海南茶叶网站建设,网站建设会出现哪些问题,模板网字体,大连可以做网站的公司来源#xff1a;物联网智库摘要#xff1a;曾几何时#xff0c;我们惊讶于AI算力和智力的创新程度#xff0c;但彼时AI所创造的产业价值并不明显。随着移动互联网时代走向物联网时代#xff0c;越来越多的场景和终端需要对数据进行即时高效的处理#xff08;如车联网、无… 来源物联网智库摘要曾几何时我们惊讶于AI算力和智力的创新程度但彼时AI所创造的产业价值并不明显。随着移动互联网时代走向物联网时代越来越多的场景和终端需要对数据进行即时高效的处理如车联网、无人机、工业现场、物流、安防等场景AI算力和智力从云端下沉到边缘为物联网提供火眼金睛和灵敏大脑成为AI和IoT一拍即合的“共识”。在人工智能AI大热的这些年里技术突破不断刷新着人们的认知应用范畴也不断延伸到新的领域。尤其万物智联大趋势下新场景、新需求、新机遇倏然出现对AI提出更加多元、精准、高性能等新的要求。AI的能力与物联网(IoT)的需求结合越来越紧密它们互为因果共同加速着AIoT挖掘新的潜能。那么2019年对于AI玩家们来讲有哪些不可错过的演进趋势、即将出现的重要突破和极具价值的应用方向呢AI下沉从云到边曾几何时我们惊讶于AI算力和智力的创新程度但彼时AI所创造的产业价值并不明显。随着移动互联网时代走向物联网时代越来越多的场景和终端需要对数据进行即时高效的处理如车联网、无人机、工业现场、物流、安防等场景AI算力和智力从云端下沉到边缘为物联网提供火眼金睛和灵敏大脑成为AI和IoT一拍即合的“共识”。这一趋势从两年前开始出现边缘智能现已成为实现万物互联走向万物智联不可或缺的一环也给如火如荼的AI芯片领域再添一把火。聚焦场景由“通”到“专”同样是因为IoT场景的多样化让AI从云端走向边缘/端侧的过程备受挑战。物联网时代面对纷繁复杂、千差万别的数据和场景如何满足其个性化需求、为其生产/生活/运营提供恰如其分的算力通用芯片显得力不从心而面向特定类场景、提供特定性能的AI芯片成为新的风向得到许多AI创新者当下的青睐。科技领域的创新往往是市场驱动着技术AI也不例外在IoT市场的驱动下边缘智能和面向特定场景的AI芯片两大趋势已成业内主流。那么从供给侧角度来讲AI领域玩家又如何以技术创新来满足智联网时代无处不在的AI需求呢如何选择有潜力的AI应用场景边缘智能当前面临哪些困难有哪些值得关注的技术进展在近日的“普惠AI芯向边缘”战略发布会上中国科学院自动化研究所南京人工智能芯片创新研究院AiRiA研究院用成果展示了对这些问题的思考。普惠AI势在必行长久以来产业界、学术界和资本界从未放弃对AI价值的拷问即AI究竟能为哪些产业真正赋能为其业务提升或模式革新带来多大助力这是对AI市场价值的最好证明。未来已来AIoT时代图像信息将是未来数据洪流的主要呈现方式因此AI加持下的图像处理将对相关行业产生巨大推动。事实上安防、车联网、无人机、智能物流、工业视觉等场景近年来的规模爆发也正印证了这一点。中科院自动化所所长、AiRiA研究院院长徐波表示以模型创新为源头以芯片和系统为技术载体与领域快速融合并呈现颠覆性应用的人工智能生态正在快速形成。从政策角度来看人工智能连续三年被写入政府报告并且总理在今年首次提出“智能”再次从国家战略的高度为AI产业注入新动力。面对市场诉求和国家战略 作为“人工智能国家队”的AiRiA研究院认为AI要想脱虚向实必须通过多行业的大规模落地来实现换言之如何克服技术和模式的重重困阻让各行业用上AI用好AI才是AI落地与破局的当务之急。因此AiRiA研究院肩负起“普惠AI开拓者”的重任以清晰的市场洞察和深厚的技术积累一步一步向这个宏伟愿景迈进。普惠AI的路上有哪些难题困扰着业界普惠AI意味着为万物赋能从云端到边缘的大势所趋也是AiRiA研究院作为AI芯片的后来入局者直接选择切入的方向。由于计算位置和形式的变化让AI载体、设计思路都需要重新被定义。云端的AI不受体积和功耗方面的束缚可以在一定成本下做到极致的性能。