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邊緣計(jì)算如何驅(qū)動AIOT產(chǎn)業(yè)落地?阿里巴巴、平安、地平線等四位大咖觀點(diǎn)匯總

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友原創(chuàng) ? 作者:章鷹 ? 2019-11-07 07:29 ? 次閱讀
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本站原創(chuàng),作者:章鷹,電子執(zhí)行副主編。

現(xiàn)階段,中國AI芯片產(chǎn)業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是芯片開發(fā)和算法迭代的錯配。芯片開發(fā)成本高,周期長,技術(shù)壁壘高,且需要企業(yè)有敏銳的市場洞察能力,對算法趨勢和演變有充分的前瞻性預(yù)判,使得經(jīng)過一兩年研發(fā)的芯片在推出的時(shí)候,仍然能夠適應(yīng)最新的主流算法。AIOT產(chǎn)業(yè)落地與應(yīng)用場景開發(fā),一直是行業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。

近日,在地平線旭日二代芯片發(fā)布會上,來自平安集團(tuán)的首席科學(xué)家、集團(tuán)執(zhí)委肖京博士、96Boards創(chuàng)始人張旸博士,阿里云IoT兼AI@Edge技術(shù)負(fù)責(zé)人龍一民先生,地平線的戰(zhàn)略規(guī)劃與市場拓展副總裁李星宇先生圍繞AI芯片引領(lǐng)的邊緣計(jì)算驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)落地與技術(shù)挑戰(zhàn),展開了深入的交流和對話。

在AI和業(yè)務(wù)結(jié)合的落地方面取得了哪些進(jìn)展?在未來2-3年內(nèi),您認(rèn)為平安AI的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略是什么?

肖京:平安金融使用AI,在四個(gè)核心業(yè)務(wù)場景都有應(yīng)用。一是風(fēng)控、反欺詐,二是獲客精準(zhǔn)營銷,三是服務(wù),金融本質(zhì)是服務(wù)行業(yè),四是運(yùn)營。

比如說獲客,平安采用了用戶畫像方式,怎么在低頻的場景中,使用精準(zhǔn)營銷、智能推薦些技術(shù)來幫我們提升,效果明顯,成倍提升轉(zhuǎn)化率;又比如風(fēng)控,微觀的每個(gè)單據(jù)可能有風(fēng)險(xiǎn),客戶總體是否有風(fēng)險(xiǎn),可以采用各種人工智能技術(shù)來幫助我們降低風(fēng)險(xiǎn)。很多AI具體應(yīng)用,效果明顯,給我們帶來了幾十億的成本降低或者是利潤提升。

人臉識別、微表情,看起來很常見的人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域發(fā)揮大作用,小額貸款,平安之前需要通過800多個(gè)門店完成,現(xiàn)在采用通用人臉識別和微表情,全部進(jìn)行線上化,降低三分之二的違約率,十幾萬的客服減少。

未來,平安集團(tuán)要在所有場景中充分使用AI技術(shù),把業(yè)務(wù)和技術(shù)融合好,解決實(shí)際業(yè)務(wù)的問題,讓業(yè)務(wù)能力得到很大提高。AI不是獨(dú)立的產(chǎn)業(yè),必須依托另外一個(gè)產(chǎn)品,賦能產(chǎn)業(yè),降風(fēng)險(xiǎn),降成本,提高效率和提高價(jià)值。

96 Boards是ARM生態(tài)系統(tǒng)里面最大的獨(dú)立第三方社區(qū)。在支持初創(chuàng)公司的商業(yè)化落地、培養(yǎng)AI生態(tài)方面,96 Boards有哪些成功的經(jīng)驗(yàn)可以分享給大家?

