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嵌入式人工智能离我们还有多远?

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嵌入式人工智能离我们还有多远?

发布日期:2020-09-11 作者: 点击:

  随着物联网、手机 、智能汽车的迅速发展,在某些终端场景下,云端处理虽计算能力强大,却无法满足终端数据实时处理以及私密性的要求。这种情况下,将AI技术与硬件紧密结合的嵌入式人工智能处理器顺势而发。今年8月,A轮融资1亿美元的独角兽寒武纪也让人感受到嵌入式人工智能的风口渐起。

  11月3日上午,中科创达主办的嵌入式人工智能技术论坛在北京国际展览中心举行,来自清华大学、美国高通、ARM、旷视科技、寒武纪等国内外专家学者参与了此次论坛。论坛以嵌入式人工智能为主题,探讨了嵌入式人工智能的技术现状、应用场景以及未来的发展前景。

  高通公司全球副总裁孙刚在论坛现场说,“由于人工智能需要大量的数据,所以它最早是从云端起步,但是随着时间的推移,因为安全性、人性化的需求,很多的应用会从云端迁移到终端。”

  嵌入式人工智能的优势在哪里?

  嵌入式人工智能最重要的特征是实时本地计算,即在不联网的情况下可以进行环境感知、人机交互、决策控制。

  中科创达副总裁孙力也提到自动驾驶汽车每秒钟可以产生1G的数据,必须及时、迅速地在本地处理决策,不可能移到云端。

  相较于云计算,本地计算也相对保护了用户的数据安全。因为在云计算环境中,多个不同的终端用户群体共享相同的服务和/或资源,共享该云的群体将会有意或无意地访问彼此的私有数据。私有云虽然可以解决共享私密的问题,但是数据毕竟是寄放在云服务提供商那里,安全隐患没有完全消除。

  相对于需要高带宽上传且隐私问题难以保证的云端处理而言,嵌入式人工智能真的具有压倒性优势吗?

  据孙力介绍,目前嵌入式人工智能面临着两个瓶颈,一是运算能力有限,二是功耗有限。在这两方面,云端的优势非常明显。以目前嵌入式人工智能终端的计算能力而言,还无法承担需要大量数据的模型训练工作。因此,云端致力于如何更好地解决问题,而目前的嵌入式人工智能则强调如何更加经济地解决问题,二者各有千秋。目前嵌入式人工智能不会取代云端,最终,“最常见的模式可能是在云端做训练、培训,最后在终端做执行”,即用TPU或者GPU在云端训练出模型,然后嵌入到移动端,执行推理决策等任务。

  嵌入式人工智能有哪些用武之地?

  由于嵌入式人工智能可以在不联网的环境中进行实时计算,因此适用于那些缺少无线网络支持的移动终端和需要实时处理给出反馈的任务。孙力举了一个例子,拍摄照片过程中需要对某个场景图片进行实时处理,比如让某块云更白,让蓝天更蓝。这样的场景无法先上传云端识别,再将结果返回终端,因为这个过程需要非常快地做出决策。

  此外智能家居中有很多摄像头,用户会担心这些摄像头将视频数据上传到云端计算会带来隐私安全问题,类似的还有智能手机端的海量照片分类问题,这些涉及隐私的计算都需要终端的嵌入式人工智能来解决。

  事实上,针对上述问题场景,已经有不少公司提出了相应的解决方案。以算法为核心的旷视科技主攻金融实名认证、城市安防以及智能手机三个应用方向。旷视科技CTO唐文斌说,旷视在开发这些应用时遇到很多需要嵌入式人工智能来解决的问题。例如,在城市安防项目中,他们发现摄像机端对于本地计算有强烈需求,希望能够在本地就把一些基础的识别检测工作做好,只上传有价值的活动物体、人脸、车、行人信息。如此一来,一方面可以减少传输占据的带宽,另一方面也可以减轻后端服务器的计算量和存储量,“以前视频只能存三个月,现在可以存三年,可以带来非常多的价值。” 据唐文斌介绍,除解决计算问题外,前端本地计算还可以让整体架构变得更轻更清晰,也更容易部署。

  除智能家居、手机,在自动驾驶系统中,需要处理由激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器采集的海量实时数据,在语音交互以及机器人等场景中,嵌入式人工智能都有很好的用武之地。

  嵌入式人工智能距离落地还有多远?

  今年9月,华为发布了号称全球首款商用的人工智能芯片麒麟970,引起了业内轰动,目前该芯片已经用在了华为最新的手机mate10中。据华为公布的数据,与四个Cortex-A73核相比,处理同样的AI任务,麒麟970能有大约50倍能效和25倍性能提升。数据如此亮眼,但有舆论却称该芯片对用户体验来说有些鸡肋。那么,嵌入式人工智能到底能给用户体验带来多少提升呢?

  中科创达CEO耿增强接受新华网智谷频道记者采访时承认,嵌入式人工智能技术处于初期阶段,还无法让用户深刻体会到它的效果。嵌入式人工智能的应用上,“性能方面是一个问题,无论是精度(准确度)还是计算能力本身,很多任务的处理不能达到理想的状态。 因此要先选择进入一些合适的使用场景。”

  除了性能上的问题,在嵌入终端时,嵌入式人工智能还面临架构成本上升的挑战。如果将人工智能算法放到本地,要加上一些单独处理的单元,以解决运算能力问题,这意味着CPU架构成本上升。如果保留原有的架构,精度就会出现问题。此外,面对计算能力非常低的传统端时,比如微波炉智能化,还需要把整个运算单元都提升一个档次。耿增强预测,“这个过程可能没有大家想象中快,实际情况可能是一步步起来。从算法到架构到硬件,每个层面都有自己的工作要做。”


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