【ITRIA】工研院 AI Edge Computing(中文)
來源：新智元 編輯：三石、克雷格
邊緣運算將為未來的百億終端，提供 AI 能力，形成萬物感知、萬物互聯、 萬物智慧的智慧世界，打通 AI 的最後一公里。另外，「邊緣將吃掉雲」的趨勢不斷顯現，具備設備、晶片和算法能力的企業，將成為邊緣智慧的終極玩家。
AI 的新機會在邊緣運算。
2018 年 5 月，對岸中國巨獸華為發佈《GIV2025打開智能世界產業版圖》白皮書指出，到八年後的 2025 年，全球物聯數量達 1000 億，全球智慧終端將達 400 億。
400 億智慧終端中，邊緣運算將提供 AI 能力，邊緣智慧成為智慧設備的支撐體，人類被基於 ICT 網路、以人工智慧為引擎的第四次技術革命，將帶入一個萬物感知、萬物互聯、 萬物智慧的智慧世界。
現在，在建構世界道路上，除了華為之外，還有諸多玩家，本文做簡單盤點。
邊緣運算三大優勢將「吃掉雲」，邊緣運算是人工智慧的最後一公里
邊緣運算是指在數據源處，或數據源附近完成的運算，是不同於依靠十幾個數據中心的雲端運算來完成所有工作。邊緣運算主要有低時延、隱私安全和靈活性三大特點。
儘管目前企業不斷將數據，傳送到雲端進行處理，但隨著邊緣運算設備的逐漸應用，本地化管理變得越來越普遍，企業上雲的需求或將面臨瓶頸。
Gartner Group在2017年的一份報告中預測：「邊緣將吃掉雲」。
Gartner 副總裁 Thomas Bittman 指出，由於人們需要即時地，與它們的數位輔助設備進行交互，因此等待數英里（或數十英里）以外的數據中心是行不通的。
以沃爾瑪為例，沃爾瑪零售應用程序，將在本地處理來自商店相機或感測器網路的數據，而雲端運算帶來的數據時延，對沃爾瑪來說太慢了。
人工智慧發展至今，在其所涉及偌大的領域中，仍舊面臨的問題便是優秀項目不足、場景落地缺乏。
另一方面，隨著人工智慧在邊緣運算平台中的應用，加上邊緣運算與物聯網「端-管-雲」協同推進，應用落地的需求不斷增加，邊緣智慧成為邊緣運算新的形態，打通物聯網應用的「最後一公里」。
目前，邊緣智慧已經在以下領域爆發應用。
自動駕駛
在汽車行業，安全性是最重要的問題。高速駕駛情況下，即時性是保證安全性的首要前提。由於網路終端機延時的問題，雲端運算無法保證即時性。
車載終端運算平台，是自動駕駛計算發展的未來。另外，隨著電動化的發展趨勢，對於汽車行業，低功耗變的越來越重要。天然能夠滿足，即時性與低功耗的ASIC 晶片，將是車載運算平台未來發展趨勢。目前地平線機器人與 Mobileye是OEM與Tier1的主要合作者。
安控、無人機
相比於傳統影像監控，AI + 影像監控，最主要的變化，是把被動監控變為主動分析與預警，因而，解決了需要人工處理海量監控數據的問題（也繞開了硬碟關鍵時刻掉鍊子問題）。安控、無人機等終端設備，對算力及成本有很高的要求。
隨著圖像辨識與硬體技術的發展，在終端完成智慧安控的條件日益成熟。對岸中國安控行業龍頭海康威視、無人機龍頭大疆已經在智慧攝影機上，使用了 Movidious 的 Myriad系列晶片。
消費電子
搭載麒麟 970 晶片的華為 mate10 手機，與同樣嵌入 AI 晶片的 iPhoneX 帶領手機進入智慧時代。另外，亞馬遜的 Echo 引爆了智慧家庭市場。對於包括手機、家居電子產品在內的消費電子行業，實現智慧的前提要解決功耗、安全隱私等問題。
據市場調研顯示，搭載 ASIC 晶片的智慧家電、智慧手機、AR/VR設備等智慧消費電子，已經處在爆發的前夜。
產業三分天下，擁有終端、算法、算力者通吃
目前，邊緣智慧產業生態架構已形成，主要有三類玩家：
第一類：算法玩家。從算法切入，如提供電腦視覺算法、NLP算法等。
商湯科技和曠視科技，是對岸中國他們國內較為成功的，以算法起家的公司。去年 10 月 20 日，商湯科技同美國高通公司宣佈，將展開「算法 + 硬體」形式的合作，將商湯科技機器學習模型與算法，整合進高通針對行動終端、IoT 設備的晶片產品中，為終端設備帶來更優的邊緣運算能力。
