卡位嵌入式人工智能,中科创达想要做平台级开发工具

摘要: 嵌入式人工智能是发展人工智能路上的必经之路,如何将算法与硬件更好的结合起来加速这一过程?中科创达提出了他们的方案。

嵌入式 AI 安防摄像头

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【本文来自钛媒体特色栏目「快公司」,项目由钛媒体 TMTBASE 数据库「我造社区」推荐】

在过去的人工智能论坛上,业界更多的是谈论“上嵌入式人工智能有必要吗?”——计算能力是制约嵌入式人工智能的发展的最主要因素。然而,在一些特定的场景里,嵌入式却具备云端处理不可比拟的优势,如响应速度。理所应当的,诸如自动驾驶这一类成为嵌入式大展拳脚的最佳场景。

在中科创达举办的“嵌入式人工智能技术论坛”中,大家谈论更多的是关于如何在具体场景中落地,与设备更好的结合等等。作为主办方,中科创达拿出了他们的解决方案——让嵌入式人工智能开发更容易的平台级解决方案。

为什么选择嵌入式人工智能?

如前所述,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觊觎人工智能这一块大蛋糕,纷纷推出了各自的人工智能芯片——各家芯片互有优劣,并且都有各自的开发工具。基于这些不同的平台,越来越多的开发者也投身到嵌入式人工智能开发之中。硬件层级上的竞争需要多年的积累,算法开发方面相较于前者门槛较低,未来竞争会趋于白热化。如何在未来的竞争中脱颖而出?

中科创达的优势则在于在移动平台上多年的优化和开发经验。在之前钛媒体文章《探访中科创达“相机实验室”》里详细介绍了中科创达在手机摄像头调教方面的经验,其中包括美颜算法等等。在为这些搭载了不同芯片的硬件设备做调试优化中,中科创达积累了大量的经验。

以这些经验为基础,中科创达在图像识别取得了一定的进展。然而,这些技术只是中科创达做开发性平台的基础——他们想要成为开发工具。“实际上,我们的差异化是对技术的理解,”中科创达 CEO 耿增强告诉钛媒体记者,“像高通他们做的是芯片,而寒武纪做的是算法,而我们则负责将这些东西串联在一起打包起来,同时还会把我们的工具,方案还有一些相关的技术串联起来。”

嵌入式人工智能论坛的展示区

嵌入式人工智能论坛的展示区

中科创达过去在优化智能终端上积累了大量的经验,加上与各大芯片厂商的密切合作,结合这些年里他们对于算法的研究,这些成为了中科创达的独特优势,也是耿增强所谓的“对技术的独特理解”。以这些为基础,中科创达似乎想要在嵌入式人工智能上,继续做系统层面上的优化,以及成为跨平台级开发工具。

“坦白地讲,这个平台不是中科创达一家做的,是联合许多公司一块做的。这使得整个产业链被打通,也使得很多的算法公司、应用公司做的智能算法上面出现在大家面前。这些其实都在帮助整个生态环境更好地成长。”耿增强告诉钛媒体记者。

过去,中科创达已经在智能手机,智能硬件以及智能汽车方向深耕多年。这些领域恰巧也是人工智能未来将会落地的重要应用场景。

“历史是呈螺旋形上升的,过去人工智能也热门过一段时间,现在又重燃起来。年初还只有简单的人脸识别,”耿增强告诉记者,“现在这种应用已经十分普遍了。每个应用都有他们擅长的点,我们擅长的是整体解决方案,同时我们也和各家芯片厂商关系不错,所以自然而然,想要帮助更多的开发者降低门槛。”

嵌入式人工智能工具的提供者

过去,移动平台的计算能力有限,不足以支撑太大型的任务。而随着时间的推移,移动芯片能处理的任务越来越多。移动芯片的计算能力已经足够为嵌入式人工智能做一定的支持了,因此也有很多采用移动芯片做人工智能平台。如果能在终端先处理一部分数据,那么给予云端计算的压力会小很多。未来将嵌入式人工智能与云端处理的人工智能相结合,能极大的提升使用体验。

对于芯片公司而言,嵌入式人工智能让他们寻找到了继续增强移动芯片性能的理由:嵌入式人工智能对于芯片有更高的性能要求;而对于算法公司而言,嵌入式人工智能则给予他们新的挑战和机遇——一方面让他们不得不精打细算地考虑如何合理利用移动平台的每一点计算力,以及哪些任务能安放在终端,哪些需要放在云端,另一方面,嵌入式人工智能平台能提供更小的延迟和更快的响应速度,提升了使用体验。

对于中科创达而言,他们所做的事情更像是职能平台,降低开发者进入人工智能领域的门槛。

从事芯片研究的公司专心于研发芯片,而做算法的公司则只需要打磨算法,具体应用场景,采用什么样的芯片平台,如何移植,这些工具都由中科创达提供。嵌入式人工智能让中科创达找到了自身技术应用的另一个新领域。

将这三者结合起来,能让人工智能更容易落地,同时也具备了多种应用场景。以目前最常见的人脸识别为例,手机上的美颜是其一个应用场景。中科创达的人脸识别算法已经在许多手机中得到了应用,识别人脸进行美颜,识别场景针对不同场景进行拍摄的参数调整等等;在展区,他们还展示了基于物体识别的另一个算法——食物卡路里计算……这些都是利用嵌入式人工智能算法完成的案例。当然,如果开发者拥有效率更高的算法,同样可以基于中科创达开发的工具,植入到不同芯片中。

当下发布的华为 Mate 10 和 iPhone X 它们都具有神经网络芯片(NPC),这是针对嵌入式人工智能运算的单独设立计算芯片。通过独立设置的芯片,不断地对模型进行优化,从而实现更精准的人脸和场景识别。同时嵌入式人工智能还能和 AR 相结合,引发新的工业革命。在普通摄像头的基础上,AR 设备再引入“深度摄像头”,在识别物体的外形轮廓之上,还能识别当前物体所处的环境信息,方便指导工人作业。

未来越来越多的移动设备会具备嵌入式人工智能芯片,这也意味着,未来越来开发者可能会用到中科创达的工具,将自己的算法移植到不同的芯片之中去。

未来AI将是两个极端:要么极端通用,要么极端专注。中科创达的开发工具则是极端通用型的典范,未来它将为越来越多的细分领域提供技术支持——他们给开发者提供更便利的工具,推动整个行业的发展。

面向即将迎来大爆发的人工智能市场,中科创达表示,他们的定位是来连接芯片、算法做更好的方案。把优秀的技术和他们的工具、方案,还有一些相关技术串在一起,做更好更多的应用。

“人工智能的发展一定是一个非常艰难的过程,嵌入式端因为它的运算能力是非常有限的,云端也会面对隐私的问题或者反应速度的问题。因此在未来的一段时间,它一定是从底层硬件、嵌入式到边缘,还有到云端协作的过程。具体哪些放在边缘端,哪些放在云端,哪些放在嵌入式端没有统一的划线,这就是一个问题。”中科创达副总裁孙力先生强调。(本文首发钛媒体,作者/唐植潇)

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