【威尼斯app官网下载】中科创达副总裁孙力:AI视觉仍在路上,平台需求胜过算法

本文摘要:从2018年AIoT产业布局来看,主要有以下大趋势:边缘计算大幅强调,存储、计算布局重点从云返回边缘外侧的AI大幅强调,整个行业特别强调IoT连接到AI能力的产业落地日程,各行业解决方案大幅明确提出落地,整体解决方案的市场需求远远高于显算法市场需求。

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从2018年AIoT产业布局来看,主要有以下大趋势:边缘计算大幅强调,存储、计算布局重点从云返回边缘外侧的AI大幅强调,整个行业特别强调IoT连接到AI能力的产业落地日程,各行业解决方案大幅明确提出落地,整体解决方案的市场需求远远高于显算法市场需求。5月24日,在Qualcomm人工智能创造论坛上,美国高吞吐量公司宣布与中科创达(创通合同)进行深入合作,双方通过其期限的终端外侧AI商业技术发表最先进的AI开发套件-Turbox为Developer手册Kit,10月24日,Turbox为AI通过环绕该开发套件进行全球开发者活动收集算法和应用,AI从算法模型转向产品化和商业化12月13日,在THUNDERWORLD2018年,中科创达副社长孙力就当前AI视觉技术和行业应用于挑战,TurboXKit与技术和应用有关,展开了理解和分析。

图像处理系统面临的挑战和视觉技术,首先Camera必须展开图像捕捉。以手机为例,首先需要与模块展开图像收集和应用有关的主要芯片,需要与功耗优化、性能优化、系统驱动有关的算法,不仅包括脸部识别、美容,还包括传统的拼凑、光学的处理、减震等算法。

从图中可以看出,该系统结构相对复杂。中科创达是实现操作系统的公司,自己的子模块、子系统也非常简单。从最下层的驱动到核心的曝光、讨论,这些算法还是视频的处理,整体结构并不复杂。

要实现优秀的图像处理系统,只有很多挑战。首先,图像收集这一环节有很多挑战,包括照相机模块的自由选择、图像处理算法的自由选择、芯片的加速、图像质量的征集等,其次,硬件的碎片化需要对图像质量进行简单的调整过程,实验室与实际生活场景相当不同,因此画质也需要简单的调整过程其中,画质优良(IQ)是简单的部分,也是图像处理最重要的部分。

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为了收集拟合图像,亮度、白平衡、对比度、颜色也必须非常准确,这些必须进行调整。画质调整主要分为三个阶段:第一,基础软件、驱动良好,包括软件功能检查、无根本错误影响智商、检查完整图像(EXIF、AE参数、校准数据)等;第二,为实验室配备许多专业设备,开展实验室推荐,包括LSC、AWB、AE、Gamma、对比强化、CCM、DPC、过滤噪音、边缘强化等参数检查和处理;第三,现实场景推荐,参考设备的比较和调整,参考设备还包括人物、宠物、风景、肖像、户外照明、低光、办公室、家庭照明、背景、背景照、电影、背景等。为了加强相关能力,2017年12月,中科创达以3100万欧元收购世界领先的移动和工业图形视觉技术企业保加利亚技术公司MMS,享受世界领先的智商队伍,在画质调整方面具有充分的能力,为AI能力行业的应用奠定了基础。

据了解,这不是中科创达首次海外收购,中科创达首次海外收购是2016年底,以6400万欧元收购位于芬兰的车载互动技术公司Rightware,这一收购也减缓了中科在车载领域的布局。硬件加速的应用与3D视觉的繁荣发展在视觉技术中,硬件加速近年来备受瞩目,也是计算图像提高的重要部分。孙力在大会上也说:找不到很多算法公司,到了IoT时代就不能继续了,GPU这样的加速硬件确实不能使用。

因为使用GPU这样的嵌入硬件需要很多能力。但而,这种嵌入式硬件对算法的加速有很大的帮助,如果没有必要,它将浪费硬件能力,不会产生功耗问题。

例如,手机和汽车多个照相机的拼凑,其中的拼凑算法使用GPU,尽量不使用CPU。以汽车应用为例,现在ADAS本身很多,其中不经历从外部的ISP到内部的ISP,Bayer到Sensor的技术变革。

目前的主流方案仍然使用外部ISP,但汽车中的图像传感器不像手机从功能机到智能机的发展。现在的主流方案依然是外部ISP,价格为2~3美元,追加照相机,共计8美元,这样的成本问题和抽搐问题、环视等应用的拼凑问题,不会导致手机从功能机到智能机的入侵。

在图像视觉上的另一个趋势是3D图像技术的蓬勃发展。现在使用的很多,包括竞争中应用的算法,还是2D的,但从现在技术发展的市场需求和发展趋势来看,3D视觉技术不会更加普及。目前,3D视觉技术的普及主要面临BOM成本,由于规模化问题,还没有减少到平民化的多种光学设计,碎片化ToF、结构光、双目、自主双目等问题相当严重,嵌入式SoCdepthmap的运算能力(PC辅助嵌入式ARM到嵌入式ARM到based)我指出,未来的3D技术不会给人工智能带来相当大的变化,人工智能也不会突然频繁出现,包括物体分类。

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尽管市场趋势良好,但嵌入式AI算法仍面临许多挑战,不存在计算资源受到限制、终端处理平台碎片化、场景和市场需求多样化、性能(正确率-速度)的平衡和权衡、生态系统不成熟期、功耗和成本高等问题。嵌入式最重要的是硬件和软件的深度融合。

在硬件方面,IoT将设备连接到网上,首先要看耗电、痉挛、加速等问题。AI运算加速发动机应在符合耗电、冷却等允许条件的前提下,尽量用于现有的DSP、GPU、NPU等加速硬件,与芯片平台深度融合,构建AI运算加速发动机。

在软件算法方面,核心是减少算法计算量。设计适合嵌入式平台的模型结构,一方面裁剪模型,另一方面与场景深度相结合,兼容优化,共享深度自学模型中的强大参数,传输网络。人工智能赋能行业必须有一个平台,而不仅仅是近年来的算法。

人工智能已经逐渐开始赋能行业。其中,没有一些问题和挑战。主要包括以下三个方面:首先,客户希望包括数据提供、隐私问题、培训、生产管理系统、私有云部署和前后终端的总体解决方案,而不是显示算法。其次,客户依赖于人工智能技术的支出,不是基于人工智能作为低技术,而是基于生产能力的提高(用户体验的提高、销售转换率等)。

)、运营效率的优化和业绩。其次,客户依赖于人工智能技术的支出,不是基于人工智能作为低成本技术和重复的技术,而是基于人工智能的建设备。最后,孙力特别强调了两个观点:第一,人工智能需要一个小平台和发动机,而不意味着获得算法;第二,魔术人工智能算法不能太多,有时需要传统图像处理算法。

企业花300万美元买GPU算法,如何管理这些数据?你必须把整个人工智能模型从建设、管理和运营开始,整个生命周期管理在一起,并获得调度、界面、用户界面等。因此,整个人工智能平台是必要的。

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