張旸:96 Boards支撐的不僅僅是ARM,我們是有很多其他的IP以及獨(dú)立的IP供應(yīng)商,在96 Boards上面都有,包括英特爾在內(nèi)都有96 Boards的平臺,96 Boards也是目前世界上最大的,也是唯一的一個(gè)獨(dú)立的芯片開放平臺組織。

我們有機(jī)會和全球范圍內(nèi)的大型成熟企業(yè),軟件、芯片公司合作,對于AI創(chuàng)新企業(yè),我有兩點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)分享。1、AI真正價(jià)值是給傳統(tǒng)行業(yè)帶來增值,有明確目標(biāo)、專注差異化產(chǎn)品的公司會成長的比較好。2、光有差異化不夠,國內(nèi)企業(yè)缺少什么,第一反應(yīng)是自己研發(fā)和制造出來,這是比較耗費(fèi)成本的。合作共贏的方式很多,尋找合作伙伴建立共贏關(guān)系非常重要。

云棲大會上,阿里云提出打造AIoT的基礎(chǔ)設(shè)施,能夠覆蓋從云、管、邊、端這樣的一個(gè)全鏈條,請分享一下阿里云在這塊的進(jìn)展,同時(shí)阿里云和合作伙伴的業(yè)務(wù)邊界又在哪里?

龍一民:阿里云智能AIoT,實(shí)際上是在承擔(dān)為全行業(yè)打造一個(gè)AIoT和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施,同時(shí)在阿里巴巴集團(tuán)內(nèi)部,我們也承擔(dān)了一個(gè)AIoT和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施角色。從設(shè)備連接開始,為MCU提供了RDO物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng),面對CPU的這些設(shè)備,我們也提供了Link SDK連接的能力。上層有統(tǒng)一的邊緣計(jì)算平臺,這個(gè)平臺集成了三部分,低功耗廣域網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)卡、視頻和AI部分邊緣計(jì)算能力,北向主要是有面向物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的能力,以及面向我們開發(fā)者生態(tài)的IoT Still的整個(gè)開發(fā)者平臺。

阿里云定位下不碰硬件,上不碰Saas。阿里打造平臺為硬件合作伙伴帶來機(jī)會,地平線的發(fā)布會接地氣,三款類型產(chǎn)品對于市場定位非常精準(zhǔn),對智能社區(qū)、智能硬件和智能IP,我們?yōu)榈仄骄€提供接入和云化能力。整體云化、商業(yè)化、策略化。幫助地平線上云,包括云存儲、點(diǎn)播和錄像。以往邊緣服務(wù)模式,我們會提供混合的模式,根據(jù)場景來下發(fā)服務(wù)模式。

AIoT商業(yè)化存在哪些挑戰(zhàn)?未來三年內(nèi),你看好哪些場景的商業(yè)化落地?

肖京:AIoT的商業(yè)化,需要首先回答三個(gè)問題。第一、首先找到行業(yè)的痛點(diǎn),是否需要AIOT來助力;第二、你要做到什么程度?量化目標(biāo)確定。第三、怎么做?如何去規(guī)劃和執(zhí)行。

AIOT的場景比如智慧安防、智慧城市是比較清晰的。還有一些場景是不清晰的,需要公司定性定量來分析。我認(rèn)為,AI未來在醫(yī)療、養(yǎng)老、環(huán)保等許多行業(yè)有機(jī)會,關(guān)鍵是技術(shù)是否成熟,能夠解決痛點(diǎn)問題。

張旸:我是非常樂觀的,AIOT帶來的市場機(jī)會,所有可以給生活和工業(yè)提供智能化的機(jī)會,都是有可能的。數(shù)字孿生的多維數(shù)據(jù),有數(shù)據(jù)挖掘的地方都是有市場機(jī)會。AIOT是一個(gè)碎片化和長尾市場。對于芯片廠商、軟件廠商,策略不同,用什么策略來進(jìn)入長尾市場?還有,AIOT從興起到成為紅海市場,在這個(gè)市場中如何讓企業(yè)健康存活下去?必須找到差異化的市場定位。

龍一民:三大挑戰(zhàn):如何為行業(yè)客戶提供價(jià)值?如何為生態(tài)合作伙伴、硬件廠商、硬件方案解決商提供價(jià)值?如何為C端客戶提供價(jià)值?