然而在边缘端AI载体芯片必须考虑终端场景的体积、功耗和成本实情如机器人、可穿戴设备、无人机等场景中如何在三者受限的情况下实现最高的AI性能是考验芯片团队极具挑战性的难题。AiRiA 研究院常务副院长程健博士表示若以牺牲AI芯片的性能来满足IoT终端对体积、功耗和成本的要求是一种“妥协”而非创新如何在寻求平衡做到较低功耗、较小体积和较低成本的情况下还能保证性能不受到影响才能真正满足诸多行业场景对边缘智能的综合诉求。那么AiRiA研究院是如何应对这些严苛挑战达成AI芯片领域重大突破的呢这就要提到中科院自动化研究所基于十几年对量化处理技术的深厚积累了。量化处理技术是如何帮助AI芯片在成本、功耗、性能等综合方面发挥优势的量化模型压缩处理技术可以极大简化整个计算过程。AiRiA 研究院副院长冷聪博士进一步介绍道量化技术的精细化程度越高对整个计算过程简化和整合的效率就越高。目前业内采用量化处理技术的标配是支持8比特但AiRiA 研究院能做到4比特、2比特甚至任意1比特的量化在国际上也达到了领先水平。随着量化程度的提高AiRiA研究院自主设计的量化神经处理器QNPUQuantized Neural Processing Unit可通过大规模神经网络实现片上计算从而减少或无需访问外部存储这就解决掉耗费极大功耗、带宽和体积成本的“内存墙”难题。这样一来就满足了多种IoT的边缘计算场景的应用在小规模的、小体积、小功耗的前提下仍保证高可靠的计算性能这是QNPU非常突出的特性和优势。在如火如荼的AI大潮中如何以科研人的态度做“严肃的人工智能芯片”近年来随着全球科技革命的升级芯片产业一直被寄予厚望尤其在竞争激烈的AI领域巨头与新创企业不断以更新更强的AI成果冲击着人们的眼球。然而更值得思考的是我们究竟需要什么样的AI技术和产品、方案和应用如何将技术成果实现普惠AiRiA研究院首席科学家张旸博士认为 AI和科研一样需要求真务实脱虚向实因此以科研人的态度、稳健的节奏来做“严肃的人工智能芯片”是AiRiA研究院在技术优势之外更加独特的高度他带领芯片团队开发的 AiRiA研究院第一款QNPU芯片Watt A1即将正式问世预计在下半年9月份、10月份流片采用台积电28nm工艺峰值算力达24Tops支持1080P四路视频实时检测MobileNet图像分类达每秒8000帧。目前在WattA1的demo展示中基于QNPU的自动驾驶、人脸识别等高性能应用场景都得到充分体现。全栈方案赋能行业在赋能行业、加速落地的路上AiRiA研究院以行业需求为导向为企业用户构建软硬一体的AI解决方案。除了QNPU之外AiRiA研究院还推出了模型压缩工具QTrainer和深度学习推理引擎QEngine。QTrainer不仅支持QNPU还支持第三方开发自定义应用。QEngine也是针对量化架构兼容多种处理器和硬件它们共同将软件、硬件、算法协同优化构建全栈的AI解决方案。目前AiRiA研究院已与多个行业的领先企业达成合作以上游技术的定位与下游各行业的集成商广结生态包括智慧安防、智慧零售、自动驾驶、智慧物流等领域共同推动AI在不同行业的渗透。在“普惠AI芯向边缘”战略发布会上AiRiA研究院与赛格导航、高新兴物联达成战略合作三方合作推出“基于低成本芯片的自动驾驶算法软加速”方案。该方案基于QEngine引擎结合高新兴物联的智能通信模组为赛格导航的ADAS高级驾驶辅助系统提供了高性能、高可靠的落地支撑实现主动安全、车队管理、驾驶行为分析等多种场景应用的生态绽放。仰望星空放眼未来AI的发展潜力和行业潜力还有更多可能性值得探索普惠AI之路任重而道远。比如AI芯片性能的进一步突破真正的AI芯片应该是具备自学性的能力朝着无监督、自主进化方向。未来AiRiA研究院将立足边缘端推理专用处理器向着自主进化芯片领域迈进为更广阔的应用场景赋予智能为国之重器芯片产业的发展增添助力。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
