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      1. 當前位置:首頁 > 人工智能專欄

        嵌入式工程師在人工智能時代將大有所為 時間:2019-02-15      來源:華清遠見

        人工智能的出現相比大家都能感受到其給我們日常生活中所帶來的便利,人工智能通俗來講就是研究、開發用于模擬、延伸額擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能同時也是一門計算機科學的分支,該領域是了解智能的實質,并且生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,包含機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理及專家系統等等。隨著技術不斷的發展、進步及完善會給社會及人來帶來越來越多的便利。

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        谷歌的AlphaGo已經將人工智能推到眾人面前,不可否認,人工智能已經成為科技圈的下一個風口!李開復表示:“人工智能的到來,所帶來的改變絕對不僅僅是一個科技的改變,它對所有的行業都會重新定義與顛覆。”

        身處這樣一個時代,我們該如何看待這場即將到來的風暴呢?人工智能的應用日益普及,其中哪些細分市場會是嵌入式相關企業重點關注的方向呢?嵌入式工程師又該如何把握住人工智能所帶來的重大機遇呢?帶著這些問題,小編咨詢了好多人!

        業界聲音

        嵌入式人工智能系統開啟人工智能的歷史進程

        北京航空航天大學教授 何立民

        人工智能與嵌入式系統的關系,可用蘇軾《題西林壁》的詩句來形容,即“橫看成嶺側成峰,遠近高低各不同。不識廬山真面目,只緣身在此山中”。長期以來,形形色色的人工智能就在我的周圍,我們卻視而不見。為什么會出現這種現象?則要從兩個領域的人工智能說起。

        所說的人工智能,就是以人工方式實現人類智力的替代。人類智力有“思維”與“行為”兩種方式。“思維”是大腦的獨立思考,“行為”是人類個體與客觀世界的交互狀態,除了思考還要有對外部世界的感知與控制。AlphaGo屬于前者,它與李世石、柯潔對決,還要有代理人將它的思維能力轉化成對決的下棋行為。實現人工智能的行為方式,則非嵌入式系統莫屬。對此,人工智能領域人士,普遍將這兩種人工智能定義成“強人工智能”與“弱人工智能”。

        AlphaGo之父哈薩比斯在劍橋大學演講中則用“通用人工智能”與“狹義人工智能”來區分?傊,所有專家都認可具有行為能力的“弱人工智能”。

        具有行為能力的“弱人工智能”就是智能化工具,即MCU基礎上的嵌入式應用系統,已有40多年歷史。無怪乎約翰•麥卡錫這位50年代提出人工智能概念的學者,感嘆于我們日常生活中每天都在使用人工智能,抱怨于“一旦一樣東西用人工智能實現了,人們就不再叫它人工智能了”。

        可以驕傲地說,單片機、嵌入式系統開啟了人工智能的歷史進程,我們所做的一切都是人工智能的那些事兒。

        嵌入式人工智能要與產業深度結合

        北京云知聲信息技術有限公司 技術部和市場部

        人工智能是基礎的技術資源,它有著改變人們的思維與生活方式、變革社會的巨大潛力。從更大的格局看,萬物智聯時代正在到來,未來將從“以設備為中心”進步為“以用戶為中心”、“以數據為中心”。通過人工智能技術,萬物對人類的服務將變得“主動”,它們可以通過芯片感知人們的生活指標,并主動提供舒適的服務,例如天熱了空調自動開啟降溫,燈光可隨外界光線和用戶需求自動調整亮度等。另外,語音交互等更自然的人機交互方式,或許會取代遙控器或觸摸屏等,讓生活更加便捷。業界普遍認為人工智能的三個發展階段包括感知智能、認知智能和通用人工智能(AGI)。感知指語音、語言、圖像、手勢等;認知指理解、記憶、知識、推理、規劃、決策、創造等;通用人工智能指類似人類的思維。其中,感知是人機交互中最重要的一環,為人工智能提供數據基礎。這三個階段需要循序漸進。目前階段,人工智能的目標并不是讓機器模擬人的全部行為,而是在某些特定領域超過人類專家的水平、有能力高效地解決專業問題,從而對人類提供實用的服務。

        嵌入式是在小板子上跑的系統,非嵌入式是在機房服務器上跑的,另外還有云端跑的軟件,PC上跑的也是非嵌入式的。嵌入式工程師的主要工作有信息采集(比如mic語音采集)、人機交互(例如分析結果的顯示、語音播報等)、設備控制(比如空調控制),還有輕量級的人工智能算法,完全可以在嵌入式設備上實現,比如我們的公司的離線語音識別算法。隨著人工智能算法的成熟及優化、嵌入式芯片運算能力的提升,很多原來在云端或者工作站上實現的功能,在嵌入式系統上也能實現。

        云知聲公司利用機器學習平臺(包括深度學習、增強學習、貝葉斯學習),在語音技術、語言技術、知識計算、大數據分析等領域建立了領先的核心技術體系,這些技術共同構成了云知聲完整的人工智能技術圖譜。在應用層面,AI芯、AIUI、AI Service技術架構支撐起云知聲核心技術的落地和實現,目前已經在家居、汽車、醫療和教育等領域有廣泛應用,形成了完整的“云端芯”生態閉環。目前,云知聲有前端信號處理團隊(主要在嵌入式端)、人工智能算法團隊(嵌入式端和云端)、語音識別和自然語言理解團隊,還有芯片團隊(提供嵌入式平臺)。

