嵌入式AI与云端AI,到底哪个更有市场?

Thundersoft中科创达 2017-11-12 08:40 次阅读

本文转自老尚看科技(微信号:shangkeji

随着苹果iPhone X和华为Mate 10的火爆上市,媒体和资本对于嵌入式AI芯片的关注热度不断攀升。2017年11月3日,一场汇集了全球顶尖AI技术专家的行业盛会——ThunderWorld2017中科创达嵌入式人工智能技术论坛,在北京国际会议中心隆重举行。

这场论坛给我印象最深的一点,是与会的众多AI技术大咖和技术高管,虽然身处风口,但却能冷峻地看清嵌入式AI产业存在的问题和挑战,做主题演讲的嘉宾基本很少去谈及已经取得的成就、成绩,而是直面嵌入式AI发展亟待解决的难题、难点,这可以算是技术论坛的一股清流。

为什么云端AI和嵌入式AI缺一不可?

我们即将进入的是一个万物互联的时代,而AI也分为云端AI和嵌入式AI两种,以往更适宜做算法训练的云端AI加速集群更吸引眼球。那么,面对计算能力更强劲的云端AI解决方案,嵌入式AI为何还有巨大的市场空间和商业价值?

中科创达副总裁孙力

中科创达副总裁孙力在做主题演讲时举了几个小例子:现在一架波音787客机,每秒钟产生的数据量高达5GB,一辆自动驾驶汽车每分钟产生的数据也高达1GB,数据的容量远超现有网络带宽,在大数据量、又要求实时处理、实时响应的应用场景中,云端AI难以满足需求;在用智能手机拍摄一些典型场景,比如说日落西山或者蓝天白云,或者想用手机拍摄运动瞬间,这样或许最佳拍摄时间仅存几秒的场景中,不可能把数据上传到云端、云端处理之后再下载到本地,这些需要快速决策、快速执行的真实应用场景,其实嵌入式AI更为适合。现在的智能家居越来越流行,比如一些智能感应式的照明系统,需要用图像识别的方式来判定用户是否需要灯光,与之同时用户对于数据安全性也越来越重视,用户可能并不希望摄像头把家中很多私密的画面数据上传到云端,所以在这类数据敏感的应用场景中,嵌入式AI方案更为适宜。

孙力也坦率地表示,嵌入式AI也存在一些挑战和短板:第一,运算能力相对有限;第二,功耗控制要求较高;第三,算法有待优化。另外嵌入式还有成本、商业模式等问题。孙力指出,AI本身没法卖钱,它必须深入到每一个场景里面,然后结合硬件、传感器,结合云端和终端,然后满足客户的某一个需求或者提升了用户体验,在最终才能完成它的商业模式。所以总体来看,云端AI和嵌入式AI会是相互共存、相互补充的关系

美国高通全球副总裁孙刚

美国高通全球副总裁孙刚,对云端AI和嵌入式AI的差异和协同,在做主题演讲时也给出了精彩论述:人工智能需要大量的数据,所以AI最早是往往是从云端起步的,但是随着时间的推移,因为安全性、人性化的需求,逐渐地的会有一个迁移,很多的应用会从云端迁移到终端,未来最常见的AI应用模式,可能是在云端做训练、做培训,最后在终端做执行

旷视科技CTO唐文斌

旷视科技CTO唐文斌表示: 对于AI应用来说, “端+云”这个趋势已经非常的明确,我们有一些计算希望在设备端上计算,这样可以减轻云的压力;在设备端可以提供非常更快的即时响应能力。当我们的更多数据汇聚到云端,使得到云端AI具备大规模数据挖掘的能力,“云+端”是更优的AI组合方案。现在设备端的嵌入式AI方案,其实还有很多需要去探索的地方,不管在算法层面、芯片层面、应用平面,所以现在需要产业共同协作,才能让AI应用有更长足的进步。

