收藏！嵌入式AI創(chuàng )新峰會(huì )萬(wàn)字干貨，16位大咖演講精華

2021最“硬”AI峰會(huì )！什么是AI真正業(yè)務(wù)落地的大舞臺？

5月25日匯聚了16位AI與物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大佬的GTIC 2021嵌入式AI創(chuàng )新峰會(huì )在北京舉辦！

當下，隨著(zhù)AI落地進(jìn)入深水期，越來(lái)越多的AI需要從云端，擴展到設備端和邊緣端——智能耳機、智能手環(huán)、智能門(mén)鎖、智能攝像機、AI無(wú)人機、掃地機器人、物流機器人等設備層出不窮。而在一個(gè)信息安全問(wèn)題日益凸顯的時(shí)代，將AI部署在端側、邊緣側，也成為產(chǎn)業(yè)亟待關(guān)注的需求。

而這，正是嵌入式AI要做的事情——將AI部署到嵌入式的設備端和邊緣端。人工智能真正業(yè)務(wù)落地的大舞臺，已經(jīng)越來(lái)越轉向物聯(lián)網(wǎng)端側的AI嵌入這一新戰場(chǎng)！

作為今年首場(chǎng)聚焦嵌入式AI的創(chuàng )新峰會(huì )，來(lái)自產(chǎn)業(yè)鏈上下游的16位大佬共聚一堂，圍繞嵌入式AI的軟硬件生態(tài)創(chuàng )新、家居AIoT、移動(dòng)機器人和工業(yè)制造產(chǎn)業(yè)4大版塊地圖，帶來(lái)了深入淺出的分享。

▲峰會(huì )現場(chǎng)

智一科技聯(lián)合創(chuàng )始人/CEO龔倫常代表主辦方發(fā)言稱(chēng)，據相關(guān)機構統計，2020年智能設備迎來(lái)拐點(diǎn)，活躍的物聯(lián)網(wǎng)連接數量第一次超過(guò)了非物聯(lián)網(wǎng)連接的數量。同時(shí)，國家十四五規劃也首次明確提出了生產(chǎn)、生活以及社會(huì )治理的全面數字化。隨著(zhù)設備算力的大幅度提升，嵌入式AI迎來(lái)了快速發(fā)展的機遇期。

在這樣的大環(huán)境下，于端側、邊緣側智能爆發(fā)前夜，當下AI在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域落地的深度和廣度如何？背后又有什么樣的痛點(diǎn)，以及對應出現了什么樣的前沿技術(shù)創(chuàng )新和商業(yè)化邏輯？AI與物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展的方向又在何方？

我們?yōu)榇蠹沂崂砹?6位大咖分享的干貨，以助大家以點(diǎn)帶面地把握AI落地物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展新趨勢。

01.技術(shù)創(chuàng )新：算法“減重”、芯片攻關(guān)，讓嵌入式AI開(kāi)發(fā)降本增效

大會(huì )上午，在第一大板塊——嵌入式AI的軟硬件生態(tài)創(chuàng )新版塊，來(lái)自商湯科技、大華股份、知存科技、安謀中國、恩智浦、睿賽德電子及OPEN AI LAB的專(zhuān)家都帶來(lái)了前沿分享。

知無(wú)不言，深入淺出，專(zhuān)家們的分享話(huà)題覆蓋了輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型設計、模型壓縮、AI推理引擎、AI芯片架構創(chuàng )新等多個(gè)熱門(mén)領(lǐng)域。

1、商湯科技：打造媲美在線(xiàn)量化的離線(xiàn)量化算法

商湯科技副總裁、研究院副院?、通?智能負責?閆俊杰博?帶來(lái)了題為《極致靈活的深度學(xué)習模型優(yōu)化與部署》的演講。

▲商湯科技副總裁、研究院副院?、通?智能負責?閆俊杰

他認為，當下深度學(xué)習模型部署面臨三大核心挑戰，包括：（1）硬件設備逐漸多樣化，模型需要匹配多種設備；（2）需要思考如何提高模型在特定硬件上的性能，?持模型壓縮算法；（3）市場(chǎng)AI模型需求變大，供應商需要提高模型自動(dòng)化部署能力。

為此，商湯推出Spring.NART模型部署框架，支持代碼級別、算子級別及網(wǎng)絡(luò )級別等不同的接入級別，以通過(guò)統一的接入框架適配多種深度學(xué)習芯片。據稱(chēng)，該框架支持16類(lèi)不同硬件設備，能保證算法方案靈活跑在各類(lèi)設備上。

同時(shí)，商湯通過(guò)編譯優(yōu)化技術(shù)及一套量化模型?產(chǎn)?具，使模型在A(yíng)rm框架和英偉達GPU上都能實(shí)現低bit量化；同時(shí)，除了系統層面的優(yōu)化，商湯今年還提出了媲美在線(xiàn)量化的離線(xiàn)量化算法BRECQ，?次將4bit離線(xiàn)量化的效果做到接近量化訓練，以此實(shí)現高效地模型自動(dòng)化部署。

另外，在軟硬件協(xié)同方面，商湯兼顧結構、推理庫和硬件，建立了一個(gè)計算數據庫Spring.GPDB （Graph Performance DataBase），基于這一軟硬件協(xié)同的數據庫幫訓練好的模型做診斷，使模型得到較好的精度提升。

總的來(lái)說(shuō)，針對硬件多樣化、模型壓縮、模型自動(dòng)化部署三大挑戰，商湯試圖讓深度學(xué)習模型在嵌入式設備上靈活優(yōu)化和部署。

