嵌入式人工智能创业怎样向产业化协同,这家公司找到了思路

摘要: 相比过去在云端数据中心进行计算,强调更好地解决问题,嵌入式人工智能则在本地计算,在不联网的情况下就可以实时做到环境感知、人机交互、决策控制,强调的是更经济地解决问题。

触景无限CEO 肖洪波

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人工智能,在2017年通过国务院印发的《新一代人工智能发展规划》上升为国家战略。

与此同时,巨头公司都在纷纷加速人工智能领域的布局,如微软、英特尔、亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、百度等正在或已经推出相关的应用或解决方案。麦肯锡的行业报告显示,2016年科技巨头在人工智能领域投入达到200-300亿美元,其中90%花费在研发和部署,仅有10%花费在人工智能并购上。

相比欧美发达国家,中国在人工智能领域投资、产业布局、技术研究、人才培养等方面的差距正在逐渐缩小。作为人工智能大发展的核心技术驱动,深度学习技术在帮助计算机理解大量的图像、声音和文本数据方面取得快速发展。

而上一代云端数据中心计算强调如何更好地解决问题,相比之下,嵌入式人工智能则在本地计算,在不联网的情况下就可以实时做到环境感知、人机交互、决策控制,强调的是更经济地解决问题。

对此,嵌入式人工智能领域的领军企业——触景无限科技(北京)有限公司近期同中科院深圳先进技术研究院共同宣布成立了“嵌入式人工智能及机器视觉联合实验室”(下简称联合实验室)。

双方在揭牌仪式上表示,未来将围绕嵌入式深度学习的人脸识别、物体识别及其他AI前沿技术研究、新产品开发、技术平台建立及人才培养等多层面展开广泛、深入合作,共同推进嵌入式人工智能的软硬件和应用产业化协同发展,加速人工智能新生态的构建。

嵌入式人工智能及机器视觉联合实验室举行揭牌仪式

作为此次联合实验室的实施单位,中科院深圳先进院拥有强大的产学研背景,其多媒体技术研究中心主要致力于计算机视觉、图像处理、模式识别、语音处理、机器学习等领域的研究和开发,在人脸识别、人脸表情/性别和属性识别、场景分类和理解、行为识别、场景文字检测与识别等技术研究上颇具实力。

例如,团队开发的深度人脸识别技术在人脸识别世界通用测试基准LFW上获得了99.5%的识别率,比人眼识别的结果(97.52%的识别率)更精准,也超过了Facebook的Deep Face算法,位居国际前列。同时,在被誉为视觉领域奥林匹克的ImageNet、CVPR等竞赛中取得数一数二的骄人战绩。

而触景无限则是国内涉足AR行业较早的公司。2011年,触景浏览器诞生作为国内第一款AR浏览器进入了大众视角,与传统浏览器的使用方式不同,AR浏览器通过调用智能手机中的摄像头、陀螺仪等传感设备,对互联网信息进行采取,将现实场景里无法识别的信息,叠加到现实中,呈现在触景无限浏览器上,为用户提供了丰富的交互体验。手机便成为了人的感观的延伸。

2013年,随着软件算法越来越成熟,对于空间的感知能力也愈发敏感,触景无限跳出了智能手机这个平台,致力于为机器研发一个独立的嵌入式智能视觉系统,并成为人工智能领域视觉解决方案的供应商。

并同时推出被称作“机器的眼睛”即嵌入式人工智能感知平台,这双“眼睛”就是触景无限的“V-Card”(视觉卡),它其实是包含摄像头、芯片与算法的机器视觉模组。

视觉卡使用先进的视觉感知技术,能够在复杂背景中和高动态光照条件下完成对目标图像的提取、识别和分类,实时感知摄像头、目标物体、周边环境的空间关系。不仅通过眼睛,还需要调动“大脑”,对外界信息进行处理并作出反馈执行,以完成智能设备特定的功能。