被资本和媒体看重的嵌入式AI,还有诸多挑战

其实现在AI发展历程,与早年的计算机发展有很多类似。曾有科学家预言,人类只要有5台超级计算机就可以满足全人类的计算需求,一些公司也曾经推出过网络计算机,但因为网络传输能力和任务响应时间等问题,个人计算机和本地服务器在很长时间内还是占据了主流,但随着网络带宽的提升和技术的升级,云计算以更出色的成本优势又逐渐回到了人们的视野。

中科创达CEO耿增强(中)

中科创达CEO耿增强在接受采访时表示,在科技发展史上,很多技术的普及都是螺旋式上升,AI普及的历程也会是如此,尽管当一个新技术出现的时候,它可能并不尽善尽美,但只要给它提供好应用平台,不管多原始,工具再糟糕,在用户需求的推动之下,这个产业必然会快速成熟。现在嵌入式AI的发展才刚刚开始,还有很多难题需要产业共同解决,但这也为创新者提供了广阔的发展空间,这也是AI领域不断诞生有冲劲、有活力的全新参与者的重要原因。

从另一个维度来看,现在众多的应用开发者,都希望在应用中加入AI元素,从而让自己的应用服务更加智能、更具竞争力,但现在AI硬件、软件、开发工具各异,那么如何能让普通开发者,像使用水电煤一样,可以把AI当做创新的通用工具和基础架构?

面对这一问题,中科创达副总裁孙力在接受专访时表示:关于应用工具的标准化问题,实际上我们不担心,坦率地说,历史上都会自然而然地去发生,就像GPU异构计算应用的普及,会自然而然地会发生,而在这发生的过程中一方面有技术的驱动,这也是我们办这次嵌入式AI技术峰会的初衷之一,希望通过更密切的沟通来早日推荐行业标准的建立和执行;从另一个角度来说,我们要站在程序员的角度考虑问题,包括平台建设和生态建设,要努力给程序员们提供更便捷的AI开发工具,我们意识到AI开发工具包,做算法训练时开发工具要更直观、更好用;在做完算法训练之后,这个模型再导入到手机,架构要清晰,非常容易集成在里面。开放工具要有清晰的标注服务,要有一个能够迅速吸取程序员意见、能够快速迭代的开发者版本升级模式。在这些方面中科创达都会与产业伙伴一道,携手努力,让开发者有更顺手、更高效的AI开发工具。

办法总比问题多,嵌入式AI生态建设是重中之重

虽然智能手机是嵌入式AI应用的一个重要场景,但其实嵌入式AI的应用场景却异常广阔,比如说现在非常火爆的无人超市,其实也非常适合用嵌入式AI方案来做身份识别和支付验证;比如说在智能制造产业中,嵌入式AI能够尽职尽责地做工业品探伤和品控;在现代农业里,可以借助无人机和嵌入式AI对农作物生长情况做精密监控……

虽然嵌入式AI还有很多问题需要解决,比如芯片性能的提升、算法的优化、功耗的控制、商业模式的探索的,但我坚信,办法总比问题多,只要嵌入式AI能够给用户带来切实的便利和高效,那么在商业规律的推动之下,都可以通过迭代升级的方式来逐渐解决。

建立一个健康可持续的AI生态,就成为了AI发展的必然选择。中科创达CEO耿增强在接受专访时表示:未来AI行业的竞争必将是生态和产业链的竞争,只有追求生态的成功,生态中的公司才会成功。AI产业要想获得更快、更好的发展,从芯片到操作系统,再到上面的算法、工具,整个AI产业生态链需要打通。中科创达在尝试做AI平台、做AI生态,但我们也意识到,这样的平台和生态不是中科创达一家能做好的,所以我们这次技术论坛邀请了国内外众多的优秀公司、科研机构、高校等机构代表以及众多的技术大咖,就是希望能凝聚共识,推进产业协作,能够帮助整个生态环境更好地成长,在众多合作伙伴的共同努力之下,AI生态建设方面进度很快,不久之后会有更多AI生态建设进展的消息公布出来,中科创达也欢迎更多的伙伴加入到AI生态建设中来。永远都不会有完美的AI,只有不断进步的AI。


Thundersoft中科创达 技术专区

原文标题:ThunderWorld|嵌入式AI大火,但顶尖技术专家却冷峻地指出了这些问题

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