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边缘计算:人工智能大规模商业化的中坚力量

【TechWeb】边缘计算正在推动人工智能技术落地于城市各个角落。

我们熟知的人工智能三要素:算法、数据、算力。其中,能够为数据处理与模型运算提供算力的方法有三种:

一,终端计算:智能手机、智能摄像头、智能门禁。凡是运算要求不高的模型,都放在终端完成,原则是尽可能不给通讯带宽任何压力。

二,云端计算:大规模模型训练(历史数据、实时数据)、内容推荐、企业云等。针对海量数据,同时支持异构、高动态、实时性数据,原则是如果有计算需求,按需分配给你,计时成本。需求方不需要购置硬件。

三,边缘计算:智能中控、5G基站、VR游戏、自动驾驶等。针对高动态、流动实时数据,与云端计算不同的是,数据结构更垂直,更专一,与终端计算不同是的,算力更强。

边缘计算:人工智能大规模商业化的中坚力量

边缘计算是近几年随着GPU成本降低、AI专用芯片普及而被广泛提及。边缘计算解决的根本问题是:处于互联网边缘的设备产生海量数据,如果交给上传处理,会有高延迟、增加网络负担等问题,而终端设备另一个需求是交流、互换数据。所以,在终端附近部署边缘计算设备,可以很好解决以上两个问题。同时,边缘计算设备还可以避免数据“上云”过程中的安全性问题。

上周,TechWeb就边缘计算领域话题,采访到了国内一家边缘计算产品的企业:米文动力。该公司产品副总裁接受了TechWeb采访。

米文动力是一家专注于边缘计算硬件的厂商,去年推出了米文大脑Apex,是一款搭载NVIDIA自主机器专用芯片-Jetson AGX Xavier的嵌入式AI计算平台,支持视觉传感器,能够运行YoloV3等主流视觉检测网络。

边缘计算:人工智能大规模商业化的中坚力量

米文大脑Apex

此外,米文动力还推出了两款产品:米文大脑S2和米文大脑S2Pro,均搭载强大的移动计算处理器NVIDIA Jetson TX2,可以为客户搭建高性能边缘计算平台,据悉,该产品目前已应用于服务机器人、巡检机器人、AGV等领域,能够提供算法加速等功能。

边缘计算:人工智能大规模商业化的中坚力量

米文动力作为英伟达生态合作伙伴,支持英伟达嵌入式端的主流计算芯片,覆盖0.5T Flops到30T Flops等不同算力。

米文动力产品副总裁宁博在接受TechWeb采访时表示,目前米文动力已经与菜鸟ET物流实验室达成战略合作协议,加入菜鸟驼峰计划,共同探索在低速物流领域的落地产品。

“边缘计算能够大大减少人工成本。例如在工厂、码头等场景,结合智能视觉软件,米文动力的产品能够辅助操作者获得实时安全信息。”宁博谈到边缘计算在工业领域的应用时说,“智能视觉系统可以向现场人员提供烟雾、碰撞、过热等检测,减少危险的发生。”

边缘计算:人工智能大规模商业化的中坚力量

硬件成本方面,宁博认为工业场景对于成本预算并不敏感,更多的还是来自改善工作环境、提高生产效率的需求。

米文动力在AIOT领域目前为客户提供两类产品:计算硬件、加速算法。其中,轻量化的加速模型在机器视觉功能中尤为重要,米文大脑可以在1080p的视频分辨率下,提供20-30帧处理速度。目前,米文动力的团队共50人,其中研发人员占比70%以上。

在今年5月30日的“2019 ABC INSPIRE智能物联网峰会”上,米文动力CTO苏俊宣布百度智能云与米文动力将进行深度合作,推出智慧物联网教育开发套件天工BIE Developer KIT,通过在嵌入式AI开发板上预装百度智能云的OpenEdge,为开发者、学生、企业、高校提供快速的入门级方案。该套件可实现云端训练、边缘推断的协同工作。

BIE是百度智能云发布的国内首个智能边缘产品,走在了“端云一体化”趋势的最前端。米文动力将通过百度云智学院提供评估板,该板尺寸上仅有70x45毫米,体积十分小巧;同时在超低功耗下具备472 GFLOPS的算力,可快速处理并行的深度学习网络和算法。

据CB Insights的市场数据,到2022年,全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。实际上,边缘计算技术正在随着上层计划逐渐渗透于城市角落。6月6日,发改委下发的《推动重点消费品更新升级 畅通资源循环利用 》实施方案中,强调了基础设施智能化建设,鼓励智能汽车、智能化家居等产品消费,对于边缘计算领域,是一项充满挑战和机遇应用之路。

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