2、大華股份：聚焦模型微服務(wù)化，降低嵌入式AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻

會(huì )上，大華股份先進(jìn)技術(shù)研究院科學(xué)家朱樹(shù)磊以《嵌入式AI算法模型微服務(wù)的設計與實(shí)踐》為題帶來(lái)了深入的演講。

▲大華股份先進(jìn)技術(shù)研究院科學(xué)家朱樹(shù)磊

微服務(wù)并不是一個(gè)新概念，它是一個(gè)SOA軟件架構的變種。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，微服務(wù)把一些功能模塊拆分出來(lái)，運行在不同的進(jìn)程中或不同的服務(wù)器上。相比于單體式架構，微服務(wù)具有開(kāi)發(fā)難度降低、維護成本低、開(kāi)發(fā)周期短、可擴展性較強等優(yōu)點(diǎn)。

為什么要強調微服務(wù)？朱樹(shù)磊認為，當下，行業(yè)AI智能需求快速增長(cháng)的背景下，嵌入式算法產(chǎn)品架構設計和開(kāi)發(fā)流程亟需變革，嵌入式平臺模型微服務(wù)能夠降低嵌入式開(kāi)發(fā)的工程門(mén)檻，使算法人員有效參與到工程落地，提升算法效果、有效分配算力，高效滿(mǎn)足客戶(hù)的碎片化需求。與此同時(shí)，嵌入式AI算法模型微服務(wù)能促進(jìn)端邊云一體化，使得模型一致、服務(wù)一致，從而使整個(gè)系統的可維護性更高、成本更低。

但是，相比于云原生微服務(wù)，嵌入式微服務(wù)在功耗、內存、算力等資源方面都受限，無(wú)法復用成熟的云原生生態(tài)，需要自己打造。

朱樹(shù)磊認為，打造模型、接口、代碼三大編譯器是嵌入式平臺模型微服務(wù)化的關(guān)鍵。為此，大華股份基于組件規劃、技術(shù)棧選擇、架構設計三大環(huán)節，打造模型編譯器DNNX、接口編譯器IDLC、通用交叉編譯器UCC三大編譯器，將代碼開(kāi)發(fā)轉化為編譯器、中間件等核心標準件的開(kāi)發(fā)，實(shí)現微服務(wù)。

此外，朱樹(shù)磊還提到，要因地制宜實(shí)踐嵌入式算法開(kāi)發(fā)的DevOps流程，始終把性能作為嵌入式平臺模型服務(wù)化的核心關(guān)注點(diǎn)。

3、知存科技：行業(yè)面臨存儲墻瓶頸，存算一體是最高效AI計算

知存科技CEO王紹迪主要以《存算一體AI芯片：AIoT設備的算力新選擇》為題，解讀存算一體技術(shù)如何帶來(lái)更加高效的AI計算。

▲知存科技CEO王紹迪在發(fā)表演講

作為存算一體AI芯片賽道的領(lǐng)軍者，知存科技主要研發(fā)基于Flash的存算一體芯片。王紹迪談到，現在行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入到了后摩爾時(shí)代，尤其當芯片進(jìn)入到7nm和5nm階段后，研發(fā)進(jìn)度放緩，芯片研發(fā)成本急劇增高，每一次迭代單個(gè)芯片成本增加1倍。

但碎片化的IoT市場(chǎng)對先進(jìn)工藝芯片的需求并不強烈，反而更青睞于低成本、低功耗、易開(kāi)發(fā)的芯片。不過(guò)，目前芯片都都采用傳統的馮諾伊曼架構，最先進(jìn)的存儲器仍采用1X工藝，“所以摩爾定律走到這個(gè)階段，存儲器的速度很難滿(mǎn)足現在行業(yè)的需求。”王紹迪說(shuō)。

在他看來(lái)，現在行業(yè)大多都面臨著(zhù)存儲墻問(wèn)題，存儲器的數據搬運慢、搬運能耗大，緩存的大小和密度都很難提升。為了解決存儲器瓶頸的問(wèn)題，許多公司都采用了不同的方案，包括3D Xpoint、近內存計算、近存儲計算和存內計算。

其中，王紹迪認為存算一體是最高效率的AI計算。今年知存科技發(fā)布了基于存算一體技術(shù)開(kāi)發(fā)的第二代芯片WTM2101，算力相比第一代提高10倍，主要面向智能語(yǔ)音和智能健康領(lǐng)域，AI算力達50Gops，預計今年第四季度實(shí)現量產(chǎn)。

4、安謀中國：專(zhuān)用架構正興起，主流AI算法呈輕量化趨勢

安謀中國AI技術(shù)高級市場(chǎng)經(jīng)理吳彤以《構建AI智能“芯”生態(tài)》為題，對當前AI芯片發(fā)展趨勢以及安謀自研人工智能專(zhuān)用處理器IP“周易”AIPU進(jìn)行解讀。

▲安謀中國AI技術(shù)高級市場(chǎng)經(jīng)理吳彤

如今行業(yè)已進(jìn)入以數據為驅動(dòng)的計算時(shí)代，也稱(chēng)為第五波計算浪潮，從網(wǎng)絡(luò )架構到計算架構都產(chǎn)生了大量需求。依托Arm世界領(lǐng)先的生態(tài)系統資源與技術(shù)優(yōu)勢，安謀中國面向國內市場(chǎng)獨立研發(fā)了“周易”AIPU。

