机器之心原创
作者:虞喵喵
「今年是嵌入式 AI 的起步阶段,真正的市场会从 2019 年开始慢慢扩大。」
在中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇看来,随着芯片厂商的持续发力,目前正是嵌入式 AI 技术服务和解决方案提供商的成熟阶段。再之后便需要芯片厂商、技术服务商和行业共同进步,才能让嵌入式 AI 真正走进更多应用场景。
在一个月前的嵌入式视觉峰会(EVS)上,中科创达正式发布其嵌入式 AI 解决方案。该方案面向人工智能的哪些领域和方向?已经积累了哪些合作案例?作为一家在嵌入式方向耕耘 9 年的老牌,又有哪些关于嵌入式 AI 的思考与心得?
为此,机器之心近日专访中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇,得到了不少有趣的答案。
算法+系统+核心模块,一份「端到端」的解决方案
与大部分公司「算法」定义不同,中科创达对嵌入式 AI 的定义中,还包含支持算法的嵌入式操作系统,以及支持硬件的 TurboX 核心计算模块,即「算法+系统+核心模块」。
通常在嵌入式设备与其应用之间,包含着算法层、操作系统层、驱动层以及芯片层。受计算能力所限,在不断改善算法之外,优化操作系统和底层技术同样是提升嵌入式 AI 综合能力的重要一环。中科创达提供的,正是连接设备与应用之间完整的、「端到端」的解决方案。
嵌入式层级,从上至下:算法层、操作系统层、驱动层、芯片层
作为一家成立 9 年的智能终端操作系统及平台技术供应商,中科创达以嵌入式操作系统起家,衍生出包括 Camera 算法、底层驱动适配、系统定制化等周边技术,拥有华为、中兴、三星等大量手机客户。随后瞄准智能硬件市场,推出 TurboX 核心计算模块,并基于此衍生出 VR、IPCamera、无人机参考设计,迅速占领对应市场。
基于移动终端的合作验证了中科创达的嵌入式能力,面向 VR、IPCamera 等领域的探索同样拓展了其图像算法的应用经验。在杨宇看来,中科创达涉足嵌入式 AI「不是因为这个很火就做这个」,而是从量变到质变、自然而然的过程,「因为我们一直围绕嵌入式展开工作。」
美颜、食物卡路里之后,接下来如何落地?
「在没有嵌入式 AI 之前,手机也需要图像算法,大多是在相机部分针对图像质量做增强,如美颜、美景、HDR 等。AI 算法在手机端有两种形式:一种完全用 AI 重构算法,一种是在既有算法中加入 AI 因素。」
在完全用 AI 重构算法方面,过去通常部署在云端的人脸识别如今完全可以在设备端使用,在保证实时性的同时可以保障数据安全,即是在设备端部署了新算法。在既有算法中加入 AI 因素方面,传统算法发展多年,各家算法的性能和效果在不断趋同,将算法中的某一部分可以用 AI 的技术替代,效果和性能都能较传统算法进一步提升。
在今年的国际消费类电子产品展览会(CES),中科创达与高通共同展示了物体识别和智能拍照引导算法。在世界移动通信大会(MWC)上,中科创达则联合 ARM 展示了食品识别及热量估算算法。
通过图像识别和机器学习识别食品、估算热量的方法
作为嵌入式 AI 在手机端的应用案例,两者展示了图像算法中物体检测、分割和识别的能力。在拍照、美食卡路里之外,这些图像算法还能平移到哪些场景?
「目前手机是最大的市场,但我个人认为嵌入式 AI 的最大意义在于非手机的部分。」车载系统中自动驾驶、辅助驾驶系统,智能 IPC 都是杨宇看好的场景。「在设备前端可以做 AI,就意味着能做更多、更实时的智能化分析,IPC 可以真正变成智能 IPC。比如可以在前端做事件分析、人的行为分析,理解行动轨迹、路线规划以及 Tracking 等等。我个人认为非手机领域这几个方向会起的快一些,更容易推出去,因为需求本来就在这儿。」
嵌入式 AI:路漫漫其修远
「中科创达一直关注非手机行业的智能化解决方案,尤其是针对某些行业或某一行业、包括硬件在内的整套解决方案。随着不断的与客户沟通需求,创达的嵌入式 AI 方案会逐步成熟,产品不断落地,2019 年之后会慢慢扩大。」
与云端、PC 端相比,嵌入式 AI 永远会面临几个绕不过去的问题:性能、发热和功耗。无论如何优化,电池的额定电量、芯片能提供的运算能力都会限制这些问题的解决。「这是嵌入式 AI 非常长的一段时间内永远会遇到的问题,需要创达这样的技术公司和芯片厂商共同合力去解决。」
中科创达的部分合作伙伴,更多信息可以至其官网查看
芯片厂商固然可以提供芯片硬件能力的提升,软件的优化依然重要。也是芯片厂商与中科创达共同探索嵌入式 AI 的原因,「我们对接的是客户,芯片厂商也要寻找自己的硬件究竟是哪些行业和应用场景有需求,以及我们能在 OS 上做哪些优化。」
目前,中科创达的嵌入式 AI 方案主要集中于图像领域,「但并不代表没有其他方案,我们会和行业合作伙伴共同探索其他领域。」
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