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[導讀] 2016年,一場風風火火的人機大戰(zhàn),谷歌旗下DeepMind的圍棋程序AlphaGo以5局4勝的大比分贏得勝利,掀起了全世界人民,尤其是中國老百姓,對于AI前所未有的熱潮,深度學習的概念也從實驗

2016年,一場風風火火的人機大戰(zhàn),谷歌旗下DeepMind的圍棋程序AlphaGo以5局4勝的大比分贏得勝利,掀起了全世界人民,尤其是中國老百姓,對于AI前所未有的熱潮,深度學習的概念也從實驗室、教科書首次進入了普通大眾的視野。不少人通過互聯(lián)網(wǎng),第一次了解到AI的魅力。但是,AI的應用遠不止互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)這么簡單,它已經(jīng)滲透到安防、公安ISV、研究機構(gòu)、金融、醫(yī)療等各行各業(yè)。

縱觀整個2017年,互聯(lián)網(wǎng)圈里提到最多的一個詞一定是“人工智能”,而且這個“人工智能”已經(jīng)不僅是2016年那個很會下棋的AlphaGo,它成了無所不能的助手管家,能和你對話(智能音響),能幫公安抓人(人臉識別),也開始搶老司機的活兒(無人駕駛)。如今的人工智能早已不再是70多年前的那個“它”了。

中國制造2025——智能制造工程

中國制造2025戰(zhàn)略中,智能制造是一個非常關(guān)鍵的奮斗目標。到2020年,制造業(yè)重點領(lǐng)域智能化水平顯著提升,試點示范項目運營成本降低30%,產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短30%,不良品率降低30%。到2025年,制造業(yè)重點領(lǐng)域全面實現(xiàn)智能化,試點示范項目運營成本降低50%,產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短50%,不良品率降低50%。

智能制造工程推動制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型,推進產(chǎn)業(yè)邁向中高端;高端裝備創(chuàng)新工程以突破一批重大裝備的產(chǎn)業(yè)化應用為重點,為各行業(yè)升級提供先進的生產(chǎn)工具。重點聚焦“五三五十”重點任務,即:攻克五類關(guān)鍵技術(shù)裝備,夯實智能制造三大基礎,培育推廣五種智能制造新模式,推進十大重點領(lǐng)域智能制造成套裝備集成應用。

那么,如何加速智能制造的發(fā)展進度?盡快實現(xiàn)廣泛的行業(yè)領(lǐng)域應用呢?

容錯服務器專家的觀點認為,以邊緣計算引領(lǐng)人工智能的發(fā)展,將有力的推動制造智能化進程,并且讓人工智能更加“聰明”。

目前,受過訓練的人工智能系統(tǒng),在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)已可超越人類,而相關(guān)軟件技術(shù)迅速發(fā)展的背后,邊緣計算解決方法的運用讓人工智能變得更加強大。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)將可望進化成AIoT(AI+IoT)。 智能機器人的遍地開花可能還只是個開端,人工智能終端的邊緣運算能力,其所將帶來的價值更讓人引頸期盼。

容錯邊緣計算團隊認為,基于邊緣計算解決方案的人工智能終端,將在各行各業(yè)帶來變革,從而改變未來的走向。傳統(tǒng)人工智能運算的硬件架構(gòu),主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程數(shù)組(FPGA)等。

特定領(lǐng)域的專用人工智能系統(tǒng),由于應用背景需求明確、深厚之領(lǐng)域知識、模型建立計算簡單可行,在單項測試之智能水平,目前已可超越人類智能,在許多領(lǐng)域取得具體成效。如今的技術(shù)挑戰(zhàn)在于,如何發(fā)展低功耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構(gòu)電路設計、算法等。 未來人工智能將由特定的算法加速器,來加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvoluTIon Neutral Network)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recursive Neutral Network)在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡算法。邊緣計算推動人工智能實現(xiàn)變革性發(fā)展,這是實現(xiàn)智能制造必須跨過的一步。

雖然目前人工智能領(lǐng)域的主流研究是在服務器上的人工智能運算,但有越來越多應用產(chǎn)品須在終端上進行實時運算,此種技術(shù)便是邊緣運算的運用。這個發(fā)展趨勢將改變整體人工智能運算系統(tǒng)架構(gòu)的設計與技術(shù)需求。

容錯專家認為,人工智能在邊緣側(cè)的不斷擴展,是駕馭數(shù)據(jù)洪流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,也是物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的重要趨勢。隨著人工智能如火如荼的發(fā)展,海量數(shù)據(jù)需要快速有效地分析和提取洞察,這也大大加強了對于邊緣計算的需求。

兩個問題值得思考,首先是邊緣側(cè)趨向負載整合。以前的數(shù)據(jù)很多都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可以通過Excel表格或者簡單的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對其進行維護和管理。但今后會有越來越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要進行處理并借此發(fā)現(xiàn)內(nèi)在關(guān)聯(lián),這時就需要邊緣計算和人工智能技術(shù)。

其次,構(gòu)建邊緣協(xié)同的端到端系統(tǒng)。在一個邊緣協(xié)同的端到端系統(tǒng)中,由于不同網(wǎng)源的功耗、計算性能和所能承擔的成本各不相同,因此在選取硬件架構(gòu)時往往會有特定要求。要根據(jù)用戶需求提供不同架構(gòu)的解決方案,涵蓋至強處理器、至強融核處理器、Movidius/Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器和FPGA、網(wǎng)絡以及存儲技術(shù)等硬件平臺,以及多種軟件工具及函數(shù)庫,優(yōu)化開源框架,來讓他們進行自主選擇。

容錯服務器及容錯軟件,具有ftServer 的Lock Step和 everRun Check Point技術(shù), 在實時性,可靠性,安全私密性上有獨特的優(yōu)勢,在已經(jīng)有廣泛的工業(yè)自動化 (IA) 客戶應用的基礎之上, 助力邊緣計算產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的落地。

容錯服務器,在中國制造2025的奮斗目標下,協(xié)助邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟建立開放與創(chuàng)新的平臺、行業(yè)踐行與示范的平臺。攜手人工智能技術(shù),加速中國制造2025實現(xiàn)進程。

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