吳彤談到當下AI芯片市場(chǎng)有四大發(fā)展趨勢，一是端側芯片市場(chǎng)增速非常高，二是未來(lái)5-10年端側推理市場(chǎng)的增速最快，三是ASIC定制化芯片將成為未來(lái)的主流，四是細分市場(chǎng)規模將會(huì )保持高速增長(cháng)。

另一方面，AI芯片行業(yè)專(zhuān)用架構（DSA）正在興起，主流AI算法也呈現輕量化趨勢。在這些趨勢下，安謀中國自研的“周易”AIPU擁有完全自主可控、完整生態(tài)等特點(diǎn)，目前已經(jīng)推出兩代產(chǎn)品，分別為“周易”Z1和“周易”Z2。

其中，“周易”Z1是邊緣計算通用的AI IP，面向IoT&Edge，基于“周易”Z1研發(fā)的全志R329智能語(yǔ)音芯片即將大規模商用；“周易”Z2面向邊緣計算中高性能場(chǎng)景，基于“周易”Z2開(kāi)發(fā)的芯片也即將應用落地，主要覆蓋中高端安防和自動(dòng)駕駛/智能座艙領(lǐng)域。

此外，吳彤還介紹了兩款AI IP的應用案例，包括人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測、駕駛員疲勞監測 (DMS) 和DTV超級分辨率應用等。

5、恩智浦：用AI工具鏈讓MCU煥發(fā)智能“魔力”

前面的嘉賓提到了AI工具鏈概念，恩智浦AI-IoT方案資深研發(fā)經(jīng)理秦建峰在會(huì )上則進(jìn)一步探討了《如何設計高效率MCU AI工具鏈》這一細分領(lǐng)域的核心問(wèn)題。

▲恩智浦AI-IoT方案資深研發(fā)經(jīng)理秦建峰

MCU（微控制單元）具有低算力、低功耗、低成本的特點(diǎn)，在MCU上做AI開(kāi)發(fā)面臨眾多限制。秦建峰談到，一方面，MCU硬件限制了推理引擎規模，另一方面，已有的開(kāi)源工具對算法優(yōu)化仍缺乏標準，都阻礙了在MCU上做AI應用。

如何提升MCU邊緣端AI運算性能和精度 ？

秦建峰認為，需要選取成熟及高效率總線(xiàn)架構設計的MCU；同時(shí)避免采用大內核的卷積運算，找到精度和性能的平衡點(diǎn)；另外，要采用適當的量化算法或者是混合量化算法，以保持精度并減少冗余運算，等等。

恩智浦內部有一套持續維護優(yōu)化的Nano.AI工具鏈，包括Nano.AI PC端工具和Nano.AI MCU邊緣端推理引擎兩大部分。開(kāi)發(fā)者首先在PC端針對現有MCU完成精度和性能的仿真，當PC仿真效果達標后，再將最后生成的代碼全部放上來(lái)，做真實(shí)環(huán)境下的驗證，最后得到加速庫，包括模型和轉化過(guò)的文件。這樣一來(lái)，集成到MCU上花的時(shí)間會(huì )大大節省，使開(kāi)發(fā)效率得到提升。

6、睿賽德電子：革新物聯(lián)網(wǎng)操作系統，直擊碎片化痛點(diǎn)

在峰會(huì )上，多位嘉賓都提到了AI落地場(chǎng)景的碎片化。上海睿賽德電子科技有限公司RT-Thread人工智能總監楊武認為，解決碎片化的最好方法，是采用一套物聯(lián)網(wǎng)操作系統。

▲睿賽德電子人工智能總監楊武

在題為《讓設備更聰明：物聯(lián)網(wǎng)操作系統推動(dòng)嵌入式AI開(kāi)發(fā)》的演講中，楊武談到，當下，隨著(zhù)AI模型本身對算力的渴求直線(xiàn)上升，盡管人們不斷用輕量化技術(shù)進(jìn)行模型壓縮，但一旦騰出一點(diǎn)點(diǎn)空間，人們就想用它解決更多問(wèn)題。

在這種背景下，突破算力瓶頸需要專(zhuān)用處理器，AI芯片市場(chǎng)一片火熱。但同時(shí)，這也導致智能物聯(lián)產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步呈現碎片化態(tài)勢。對于算法開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，在端側進(jìn)行AI開(kāi)發(fā)面臨的首要問(wèn)題，就是上手太難，尤其在算法部署方面力不從心。

為了支持AI算法在嵌入式設備中的便捷部署，睿賽德電子公司推出一套支持嵌入式AI落地的軟件包，并更進(jìn)一步推出RT-Thread AIKit軟件包——一套易用、開(kāi)放的邊緣AI落地解決方案，這一方案能讓開(kāi)發(fā)者感到集成運用AI算法模型就跟普通代碼庫一樣簡(jiǎn)單。

7、OPEN AI LAB：破解邊緣異構計算難題的AI計算框架

OPEN AI LAB聯(lián)合創(chuàng )始人&CTO?明?以《Tengine：加速邊緣計算中的AI部署與落地》為題，分享了Tengine的優(yōu)勢與生態(tài)發(fā)展。

▲OPEN AI LAB聯(lián)合創(chuàng )始人&CTO?明?在發(fā)表演講

?明?談到，邊緣計算作為一種特殊的信息/數據處理方式，擁有本地操作、時(shí)延低、成本低、安全隱私性高等優(yōu)勢，而邊緣計算的爆發(fā)是大勢所趨，眾多的基礎技術(shù)和應用將基于邊緣原生（Edge Native）。

