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嵌入式AI浪潮之下,纯算法公司面临生存危机,完整方案提供能力是关键

2018-12-20
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回顾近几年,人工智能不但正在走出实验室,也正在从云端走向设备端,赋予设备智能- 2018年,这一趋势成为了产业链各方发力点所有涉及让人工智能落地的讨论都离不开边缘计算和嵌入式人工智能技术上


在近日于清华大学举办的嵌入式人工智能大会上,投资人,人工智能企业,科技巨头坐在了一起,在寒冬的气氛下,对嵌入式人工智能的发展的讨论却非常火热。


图|大会现场(来源:中科创达)


首先是“ ”。正如中科创达董事长兼首席执行官赵鸿飞在嵌入式人工智能大会上所说的,可能先是物流,当然也会发生在汽车,工业,物流,家庭,“这些领域的人工智能一定是以硬件方式存在,所以一定会是嵌入式的,一定会在边缘端发生计算,这是已经在发生的“。


然后是“ ”:边缘计算在性能,功耗,安全性,兼容性等方面仍然面临着巨大的挑战,业内的公司已经在提升AI云端计算上有了很大的进展,允许机器更好地解决问题,但嵌入式人工智能还需要考虑如何更加经济地解决问题。


图|嵌入式人工智能面临的挑战(来源:DT君)


那么,嵌入式人工智能的挑战主要在哪?


中科创达副总裁孙力总结道,挑战在于终端处理平台碎片化计算能力有限应用多样化需求难以被满足性能准确率速度平衡的取舍生态不成熟功耗和成本较高这6各方面。


解决这些问题,需要对软件、硬件进行深度结合的系统化设计。在软件方面,核心就是降低算法模型的计算量,可通过裁减模型,压缩网络、与场景的深度融合和适度优化、共享深度学习模型中的超参数等方法实现。在硬件方面,键在于AI运算加速引擎,在满足功耗、发热等限制条件的前提下,实现AI运算加速引擎。当算法集成到设备时,第一件事是先看功耗、发热、光速。


由此延伸出来的一个很重要的共识是,嵌入式人工智能将是非常长的产业过程,需要芯片、操作系统、算法、硬件、自动控制、材料等方向的技术和人才共同投入。


孙力对DT君表示,从用户的角度,市场上各种各样的客户都有非常多的需求和痛点,这些需求和痛点背后,客户们看中的不会是某个具体的技术有什么突破点,而是寻求最完整的一个解决方案,涵盖包括算法、硬件、云等各个重要元素的有效组合


从技术的角度来讲,万物互联实际上需要技术非常多,连接方面除了3G、4G、5G的技术以外,还需要Wifi的技术、蓝牙的技术;在算法方面,需要CPU、GPU、NPU,还有DSP。最后,安全如今也变成一个很重要的领域。连接、计算、安全,将构成万物互联的几个重要支撑点。


(来源:DT君)


在上述几个方面具备丰富知识产权以及技术的公司,将继续扮演引领者的角色。与之相反的是,留给纯算法AI公司的生存空间可能会越来越小,业内人士对DT君表示,这些公司无法提供全产业链的解决方案,盈利空间有限,其最好的结果可能是被收购。


根据孙力的分析,AI赋能行业的过程中,客户其实期望整体解决方案,涵盖数据获取、隐私问题、训练、生产管理系统、私有云署、前后端等方面,而不单单是纯算法


“客户衡量AI技术的预算不是根据AI作为高大上的技术来做的,而是根据生产力提升(用户体验提升,销售转换率等),运行效率优化,及经营业绩能承受的预算能力来反推的,这和目前昂贵的AI投入成本是个矛盾”,孙力说。


而接下来的10年到20年走向万物互联的阶段,除了整体解决方案的竞争、纯算法公司的存亡值得关注以外,5G和AI相辅相成也将带来新的机会。高通全球副总裁孙刚表示,预计2025年AI延伸出来的产业会产生5.1万亿美元的商业场景,到2030年由5G延伸出来的产业为12.3万亿,这两个产业有非常大的前景。


(来源:DT君)


5G的发展和AI是结合在一起的,因为5G是通讯的标准,而通讯标准的发展会带来更快的通讯速度,同时也会产生更多的数据,数据则是AI的基础,更多的数据就会使AI更有效。在这个基础上,AI的技术会发展,发展过程中对数据有更多的需求,会促进5G的发展,这两个技术的发展是相辅相成的


-End-


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