人工智能(以下簡稱AI)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展正在給安防領(lǐng)域帶來巨大變革。隨著智能終端崛起、深度學(xué)習(xí)場景豐富、計(jì)算存儲融合加速人工智能應(yīng)用,終端智能化和計(jì)算存儲邊緣化成趨勢。.AI帶來了計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)深層次變化,工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺、零售、安防等領(lǐng)域都將越來越多應(yīng)用到AI技術(shù)。

為什么安防產(chǎn)業(yè)如此需要AI?

2017年10月29日,正值一年一度的安博會(第16屆中國國際社會公共安全博覽會)在深圳會展中心舉行之際,英特爾在深圳大中華喜來登酒店舉行“讓人工智能改變安防”為主題的英特爾智能安防高峰論壇。主要目的是探討人工智能對安防行業(yè)產(chǎn)生的變革和推動作用,展示最先進(jìn)的AI安防產(chǎn)品和解決方案。

為什么安防產(chǎn)業(yè)如此需要AI?主要是因?yàn)榻鉀Q了安防領(lǐng)域的痛點(diǎn)。比如城市管理者想了解交通情況,了解人、車、物密集的程度以及它的某些特征,在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上能夠挖掘出一些相關(guān)的服務(wù)。比如了解車輛軌跡后,就可以通過以圖搜圖的方式監(jiān)控車輛情況,可以在比較大的區(qū)域?qū)ふ沂й欆囕v。不管是英特爾還是參會嘉賓普遍認(rèn)為,人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)首先會在安防領(lǐng)域得以實(shí)現(xiàn)。

INTEL AI1英特爾DSS(Digital Security Surveillance)業(yè)務(wù)總經(jīng)理Adam Burns

英特爾DSS(Digital Security Surveillance)業(yè)務(wù)總經(jīng)理Adam Burns表示,人工智能在DSS方面的應(yīng)用,無論是準(zhǔn)確性和靈活度都有非常大的提高。在多面孔識別的應(yīng)用中,AI應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了更高的準(zhǔn)確性和靈活性。“在美國和中國從2012年到2015年,與人工智能相關(guān)的論文發(fā)布數(shù)都有了長足的增長,另外跨行業(yè)的研究也與日俱增。為什么英特爾最近在產(chǎn)品研發(fā)和客戶關(guān)系上都十分重視中國?因?yàn)槲覀冎乐忻纼蓢鴮窃谌斯ぶ悄芊矫嬉I(lǐng)趨勢的重要市場。”

INTEL AI2Intel物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部全球數(shù)字安全監(jiān)控市場總監(jiān)Todd Matsler

INTEL AI3“這已經(jīng)是我第四年參加安防展了,每一年我在跟客戶討論的時(shí)候,都會因?yàn)橹袊袌龅陌l(fā)展和技術(shù)的推陳出新而感到震驚。我們和中國客戶交流的時(shí)候也常常會說,中國的OEM在把人工智能技術(shù)應(yīng)用到安防領(lǐng)域上做出了長足的貢獻(xiàn)。” Intel物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部全球數(shù)字安全監(jiān)控市場總監(jiān)Todd Matsler表示。

AI算法固化后,專用芯片將成趨勢

INTEL AI4英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士

英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術(shù)官張宇博士認(rèn)為,在安防領(lǐng)域AI技術(shù)正呈現(xiàn)三個(gè)主要的發(fā)展趨勢:

1.增強(qiáng)學(xué)習(xí)正應(yīng)用到工業(yè)機(jī)器人和安防領(lǐng)域; 2.通過網(wǎng)絡(luò)壓縮來解決計(jì)算冗余的問題; 3.未來AI算法固化后,芯片和服務(wù)器升級成主要方向。

“一個(gè)很明顯的趨勢就是人工智能系統(tǒng)會是一個(gè)端到端的系統(tǒng),在這個(gè)系統(tǒng)里面會包含不同的網(wǎng)元,從前端的采集、前端的處理,到網(wǎng)絡(luò),到后端的分析,每個(gè)階段對計(jì)算和存儲的要求也不盡相同,而且它所能夠提供的能力也是不同的。” 張宇認(rèn)為,由于不同的網(wǎng)元需要不同的軟硬件解決方案進(jìn)行支持,所以只有Intel才能提供靈活多樣的為客戶定制的解決方案。

從邊緣計(jì)算的角度來看,首先能夠提供的計(jì)算力是有限的,另外能提供的功耗也是有限的,因而無法無限制的擴(kuò)大計(jì)算能力,所以一定要有一個(gè)最優(yōu)方法。專用芯片就是一個(gè)解決方式。目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,將近60%以上的計(jì)算是消耗在卷積運(yùn)算中,通過提升這寫專用硬件的方式可以提高整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算能力。此外,這種專用芯片架構(gòu)要求的功耗先顧地來說也是較低的。這也是為什么谷歌要采用TPU這樣的方式來處理AI應(yīng)用。

