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嵌入式AI与云端AI,到底哪个更有市场?

Thundersoft中科创达 2017-11-12 08:40 次阅读
本文转自老尚看科技(微信号:shangkeji 随着苹果iPhone X和华为Mate 10的火爆上市,媒体和资本对于嵌入式AI芯片的关注热度不断攀升。2017年11月3日,一场汇集了全球顶尖AI技术专家的行业盛会——ThunderWorld2017中科创达嵌入式人工智能技术论坛,在北京国际会议中心隆重举行。 这场论坛给我印象最深的一点,是与会的众多AI技术大咖和技术高管,虽然身处风口,但却能冷峻地看清嵌入式AI产业存在的问题和挑战,做主题演讲的嘉宾基本很少去谈及已经取得的成就、成绩,而是直面嵌入式AI发展亟待解决的难题、难点,这可以算是技术论坛的一股清流。 为什么云端AI和嵌入式AI缺一不可? 我们即将进入的是一个万物互联的时代,而AI也分为云端AI和嵌入式AI两种,以往更适宜做算法训练的云端AI加速集群更吸引眼球。那么,面对计算能力更强劲的云端AI解决方案,嵌入式AI为何还有巨大的市场空间和商业价值? 中科创达副总裁孙力 中科创达副总裁孙力在做主题演讲时举了几个小例子:现在一架波音787客机,每秒钟产生的数据量高达5GB,一辆自动驾驶汽车每分钟产生的数据也高达1GB,数据的容量远超现有网络带宽,在大数据量、又要求实时处理、实时响应的应用场景中,云端AI难以满足需求;在用智能手机拍摄一些典型场景,比如说日落西山或者蓝天白云,或者想用手机拍摄运动瞬间,这样或许最佳拍摄时间仅存几秒的场景中,不可能把数据上传到云端、云端处理之后再下载到本地,这些需要快速决策、快速执行的真实应用场景,其实嵌入式AI更为适合。现在的智能家居越来越流行,比如一些智能感应式的照明系统,需要用图像识别的方式来判定用户是否需要灯光,与之同时用户对于数据安全性也越来越重视,用户可能并不希望摄像头把家中很多私密的画面数据上传到云端,所以在这类数据敏感的应用场景中,嵌入式AI方案更为适宜。 孙力也坦率地表示,嵌入式AI也存在一些挑战和短板:第一,运算能力相对有限;第二,功耗控制要求较高;第三,算法有待优化。另外嵌入式还有成本、商业模式等问题。孙力指出,AI本身没法卖钱,它必须深入到每一个场景里面,然后结合硬件、传感器,结合云端和终端,然后满足客户的某一个需求或者提升了用户体验,在最终才能完成它的商业模式。所以总体来看,云端AI和嵌入式AI会是相互共存、相互补充的关系 美国高通全球副总裁孙刚 美国高通全球副总裁孙刚,对云端AI和嵌入式AI的差异和协同,在做主题演讲时也给出了精彩论述:人工智能需要大量的数据,所以AI最早是往往是从云端起步的,但是随着时间的推移,因为安全性、人性化的需求,逐渐地的会有一个迁移,很多的应用会从云端迁移到终端,未来最常见的AI应用模式,可能是在云端做训练、做培训,最后在终端做执行 旷视科技CTO唐文斌 旷视科技CTO唐文斌表示: 对于AI应用来说, “端+云”这个趋势已经非常的明确,我们有一些计算希望在设备端上计算,这样可以减轻云的压力;在设备端可以提供非常更快的即时响应能力。当我们的更多数据汇聚到云端,使得到云端AI具备大规模数据挖掘的能力,“云+端”是更优的AI组合方案。现在设备端的嵌入式AI方案,其实还有很多需要去探索的地方,不管在算法层面、芯片层面、应用平面,所以现在需要产业共同协作,才能让AI应用有更长足的进步。 被资本和媒体看重的嵌入式AI,还有诸多挑战 其实现在AI发展历程,与早年的计算机发展有很多类似。曾有科学家预言,人类只要有5台超级计算机就可以满足全人类的计算需求,一些公司也曾经推出过网络计算机,但因为网络传输能力和任务响应时间等问题,个人计算机和本地服务器在很长时间内还是占据了主流,但随着网络带宽的提升和技术的升级,云计算以更出色的成本优势又逐渐回到了人们的视野。 