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英特爾:人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合會是最好的期待

西西 ? 來源:李健 ? 2019-02-01 07:21 ? 次閱讀
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在2018英特爾人工智能大會上,英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁Jonathan Ballon 站在物聯(lián)網(wǎng)的角度展望了未來人工智能與物聯(lián)網(wǎng)兩大技術(shù)之間的融合,從他的觀點(diǎn)中我們可以發(fā)現(xiàn)邊緣計算將是促進(jìn)兩大技術(shù)融合的關(guān)鍵所在,就此話題Jonathan Ballon還接受了筆者的專訪。

從互聯(lián)網(wǎng)過渡到物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是大勢所趨,這將帶動整個計算架構(gòu)的變革。在未來20年的時間里,人工智能所產(chǎn)生的這些機(jī)遇或者說機(jī)會,Jonathan Ballon認(rèn)為將有一半體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的邊緣之上。這也意味著對于英特爾公司來說,物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上會發(fā)揮非常重要的作用。英特爾要做的工作就是將我們在云端具備的能力進(jìn)一步擴(kuò)展延伸到網(wǎng)絡(luò)。換言之,在將周遭的世界進(jìn)行數(shù)字化的過程當(dāng)中,我們將更有效、更高效的挖掘物理世界能帶給我們的價值。

Jonathan Ballon認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)是有三種不同的狀態(tài)或者是階段。在第一種狀態(tài)之下是未被連接的設(shè)備間的互聯(lián),換言之這是讀取數(shù)據(jù)的過程,但現(xiàn)階段在數(shù)據(jù)中心當(dāng)中處理或者存儲的這些數(shù)據(jù),現(xiàn)在都已經(jīng)不能夠完全滿足物理世界對于數(shù)據(jù)的需求。物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的第二種狀態(tài),高度的互聯(lián)和復(fù)雜的互聯(lián),可以稱為智慧的系統(tǒng)。在這個層級上我們不僅僅是考慮單一終端和設(shè)備,而是由很多很多的終端設(shè)備組建起來,在這個階段里最需要考慮的是如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)層級的變化。物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的第三種狀態(tài),我們稱之為由軟件定義的高度自動化的系統(tǒng)。在這個階段里我們將看到高度自我學(xué)習(xí)的能力,或者說某種程度上,這個系統(tǒng)本身可以脫離人類的控制,實(shí)現(xiàn)某種程度自動化的運(yùn)營或者運(yùn)作。在每一個階段或者狀態(tài)當(dāng)中,當(dāng)我們把人工智能應(yīng)用進(jìn)去的時候,我們會發(fā)現(xiàn)價值實(shí)現(xiàn)了增速。比如當(dāng)我們在進(jìn)行連接并從中往外讀取數(shù)據(jù)的時候,如果能夠輔以大數(shù)據(jù)或者分析能力,便會增加價值。說到這一點(diǎn),如果想要在系統(tǒng)一級獲得明顯的額外收益,我們需要深度學(xué)習(xí),需要人工智能在邊緣或者數(shù)據(jù)中心上進(jìn)行一些推理和培訓(xùn)。

談到邊緣計算和人工智能關(guān)聯(lián),Jonathan Ballon認(rèn)為早期的AI應(yīng)用主要發(fā)生在云端,發(fā)生在數(shù)據(jù)中心,并在數(shù)據(jù)中心端來挖掘數(shù)據(jù)背后的價值,但對未來的人工智能應(yīng)用而言,分布式的計算環(huán)境,驅(qū)動著大量的數(shù)據(jù)價值,可以讓整個應(yīng)用邁入全新的階段。在這個階段人工智能的應(yīng)用不僅需要考慮應(yīng)用本身的需求,還需要考慮功耗、成本和本地的快速響應(yīng),這就對邊緣計算提出很高的挑戰(zhàn),異構(gòu)計算將更加適合這種應(yīng)用需求。Jonathan Ballon特別指出,人工智能在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中目前最大的機(jī)會是計算機(jī)視覺,比如說機(jī)器視覺、視頻監(jiān)控、醫(yī)療影像、預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量保障、制造場所等等。計算機(jī)視覺可以影響很多行業(yè),比如在零售行業(yè)可以說像頭并不僅僅用于保護(hù)庫存、保護(hù)安全,與此同時需要理解客戶是在物理環(huán)境下如何移動的,然后幫助我們店家進(jìn)行商品擺放。借助攝像頭還可以知道貨架上有哪些產(chǎn)品,如果需要補(bǔ)貨或者哪些產(chǎn)品放錯了位置都可以對管理者進(jìn)行提醒。在工業(yè)應(yīng)用中,計算機(jī)視覺可以幫助了解來自于制造線上的產(chǎn)品質(zhì)量以提升良率;還可以了解環(huán)境當(dāng)中的工作人員是否是安全的,他們是否穿了保護(hù)服,是否佩戴了安全帽或者安全眼鏡等等。

對英特爾來說,不僅要提供強(qiáng)有力的邊緣計算硬件,還要讓真正的深度學(xué)習(xí)以及AI能力民主大眾化,通俗講就是使得那些人即便他們不需要深度的編程能力,也不需要知道各種各樣的硬件架構(gòu),都可以利用人工智能進(jìn)行開發(fā)。這就需要英特爾給大家提供快速的工具,可以非??焖俚夭渴餉I能力和交付AI能力,這個工具就是OpenVINO(開源視覺推理神經(jīng)運(yùn)行套件),可以用現(xiàn)有的硬件架構(gòu)并且優(yōu)化它可以用于計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載,能夠讓不同的核心在CPU上進(jìn)行分配,然后去分離,把它們分配給不同應(yīng)用,比如可以將推理放在GPU上,實(shí)際應(yīng)用性能超過只用CPU或者GPU。在異構(gòu)計算的表現(xiàn)方面,增加加速器可以更好的提升性能表現(xiàn),Movidius Myriad X芯片是一個視頻處理單元,使得我們能夠以非常低的功耗實(shí)現(xiàn),如果想要更高的性能可以借助FPGA的力量。Jonathan Ballon認(rèn)為最為重要的一部分就是英特爾能夠幫助開發(fā)人員超越自己的模型以極低的價格獲得強(qiáng)大的技術(shù),能夠更快地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的市場化、商業(yè)化,提高開發(fā)人員的原型產(chǎn)品的開發(fā)能力,首先配DL的模型,用OpenVINO工具包進(jìn)行優(yōu)化,用NCS 2進(jìn)行測試。OpenVINO工具包能夠讓你非常容易的把它部署到各種各樣的框架,并且對它們進(jìn)行測試,然后你再去購買開發(fā)云,做測試,然后決定你要使用什么樣的硬件組合,英特爾還能夠幫助你把它產(chǎn)品化,把這個系統(tǒng)部署,利用英特爾的合作伙伴生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

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