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人工智能如何從屠龍技變致命招

  TechSugar  2020-08-05 00:00:00   王樹一
從Rokid與酷芯的例子可以看出,人工智能并非只是飄在云端的屠龍之技。只要躬身入局,兩腳泥巴一身汗地去市場里找機會,去耕耘,人工智能能找到落地場景。

本文來源:TechSugar。世界經理人經授權轉載

從Rokid與酷芯的例子可以看出,人工智能并非只是飄在云端的屠龍之技。只要躬身入局,兩腳泥巴一身汗地去市場里找機會,去耕耘,人工智能能找到落地場景。恰如姚海平所說,酷芯等人工智能芯片企業,并不缺技術,“缺少的是機會和應用!

在谷歌人工智能(AI)程序戰勝人類圍棋世界冠軍四年之后,這一輪人工智能熱潮起起伏伏,大多數工程界的人工智能從業者一直在探究一個解:如何將這威力無窮的屠龍之技真正發揮威力。

人工智能看起來包括宇宙總攬人間,在紙上暢想時無所不能,但真到商業化落地環節,無數資本寵兒就真正成了“寵兒”:只會說不能做。

仔細分析倒也不能只怪這些被資本催熟的“寵兒”,人工智能應用很多,但可商業化落地的賽道大多被巨頭壟斷,例如安防監控與云端的大數據處理。同樣,在音視頻領域有很多可商業化的人工智能方向,但同樣競爭對手云集,并沒有那么容易殺出來。

不過,這并不是說中小公司完全沒有機會。在芯原微電子(上海)股份有限公司(芯原股份)承辦的“萬物智聯 芯火燎原”人工智能芯片創新主題論壇上,有兩個例子或是中小公司把人工智能用好的案例。

一個是Rokid開發的智能測溫AR(增強現實)眼鏡。這款智能測溫眼鏡的原型是為工業設備檢測溫度異常應用而開發的,并不是針對人體測溫。

“工業環境相對穩定,濕度、溫度、距離還有被檢測物體本身的剛性都比較穩定,所以不需要上AI,只要傳統測溫系統就可以!盧okid首席執行官祝銘明表示,有關部門給這款智能測溫眼鏡提出的要求是在4米距離內可以精準讀出人體體溫,誤差不超過0.2度!皞鹘y測溫系統不可能做到,因為傳感器本身的誤差有0.5度,加上外面環境干擾,誤差已經有約1度,如果不做處理,設備就會亂報警,要滿足要求就只能上AI!

祝銘明介紹,人工智能為這款眼鏡解決了三大難題。首先是濾除背景溫度噪音,例如頭發的溫度較高,太陽直曬時有可能達到四五十攝氏度,如果要做發燒檢測,必須要濾除這些因素。其次是通過體表溫度來計算真實體溫,這里涉及到數據擬合算法,實時處理也比較考驗芯片的算力與功耗。最后是如何提升溫度圖像傳感器(thermal image sensor)的精度,工業應用由于對精度要求較低,所以不需要進一步處理,但檢測人體溫度,則需要利用算法來提升精度。

“我們的生產訂單已經排到10月份,還在不斷加大產能!弊c懨鞅硎,全球疫情蔓延讓這款智能眼鏡成為了明星產品,在這次過程中,祝銘明也發現,原來大家覺得離實用很遠的AI,只要深挖需求,一定能找到發揮的空間,“尤其是AR,在當前特殊環境下發揮了很大作用!

酷芯微電子也在這次疫情中找到了機會?嵝緸闇y溫面板機提供了溫度檢測芯片平臺,該芯片平臺將可見光、近紅外(做活體檢測)和遠紅外(做測溫)結合在一起,在辦公樓、商場與機場等設施做室內溫度檢測,以防控疫情。

測溫面板機支持多人檢測,這就需要判定被測人距離,并根據其距離進行補償,算法上就比較復雜。姚海平舉例說:“比如在機場,用一個攝像頭看多個人,這時候就要檢測出多個人位置、以及其人臉信息,同時通過對多個人進行測距補償,因為每個人距離不一樣,補償就不一樣!

這些補償算法離不開人工智能,而酷芯支持的測溫面板機在有些場景還需要支持戴口罩的人臉識別,這無疑增加了對算法的要求,酷芯微電子與商湯科技聯合開發,投入大量人力密集攻關,最終還是為市場提供出可用的戴口罩人臉識別設備。

從Rokid與酷芯的例子可以看出,人工智能并非只是飄在云端的屠龍之技。只要躬身入局,兩腳泥巴一身汗地去市場里找機會,去耕耘,人工智能能找到落地場景。恰如姚海平所說,酷芯等人工智能芯片企業,并不缺技術,“缺少的是機會和應用!

與之相反,國內還有不少打人工智能旗幟的企業,雖然估值奇高,但到現在仍無法找到可靠的商業落腳點。這些公司往往就只成天宣傳自己開天辟地的算法創新,無與倫比的算力堆積,賽靈思和英特爾都不過爾爾,連英偉達都是插標賣首等著國內新貴公司去收人頭的。

這些做過幾天科研的新貴或許在某個點做到了世界前沿,但其中多數人畢竟沒有對當今大規模算力部署有真正體驗,在集成電路這樣一個工程屬性極強的產業中,算力指數化提升實際上已經做了幾十年。芯原股份創始人、董事長兼總裁戴偉民博士就指出,基于16納米工藝的芯片算力成本約為0.67美元/TOPS(億萬次計算),到3納米工藝時,芯片算力平均成本將將為0.06美元/TOPS。

典型云端芯片的算力比較

單純堆算力,初創公司最終都不會是老牌玩家的對手,巨頭公司掌握著足夠的產業資源,可以迅速彌補單點短板,初創公司更應該做的是利用自己的單點優勢去深度挖掘應用需求,以需求帶動技術再進一步發展,只要不是停留在單點優勢上做屠龍英雄夢,人工智能終究還是會在很多應用中成為殺手锏。

英偉達崛起于個人電腦時代對于顯卡芯片性能大幅提升的需求,高通崛起于個人通信時代對于手機單芯片解決方案的需求,如果這兩家只是夸耀自己的算力好或通信算法天下第一,恐怕墳頭都長草了。

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