相比云原生（Cloud Native），邊緣原生擁有連接與計算并重的特點(diǎn)，同時(shí)還能實(shí)現遠程管理、邊緣自治和跨節點(diǎn)編排，重視物聯(lián)網(wǎng)和5G無(wú)線(xiàn)接入。

“邊緣計算的核心還是計算本身，但由于SoC種類(lèi)各不相同，也帶來(lái)了不少問(wèn)題。”黃明飛談到，為了解決不同芯片平臺部署的問(wèn)題，OPEN AI LAB開(kāi)發(fā)的AI邊緣計算框架Tengine已服務(wù)多家邊緣智能芯片企業(yè)，并持續拓展開(kāi)源生態(tài)。

其中，Tengine Framework是OPEN AI LAB自主設計的邊緣AI計算框架，是一個(gè)開(kāi)源的AI推理框架，能高效地解決邊緣AI異構計算的難題；Tengine MLOps是一個(gè)商用級邊云自動(dòng)化部署平臺，具有易開(kāi)發(fā)、快部署的優(yōu)點(diǎn)，能幫助集成商加速行業(yè)智能化。

最后談及Tengine的開(kāi)放生態(tài)，?明?提到Tengine已經(jīng)和行業(yè)最大的機器視覺(jué)項目OpenCV達成戰略合作，還成為了ONNX的官方認證合作伙伴。同時(shí)，Tengine已和20+主流芯片廠(chǎng)商SoC的底層全面適配，對多種最新NPU的早期介入適配并實(shí)現了最優(yōu)化支持。

通過(guò)第一版塊嘉賓的演講，我們看到無(wú)論是來(lái)自AI物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈的哪一環(huán)節，這些代表性的企業(yè)都在通過(guò)技術(shù)創(chuàng )新將開(kāi)發(fā)者、工程師的工作化繁為簡(jiǎn)，從而讓AI在端側、邊緣側設備端實(shí)現更高的精度和性能。

而這些產(chǎn)業(yè)鏈上下游星星點(diǎn)點(diǎn)的技術(shù)革新，將在以智慧家居、移動(dòng)機器人、工業(yè)制造、智慧城市等行業(yè)領(lǐng)域中，讓AI及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)爆發(fā)出令人驚艷的智能“魔力”。

02.深耕行業(yè)：家居、機器人、工業(yè)領(lǐng)域玩家各顯神通

本次峰會(huì )，我們也邀請了來(lái)自智能家居AIoT、移動(dòng)機器人及工業(yè)制造領(lǐng)域的行業(yè)代表玩家帶來(lái)了深入分享。

1、全屋智能時(shí)代來(lái)臨，AI技術(shù)及生態(tài)面臨痛點(diǎn)

在峰會(huì )下午第一場(chǎng)、整個(gè)峰會(huì )第二大板塊——智能家居AIoT領(lǐng)域，來(lái)自閱面科技、騰訊云、地平線(xiàn)公司的專(zhuān)家就嵌入式視覺(jué)AI落地、全屋智能規?；逃?、邊緣AI芯片落地等話(huà)題帶來(lái)了精彩解讀。

（1）閱面科技：自然人機交互成智能家居主題，多模態(tài)技術(shù)融合日益重要

智能家居正朝著(zhù)全屋智能方向發(fā)展，對多模態(tài)傳感技術(shù)的需求進(jìn)一步提高。針對當下智能家居的發(fā)展，閱面科技聯(lián)合創(chuàng )始人&CEO丁小羽帶來(lái)題為《面向智能家居的嵌入式視覺(jué)之旅》的演講。

▲閱面科技聯(lián)合創(chuàng )始人&CEO丁小羽

作為我國嵌入式視覺(jué)識別技術(shù)領(lǐng)域的新銳玩家，閱面科技從2015年成立后就一直專(zhuān)注嵌入式視覺(jué)技術(shù)的民用落地探索。丁小羽談到，閱面科技的嵌入式視覺(jué)技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了四個(gè)階段：

一是AI和算力的適配階段，二是AI和傳感的融合階段，三是行為/健康AI智能終端階段，四是全屋智能的感知基礎階段。

其中在行為/健康AI智能終端階段，閱面科技主要開(kāi)發(fā)創(chuàng )新型硬件，整體地設計人機交互，以智能終端的形式部署，讓設備能主動(dòng)感知人體行為動(dòng)作和生理體征等狀態(tài)。

而在全屋智能的感知基礎階段，閱面科技的目標是實(shí)現智慧的人居環(huán)境。丁小羽認為，家庭AI擁有隱私數據規范、應用形態(tài)靈活、交互親切自然等特點(diǎn)，超越人眼視覺(jué)的AI傳感融合有很大機會(huì )。

“盡管目前智能家居還處于初期發(fā)展階段，但智能家居服務(wù)最終會(huì )從數字化空間走到機器人服務(wù)的物理空間階段。”他談到，在這一階段，人和系統的自然交互已成為智能家居發(fā)展的主題，超聲波雷達、熱成像等傳感技術(shù)的融合越來(lái)越重要。

（2）騰訊云：發(fā)揮資源與技術(shù)優(yōu)勢，從四大層面使能全屋智能

當下，智能家居正從單品階段進(jìn)化到主動(dòng)智能階段，更關(guān)注用戶(hù)體驗，主動(dòng)為客戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)。騰訊云智能終端行業(yè)首席架構師馬英奎對此深以為然，在會(huì )上帶來(lái)以《智能家居新階段，騰訊云AIoT使能全屋智能》為主題的演講。