而曠視科技為了滿足實戰場景中，不同程度的需求，也在持續優化算法，以適配邊緣運算的要求。
第二類：終端玩家。從硬體切入，如提供手機、PC 等智慧硬體。
擁有眾多終端設備的海康威視，在安控領域深耕多年，是以影像為核心的物聯網解決方案提供商。在其發展過程中，才將邊緣運算和雲端運算加以融合，來更好的解決物聯網現實問題。
第三類：算力玩家。從終端晶片切入，如開發用於邊緣運算的 AI 晶片等。
對於邊緣運算晶片領域，華為去年 10 月份的全聯接大會上發佈昇騰系列晶片——昇騰 310，功耗 8W 算力 8TOPS，面向邊緣計算產品。「邊緣運算」將成為泛網路核心成長點，形成平行華為終端的未來測略方向；用 AI 升級管道服務，幫客戶建構智慧時代的全新 ICT 基礎設施。
緊跟著華為的步伐，比特大陸去年10 月份，也發佈了首款低功耗邊緣 AI 晶片 BM1880 以及一系列產品，切入邊緣終端市場。
嘉楠耘智也是中國他們國內專注研發高速、低功耗晶片的科技公司。嘉楠耘智於 9 月發佈量產的邊緣計算晶片 KPU，主要用於智慧終端、行動終端、語音辨識、圖像處理等領域。兩家均借助最新 EI 晶片切入邊緣智慧市場。
國際上，谷歌雲推出 TPU 的輕量級版本 —— Edge TPU，用於邊緣運算，並開放給商家。而谷歌雲的勁敵亞馬遜，也在年初被曝光開發 AI 晶片，主要用來支持亞馬遜的 Echo，及其他行動設備。
不過單一佔據一類的參與者不是終極玩家。邊緣智慧需要企業同時具備終端設備、算法和晶片的能力。除了像華為這樣的大廠外，新晉企業中的小蟻科技，應當算是邊緣智慧裡「終極玩家」的種子選手。
小蟻科技基於先天具備海量數據的優勢，對其進行大量訓練，使得算法精度達到最高，再將智慧晶片嵌入智慧設備中，形成數據、算法、算力的閉環。並於今年6月，小蟻科技正式發佈邊緣智慧的三大應用場景：智慧家庭、智慧出行和智慧零售。利用 EI 重構算力、重構算法、重構商業智慧。
小蟻科技 CEO 達聲蔚：「邊緣運算的優勢是新摩爾定律」
小蟻科技應當算是他們中國國內新晉企業中為數不多的，能夠做到「三位一體」深耕邊緣智慧的公司。日前，新智元對小蟻科技創始人兼 CEO 達聲蔚，以及合伙人孔華威進行了專訪，以下為專訪精要。
小蟻科技創始人兼 CEO 達聲蔚
記者：小蟻科技現在主打邊緣智慧，您在AI WORLD 2018人工智慧峰會上提出過，「邊緣計算的優勢是新摩爾定律」的論斷，依據是什麼？
達聲蔚：小蟻科技在影像領域，從最早期的 100 萬像素到 2000 萬像素，主要克服的是，人類在像素升級過程中，是否可以看的很清楚，新摩爾定律主要是在影像的獲取和壓縮上體現。
現在的影像處理完全是兩個象限，一軸是數據，另一軸是智慧，像人一樣，除了長個子，還要長腦子，影像到4K為止，其實不需要再增高解析度，但需要的是分批能力，現在大量雲端影像缺乏人力、空間和時間去看影像，需要電腦視覺幫忙看。
總的來說，一方面是攝影機在增加，一方面影像的數據量也在變大，兩者相乘是幾何級數的成長，而處理能力需要有快速提高的過程。計算力的提高和功耗的大幅度降低，解決了 AI 雲發展中的能耗比問題，否則就會變成人一眨眼間可做的事情，AI 要耗費幾千瓦功耗來實現，就不太值得了。
您對邊緣智慧大爆發的時間有沒有推斷？
達聲蔚：未來兩年非常關鍵，2019-2020 年是一個大爆發階段。2020 年無人駕駛汽車或將問世，亞馬遜無人商店計劃在未來兩年中開設 3000 家，支付領域出現刷臉支付，逐漸有替代二維碼支付的趨勢，在安全監控前端智慧上，也在大規模投入。以上無人駕駛、無人零售、安控等，都是大標竿企業落地應用的情況，一定會帶動整個行業的情況。
記者：小蟻是視覺系統的整合者，技術包括既包括算法、也包括硬體，聽說還在做晶片，能否透露晶片的進展，以及策略定位？