比如為行業(yè)客戶提供價(jià)值。以前云計(jì)算主要是為了解決云化,接入,降低整個(gè)運(yùn)維成本,從應(yīng)用的分發(fā)、應(yīng)用的部署、更新、遠(yuǎn)程運(yùn)維來提高它的效率。現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是在邊緣計(jì)算時(shí)候,最重要場景發(fā)生在客戶邊緣,在這種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,用更少的人力解決應(yīng)用分發(fā)、部署和遠(yuǎn)程運(yùn)維的能力。

C端用戶,AIOT除了高價(jià)值單品(智能音箱)外,還有哪些入口?視頻領(lǐng)域是否存在高C端用戶價(jià)值和用戶粘性的家庭入口。隨著SaaS的集成和多模態(tài),我們認(rèn)為未來也是有很大機(jī)會的。對于硬件合作伙伴,提供可持續(xù)發(fā)展生態(tài)和應(yīng)用能力,讓軟硬件更加靈活,交付到客戶手中。

黃暢:需要關(guān)注兩個(gè)閉環(huán):第一、業(yè)務(wù)閉環(huán)和商業(yè)閉環(huán)。AIoT領(lǐng)域賦能傳統(tǒng)行業(yè),面臨的困境是缺乏開放性,讓信息真正流動起來,從定性評估逐步走向定量分析,找出瓶頸和痛點(diǎn),然后去創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值;第二、數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù))閉環(huán),這點(diǎn)對AI公司尤為關(guān)鍵。地平線關(guān)注基礎(chǔ)的感知數(shù)據(jù)閉環(huán),如果能夠持續(xù)去獲取真實(shí)場景中的數(shù)據(jù),不斷去迭代,從而形成一個(gè)感知的平臺,廣泛賦能各個(gè)業(yè)務(wù)場景中一些基礎(chǔ)的AI任務(wù)。

AIOT場景的碎片化帶來對技術(shù)需求多樣性,這對邊緣計(jì)算的硬件和算法帶來哪些挑戰(zhàn)?

肖兵:AI應(yīng)用目前的兩大問題:第一、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重,目前沒有一個(gè)很好的解決方案來覆蓋多樣的場景;第二、效率低。效率提升和隱私保護(hù)都可以通過邊緣計(jì)算來解決。

AIoT通過邊緣計(jì)算芯片來實(shí)現(xiàn),尤其是原始數(shù)據(jù)不用上傳云端,通過邊緣AI芯片,數(shù)據(jù)脫敏,低功耗的邊緣計(jì)算芯片可以降低數(shù)據(jù)中心的使用量,提升數(shù)據(jù)中心的真正效率。我們覺得是通過底層的技術(shù)能力,一定要跟垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)結(jié)合起來,然后形成一個(gè)中臺。中臺能力形成一些組件,才能解決碎片化的問題。前端只要簡單做一些組裝就能完成一個(gè)個(gè)場景,才能標(biāo)準(zhǔn)化快速擴(kuò)展。

張旸:對于需求碎片和多樣性市場,產(chǎn)品開發(fā)和產(chǎn)品定制,企業(yè)要定義標(biāo)準(zhǔn)化的模塊,差異化的東西帶來利潤。大家都愿意做差異化產(chǎn)品。

龍一民:未來開放的地平線芯片,引入第三方算法,對于模型如何進(jìn)行保護(hù)。云上的容器化和邊緣的容器化,Linux操作系統(tǒng)支持云,邊緣盒子,用容器化的東西來做支撐。容器化總目的還是希望解決應(yīng)用分發(fā)、遠(yuǎn)程運(yùn)維的問題,來降低里面的成本。

黃暢:首先我們要做到開放,才容易形成閉環(huán),因此我們加入了96 Boards這樣一個(gè)生態(tài)。加入生態(tài),開放是前提;其次,中臺非常重要,阿里、平安等大型企業(yè)都非常關(guān)注中臺。AI中臺不同的是算法的中臺和數(shù)據(jù)的跳臺,數(shù)據(jù)如何形成標(biāo)準(zhǔn)化,形成算法模塊,最終這些算法模塊組合在一起,去面對各式各樣的碎片化的、長尾的需求。

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