對于用戶來說,AI芯片的處理性能和效率并不見得是最重要的。“我可以把超算計(jì)算機(jī)的性能給用戶,但是用戶是用不了的。” 張宇表示,成本、可擴(kuò)展升級性、功耗等才是AI芯片應(yīng)該綜合考慮的方向。張宇同時(shí)認(rèn)為,在未來AI算法一旦固化,專用芯片的能力就能夠凸顯出來。

最后,對于AI芯片來說,盡管性能不再是最重要的因素,但是仍然在某種程度上遵循摩爾定律。而在先進(jìn)工藝制程方面,Intel一直保持領(lǐng)先優(yōu)勢。在今年10月份,Intel剛發(fā)布了最新的10nm工藝,相信足以滿足AI芯片對于工藝提升的要求。

投資10億美金,Intel的AI產(chǎn)品線有哪些?

“我們投資了10億美金到這個(gè)行業(yè),推動行業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的提高。” Adam Burns表示,為了應(yīng)對AI對安防產(chǎn)業(yè)的改變,Intel正在積極進(jìn)行布局。

據(jù)介紹,Intel專門建立了邊緣計(jì)算研究院,跟一系列軟硬件的參與者一起致力于AI領(lǐng)域的研究工作。目前研究院正利用FPGA和Movidius技術(shù)提高增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果和速度,同時(shí)研究院也開發(fā)了有效的網(wǎng)絡(luò)壓縮算法。

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對于Intel來說,研究院可以提供從前端到后端的完整方案。比如針對IP Camera,Intel有專門的Movidius平臺。針對NVR由于需要提供較強(qiáng)的計(jì)算能力Intel可以提供從Movidius到FPGA的多種處理器選擇。針對后端的數(shù)據(jù)中心,Intel提供基于至強(qiáng)平臺的解決方案,到2017年底還會發(fā)布最新的AI處理器Nervana。Intel Purley平臺提供服務(wù)器類產(chǎn)品針對推理計(jì)算,Intel則提供至強(qiáng)平臺+FPGA的方式進(jìn)行加速。

不管是CPU、GPU還是專用的ASIC和FPGA,不同算法在不同芯片架構(gòu)中會有不同表現(xiàn),識別和分類算法在很多專用芯片架構(gòu)中做得很好。實(shí)際上Intel給業(yè)界提供的芯片架構(gòu)也是多種多樣的,既包含通用的CPU架構(gòu),也包括GPU架構(gòu),另外通過收購Altera,Intel擁有了FPGA可以提供類似于Movidius和Nervana這樣專門針對AI應(yīng)用的處理器。

與競爭對手相比,Intel提供中高低完整解決方案

盡管Intel在AI領(lǐng)域耕耘超過30年,但也有友商如賽靈思指出“Intel的FPGA方案只適合中小企業(yè)”。針對這一觀點(diǎn),Adam Burns表示不方便評論競爭對手,但是Intel的優(yōu)勢有目共睹。

“有很多的競爭對手會宣稱他們的產(chǎn)品或者解決方案是最好的,或者他們的市場份額是最高的,但是其實(shí)單一的產(chǎn)品并不能夠打通整個(gè)市場,我們需要多樣化的,非常完整的產(chǎn)品線,這個(gè)產(chǎn)品線是英特爾擁有的。”他表示,一方面Intel可以提供完整的端到端的解決方案。事實(shí)上是目前世界上絕大部分的計(jì)算都是在英特爾的CPU上面進(jìn)行的,并不是在GPU或者在什么其他的芯片上進(jìn)行的。在邊緣計(jì)算方面,需要一個(gè)性能非常高、能耗非常低的解決方案,這個(gè)Intel的Nervana能夠做得到。

張宇則補(bǔ)充到,Nervana主要針對的是高密度、高性能的應(yīng)用。而Movidius主要針對的是對于功耗要求受限比較高的領(lǐng)域,英特爾的產(chǎn)品布局實(shí)際上涵蓋了從低端到高端整個(gè)的產(chǎn)品要求。如果要總結(jié)Intel在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢,大致包括5點(diǎn):

1.端到端全棧實(shí)力與深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)勢 2.完整的AI產(chǎn)品組合并能交付端到端解決方案 3.業(yè)內(nèi)一流的芯片、可擴(kuò)展的編程和卓越軟件 4.一整套開發(fā)的可擴(kuò)展軟硬件解決方案 5.可用于高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載的一致編程模型和通用架構(gòu)