▲騰訊云智能終端行業(yè)首席架構師馬英奎

馬英奎認為，當下全屋智能有四大關(guān)鍵要素，包括連接、交互、服務(wù)和計算。騰訊云自身不會(huì )做智能硬件，更多是開(kāi)放騰訊的內部資源和技術(shù)能力，賦能智能家居客戶(hù)。

具體而言，騰訊云面向智能家居客戶(hù)，在平臺層面，提供騰訊云服務(wù)；在能力層面，提供一站式的物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺；在服務(wù)層面，將QQ音樂(lè )、騰訊視頻等海量?jì)热葙Y源覆蓋智能家居場(chǎng)景；在體驗層面，基于微信生態(tài)提供騰訊連連小程序，幫客戶(hù)實(shí)現更多能力，提升用戶(hù)體驗。

其中，一站式物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺能夠實(shí)現開(kāi)箱即用，能提供消息通訊、視頻通訊、安全認證、智能語(yǔ)音、NLP等眾多服務(wù)，目前已落地生活消費、健康醫療、城市政務(wù)、工業(yè)制造等多個(gè)消費物聯(lián)網(wǎng)及產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。

另外值得一提的是，在體驗層面，騰訊連連會(huì )提供小程序配網(wǎng)能力，開(kāi)放微信掃一掃入口，提升設備配網(wǎng)率和用戶(hù)體驗。目前微信已有12億用戶(hù)入口，能助力品牌最快觸達用戶(hù)，并帶來(lái)“用完即走”的流暢體驗。在開(kāi)發(fā)層面，客戶(hù)可直接選擇騰訊連連，降低開(kāi)發(fā)成本，提升家電、安防傳感、運動(dòng)健康等設備智能化效率。

可以看到，隨著(zhù)嵌入式AI落地進(jìn)入廣大消費者的生活領(lǐng)域，像騰訊這樣的云廠(chǎng)商將發(fā)揮自身社交媒體及內容服務(wù)的優(yōu)勢深入物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈，充當重要的入口及平臺角色。

（3）地平線(xiàn)：解讀智能家居市場(chǎng)的技術(shù)和生態(tài)痛點(diǎn)

地平線(xiàn)不僅是知名汽車(chē)智能芯片獨角獸，也面向智能家居場(chǎng)景打造了多代AIoT芯片。地平線(xiàn)AIoT產(chǎn)品線(xiàn)總經(jīng)理王叢以《加速智能家居產(chǎn)業(yè)爆發(fā)，構建AIoT開(kāi)放應用生態(tài)》為題，為大家分享了地平線(xiàn)在智能家居領(lǐng)域的幾點(diǎn)思考。

▲地平線(xiàn)AIoT產(chǎn)品線(xiàn)總經(jīng)理王叢

現階段，地平線(xiàn)研發(fā)的旭日AI芯片主要面向掃地機、智能電視、智能會(huì )議，以及其他傳統IoT邊緣計算場(chǎng)景。同時(shí)，地平線(xiàn)還為傳統芯片提供標準工具，包括配套的算法和方案。

王叢談到，智能家居的不同細分賽道各有發(fā)展趨勢。在掃地機器人領(lǐng)域，近兩年市場(chǎng)發(fā)展速度非?？?，其中多傳感器融合是產(chǎn)品發(fā)展的重要趨勢，例如激光+視覺(jué)+ToF感知技術(shù)的融合。

在智能電視領(lǐng)域，盡管近幾年電視市場(chǎng)規模已經(jīng)飽和，但市場(chǎng)需求已開(kāi)始發(fā)生變化，結合攝像頭開(kāi)發(fā)應用的智能電視滲透率正逐年增加，智能交互功能將會(huì )成為主流。

整體來(lái)看，王叢提到了當下智能家居行業(yè)發(fā)展的本質(zhì)。一是消費者開(kāi)始擁抱智能化，愿意為附加值買(mǎi)單；二是在所有產(chǎn)品品類(lèi)中，人機交互是多類(lèi)產(chǎn)品的共通性需求，存在標準化的可能性。

但王叢認為，整個(gè)市場(chǎng)仍存在技術(shù)和生態(tài)兩個(gè)層面的痛點(diǎn)。尤其在生態(tài)層面，目前OEM還需要更多元的AI算法生態(tài)配合，而應用方也希望有標準化的硬件土壤來(lái)適配。

“針對這些行業(yè)痛點(diǎn)，地平線(xiàn)將提供更多相應的解決方案，在人機交互和算法方面做提前性的預研。”王叢說(shuō)，作為供應商，地平線(xiàn)會(huì )進(jìn)一步將芯片做好，把探索AI的價(jià)值做大。同時(shí)，也將更加開(kāi)放地和更多合作伙伴一起把生態(tài)做大。

2、機器人進(jìn)入生活生產(chǎn)，AI+多傳感器成新突破口

看完智能家居大佬分享，在峰會(huì )第三大板塊——移動(dòng)機器人領(lǐng)域，來(lái)自極智嘉、360人工智能研究院、迦智科技的大牛帶來(lái)了在物流機器人、掃地機器人等領(lǐng)域的嵌入式AI技術(shù)落地應用及經(jīng)驗。

