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人工智能技術(shù)的應(yīng)用在未來將覆蓋更多場景
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2020-12-01 07:28:55   瀏覽:3323次  

導(dǎo)讀:2016年,智能手機(jī)開啟了新元年高精度的面部識別,這一技術(shù)的應(yīng)用在當(dāng)時引起了不小轟動,但是現(xiàn)在已經(jīng)完全成為主流。以至于雖然引用了非常復(fù)雜的人工智能技術(shù),但是很多消費(fèi)者認(rèn)為這是智能手機(jī)的一個最基礎(chǔ)的功能,只有50%的消費(fèi)者知道人工智能對人臉識別技術(shù)...

2016年,智能手機(jī)開啟了新元年高精度的面部識別,這一技術(shù)的應(yīng)用在當(dāng)時引起了不小轟動,但是現(xiàn)在已經(jīng)完全成為主流。以至于雖然引用了非常復(fù)雜的人工智能技術(shù),但是很多消費(fèi)者認(rèn)為這是智能手機(jī)的一個最基礎(chǔ)的功能,只有50%的消費(fèi)者知道人工智能對人臉識別技術(shù)有多么重要。

在終端設(shè)備上使用人工智能技術(shù)只是科技發(fā)展的一小步,但這項技術(shù)有更為廣闊的應(yīng)用空間,例如辦公室門禁的自動識別、家庭安全系統(tǒng)提示有非法入侵者、商店中的自動支付系統(tǒng)、公交管理系統(tǒng)在高峰時段的應(yīng)用,這些都離不開人工智能技術(shù)支持。

邊緣和終端

最近,大多數(shù)先進(jìn)的人工智能處理都是在云上運(yùn)行的。近年來,我們看到人工智能處理從云端擴(kuò)展到邊緣和終端。

我們說的邊緣和端點(diǎn)是什么意思?在無線信號到達(dá)終端設(shè)備之前,邊緣設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)或云邊緣,終端設(shè)備是指那些位于通信鏈路最后端的設(shè)備,比如家用恒溫器或智能音箱。

隨著人工智能的用途不斷擴(kuò)大,邊緣和終端上的人工智能技術(shù)正在將工作負(fù)載從云轉(zhuǎn)移到更小的設(shè)備上。微軟的數(shù)字革命將帶來新的處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和一波更智能、改變生活的新設(shè)備浪潮,同時也會減少與數(shù)十億連接到云端的設(shè)備通信所需的網(wǎng)絡(luò)帶寬。

終端設(shè)備上人工智能的引用將具有巨大的潛力,可以在醫(yī)學(xué)、教育、安全以及影響我們?nèi)粘I罘椒矫婷娴囊幌盗衅渌麘?yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)造新的、更深層次的利益。

試想一個自動駕駛系統(tǒng),它可以通過識別物體來檢測和避免碰撞,或者在緊急情況下接管駕駛員的工作;一個便攜式掃描儀,可以在沒有現(xiàn)成的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)為當(dāng)?shù)厝丝床?/p>

在這些場景中,每一秒都很重要,只有在終端設(shè)備更快、更智能、更安全、更可靠的情況下,才有可能實現(xiàn)。這些基于人工智能的應(yīng)用程序有時聽起來很超前,但卻比許多消費(fèi)者意識到的更接近現(xiàn)實。

人工智能為人們帶來的好處只有在微型設(shè)備中才可以體現(xiàn),因為如此人工智能技術(shù)才能實現(xiàn)低功耗和高性能計算。

人工智能無處不在

要在更多未來場景中實現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用,就必須增加設(shè)備數(shù)量,還要增強(qiáng)ML性能,只要系統(tǒng)中具備這兩項必備條件,才能保持或提高效率。

例如,為了實現(xiàn)創(chuàng)新,讓人工智能技術(shù)在更多終端設(shè)備上得到應(yīng)用,ARM的Arm Cortex-M55處理器可以令ML性能得到480倍的飛躍,為數(shù)十億臺終端人工智能設(shè)備帶來了新突破。這些處理器可以提供更高的ML性能,并幫助在終端設(shè)備中運(yùn)行高性能應(yīng)用程序,而無需持續(xù)連接到云。

微處理器是專為在受區(qū)域約束的嵌入式設(shè)備中加速M(fèi)L推理而設(shè)計的,它為極低區(qū)域和低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了加速。這對于像智能手表這樣功率受限的小型設(shè)備來說至關(guān)重要,可以讓它們運(yùn)行要求更高、更復(fù)雜、更高級的應(yīng)用程序。

優(yōu)化體驗,開啟AI創(chuàng)新

要讓終端人工智能創(chuàng)新成為現(xiàn)實,軟件和工具需要幫助開發(fā)者迅速從靈感轉(zhuǎn)向原型和生產(chǎn)。對流線型工具的需求更加迫切,因為對新的ML設(shè)計的需求被工具和生態(tài)系統(tǒng)中使用的不簡單所抑制。與許多現(xiàn)代技術(shù)一樣,生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作對于開發(fā)者更容易部署端點(diǎn)AI至關(guān)重要。

今年10月,Arm和微軟宣布了一項新的努力,以加速在數(shù)十億件物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署人工智能。這次合作將集中在優(yōu)化和加速整個AI工作負(fù)載開發(fā)生命周期,從在Azure云上培訓(xùn)和調(diào)優(yōu)ML模型,到在任何基于ARM的終端設(shè)備上優(yōu)化、部署和運(yùn)行這些模型。

將開發(fā)人員的體驗放在首位將使創(chuàng)新者能夠為我們提供更好的解決方案和更好的未來。

安全不能是事后諸葛亮

由于開發(fā)人員已經(jīng)具備了創(chuàng)建創(chuàng)新的、基于視覺的人工智能應(yīng)用程序所需的工具,因此將隱私和安全放在首位非常重要。例如,面部識別家庭安全系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)必須得到保護(hù),這應(yīng)該從芯片級別開始。Arm的處理器IP和微處理器可以確保這些敏感數(shù)據(jù)保存在端點(diǎn)系統(tǒng)中,而不必發(fā)送到云上。

安全是大家共同的責(zé)任,關(guān)鍵是業(yè)界要共同努力,確保所有這些新數(shù)據(jù)都是由受信任的設(shè)備生成的。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(National Institute of Standards and Technology)等政府指導(dǎo)方針正在推薦新舉措和PSA認(rèn)證等獨(dú)立計劃。

這種計算向邊緣和端點(diǎn)的轉(zhuǎn)變,將使全新的人工智能能力成為可能,創(chuàng)造出大量智能、增強(qiáng)生活能力的應(yīng)用程序,終端人工智能未來的可能性是無限的。


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