Intel成立邊緣計(jì)算聯(lián)盟,努力打造AI生態(tài)

值得一提的是,AI產(chǎn)業(yè)要發(fā)展壯大離不開生態(tài)環(huán)境的建設(shè)。Intel正通過投資等手段構(gòu)建自己的AI生態(tài)圈。

10月20日,人工智能本土初創(chuàng)企業(yè)地平線剛剛宣布獲得了英特爾的注資。地平線預(yù)期于年底前完成總額近億美元的A+輪融資,本輪融資由英特爾投資領(lǐng)投。這家公司由原百度研究院副院長余凱創(chuàng)辦,定位于嵌入式AI核心技術(shù)和系統(tǒng)級方案提供商。據(jù)介紹,Intel的投資將用于加速地平線的技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)和商業(yè)落地,打造AI處理器架構(gòu)和算法軟件系統(tǒng)為核心的關(guān)鍵技術(shù)。據(jù)了解,地平線可借助Intel在CPU、FPGA、5G領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和資源,加快嵌入式AI硬件架構(gòu)的研發(fā)。

除了投資地平線,Intel還在去年11月份與華為、沈陽自動化研究所、中國信息通信研究院、ARM、軟通動力等六家單位共同發(fā)起了邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(簡稱ECC聯(lián)盟)。到今天成員單位已經(jīng)將近120家。這個(gè)聯(lián)盟的宗旨致力于邊緣計(jì)算的參考,打通邊緣與云端的互聯(lián),為2025在AI領(lǐng)域的落地提供力量。

在這個(gè)聯(lián)盟里,Intel正在做的一個(gè)很重要的工作,叫測試床,這些測試床目標(biāo)就是選取一些目標(biāo)行業(yè)客戶的痛點(diǎn)尋找解決方案,并最終把這些解決方案在一種可以測試的平臺上進(jìn)行驗(yàn)證。“通過這個(gè)測試床我們就可以把最終的用戶以及開發(fā)人員,以及系統(tǒng)集成的合作伙伴,大家整合在一起,共同就某一個(gè)具體的問題群策群力,縮短人工智能技術(shù)在具體行業(yè)的過程,這是目前我們正在做的。”

Adam Burns表示,在過去10年,Intel和中國很多的安防OEM都建立了良好關(guān)系。從凌動酷睿到至強(qiáng),很多安防設(shè)備都采用Intel的產(chǎn)品。“你可以看到很多安防企業(yè)的基礎(chǔ)平臺都使用了英特爾的芯片和技術(shù),從??低暤酱笕A都是用了Inteld Movidius來進(jìn)行驅(qū)動,大華還使用了我們的FPGA的技術(shù)。” Todd Matsler表示,Intel不僅僅致力于推動技術(shù)開發(fā),也在跟各行各業(yè)實(shí)際的使用者一起探討如何使用AI來解決他們真實(shí)遇到的問題,比如醫(yī)療健康行業(yè)、跟金融行業(yè)、跟安防行業(yè)都有著非常深入的合作和探討。

此外,要讓AI得到長足的發(fā)展,還需要有大量的應(yīng)用開發(fā)者支持。Intel為這些活躍的開發(fā)者提供很多的工具和能力。同時(shí)也為許多公司在不同行業(yè)提供整體的軟硬件解決方案。

相關(guān)應(yīng)用案例演示

INTEL AI6在高峰論壇現(xiàn)場,記者也看到了不少Intel的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈伙伴。比如ICE TECH,就基于Intel Apollo Lake平臺提供了人工智能算法芯片。支持機(jī)動車、非機(jī)動車、行人的特征識別等。其核心業(yè)務(wù)包括IP授權(quán)。

INTEL AI7另一家來自俄羅斯的公司,則展示了基于Intel平臺的行人軌跡跟蹤的應(yīng)用。

INTEL AI8值得一提的是,這家公司也是Intel投資的機(jī)器視覺企業(yè)Matroid,這家公司提供一個(gè)視頻檢測器平臺。用戶可以用自己的視頻和圖片來訓(xùn)練這個(gè)檢測器去辨認(rèn)視頻中出現(xiàn)的任何東西。普通用戶也可以在Matroid的官網(wǎng)上試用這個(gè)視頻檢測器平臺。

INTEL AI9這里展示的是一個(gè)大華的IP Camera,通過添加Intel Movidius平臺的神經(jīng)計(jì)算棒,可以實(shí)現(xiàn)本地邊緣計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

INTEL AI10通過本地的邊緣神經(jīng)元計(jì)算功能,可以迅速識別圖中的汽車、狗、椅子等各種物體。