例如,基于英伟达、英特尔嵌入式芯片自主研发的视觉卡系列模组,不仅硬件能力出色(体积小至一枚硬币大小,功耗低至2W等),且具备较强的算法优化与移植能力——基于深度学习的人脸识别算法运行在视觉卡(Vision Card)上能够达到每帧(分辨率为1080p)100ms(检测+识别)的速度。在1:1人证比对的 情况下识别率大于99%,在1:50000的情况下(人脸库的大小有50000个人 脸)识别率大于90%。

一直以来,触景无限还与伊利诺伊大学高等媒体研究中心、Intel等权威机构、科技巨头深度合作,加强在安防监控、无人机、智能家居、零售分析、增强现实等领域的战略布局。此前,触景无限联合Intel发布“点睛计划”,即旨在鼓励传统企业积极探索智能化道路。(可查看钛媒体此前的报道,解“点睛计划”细节)

视觉卡V203基于Intel-Movidius芯片与双目立体视觉技术研发,可实现无人机自动避障等

正是基于双方的优势,对于此次合作愿景,触景无限CEO肖洪波表示:

一方面,将致力于嵌入式深度学习的研究与应用,使深度学习不拘于云端、后台服务器,而直接运行在前端设备上,具有延时短、反应快、保护隐私等独特优势;

另一方面,推动安防监控、智能家居、智能商业等领域的创新突破和应用落地,挖掘更多有价值的应用场景,让人工智能更深入、更广泛、更密切地走入人们的生活。

作为产业协同创新平台,联合实验室重点围绕嵌入式深度学习的人脸识别、物体识别及其他AI前沿技术研究、新产品开发、技术平台建立及人才培养,肖洪波告诉记者,将深度学习纳入嵌入式人工智能还在尝试的阶段,尽管有很大的市场需求,但在嵌入式人工智能领域人才稀缺,包括既了解深度学习还能在嵌入式人工智能有所研究,对芯片结构以及找到适合芯片结构的应用场景等。目前联合实验室正在招募大批博士后,此外触景无限作为提供软硬件一体化计算模组的公司,跟芯片公司、传感器公司有很好的合作,能够很好地将工业领域的人工智能知识传递到联合实验室,甚至包括欧美一些发达国家的高等学府研究知识,来共同推动联合实验室在AI领域的研究以及人才的培养。

应用场景上的计算最终要落地到设备上,同样技术研究也需要行业支撑。

嵌入式人工智能目前做的最多的是感知,在前端最先接触的是传感器,包括计算机视觉也是由图像传感器收集数据,对数据的处理来实现计算机视觉。不同的传感器会收集到不同的数据,通过对不同的数据的处理赋予机器不同的感知能力。

目前触景无限将重点在安防、机器人、无人机等领域进行嵌入式人工智能的深度挖掘。

在安防监控领域,人脸识别技术将部署在门禁、交通枢纽的闸机、手持设备和可穿戴设备等智能终端,实时识别目标人的身份,为创造稳定、和谐的社会作出贡献;在智能家居领域,嵌入式人工智能将应用于智能门铃、智能空调等,对陌生人、潜在的危险行为进行精准识别并报警,并通过识别室内人员的身份与行为,管理家用电器的工作模式,为人们创造舒适的生活环境;在智能商业领域,人脸识别与物体识别技术可以帮助服务人员即时判断客户的身份和消费习惯,也可以统计客流轨迹,商品的受关注程度等,为提高服务质量和效率提供可靠、丰富的资源。例如近日备受关注的无人超市,即为嵌入式人工智能的应用场景之一。

随着技术的深化与场景价值的发掘,未来,在触景无限与中科院深圳先进院的共同努力下,嵌入式人工智能及机器视觉技术将突破网络、移动、延时等局限,更广泛地应用于边缘计算产品中,构建一个全新的人工智能新生态。(本文首发钛媒体,记者/徐有伟)

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徐有伟
徐有伟

结交一言重,相期千里至!

评论(1

  • 何小庆微博 何小庆微博 2017-08-29 17:28 via weibo

    完全依靠云端的人工智能肯定是不可行。

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Oh! no

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