智能/物联网
肖洪波:当 AI 遇上物联网,感知带来机器生命“大跃进”
2018-07-11  浏览:480
肖洪波:当 AI 遇上物联网,感知带来机器生命“大跃进”

计算机视觉是人工智能的重要分支,随着深度学习和人工智能的快速迭代和进化,边缘端智能的兴起也为计算机视觉创造了更多的应用场景。在“2018年商业新生态峰会”上,触景无限联合创始人兼CEO肖洪波为大家介绍了边缘端智能的应用与优势。

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在会上,肖洪波还为大家介绍了嵌入式AI视觉工具“角蜂鸟”,通过角蜂鸟提供的转化工具,大家可以把自己在后台的深度学习模型,通过裁减压缩优化之后放到前端执行,从而获得前端的产品。肖洪波表示,希望通过触景无限的前端感知能力,帮助现有的各类产品获得感知能力,更广泛的应用到大家的业务场景。

肖洪波:当 AI 遇上物联网,感知带来机器生命“大跃进”

以下为肖洪波发言全文:

大家上午好。真正的生命在整个发展过程当中并不是一个线性的发展过程,在这个过程中有一些突飞猛进的阶段。大概在五亿年前,眼睛的出现使得生命快速发生了改变,眼睛可以看到周围的场景,获取的信息大幅增加,出现了生命的繁荣。而机器也存在同样的机会,视觉会给机器带来一个跃进,这对于广大的投资人也好,创业者也好,是非常有意义的,这会让机器的世界出现一个大跃进。

我们周围有非常多的传感器,无论是大家所在的会场,还是在街上、车上,比如一部车子上面可能有超过30个摄像头。传感器每天都在重新塑造我们周围的世界,其实从数据量来讲,大家可以更容易地看到这些。

对于数据量来说,2000年的时候大家更多听说的是商业软件,那个时候有ERP,BPR很多的名词去做企业流程的重塑,企业内部这些软件会产生大量的数据。而随着网络的发展,又产生了大量的商业数据、媒体数据和社交数据等。但现在产生数据最多的是物联网,这些数据主要是来源于各种传感器。传感器把我们周围的世界都数字化了,产生了大量的数据,但这些海量的数据并没有价值,因为这些数据并没有由数字化转为智慧化。

人工智能在前端和IOT终端发生关联的时候产生什么样的商业价值,这是我们期望跟大家探讨的内容。

举一个大家经常碰到的传感器,也是前面几家都围绕在谈的图像传感器。图像传感器是机器视觉的关键部分,在中国有将近两千万个安防摄像头,他们每天产生的数据量是非常惊人的,几乎超过了我们所有互联网上的数据流量,他们也需要极大的存储,需要五千个Youtube。中国安防摄像头产生的数据量需要这么多的Youtube去存储,这些数据目前根本没有发挥出它的价值。我们在前端没有对它进行任何的处理,很多都是存储到后端服务器上,对于整个带宽包括后端的服务器都产生了极大的影响。

针对这一问题,有什么解决方案?那就是前端智能,让数据从源头智能化!前端智能有什么样的好处?首先实时性会非常好,举几个例子,一个无人机需要在云端对场景进行判断,如果网络出现问题,无人机可能已经在前端撞机了。我们人也是一样,当我们手握住一个特别热的杯子,这个时候肯定是马上松开。大家想象下,如果十一个人的手摸了热杯子都要去云端处理,那可能要排队,你的手早就被烫伤了。

第二就是数据的隐私性非常好,比如日本有一家企业的空调上面带着普通和热感的摄像头,可以根据房间人的数量、周围的温度、房间有没有光线的直射各种条件判断调整空调的工作方式。但是如果这个数据是在云端处理的话,恐怕没有人敢买。卧室里非常私密的数据都被传到云端,这是非常可怕的。而前端就没有这个问题,通过前端智能的方案可以去帮助空调获得感知能力,同时所有的数据在前端完成处理,实时调控空调。

接下来是我们新发布的一款产品——角蜂鸟嵌入式AI视觉套件,今年5月发布。这是体积非常小的一个小开发板,很多开发者、创客或学生拿到角蜂鸟之后,可以非常简单地把他们的技术迁移到这个平台上,下面我给大家看一个简单的视频。(角蜂鸟视频,请关注角蜂鸟HornedSungem公众号)

这是我们最近发布的一款面向开发者的平台,可以让开发者非常容易地去做嵌入式的人工智能,价格也非常便宜,大家有兴趣可以去购买试用。现在很多学生都在用这个产品做开发,我们从前端感知的层面在底层做了很多的优化工作,包括感知的准备、感知质量的控制、感知的预测和感知的优化,这些都是在传感器的最前端也就是源头实现的,我们把算法集成到了非常小的前端产品里面。

