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          邊緣計(jì)算推動(dòng)人工智能走向嵌入式系統(tǒng)

          作者: 時(shí)間:2017-08-14 來(lái)源:集微網(wǎng) 收藏

            一架波音787每秒就會(huì)產(chǎn)生5GB的數(shù)據(jù);一輛自動(dòng)駕駛的汽車(chē)每秒會(huì)產(chǎn)生1GB的數(shù)據(jù),并且它還要求對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理;2020年,全球大約將會(huì)產(chǎn)生500億的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備;2016年數(shù)據(jù)顯示攝像頭部署數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了人眼數(shù)量,每天收集數(shù)百億張人臉圖像;IDC發(fā)布的相關(guān)預(yù)測(cè),到2019年,40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲(chǔ)存,到2025年,物聯(lián)網(wǎng)將產(chǎn)生95%的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201708/362944.htm

            海量數(shù)據(jù)中,由于商業(yè)用戶(hù)和消費(fèi)者對(duì)效率和速度的要求越來(lái)越高,低延遲已經(jīng)成了標(biāo)配。為了滿(mǎn)足這種需求,一種新的計(jì)算方式:進(jìn)入了大眾視野。“能在正確的時(shí)間將正確的數(shù)據(jù)放在正確的位置,支持快速和安全訪(fǎng)問(wèn)。” 中科創(chuàng)達(dá)副總裁楊宇欣對(duì)集微網(wǎng)表示,“隨著萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代的到來(lái),數(shù)以萬(wàn)計(jì)IoT設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)將給通信技術(shù)帶來(lái)無(wú)限壓力。這就要求靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)或者設(shè)備,就近提供邊緣智能服務(wù),實(shí)時(shí)處理設(shè)備收集的有價(jià)值的數(shù)據(jù)。”隨著時(shí)代的到來(lái),逐漸從云端向嵌入端遷移,嵌入式計(jì)算與智能視覺(jué)越來(lái)越被業(yè)界重視,得到了快速的發(fā)展。

            

            一些大膽預(yù)測(cè)指出,到2020年,云計(jì)算將不復(fù)存在,全都會(huì)被邊緣計(jì)算代替。但邊緣計(jì)算在性能、功耗、安全性、兼容性等方面任然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。邊緣計(jì)算核心目的就是在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)更高的智能,其典型應(yīng)用之一預(yù)測(cè)性維護(hù)就是智能化的體現(xiàn),代表著服務(wù)模式和商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的方向。邊緣計(jì)算不僅要處理本地?cái)?shù)據(jù),服務(wù)本地決策,也需要在異構(gòu)環(huán)境中,實(shí)現(xiàn)跨廠(chǎng)商、跨應(yīng)用的集成和交互操作,頗具挑戰(zhàn)。

            在這一領(lǐng)域,中科創(chuàng)達(dá)憑借對(duì)智能操作系統(tǒng)多年來(lái)的研發(fā)投入與經(jīng)驗(yàn)積累,以及與全球領(lǐng)先的算法以及芯片廠(chǎng)商的緊密合作,構(gòu)建了自己的邊緣計(jì)算平臺(tái)。據(jù)楊宇欣介紹,該平臺(tái)基于高通APQ8016E平臺(tái)(Qualcomm® Snapdragon 410E),并集成了亞馬遜AWS Greengrass以及AWS Lambda技術(shù),提供從芯片層、驅(qū)動(dòng)層、操作系統(tǒng)層到算法層的一整套解決方案,旨在加速提升智能終端設(shè)備的本地實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互和決策控制能力。

            與嵌入式人工智能

            如今,全球正邁向數(shù)字化新時(shí)代。以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù),其能量在持續(xù)釋放。仿佛一夜之間人人都在談?wù)撊斯ぶ悄?。?jù)市場(chǎng)研究公司IDC的數(shù)據(jù),各行各業(yè)對(duì)認(rèn)知系統(tǒng)和人工智能的廣泛采用,將使全球在這兩方面的收入從2016年的近80億美元提升至2020年的470多億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)55%!

            然而楊宇欣指出,人工智能仍面臨著多重挑戰(zhàn),包括海量數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)性以及安全/隱私問(wèn)題。“到2019年,將有約40%的原始數(shù)據(jù)需要在邊緣處理,而IDC預(yù)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將有95%都是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),同時(shí)越來(lái)越多的終端設(shè)備需要考慮安全問(wèn)題,而現(xiàn)在幾乎沒(méi)有安全保護(hù)措施。”他表示,“現(xiàn)在人工智能正向嵌入式系統(tǒng)遷移。例如據(jù)報(bào)道蘋(píng)果正在開(kāi)發(fā)專(zhuān)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(jiàn),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(lái)諸如手持人工智能,邊緣計(jì)算人工智能等將成為行業(yè)趨勢(shì),這就是嵌入式人工智能。所謂的嵌入式人工智能,其最大的特征就是人工智能本地化,可以擺脫網(wǎng)絡(luò)的束縛。”

            “例如亞馬遜智能音箱Echo具備強(qiáng)大的邊緣計(jì)算能力,英特爾對(duì)Mobileye的收購(gòu),則擁有了芯片+算法+數(shù)據(jù)的整體能力。因此未來(lái)云計(jì)算和邊緣計(jì)算將優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),對(duì)于云端,需要人工智能,對(duì)應(yīng)邊緣計(jì)算,就是嵌入式人工智能。”楊宇欣舉例說(shuō),“TurboX智能大腦平臺(tái),是中科創(chuàng)達(dá)推出的面向智能硬件產(chǎn)品的開(kāi)放平臺(tái),旨在助力并加速智能硬件原型到產(chǎn)品化。TurboX提供包括核心計(jì)算模塊、操作系統(tǒng)、算法和SDK的一體化解決方案。同時(shí)包含開(kāi)發(fā)板及社區(qū)服務(wù)。TurboX智能大腦平臺(tái)將匯集產(chǎn)業(yè)鏈包括內(nèi)容、應(yīng)用、云服務(wù)等多方資源,為智能硬件企業(yè)及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者提供產(chǎn)業(yè)平臺(tái),推動(dòng)智能硬件技術(shù)發(fā)展。”

            據(jù)悉,目前中科創(chuàng)達(dá)與ARM、高通、英特爾、三星等公司都有深度合作,一方面與高通、英特爾、微軟等分別運(yùn)營(yíng)了多個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,為元器件適配和終端測(cè)試提供先進(jìn)的資源和技術(shù)支持;另一方面與ARM、高通分別成立合資公司——安創(chuàng)空間加速器、重慶創(chuàng)通聯(lián)達(dá),為智能硬件企業(yè)及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者提供產(chǎn)業(yè)平臺(tái),推動(dòng)智能硬件技術(shù)發(fā)展。2016年中科創(chuàng)達(dá)以6400萬(wàn)歐元收購(gòu)了智能車(chē)載交互技術(shù)的Rightware公司,其目的就是要加強(qiáng)嵌入式人工智能生態(tài)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同或融合創(chuàng)新。



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