人工智能的發(fā)展為人們生活帶來便捷與改變，然而以云為中心的構(gòu)架方式并非在任何情況下都是最理想的解決方案，比如對信息安全的擔憂以及功耗對產(chǎn)品設(shè)計帶來的挑戰(zhàn)等。受此影響，以分布式為特點的嵌入式人工智能技術(shù)開始受到關(guān)注，未來它的發(fā)展將使設(shè)備端具有更高的智能。

嵌入式人工智能技術(shù) 受重視

以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術(shù)開始受到重視，邊緣計算的作用可以優(yōu)化資源、提升效率。

當前，人工智能的計算大多數(shù)是在數(shù)據(jù)中心運行，即運行在“云”上。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)一個巨大的機會正在遠離數(shù)據(jù)中心的互聯(lián)網(wǎng)邊緣產(chǎn)生——嵌入式人工智能正受到越來越廣泛的重視。

物聯(lián)網(wǎng)擁有海量的終端設(shè)備，未來如果這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點所抓取的數(shù)據(jù)都需要上傳云端進行智能處理或者深度學習，對網(wǎng)絡(luò)帶寬將提出巨大挑戰(zhàn)?！傲硪粋€挑戰(zhàn)就是功耗。設(shè)備端大量采用電池供電，比如智能移動設(shè)備、新能源汽車等都對設(shè)備功耗提出越來越高的要求?！?a href="http://www.makelele.cn/tags/瑞薩/" target="_blank">瑞薩電子(中國)有限公司市場策略中心綜合營銷部副部長王均峰表示。因此，以邊緣計算為特點的嵌入式人工智能技術(shù)開始受到重視。

對此，中科創(chuàng)達技術(shù)總監(jiān)王璠表示，和云計算一樣，邊緣計算的作用也是優(yōu)化資源、提升效率。舉個例子，一些嵌入式的小型設(shè)備基礎(chǔ)信息采集處理是在端完成的，即傳感器手機數(shù)據(jù)傳送到網(wǎng)關(guān)后，就進行數(shù)據(jù)過濾和處理，沒必要每條原始數(shù)據(jù)都傳送到云端，這省去了大量的成本。云端計算的AI致力于更好地解決問題，而嵌入式的AI則致力于更加經(jīng)濟地解決問題。

移動計算廠商 加快布局

與互聯(lián)網(wǎng)公司專注于云端的人工智能技術(shù)不同，設(shè)備端的技術(shù)發(fā)展主要得益于移動計算廠商的投入。

今年3月，ARM發(fā)布面向人工智能應(yīng)用的DynamIQ技術(shù)。在近日舉辦的技術(shù)論壇上，ARM再次展示基于DynamIQ技術(shù)的全新處理器，Cortex-A75處理器、Cortex-A55處理器和Mali-G72圖形處理器。ARM副總裁暨計算產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Nandan Nayampally表示：“我們需要賦予從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點到云端的計算具有更快速、更高效和更安全的分布式智能。”采用DynamIQ技術(shù)的Cortex-A系列處理器在優(yōu)化應(yīng)用后，可實現(xiàn)比基于Cortex-A73的設(shè)備高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬件加速器之間的響應(yīng)速度。

在日前舉行的GMIC（全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會）上，美國高通公司中國區(qū)董事長孟樸也重點提出了人工智能話題。他表示：“未來機器學習會在云端和終端協(xié)調(diào)發(fā)展。我們不認為所有的人工智能，都是在云里面實現(xiàn)，因為個人隱私的問題、信息安全問題，還有傳輸上的時延問題等。高通旗艦處理器驍龍835擁有高性能的圖形處理能力，還有數(shù)字信號處理器DSP，加上軟件算法，將使終端實現(xiàn)機器學習能力。相信今后人工智能、機器學習，在終端的發(fā)展會和在云端的發(fā)展一樣，同步加速進行?！?/p>

針對邊緣運算日益增加的需求，NVIDIA推出新款開發(fā)板Jetson TX2，將整套人工智能系統(tǒng)縮小在一塊電路板之上，這讓Jetson TX2可在終端設(shè)備上更好地運行深度學習功能等，進而開發(fā)出更高的智能化裝置。相較前一代產(chǎn)品Jetson TX1，Jetson TX2的效能提升了兩倍，耗電量則不到7.5瓦，能源效率提升了兩倍多。

資料顯示，賽靈思推出的reVISION堆棧技術(shù)，具備了可重組和所有形式鏈接的特性，讓開發(fā)者能充分運用堆棧技術(shù)，快速研發(fā)與部署升級方案，對開發(fā)未來需求的智能視覺系統(tǒng)至關(guān)重要。

不僅如此，該技術(shù)使開發(fā)者在結(jié)合機器學習、計算機視覺、傳感器融合與連接的應(yīng)用時，能夠獲得顯著優(yōu)勢。舉例而言，相較于其他嵌入式GPU與傳統(tǒng)SoC，reVISION將機器學習推論的每秒每瓦影像效能提升了6倍，計算機視覺每秒每瓦每幀處理速度提升了42倍，而延遲卻只有1/5。

自動駕駛與數(shù)據(jù)安全 將率先導(dǎo)入應(yīng)用

嵌入式人工智能將在邊緣計算產(chǎn)品中，得到十分廣泛的應(yīng)用。目前，嵌入式AI已經(jīng)開始進入市場，特別是在自動駕駛與數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域得到快速的滲透與應(yīng)用。

“輔助駕駛系統(tǒng)如果在云端計算，設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)后上傳，計算完成后再返回終端，這樣會不可避免地帶來一定延時，而在駕駛場景中，這種延時意味著危險系數(shù)的提高?！比鹚_電子(中國)有限公司應(yīng)用技術(shù)中心汽車電子部副部長趙坤表示。同時，數(shù)據(jù)安全也是關(guān)注的一個要點，上傳到云端的計算意味著隱私被泄露的風險提升。

所以，嵌入式人工智能將在邊緣計算產(chǎn)品中，得到十分廣泛的應(yīng)用。根據(jù)剛發(fā)布的《邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟白皮書》，邊緣計算有三個發(fā)展階段。

一是聯(lián)接。實現(xiàn)終端及設(shè)備的海量、異構(gòu)與實時連接，網(wǎng)絡(luò)自動部署與運維，并保證聯(lián)接的安全、可靠與維護性。遠程自動抄表就是其中的應(yīng)用場景，解決了電表數(shù)量巨大的問題。

二是智能。邊緣側(cè)引入數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)自動處理能力，智能化執(zhí)行本地業(yè)務(wù)邏輯，可以大幅度提升效率并且降低成本。電梯的預(yù)測性維護就是該應(yīng)用之一。

三是自治。引入人工智能，邊緣計算不但可以自主進行業(yè)務(wù)邏輯分析與計算，還可以動態(tài)實時完成自我優(yōu)化、調(diào)整執(zhí)行策略。