        由于產業需求的提升,人工智能目前的發展勢頭很足,但是應該注重人工智能與產業的深度結合,如果脫離產業,這一輪人工智能浪潮可能還會“冷下去”。因此,打造人工智能產業生態很重要。

        嵌入式工程師應該考慮如何添加人工智能

        賽靈思戰略市場開發總監 Andy Walsh

        很顯然,近期推動AI崛起的機器學習創新正成為計算機科學的基本組成部分。我們預計在越來越多的領域中應用編程將受益于機器學習技術,如云計算、嵌入式應用等。計算機編程與網絡模型和訓練數據組集之間的關系越來越密切,而與顯性編程和規則化決策之間的關系反倒不怎么密切了。

        我認為,視覺引導導向的系統將成為下階段AI發展與部署的重大領域之一。舉例來說,要確保自動駕駛汽車安全行駛,就必須提供相關智能,這是一項艱巨的挑戰,不僅需要充分利用AI創新,同時還會造成極大的產業影響,并有望對整個社會帶來巨大積極影響。

        隨著時間的推移,一些簡單的建議在機器學習領域越來越重要,要想方設法讓機器學習能夠在設計中整合AI。要確定AI如何為高效視覺引導導向的系統帶來增值,并明確針對多攝像頭和多傳感器專門設計的系統如何以實用高效的方式整合機器學習。機器學習并不能解決所有問題,但為了交付極富競爭力的新型嵌入式設計,系統工程師應考慮如何添加AI,從而推動產品發展演進。工程師借助賽靈思技術可實現這一目標,能提供可重配置處理和連接功能,從而提供最高能效的機器學習推斷性能,而且為確保傳感器融合實現最高靈活性以及最高性能的計算機視覺處理,且無需針對每個設計都創建定制芯片。

        AI面臨的一大挑戰就是如何以高能效方式實現高性能AI。AI領域的一項重要創新就是為模型推理采用低降精度數據類型(訓練后部署),這樣所得的模型能將計算效率提升2-10倍,而精確度基本保持不變。賽靈思FPGA和MPSoC能提供最高效率的降精度AI推理,而且無需為不同的網絡或應用創建定制芯片。

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        網友雜談

        李 申

        嵌入式系統的主頻、功耗一般比較低,計算能力相對較弱。人工智能算法的復雜度較高,很多情況下需要服務器、GPU的介入才能實現算法的實時性。然而,嵌入式產品也具備對人工智能算法的需求,如人臉識別、語音識別等。嵌入式系統可以作為復雜人工智能產品的數據采集終端,或者人機交互終端,依靠云端完成人工智能系統的復雜計算任務。但是,網絡接入的流量限制和帶寬限制會影響用戶體驗的流暢性和實時性,“離線”人工智能計算引擎的開發顯得非常有必要。值得一提的是,FPGA具備功耗低、并行度高、計算能力強、功能定制靈活的特點,有可能成為未來“離線”人工智能產品的主要計算部件。

        當FPGA作為算法加速部件出現時,產品的設計可以考慮采取CPU+FPGA的架構,CPU與ARM可通過雙口RAM、DDR、總線等方式進行通信,也可以在FPGA內部構造軟核,用來移植部分對實時性要求不高的代碼。

        目前,主流的FPGA廠商已經開始將CPU硬核(如ARM)與FPGA集成到一個IC內部,與軟核相比,這些硬核具備更強的計算能力,與片內FPGA之間的交互更加方便。同時,片內FPGA為系統的可定制化及復雜算法的硬件加速提供了保證,這種結構為“離線”人工智能嵌入式產品的設計拓寬了思路。

        尚志啟

        信息技術飛速發展的今天,為人類帶來了極大的便利,即時通信以及各類移動終端的出現,也相應地產生了一些數據,所以要進行數據的收集以及處理。為了更完美地處理數據,誕生了更強的算法和效率更高的CPU,并且有了人工智能,這些都是對硬件的考驗。

        2016、2017年,AlphaGo分別與李世石、柯潔對弈,從谷歌2015年公布的數據來看,阿爾法狗使用了1202塊CPU以及176塊GPU,人工智能的推進對硬件是一個極大的挑戰。

        移動支付和自動駕駛為生活提供了極大的便捷,與硬件貼切的就是嵌入式,嵌入式可能在生活中很少有人提到,但我們現在所使用與智能有關的都離不開嵌入式,如智能手表、微波爐等。

        在人工智能時代,強大的算法也不會拘泥于PC機實現,需要落地的話,就要依賴嵌入式承載。嵌入式在智能手機上的應用已經足以證明,未來出現的機器人一定會使用嵌入式的技術,所以說對于嵌入式系統的需求已經非常迫切,期待能夠出現顛覆智能手機的嵌入式便攜移動終端。

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        嵌入式工程師在嵌入式人工智能時代當然是可以大有作為的,因為未來的技術很多都會在嵌入式的基礎上進行完成,比如說冰箱自己買礦泉水的例子,當冰箱感應到戶主所需要的礦泉水需要補充時,會自動像超市進行發布訂單,之后再將訂單發給戶主進行支付過程,最終超市會送貨上門。對于以后來說像交通、城市建設、家居、醫療、手機等等行業將離不開嵌入式系統。

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