（1）極智嘉：深耕行業(yè)場(chǎng)景，克服物流機器人的視覺(jué)感知技術(shù)挑戰

在機器人應用專(zhuān)場(chǎng)，極智嘉研發(fā)總監陳超帶來(lái)了題為《物流機器人視覺(jué)感知技術(shù)的挑戰與創(chuàng )新》的開(kāi)場(chǎng)演講。

▲極智嘉研發(fā)總監陳超

物流行業(yè)是一個(gè)巨大市場(chǎng)，但行業(yè)長(cháng)期面臨用人難、市場(chǎng)需求變化快等痛點(diǎn)。物流機器人在這樣的背景下應運而生，目前已經(jīng)演化出智能分揀、智能搬運、智能叉車(chē)、智能倉儲等多場(chǎng)景的產(chǎn)品形態(tài)，并在眾多實(shí)際場(chǎng)景中落地。

陳超回顧，在極智嘉物流機器人落地行業(yè)過(guò)程中，在視覺(jué)感知技術(shù)方面克服了眾多挑戰。

在倉儲AMR移動(dòng)機器人領(lǐng)域，場(chǎng)景相對簡(jiǎn)單，主要包括貨架到人的揀選和貨箱到人的揀選兩大場(chǎng)景。針對用于導航的地面二維碼，團隊遇到了污損/反光、運動(dòng)模糊等問(wèn)題，以及成本降低的訴求。為此，極智嘉在最新機器人上引入了基于地紋融合的V1.5，彌補二維碼易污損的問(wèn)題；更進(jìn)一步，極智嘉基于Marker-Net的V2.0解決方案將故障率降低兩個(gè)數量級。

在工業(yè)AMR移動(dòng)機器人領(lǐng)域，面臨的場(chǎng)景和挑戰也更加復雜多樣。比如，針對行業(yè)樣本少的問(wèn)題，極智嘉采取學(xué)習仿真方案，快速擴充樣本；針對未知目標檢測問(wèn)題，極智嘉引入深度相機，使得深度學(xué)習模型有機結合深度數據，提高目標檢測性能。

而針對魯棒性要求高的問(wèn)題，極智嘉采用復合模型方法，并通過(guò)地圖更新和語(yǔ)義地圖，從而得到魯棒性更高的結果；針對端側設備低算力的需求，極智嘉通過(guò)算法優(yōu)化及加速引擎來(lái)突破算力限制。

可以看到，作為自2015年就成立的物流機器人頭部企業(yè)，極智嘉已經(jīng)針對倉儲及工業(yè)特定應用場(chǎng)景，攻克了嵌入式AI開(kāi)發(fā)的一座座山頭。

（2）360人工智能研究院：AI能力比拼是掃地機器人下一個(gè)比拼賽道

針對掃地機器人市場(chǎng)的發(fā)展和技術(shù)創(chuàng )新，360人工智能研究院運動(dòng)引擎算法負責人潘俊威帶來(lái)了題為《嵌入式AI快速發(fā)展，掃地機器人進(jìn)入感知決策新賽道》的演講。

▲360人工智能研究院運動(dòng)引擎算法負責人潘俊威

潘俊威提到，我國掃地機器人市場(chǎng)規模已從2013年的8.4億元，增長(cháng)到2020年的93.8億元，正不斷快速增長(cháng)。同時(shí)，掃地機器人產(chǎn)品中高端化明顯，智能已成為高附加值特征。

不過(guò)，掃地機器人在易用性上還有較大提升空間。“尤其是用戶(hù)對避障的需求越來(lái)越強烈，將3D深度相機應用在掃地機器人上也變得水到渠成。”潘俊威說(shuō)，將3D深度相機和多傳感器融合，能讓機器人獲取環(huán)境信息的能力從二維提升到三維，大大增強設備的環(huán)境感知能力。

為了進(jìn)一步滿(mǎn)足消費者需求，360提出了掃地機器人的無(wú)人駕駛大腦概念，重點(diǎn)是提升移動(dòng)機器人在環(huán)境感知、場(chǎng)景理解、決策規劃三個(gè)方面的能力。

例如，基于360無(wú)人駕駛大腦研發(fā)的三雷達融合避障技術(shù)，采用多傳感器融合感知算法，結合聚類(lèi)和分割算法，能讓掃地機器人識別門(mén)檻、推拉軌道、厚地毯和普通障礙物，做到避障的同時(shí)順暢通行門(mén)檻軌道等區域。

目前掃地機器人年銷(xiāo)量為600萬(wàn)臺，是洗衣機銷(xiāo)量的15%，市場(chǎng)滲透率不足8%，仍存在廣闊空間。潘俊威認為，想要推動(dòng)這一市場(chǎng)的發(fā)展，要持續升級掃地機器人的導航、避障和清潔三大核心要素。

“隨著(zhù)嵌入式端側的AI能力不斷提升，AI能力也將成為下一個(gè)比拼賽道。”他說(shuō)。

（3）迦智科技：攻堅AMR落地制造業(yè)挑戰，打造室內外全流程智能工業(yè)物流解決方案

就在5月，迦智科技剛完成了億元級B輪融資。本次，迦智科技產(chǎn)品總監吳俊翔在峰會(huì )上帶來(lái)了以《AMR機器人多傳感器融合定位的發(fā)展趨勢》主題的分享。

▲迦智科技產(chǎn)品總監吳俊翔在發(fā)表演講

吳俊翔回顧道，從基于磁釘、磁條的自動(dòng)導引車(chē)（AGV）到新一代移動(dòng)機器人（AMR），迦智科技開(kāi)始基于地圖的環(huán)境感知能力與智能決策，尋求差異化的自主導航能力。通過(guò)AI機器視覺(jué)與激光雷達融合建圖與定位，團隊產(chǎn)品實(shí)現了更加精準及時(shí)的定位導航以及多機器人協(xié)作。

