lián)接的安全、可靠與維護性。遠程自動(dòng)抄表就是其中的應用場(chǎng)景，解決了電表數量巨大的問(wèn)題。

　　二是智能。邊緣側引入數據分析與業(yè)務(wù)自動(dòng)處理能力，智能化執行本地業(yè)務(wù)邏輯，可以大幅度提升效率并且降低成本。電梯的預測性維護就是該應用之一。

　　三是自治。引入人工智能，邊緣計算不但可以自主進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯分析與計算，還可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)完成自我優(yōu)化、調整執行策略。