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[導(dǎo)讀]深度學(xué)習(xí)算法可以幫助計算機(jī)理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù),但其能力嚴(yán)重依賴于云端數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的計算能力。以安防領(lǐng)域的攝像頭為例,攝像頭采集到視頻和圖像數(shù)據(jù)之后需要借助網(wǎng)絡(luò)上傳至后臺,后臺計算完成后再返回到攝像頭。

武林中再強(qiáng)的高手也會有命門和破綻。高手之所以常勝不敗,原因在于懂得揚(yáng)長避短、因地制宜。

人工智能也是如此。

 

深度學(xué)習(xí)算法可以幫助計算機(jī)理解大量圖像、聲音和文本形式的數(shù)據(jù),但其能力嚴(yán)重依賴于云端數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的計算能力。以安防領(lǐng)域的攝像頭為例,攝像頭采集到視頻和圖像數(shù)據(jù)之后需要借助網(wǎng)絡(luò)上傳至后臺,后臺計算完成后再返回到攝像頭。

嵌入式人工智能

人工智能系統(tǒng)對圖像和視頻進(jìn)行分析的一大前提是,采集到的數(shù)據(jù)必須足夠清晰,因此視頻監(jiān)控正朝著日益高清化的趨勢發(fā)展,產(chǎn)生了十分龐大的數(shù)據(jù)量。但受制于網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,傳輸如此龐大的數(shù)據(jù)量勢必會產(chǎn)生一定的時延,甚至根本無法傳輸。而現(xiàn)代安防理念的核心早已經(jīng)從“事后溯源”升級為“事前預(yù)防”,要提前預(yù)測風(fēng)險并及時阻止危險發(fā)生,“實(shí)時性”是一項(xiàng)基本前提。

“比如說G20峰會這種非常重要的場合,不能事后再說,必須在前端識別,阻止犯罪行為和黑名單里人。G20峰會是怎么做的呢?就是不惜一切代價,把后端該干的事情放到前端。這樣做的好處是可以實(shí)時控制、防止犯罪,可是不能變成常態(tài)。G20峰會結(jié)束了,這個活動也就結(jié)束了。我們思考的是如何把搞運(yùn)動式的特殊情況變成常態(tài)化的事。”觸景無限科技董事長陸凡說道。

觸景無限給出的答案是嵌入式人工智能?,F(xiàn)在人工智能正朝著嵌入式系統(tǒng)遷移。例如傳說中蘋果正在開發(fā)專用的人工智能處理器‘Apple Neural Engine’,高通和谷歌也發(fā)布了在人工智能芯片方面的合作情況??梢灶A(yù)見,人工智能技術(shù)需要規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)中心資源,接下來諸如手持人工智能,邊緣計算人工智能等將成為行業(yè)趨勢,這就是嵌入式人工智能。

所謂的嵌入式人工智能,其最大的特征就是本地計算,在不聯(lián)網(wǎng)的情況下就可以做環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制,且是實(shí)時的。相較而言,云端致力于如何更好地解決問題,而嵌入式人工智能則強(qiáng)調(diào)如何更加經(jīng)濟(jì)地解決問題。

視覺卡

觸景無限推出的視覺卡正是嵌入式人工智能十分具有代表性的產(chǎn)品之一。據(jù)觸景無限CEO肖洪波介紹,觸景無限共推出了兩代視覺卡,每一代又針對不同應(yīng)用場景推出了多款產(chǎn)品。第一代視覺卡發(fā)布于2016年,集成了英偉達(dá)的Tegra K1芯片及多種傳感器;第二代則發(fā)布于今年上半年,采用了英特爾收購的Movidius開發(fā)的Myriad 2 MA245x視覺芯片,搭載兩個攝像頭,功耗為2W。

該視覺卡的體積僅1元硬幣大小,而且處理速度高達(dá)20FPS,抗環(huán)境干擾(環(huán)境光照10-10000流明),并且能夠靈活的多方向運(yùn)動,圖像全局快門不變形,避障范圍達(dá)到0.8-15米,并且不受到光照、復(fù)雜背景環(huán)境等因素的干擾和影響。

肖洪波介紹,兩代視覺卡最大的區(qū)別在于功耗和內(nèi)置的芯片。第二代視覺卡功耗相對更低,更加適用于無人機(jī)、智能可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域。同一代視覺卡的不同產(chǎn)品間,最大的區(qū)別則在于集成的傳感器和搭載的算法。

技術(shù)難點(diǎn)

這聽起來很簡單,不過是把幾個芯片和傳感器整合到一起,但實(shí)際過程卻復(fù)雜得多,涉及硬件和軟件兩個層面。

“觸景無限最早就是做軟件算法的,后來我們在手機(jī)上做AR,也做了很多底層芯片的算法加速。但我們覺得,如果未來手機(jī)真的普及了AR,由于它涉及底層圖像,手機(jī)廠商有天然的優(yōu)勢。如果手機(jī)廠商推出這個功能,我們的工作就意義不大了。所以我們從2013年就開始做嵌入式的解決方案了。”肖洪波說道。

