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          邊緣計算推動人工智能走向嵌入式系統(tǒng)

          作者: 時間:2017-08-14 來源:集微網(wǎng) 收藏

            一架波音787每秒就會產(chǎn)生5GB的數(shù)據(jù);一輛自動駕駛的汽車每秒會產(chǎn)生1GB的數(shù)據(jù),并且它還要求對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實時處理;2020年,全球大約將會產(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,到2019年,40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲存,到2025年,物聯(lián)網(wǎng)將產(chǎn)生95%的實時數(shù)據(jù)。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201708/362944.htm

            海量數(shù)據(jù)中,由于商業(yè)用戶和消費者對效率和速度的要求越來越高,低延遲已經(jīng)成了標(biāo)配。為了滿足這種需求,一種新的計算方式:進(jìn)入了大眾視野。“能在正確的時間將正確的數(shù)據(jù)放在正確的位置,支持快速和安全訪問。” 中科創(chuàng)達(dá)副總裁楊宇欣對集微網(wǎng)表示,“隨著萬物互聯(lián)的時代的到來,數(shù)以萬計IoT設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)將給通信技術(shù)帶來無限壓力。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),實時處理設(shè)備收集的有價值的數(shù)據(jù)。”隨著時代的到來,逐漸從云端向嵌入端遷移,嵌入式計算與智能視覺越來越被業(yè)界重視,得到了快速的發(fā)展。

            

            一些大膽預(yù)測指出,到2020年,云計算將不復(fù)存在,全都會被邊緣計算代替。但邊緣計算在性能、功耗、安全性、兼容性等方面任然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。邊緣計算核心目的就是在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)實現(xiàn)更高的智能,其典型應(yīng)用之一預(yù)測性維護(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。邊緣計算不僅要處理本地數(shù)據(jù),服務(wù)本地決策,也需要在異構(gòu)環(huán)境中,實現(xiàn)跨廠商、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)憑借對智能操作系統(tǒng)多年來的研發(fā)投入與經(jīng)驗積累,以及與全球領(lǐng)先的算法以及芯片廠商的緊密合作,構(gòu)建了自己的邊緣計算平臺。據(jù)楊宇欣介紹,該平臺基于高通APQ8016E平臺(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)備的本地實時環(huán)境感知、人機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)字化新時代。以云計算、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)撊斯ぶ悄堋?jù)市場研究公司IDC的數(shù)據(jù),各行各業(yè)對認(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)合增長率超過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),實時性以及安全/隱私問題。“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)測物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將有95%都是實時數(shù)據(jù),同時越來越多的終端設(shè)備需要考慮安全問題,而現(xiàn)在幾乎沒有安全保護(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)報道蘋果正在開發(fā)專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。可以預(yù)見,人工智能技術(shù)需要規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)中心資源,接下來諸如手持人工智能,邊緣計算人工智能等將成為行業(yè)趨勢,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具備強大的邊緣計算能力,英特爾對Mobileye的收購,則擁有了芯片+算法+數(shù)據(jù)的整體能力。因此未來云計算和邊緣計算將優(yōu)勢互補,對于云端,需要人工智能,對應(yīng)邊緣計算,就是嵌入式人工智能。”楊宇欣舉例說,“TurboX智能大腦平臺,是中科創(chuàng)達(dá)推出的面向智能硬件產(chǎn)品的開放平臺,旨在助力并加速智能硬件原型到產(chǎn)品化。TurboX提供包括核心計算模塊、操作系統(tǒng)、算法和SDK的一體化解決方案。同時包含開發(fā)板及社區(qū)服務(wù)。TurboX智能大腦平臺將匯集產(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,推動智能硬件技術(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、微軟等分別運營了多個聯(lián)合實驗室,為元器件適配和終端測試提供先進(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,推動智能硬件技術(shù)發(fā)展。2016年中科創(chuàng)達(dá)以6400萬歐元收購了智能車載交互技術(shù)的Rightware公司,其目的就是要加強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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