吳俊翔認為，在A(yíng)MR逐漸成為越來(lái)越多制造業(yè)標配的當下，技術(shù)本身依然面臨著(zhù)新的挑戰。首先，計算資源受限條件下的大場(chǎng)景地圖構建，帶來(lái)了性能問(wèn)題；其次，環(huán)境動(dòng)態(tài)變化也會(huì )對定位導航精度與穩定性產(chǎn)生影響；此外，核心部件成本過(guò)高，影響產(chǎn)品快速推廣落地，等等。

為了應對眾多挑戰，迦智科技不斷攻堅技術(shù)難關(guān)。比如在地圖構建能力方面，公司突破運行場(chǎng)景的尺寸限制，進(jìn)一步壓榨硬件與算法極限；在算法性能方面，發(fā)力語(yǔ)義特征與激光點(diǎn)云融合的地圖構建，從而提高系統魯棒性；此外，公司也在布局面向室內外綜合感知場(chǎng)景的新一代AMR技術(shù)棧與工具鏈，以促進(jìn)更安全的人車(chē)物交互。

展望未來(lái)技術(shù)布局，迦智科技也明確了方向，依托合伙人團隊與浙江大學(xué)機器人實(shí)驗室的長(cháng)期技術(shù)積淀，公司將繼續布局和深挖智能感知與定位導航技術(shù)，打造室內外全流程智能工業(yè)物流解決方案。

3、工業(yè)制造數字化，AI賦能視覺(jué)升維

在峰會(huì )第四大板塊——工業(yè)制造產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，來(lái)自圖麟科技、賽靈思及圖漾科技的高管也帶來(lái)了關(guān)于工業(yè)質(zhì)檢轉型、工業(yè)視覺(jué)軟件及解決方案、３D視覺(jué)工業(yè)應用等話(huà)題帶來(lái)的深入探討分享。

（1）圖麟科技：用通用視覺(jué)平臺降低工業(yè)質(zhì)檢的數智化門(mén)檻

專(zhuān)注于機器視覺(jué)研發(fā)與應用的圖麟科技，是國內率先實(shí)現“AI+工業(yè)質(zhì)檢”落地應用的AI供應商之一。圖麟科技聯(lián)合創(chuàng )始人&副總裁張險峰以《工業(yè)質(zhì)檢數智化轉型新思維》為題，向大家分享了圖麟科技推動(dòng)工業(yè)質(zhì)檢降本增效的創(chuàng )新思路。

▲圖麟科技聯(lián)合創(chuàng )始人&副總裁張險峰

他談到，據中商產(chǎn)業(yè)研究院數據，2020年中國智能制造市場(chǎng)規模已超過(guò)27000億元，預計2025年將超過(guò)55000億元，行業(yè)場(chǎng)景化特征明顯。其中，工業(yè)質(zhì)檢是數智化熱門(mén)場(chǎng)景之一。

“隨著(zhù)下游市場(chǎng)對產(chǎn)品質(zhì)量要求越來(lái)越高，工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域需求已呈現明顯變化。”張險峰說(shuō)，以外觀(guān)缺陷檢測為例，外觀(guān)缺陷檢測涉及的領(lǐng)域豐富多樣，生產(chǎn)流程中的質(zhì)量管理需求逐漸增加，質(zhì)檢標準不斷提升。

但現階段，工業(yè)質(zhì)檢的難點(diǎn)在于，人工檢測存在效率低、良品率不穩定等難點(diǎn)，而數智化的技術(shù)門(mén)檻也很高。

針對這些難點(diǎn)，圖麟科技基于光學(xué)系統、機電控制、視覺(jué)算法和大數據四大核心技術(shù)，推出能快速開(kāi)發(fā)部署的Tunicorn通用視覺(jué)平臺，面向跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景，并融合了兩大系統，可實(shí)現算法多模型場(chǎng)景下的調度管理方案。

張險峰提到，依托Tunicorn通用視覺(jué)平臺，圖麟科技從手機、車(chē)載、TV、筆電等終端蓋板玻璃檢測，擴展至顯示模組外觀(guān)檢測，推出了國內首個(gè)成熟的屏幕貼合后智能化檢測方案，不斷推動(dòng)工業(yè)質(zhì)檢的數智化。

此外，張險峰還分享了Tunicorn通用視覺(jué)平臺在蓋板玻璃檢測、顯示模組外觀(guān)檢測、顯示玻璃電路檢測、半導體/類(lèi)半導體外觀(guān)檢測、通用膜材外觀(guān)檢測等細分垂直領(lǐng)域的解決方案。

（2）賽靈思：兼顧計算加速與安全，為工業(yè)場(chǎng)景打造自適應可編程硬件

作為下午場(chǎng)唯一家硬件平臺廠(chǎng)商代表，賽靈思公司的軟件和解決方案市場(chǎng)部高級經(jīng)理劉珊珊帶來(lái)了以《MPSoC平臺加速工業(yè)視覺(jué)應用創(chuàng )新》為題的深入分享。

▲賽靈思公司的軟件和解決方案市場(chǎng)部高級經(jīng)理劉珊珊

劉珊珊回顧，近些年賽靈思在不斷地加速轉型，從傳統的FPGA，到延續FPGA核心價(jià)值的片上系統，再到最新一代的自適應計算加速平臺（ACAP平臺），公司研發(fā)出更易于軟件編程的體系結構，同時(shí)也為客戶(hù)提供更廣泛的部署方法。

