本站原创,作者:章鹰,电子发烧友执行副主编。
近日,在2019第四届全球人工智能峰会的AI芯片专场论坛上,触景无限联合创始人兼CEO肖洪波和在场的300多位听众分享了智慧城市最新的痛点问题:据全球著名的咨询罗兰贝格最新发布统计显示,2019年智慧城市战略指数显示,全球153个智慧城市备选名单中,只有15个城市达标,仅获得60分智慧城市战略得分。大部分的城市都忽略了在边缘计算和感知方面的投入,虽然大多数都打通了后端数据,但前端视频数据的收集和分析都没有到位,无法形成感知、认知和决策的智能经济的AI闭环。
图:触景无限联合创始人兼CEO肖洪波
触景无限联合创始人兼CEO肖洪波认为,三大技术将对智慧城市建设带来直接助力,第一、物联网技术可以保证采集图像、声音、温湿度、气压和电流波动等多种数据;第二、边缘计算技术,随着AI芯片技术突破和算法的提升,基于前端的边缘计算逐渐兴起,这将为智能感知带来全新突破;第三、以5G通信为代表通讯技术,为智能感知技术提供传输保证。
2018年,感知城市已经上榜《麻省理工科技评论》列出全球十大科技突破之一,上榜项目就是利用庞大的传感器网络收集空气质量、噪音水平、人口活动等多种数据,随后指导设计、推动智慧城市的技术决策。
肖洪波对此深有感触,他指出:“物联网的核心是围绕传感器展开的,以往摄像头主要用于安防,现在视频摄像头主要用于抓取,对人脸和车辆信息进行抓取,从传统的简单感知升级为嵌入式的感知+处理。对采集到的图片和数据进行实时分析,为智慧城市发展提供新策略。”
笔者采访过的香港中文大学陈长汶教授也曾明确表示,智能感知广泛应用于安全监控、智慧交通、物流仓储、智能家居,共同特点就是超大规模数据量,全天候数据,大面积的控点。
前端相当于人的眼睛,很多视觉信息都是在视觉的神经皮层中处理的,而后端则相当于大脑,会进行更多更复杂的处理。作为一家从前端切入的公司,肖洪波认为,视频监控不仅有前端智能和后端智能,从边缘到云端数据中心的运算,其实可以分为从“边缘节点,到边缘中心、局域中心到最后的云端数据中心”的多层结构。
图:场景定义计算,边缘人工智能是未来人工智能落地的重要技术基础。
“我们在做安防项目时候,发现数据中心有数据丢失的情况,因为带宽不足够,还有自主控制、本地响应的问题。边缘人工智能是人工智能落地的重要技术。” 肖洪波认为,毫秒级的响应无法在云端实现。面对一些场景需要100毫秒响应的需求额时候,只有边缘端才能实现。
而触景无限也曾经在为客户做智能安防系统的过程中,发现一种融合需求,:团雾天气。直径800米到1公里的团雾天气在高速公路上极其影响司机的驾驶安全。触景无限推出的盾悟智能盒/分析主机(支持一路4K /2路400万/4路1080P起),在摄像头拍摄的同时就可在本地完成视频的结构化,将人车非信息传递至后台,进行更深层次的应用。而这款设备也可以对高速公路上可见度的分析,预测团雾的移动。在某种程度上,这就是把交通数据和天气数据打通。
图:低功耗边缘智能引擎——盾悟智能盒/分析主机
这款低功耗边缘智能引擎——盾悟智能盒/分析主机,在前端可以直接支持现有传统摄像机进行结构化处理,支持8路摄像机,功耗约合15W。而其也可以线性扩展,随意支持更多路摄像头,工作温度是零下40度到零上70度。
又比如,触景无限推出的人工智能模块“瞬视”,则瞄准了更垂直的高端智能摄像机领域,注重对超高清摄像头多维感知数据的处理及识别。“这方面我们可能有1-2年的领先优势。”如在交通领域,触景无限的电子警察方案可在前端进行14合一的违章行为的抓拍处理: “我们在一个试点进行实验,原本一个月只能抓拍30多个违章行为,现在能抓拍七百多个违章行为,效率大幅提升。”
过去2年中,触景无限研发了四款边缘计算产品,基本上覆盖了现在市面上的各种前端的芯片解决方案。从最初的嵌入式GPU,到DSP类深度学习加速、ASIC类AI加速,再到FPGA,触景无限在感知落地上几乎探索了所有主流方案,但肖洪波认为产品未来还有很大的提升空间。
物联网的边缘芯片有三个大挑战:高性能、低功耗和感知融合。传感器和智能处理的融合,这是前端芯片最核心的能力。肖洪波提出了“三毫”概念:毫米、毫秒、毫瓦。触景无限对感知的技术愿景,即打造“小体积、反应速度快,且功耗低”的产品,这一理念的最终点就是感知的“芯片化”。
肖洪波表示,无论在金融、安防还是电力,触景无限公司基于前端场景的感知能力已经实现,下一步是做感知芯片,分为两个阶段来做:第一、基于FPGA来做可编程芯片实现;第二、做成一款SoC芯片,未来希望芯片和传感单元结合,打造智能的前端传感器,真正改变前端的传感系统。
未来,边缘计算将与5G一起推动智慧城市的升级,智能感知不仅在智能安防,还会向更多的垂直场景延伸,我们期待触景无限公司能带来更好的产品推动这一进程。
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