中科创达CEO耿增强(中) 中科创达CEO耿增强在接受采访时表示,在科技发展史上,很多技术的普及都是螺旋式上升,AI普及的历程也会是如此,尽管当一个新技术出现的时候,它可能并不尽善尽美,但只要给它提供好应用平台,不管多原始,工具再糟糕,在用户需求的推动之下,这个产业必然会快速成熟。现在嵌入式AI的发展才刚刚开始,还有很多难题需要产业共同解决,但这也为创新者提供了广阔的发展空间,这也是AI领域不断诞生有冲劲、有活力的全新参与者的重要原因。 从另一个维度来看,现在众多的应用开发者,都希望在应用中加入AI元素,从而让自己的应用服务更加智能、更具竞争力,但现在AI硬件、软件、开发工具各异,那么如何能让普通开发者,像使用水电煤一样,可以把AI当做创新的通用工具和基础架构? 面对这一问题,中科创达副总裁孙力在接受专访时表示:关于应用工具的标准化问题,实际上我们不担心,坦率地说,历史上都会自然而然地去发生,就像GPU异构计算应用的普及,会自然而然地会发生,而在这发生的过程中一方面有技术的驱动,这也是我们办这次嵌入式AI技术峰会的初衷之一,希望通过更密切的沟通来早日推荐行业标准的建立和执行;从另一个角度来说,我们要站在程序员的角度考虑问题,包括平台建设和生态建设,要努力给程序员们提供更便捷的AI开发工具,我们意识到AI开发工具包,做算法训练时开发工具要更直观、更好用;在做完算法训练之后,这个模型再导入到手机,架构要清晰,非常容易集成在里面。开放工具要有清晰的标注服务,要有一个能够迅速吸取程序员意见、能够快速迭代的开发者版本升级模式。在这些方面中科创达都会与产业伙伴一道,携手努力,让开发者有更顺手、更高效的AI开发工具。 办法总比问题多,嵌入式AI生态建设是重中之重 虽然智能手机是嵌入式AI应用的一个重要场景,但其实嵌入式AI的应用场景却异常广阔,比如说现在非常火爆的无人超市,其实也非常适合用嵌入式AI方案来做身份识别和支付验证;比如说在智能制造产业中,嵌入式AI能够尽职尽责地做工业品探伤和品控;在现代农业里,可以借助无人机和嵌入式AI对农作物生长情况做精密监控…… 虽然嵌入式AI还有很多问题需要解决,比如芯片性能的提升、算法的优化、功耗的控制、商业模式的探索的,但我坚信,办法总比问题多,只要嵌入式AI能够给用户带来切实的便利和高效,那么在商业规律的推动之下,都可以通过迭代升级的方式来逐渐解决。 建立一个健康可持续的AI生态,就成为了AI发展的必然选择。中科创达CEO耿增强在接受专访时表示:未来AI行业的竞争必将是生态和产业链的竞争,只有追求生态的成功,生态中的公司才会成功。AI产业要想获得更快、更好的发展,从芯片到操作系统,再到上面的算法、工具,整个AI产业生态链需要打通。中科创达在尝试做AI平台、做AI生态,但我们也意识到,这样的平台和生态不是中科创达一家能做好的,所以我们这次技术论坛邀请了国内外众多的优秀公司、科研机构、高校等机构代表以及众多的技术大咖,就是希望能凝聚共识,推进产业协作,能够帮助整个生态环境更好地成长,在众多合作伙伴的共同努力之下,AI生态建设方面进度很快,不久之后会有更多AI生态建设进展的消息公布出来,中科创达也欢迎更多的伙伴加入到AI生态建设中来。永远都不会有完美的AI,只有不断进步的AI。

Thundersoft中科创达 技术专区

  1. 简单介绍图像识别技术在各类行业的应用
  2. 车联网是无人驾驶汽车的基础并提升了共享汽车业务的用户体验
  3. 深入全面的探索AI在这些细分领域的应用
  4. 人工智能将在5大领域率先落地应用
  5. 阐述中科创达智能驾驶舱解决方案以及智能网联汽车领域的创新技术和战略布局
原文标题:ThunderWorld|嵌入式AI大火,但顶尖技术专家却冷峻地指出了这些问题 文章出处:【微信号:THundersoft,微信公众号:Thundersoft中科创达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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