这对功耗和体积的要求比较高,同时这种嵌入式的产品,也不适用传统复杂的大型深度学习模型,他需要这种经过精简优化的模型。而我们提供了一个深度学习的模型优化工具,大家可以通过我们角蜂鸟的模型转化工具,把自己各种各样复杂的深度学习模型,通过裁减压缩优化之后放到前端执行,可以非常简便地将自己的技术转化为前端产品。

除此以外基于角蜂鸟的前端产品开发难度也被我们极大地简化了,我们角蜂鸟上提供了API,并提供了SDK帮助开发者们简便地完成开发。软件开发难度降低的同时,更重要的是角蜂鸟免去了开发者自行调试底层硬件这种困难的步骤。

这就是角蜂鸟的技术优势所在,我们拥有比较强力的软硬结合能力。而在角蜂鸟之外,在感知层面上,我们也有更多的涉猎。我们做的其中一个工作就是多维度传感器的融合。真实世界里面的数据维度是非常丰富的,不仅仅有视觉,还有声音、距离、光照条件等,这些数据都可以通过多种传感器获得,而我们正可以基于此做出优化。

普通的摄像头主要是面向拍照设计的,能获得一个非常清晰的图像,但是它不是一个功能性的传感器。我们目前的前端智能传感器已经应用到了各个场景里面,比如安防的应用场景,刚才各位提到的智慧零售等,每个场景里面你去观察的目标都不一样,这些就不是普通摄像头拍清楚所能解决的,很多需求是功能性的。

这个是我们做的嵌入式摄像头的应用场景,现场光线条件非常复杂,有非常强的逆光,人群行走也是非常复杂,在整个的行走过程中我们会根据周围场景的变化,对人群进行分析,包括光照条件、脸的倾斜角度等来对人脸的相关数据进行处理。而这些其实都是在一个非常小的前端AI芯片里面用多个模型去做场景的判断和处理,从而获得非常清晰的图像。

银行的需求也是如此,ATM背后的光源往往非常强,在普通的相机里面,自动调节之后人脸是全黑的。而通过我们的智能前端传感器的自行调节,可以让人脸的部分变亮,从而获得清晰的人脸图像。

我们还支持疲劳检测,通过眼睛的状态可以判断你是不是在打盹。这种技术可以应用于行车,等于让车有了感知能力,可以感知驾驶员的状态。这个系统还用到一些关键岗位的检测,比如说武警站岗疲劳的检测,这些都可以通过一个低功耗、低光照的传感器来实现。

这个游泳池解决方案,也是通过智能的前端设备判断游泳池里面游泳人的姿态,来确认是不是出现溺水状况,让游泳池拥有感知能力,可以直接告警让救生员去帮助溺水的人。

今年六月份的时候我们公司也在视觉领域入选了Gartner几个重要的报告,其中一个报告一共有三家中国公司入选,其他两家是安防领域的海康,专注无人机的大疆,而我们是第三家入选的公司。

我们是希望把人工智能的能力注入到物理世界中去,在物联网的前端,就是在IOT前端能够把人工智能结合在前端的产品里面,就像刚才提到的安防摄像头,我们已经有很多的客户把我们的产品集中到了安防摄像头里面,在前端就可以直接实现人脸检测、人脸追踪以及人脸识别,甚至可以把普通的摄像头直接转变成智能的摄像头。这些技术也可以运用到刚刚提到的零售领域。我们希望能够把这种感知能力做到更低的功耗,嵌入到不同的产品里面去。

除此之外,我们今年投资了美国的Insipirt IOT团队,我们将一起在前端打造IOT的智能感知解决方案,在座的合作伙伴可以从我们这儿得到非常丰富的不同硬件平台的解决方案,基于前端的IOT产品。Insipirt IOT的创始人和投资人都是非常知名的,有些是美国的院士,有些是我以前在UIUC ADSC的同事。

我们想一起把智能前端的嵌入式算法和FPGA结合在一起,让广大开发者的算法可以非常容易地在FPGA平台上运转。 未来,我们除了要把感知能力做到FPGA平台,还会推进到真正的芯片领域,做成SOC。这不仅仅是一个深度学习加速的芯片,而是把真正的感知能力,如对周围的光照条件的判断,对颜色形状的识别,对距离的判断等等,都集中到一款芯片里面。从而可以帮助在座的各位,通过这款芯片让自己的产品更简单地获得感知能力。

回到最早的那个题目,最早进化出眼睛的生物获得了更大的竞争优势,他们可以看见周围的场景。而我们也希望通过触景无限的前端感知能力,帮助现有的各类产品获得感知能力,完成机器生命的大跃进。

谢谢大家!

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