據劉珊珊分享，MPSoC平臺最大的優(yōu)勢是具備整體應用協(xié)同優(yōu)化的能力。談到AI在工業(yè)場(chǎng)景的應用，她提到了安全生產(chǎn)、工業(yè)質(zhì)檢、AGV/AMR三大領(lǐng)域，并列舉了測量、識別、引導、檢測等工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的的細分場(chǎng)景，指出其中都可能嵌入視覺(jué)AI應用。

劉珊珊談到，賽靈思的工業(yè)和視覺(jué)解決方案堆棧提供包括功能安全、網(wǎng)絡(luò )安全、控制、通信、視覺(jué)處理、機器學(xué)習和邊緣分析等解決方案，支持實(shí)時(shí)決策。硬件可編程的MPSoC使通用處理子系統與可編程邏輯相結合，從而適應多種工業(yè)場(chǎng)景解決方案的定制開(kāi)發(fā)，并通過(guò)單芯片邊緣平臺方案降低成本。

最后，劉珊珊介紹了一款賽靈思最新發(fā)布的系統化模組K26 SOM，這正是基于MPSoC架構為工業(yè)視覺(jué)打造的芯片。該模組即插即用，無(wú)FPGA開(kāi)發(fā)經(jīng)驗的人也能在一小時(shí)內啟動(dòng)運行；針對這一標準平臺，賽靈思還向用戶(hù)推出應用商城，提供標準化的軟件開(kāi)發(fā)流程。

（3）圖漾科技：3D機器視覺(jué)商用潛力大，嵌入式AI是機會(huì )點(diǎn)

成立于2011年的圖漾科技是我國3D機器視覺(jué)領(lǐng)域的新銳玩家。圖漾科技創(chuàng )始人&CEO費浙平以《3D機器視覺(jué)在工業(yè)制造領(lǐng)域的前景與實(shí)踐》為題，分享了圖漾科技在3D機器視覺(jué)發(fā)展的幾點(diǎn)思考。

▲圖漾科技創(chuàng )始人&CEO費浙平

“圖漾科技全球3D機器視覺(jué)行業(yè)的領(lǐng)頭企業(yè)，出貨量全球領(lǐng)先，其中公司有20%的收入來(lái)自海外市場(chǎng)。”費浙平說(shuō)。

基于過(guò)去的技術(shù)積累和市場(chǎng)經(jīng)驗，費浙平對行業(yè)進(jìn)行了一些分析和展望。從實(shí)際落地來(lái)看，他認為3D機器視覺(jué)是2D機器視覺(jué)的補充和延伸，更多的價(jià)值在于完成2D機器視覺(jué)做不到的任務(wù)。

在他看來(lái)，3D機器視覺(jué)在消費、安防、工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域都有許多應用方向，尤其是商業(yè)領(lǐng)域的應用潛力巨大。與此同時(shí)，費浙平還分享了圖漾科技對當下3D機器視覺(jué)市場(chǎng)現狀的內部分析數據，涉及工業(yè)自動(dòng)化、工業(yè)檢測、物流科技和商業(yè)應用四大垂直領(lǐng)域。

其中，工業(yè)檢測是現階段行業(yè)3D機器視覺(jué)滲透率最高的領(lǐng)域，但也意味著(zhù)它的增長(cháng)空間較少；3D機器視覺(jué)在物流科技領(lǐng)域還有很大發(fā)展潛力，至少有100倍以上的增長(cháng)空間；而在商業(yè)應用場(chǎng)景，3D機器視覺(jué)甚至能達到1000倍的增長(cháng)空間。

費浙平認為，現在3D機器視覺(jué)還處于創(chuàng )新產(chǎn)品的創(chuàng )新應用落地階段，擁有100倍的成長(cháng)空間，但還面臨著(zhù)傳感器、算法軟件、算力單元三大方向的發(fā)展挑戰，而算力單元的最大挑戰是成本。

“總地來(lái)看，3D機器視覺(jué)正在興起，它將會(huì )來(lái)到我們每個(gè)人的身邊。”費浙平談到，“相機+軟件+算力”三大件仍在不斷迭代演進(jìn)，而嵌入式AI在3D視覺(jué)的應用剛剛起步，這將是一個(gè)重大的機會(huì )點(diǎn)。

03.結語(yǔ)：物聯(lián)網(wǎng)端側AI嵌入新戰場(chǎng)進(jìn)入爆發(fā)前夜！

通過(guò)本次峰會(huì )，在底層技術(shù)創(chuàng )新方面，我們看到在輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型設計、模型壓縮、AI推理引擎、AI芯片架構創(chuàng )新等領(lǐng)域的最新創(chuàng )新實(shí)踐。

而在行業(yè)落地層面，我們也洞察了智能家居、移動(dòng)機器人、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能安防等多個(gè)領(lǐng)域面臨的挑戰和應對舉措，看到AI落地的火苗正煥發(fā)出多樣化的智能“魔力”。

總的來(lái)說(shuō)，當AI落地從云端擴展到更加寬廣的端側、邊緣測領(lǐng)域，一個(gè)更加廣闊的物聯(lián)網(wǎng)端側的AI嵌入新戰場(chǎng)正在爆發(fā)前夜，AI也將真正進(jìn)入普羅大眾生產(chǎn)、生活的方方面面！

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