達聲蔚：小蟻科技主要針對端進行創新。目前我們說「端管雲」，管是5G，端就是我們強調的邊緣智慧。
小蟻科技專注於端，端上有很多數據要直接處理掉，否則會有百倍數據，傳送到管道裡和雲端，增加雲端處理負擔和延時，及增加了頻寬的負擔，端上也可以解決數據隱私的部分問題，這就是在端上做 AI 晶片的重要性；
另外在端上，除了手機終端走在前面，而其他 IOT 終端大多沒有智慧，需要進一步跟上。在端上小蟻科技有非常好的佈局，明年我們計劃把最高算力，拉到最普通設備上實現，算力提高且功耗降低，晶片計劃明年下半年完成研發。
小蟻科技專注於端，端上有很多數據要直接處理掉，否則會有百倍數據，傳送到管道裡和雲端，增加雲端處理負擔和延時，及增加了頻寬的負擔，端上也可以解決數據隱私的部分問題，這就是在端上做 AI 晶片的重要性；
另外在端上，除了手機終端走在前面，而其他 IOT 終端大多沒有智慧，需要進一步跟上。在端上小蟻科技有非常好的佈局，明年我們計劃把最高算力，拉到最普通設備上實現，算力提高且功耗降低，晶片計劃明年下半年完成研發。
小蟻科技在全球的研發佈局是怎樣的？有什麼優勢？
達聲蔚：小蟻科技在中國建立了研發團隊，包括北京、上海、深圳均有小蟻科技的研發團隊，同時，在以色列有將近 30 人左右自建的研發團隊，國際專利大部分是以色列團隊做的，近年來申請了國際多項原創技術專利，研發團隊非常有生命力；
我們在美國還有矽谷和西雅圖兩個研發中心，主要是為了跟合作夥伴貼近，西雅圖的辦公室有 20 人，是我們在海外開設的第二個辦公室。
我們在美國還有矽谷和西雅圖兩個研發中心，主要是為了跟合作夥伴貼近，西雅圖的辦公室有 20 人，是我們在海外開設的第二個辦公室。
採訪花絮：中科院計算所上海分所所長，起點資本合伙人孔華威剛剛投資了小蟻科技孵化的晶片公司「齊感科技」，同時也成為小蟻科技的首席策略官，他對達總的「新摩爾定律」非常認可。
孔华威
孔華威說，最近「邊緣」兩個字，在人工智慧、雲端運算、物聯網，甚至區塊鏈領域都「不約而同」的熱起來，看來是「風來了」！在最近的論壇中，高文院士直言，如果智慧城市和城市大腦，按照當下「一切皆雲」的思路，那麼所謂的「類腦計算」，就會是「累腦計算」。
高院士認為，就影像監控看，終端、邊緣端、雲端這三端的人工智慧必須「各司其職」，分層處理，攝影機終端在影像編碼的同時要「特徵編碼」，邊緣端做「應急 LBS 的決策」，到雲端「類腦」只做決策，而且是全局決策。
這個架構與小蟻科技的「雲蟻物聯」平台，有點「英雄所見」的感覺：雲端是全球部署的 AI PaaS，邊緣運算設備 X18 視網膜「算力」盒子，終端是具有人臉特徵的 K34 攝像機。
高院士認為，就影像監控看，終端、邊緣端、雲端這三端的人工智慧必須「各司其職」，分層處理，攝影機終端在影像編碼的同時要「特徵編碼」，邊緣端做「應急 LBS 的決策」，到雲端「類腦」只做決策，而且是全局決策。
這個架構與小蟻科技的「雲蟻物聯」平台，有點「英雄所見」的感覺：雲端是全球部署的 AI PaaS，邊緣運算設備 X18 視網膜「算力」盒子，終端是具有人臉特徵的 K34 攝像機。
孔華威進一步補充，從產業發展看，目前在邊緣智慧領域，業界根據各自優勢從三維度分別切入：算法、晶片和智慧硬體。但是冷靜分析，邊緣智慧（EI），尤其是行動邊緣智慧，需要三方面垂直穿透能力，一是硬體設備的規模交付能力，二是終端每瓦多少 Tops 的 AI 算法，和雲端訓練算法配合，三是高整合低功耗的 SoC 晶片。小蟻科技集算法、晶片和千萬級的智慧硬體優勢三位一體，以「邊緣運算視覺賦能」為主航道，向華為、海康威視等大佬學習，技術創新的同時，進一步強化「雲蟻物聯」的「視覺賦能」服務，成為邊緣智慧時代的領跑者。
AI 已經長跑了 60 年，邊緣智慧應該是衝刺階段。而最終，誰能夠部署足夠多的「AI 終端」，便能在此過程中跑「盈」。這也許是人工智慧獨角獸們所料未及的！
沒有留言:
張貼留言