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前端AI——人工智能的末梢神经

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来源: 集微网   发布者:集微网
热度10票   时间:2017年11月15日 12:53

​​        如同CEVA的市场信息副总裁Richard Kingston所述,人类社会正在进入第四次工业革命,同前三次工业革命一样(机械化,大规模生产和电气化,计算机和自动化),第四次工业革命将再一次改变人们的生活。

        人类登陆地球曾经是古人的科幻,如今早已实现,今天我们面临自动驾驶、人机交谈的景象,对于未来我们不妨大胆设想。

        知识和信息形式的变革是第四次工业革命如何改变未来最重要的一环。过去,知识写在纸上,保存在大学和图书馆里,人对其进行加工和利用。当今,知识存储在现代数据中心里,各种机器设备对其进行分析与运用。Kingston表示:“这是数字化进程中的一个巨大转变,世界也因此而改变。”

        从金融服务、医疗保健到零售、家居,这众多的行业和应用中,到处都是基于云计算的海量信息和数据。问题来了,该由谁来处理这些信息——云端还是带有人工智能的终端?实际上这两种方式将并存。Kingston补充说: “未来的终端将自主进行数据处理并决策,更重要的是它们会持续学习并将结果反馈到云端的知识库中,还可以针对特定的终端市场推出下一代网络。最近我看到的一些数据指出, 到2022年,大约50%的AI设备将内置机器学习功能——如果数据正确,这会是一个相当大的数量。”

        在远端配备人工智能有助于解决下面的问题:

时延:在安全至上的场景中尤为重要

隐私:设备不应该发送私人数据到云端

安全:云端的数据更容易受到黑客攻击

网络覆盖:没有到云端的网络连接

成本问题

        Kingston继续说到:“如果你依赖于连接到云端来执行大量的AI处理,这将会引起一系列的问题。以汽车行业为例,处理时延就是一个大问题,而且你也不想将隐私数据存储在云端。”如此云云。

        前端AI有大量的应用场景,比如:

        智能监控

人脸检测

语音生物识别技术

声音检测

运动传感

连接性功能(Connectivity)

        汽车电子

视觉传感器

通信

雷达和激光雷达

GPS

连接性功能——蓝牙、WiFi、蜂窝网络

数据融合和数据分析    

        自前端AI被加入了智能手机中,神经网络处理器和硬件加速器逐渐成为主流技术,AI远端处理迈出了被业界广泛采用的一大步。苹果和华为都已经在他们的终端产品中引入专用神经网络处理器进行人脸识别,这种全部由终端完成的方案,优点是安全,私密和直接。

        高通和英伟达也发布了应用于智能手机和其他移动设备的神经网络处理器。CEVA预测几年后每个带有摄像头的设备都将内置面向人工智能的视觉处理和神经网络处理器。到2020年,三分之一的智能手机将支持人工智能。

        此外,同期内数据处理性能和功耗效率预计将增加十倍,这至关重要,因为智能手机对数据处理性能的升级需求远远高于电池容量的发展速度。Kingston继续说到:“电池容量的发展和(数据)处理能力升级差距巨大,而且这只会变得更糟。当你需要在这些设备上添加一个神经网络处理器,实时运行AI功能的时候,你将比以往任何时候都要快地消耗电池电量,如果电池技术的发展速度保持不变,你的设备将不能待机很长时间。因此,需要同时从处理能力和电池技术两方面来解决问题。”(见下图)。

CEVA的方案

        前端AI涉及四个主要部分——通信、传感器处理、数据融合与数据分析,还有应用/实现。“CEVA针对前三部分提供解决方案。”

         “放眼全局,我们着重解决前端AI市场面临的三个挑战——功耗、价格和不断飙升的性能需求。”CEVA通过技术授权给从终端到基站的各式设备来达成这一目标,这些设备包括声音设备、连接设备和无线网络设备。

        不管怎样,目前的重点是视觉系统,包括计算机视觉DSP、神经网络,可以满足从手机到汽车等不同应用场景的加速器,还有神经网络框架。

        全球摄像头的数量预计从2016到2022年期间会增长216%,届时将会有大约440亿设备带有摄像头(camera-enabled)。这种新的垂直增长趋势源自于越来越多的不同设备已经开始集成摄像头(见下文)。

        CEVA公司提供面向计算机视觉和人工智能工作负载CEVA-XM视觉DSP的整体解决方案,并提供图像处理和视频处理软件库,应用CEVA深度神经网络和硬件加速器,提供一个可扩展的视觉和深度学习解决方案。CEVA-XM计算机视觉和神经网络生态系统是一个开放的平台,已经获取了大量的授权许可,涵盖的终端市场包括无人机、监控、汽车电子、智能家居和机器人。

        CEVA最近也宣布与LG合作开发智能3D相机,将采用多核CEVA-XM4视觉DSP。同时LG通过在现有商用芯片上部署自研算法,有效地降低了成本。CEVA还和初创公司Brodmann 17达成了合作伙伴关系,这家公司在嵌入式设备上开发深度学习软件,在满足处理精度要求情况下,使用CEVA-XM处理器,处理速度可达每秒100帧,这比NVIDIA的Jetson X2平台的速度快了170%。

        Kingston总结说:“我们将看到更多形式的人工智能设备投放市场,包括有智能手机、无人机、ADAS和监控设备。CEVA正致力于下一代计算机视觉和神经网络的产品开发,特别是潜力无限的神经网络技术,以及如何在数据中心建立最有效的网络训练系统。

        “我们希望继续投资基于目前产品建立的人工智能生态系统,也希望可以购买一些额外的技术来丰富我们的产品,这样可以帮助客户更快地打进市场。CEVA早已经不再是一个只提供DSP核的通信公司,现在的我们为不同的领域提供了更为广泛的技术,让我们一起来拭目以待未来几年的发展吧!”



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