肖洪波介紹,視覺卡的技術(shù)難點(diǎn)主要體現(xiàn)在三個方面:首先是要支持不同類型的傳感器,這些傳感器的驅(qū)動和硬件開發(fā)都不盡相同,有些芯片連OS都沒有,開發(fā)難度非常高。二是需要做前端模型的壓縮和運(yùn)行處理,即在底層做一些并行算法的處理。三是功耗,功耗高不僅意味著消耗能源,還會帶來散熱問題。

肖洪波說道:“如果想做好一款產(chǎn)品,肯定要從底層的芯片結(jié)構(gòu)開始考慮優(yōu)化。雖然我們自己不做芯片,但只有對市面上芯片的能力足夠了解,才能把模組做好。”

前后端協(xié)同

視覺卡的應(yīng)用場景可以分為兩種類型:一種是移動式的、缺少網(wǎng)絡(luò)連接支持的。比如警察使用的移動設(shè)備,很多時候作業(yè)環(huán)境根本沒有網(wǎng)絡(luò),不可能連接到服務(wù)器,只能在前端處理。但前端的處理能力有限,不可能與服務(wù)器相比,因此只適用于一些非常特殊的場景,比如人臉識別數(shù)量要求不高的場景。

另一種是網(wǎng)絡(luò)連接正常,但需要增強(qiáng)實(shí)時性的場景,這時候就要通過前后端的協(xié)同來完成。即通過嵌入式模塊賦予前端一定的智能分析能力,實(shí)時對現(xiàn)場進(jìn)行監(jiān)控和分析;當(dāng)前端能力不夠用時再向后端請求援助,這將是未來安防的一大發(fā)展趨勢。

“有一個嵌入式視覺峰會,我去年參加的時候大家還在討論,說深度學(xué)習(xí)到底要不要放到嵌入式模塊總?cè)?。今?月份我再去參加時,大家已經(jīng)不再討論這個了,因?yàn)槭袌鲆呀?jīng)有很大的需求了。全國各地的廠商都開始進(jìn)入這個領(lǐng)域,嘗試做嵌入式的產(chǎn)品,但真正做出產(chǎn)品來的還是很少。”肖洪波說道。

目前安防攝像頭、無人機(jī)等市場,基本都已經(jīng)被巨頭把持,因此觸景無限針對的都是長尾市場。不過現(xiàn)在這個市場的技術(shù)門檻較高,而且競爭也不像終端廠商那樣激烈,而且觸景無限一直在擴(kuò)大產(chǎn)品的通用性,努力拓展更大的市場空間。

整合行業(yè)資源

但一款產(chǎn)品需要滿足多種應(yīng)用場景,觸景無限是如何做到的呢?肖洪波介紹道:“我們有一套軟件平臺,在軟件平臺上抽取了一些公共組件,在這些組件之上再針對不同行業(yè)做對應(yīng)的算法。比如安防行業(yè)需要人臉識別,我們就可能會和中科院合作,開發(fā)人臉識別算法。”

觸景無限目前已和多家世界知名的研究所展開合作,包括中科院、UIUC(伊利諾伊大學(xué)),歐洲的兩所知名機(jī)構(gòu),以及北美的一家算法庫。

觸景無限希望整合已有的資源,并通過自身的工程技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)化這些算法,為客戶提供解決方案。

肖洪波此前接受采訪時曾表示:“研究所里面,其實(shí)有非常好的做研究的人,我們希望去整合這些資源,而不是重新去造車輪,對創(chuàng)業(yè)公司來講,沒有必要從頭做算法。對我們來講,感知的算法是我們從頭做的,做的很好,可以繼續(xù)做這方面的研發(fā),但是有些公司需要其他的一些算法和產(chǎn)品,對于我們來講,可能不是從零開始,我們直接找一個巨人,大家一起合作。大家只要做好分工就可以了,它做的是數(shù)學(xué)方面的東西,而我們需要把他們數(shù)學(xué)的東西,用非常良好的工程算法去做實(shí)現(xiàn),所以我對我們公司的同事要求是說,我們的主要工作是做數(shù)學(xué)的優(yōu)化和算法的優(yōu)化,這是我們主要的工作。

我們的客戶通過我們可以接觸到上千個算法,我們可以幫他挑最好的算法把它優(yōu)化到模組上,嵌入到產(chǎn)品里面去。”

8月10日,觸景無限又與中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院共同宣布成立了“嵌入式人工智能及機(jī)器視覺聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”,并舉行了揭牌儀式。

中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院的多媒體技術(shù)研究中心主要致力于計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別、語音處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究和開發(fā),在人臉識別、人臉表情/性別和屬性識別、場景分類和理解、行為識別、場景文字檢測與識別等技術(shù)研究上頗具實(shí)力。團(tuán)隊(duì)開發(fā)的深度人臉識別技術(shù)在人臉識別世界通用測試基準(zhǔn)LFW上獲得了99.5%的識別率,比人眼識別的結(jié)果(97.52%的識別率)更精準(zhǔn),也超過了Facebook的Deep Face。

“應(yīng)用場景上的計算最終要落地到設(shè)備上,此次戰(zhàn)略合作將是中科院先進(jìn)院與人工智能企業(yè)在產(chǎn)學(xué)研落地方向上的一次全新嘗試,希望雙方能發(fā)揮各自技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢,互補(bǔ)互促,長期友好合作。”中科院深圳先進(jìn)院院長樊建平表示。

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