方寸間見萬物靈機:我們在世界人工智能大會聽到了哪些華為AI故事?

第二屆世界 人工智能 大會在上海的舉辦,讓這座城市從未如此接近過未來,而人們口中充滿光怪陸離的魔幻之都,也搖身一變成了科幻之都。隨處可見的智能機械手臂和智能攝像頭、行業大咖對談的機鋒相對,涌動其中機會與資本……除去在未來海灘上拾貝以外,我們更想得到的,是一個相對系統的概念——技術進化能量迸發之下,我們所處的世界究竟會以怎樣的軌跡向前運行。
尋找潤物沛生之力
為了回答這一問題,我們為大家帶來了腦極體在華為展臺的見聞。作為一直在智能計算方面緊密布局的企業,華為應當可以更好地向我們展示如何“算出未來”——由AI所編織的未來,正在一步步被計算推入現實。
大地須彌一芥納,希望這些當下的小小見聞,能幫助更多人看到正在發生的未來。
在華為展區中,最引人矚目的是場地中一個閃耀著光芒的柱狀體——這是華為展區的“創芯之樹”,這顆大樹每年耗費了華為近億美元的研發投入,才能種植出鯤鵬、昇騰、智能網卡、SSD控制器、智能管理五大自研芯片。
在這棵大樹之下,我們開始思考一個關于AI的終極問題:當AI在改造未來時,誰在驅動AI?
在這一次的華為AI之旅中,我們最大的收獲或許就是看到了這種潤物沛生的力量。在給出答案之前,不如先從幾個故事說開去。
慧眼與蒼穹:當AI在此刻守護
或許你沒有發現,AI已經在此刻守護我們的生活和工作。而為AI齒輪提供能源的,是充沛有效的AI算力。
讓 云邊端 側分別具備AI算力,形成有效的AI計算體系,正在加速AI應用落地。比如我們在展區,發現了關于慧眼和蒼穹的兩個故事。
守護世界的慧眼
AI落地,需要面對的是一整個復雜的體系化工程。很多時候AI的應用場景,也并非終端計算一種需求,而往往是無數終端、邊緣側加上云端體系的綜合協作。這時候如何在邊緣側讓AI算力有效配合,就成了一個重要問題。
在AI安防技術解決方高重科技利用Atlas 500智能小站搭建的端側人像軌跡應用中,就直觀的展示了計算如何在邊緣側推動AI齒輪改變世界。在展示中,屏幕里顯示著現場監控視頻,體驗者可以選擇自己的圖像,通過跨監控區域搜索找到不同終端設備拍攝下的自己,還能借此生成體驗者在大會現場的行動軌跡。如同一雙無處不在的慧眼,跨越不同終端,時刻守護著我們。
除了在邊緣側整合加速的優勢以外,基于昇騰芯片的Atlas 500智能小站還能打通全棧AI需求,讓開發者快速上手。并且Atlas 500智能小站應用了半導體制冷散熱技術,對高溫和低溫環境都有超強的應對能力,使其幾乎能夠扎根于世界的任何角落。
有了全棧普惠、高連通能力和高應用性的Atlas 500智能小站,邊緣側對于跨終端、多終端、協同式的視頻處理的反應能力大大提升,AI就睜開了一雙慧眼,不僅能夠在智慧安防領域發揮作用,智慧交通、智慧零售甚至家庭看護等等場景中,都將獲得慧眼的守護。
跨越空間的蒼穹
專注于電力自動化的山東智洋,則講述了一個跨越空間的故事。他們基于Atlas 200 AI加速模塊開發的在線監測裝置,可以快速識別輸電線路周邊的異常狀態且傳回異常圖像,同步產生告警信息和處理建議。這一系統如同一片蒼穹,跨越空間在數字世界籠罩著整座城市甚至整個省份,守護著他們的民生體驗。
提到Atlas 200 AI加速模塊,這款基于基于昇騰310芯片的端側加速設備的特點是體型袖珍卻功能強大,支持16路高清視頻實時分析,功耗卻只有9.5W。這意味著這款產品可以被植入到各種設備中,從小小的監控攝像頭到管道機器人甚至無人機,從而讓AI能力可以跨越空間籠罩更多細節場景。
舉例來講,針對一些 基建設備 的日常檢修,可以不再需要工人爬上梯子親自拍照查看,只需要無人機設備就能在終端實現基本的圖像分析。尤其是地下管道、密集高空電線等等以往人們很難深入其中檢查的地方,也能借以低功耗、小體型的智能設備實現自動檢查。
這片跨越空間的蒼穹,目標不僅僅是一個城市或省份,還有那些以往我們不曾關注過的角落。
在每個角落種植計算
從這些正在發生的未來故事之中,我們窺見的是技術推動之下,未來萬物行于世間行走的規律和風土之中暗藏的邏輯。
如果說AI應用勾勒出來的理想畫卷是賦予萬物靈機,那么我們不得不面對的是,萬物既意味著萬種場景、萬種可能。
我們面對的或許是巨頭制造業想要搭建工業AI體系,將復雜的數據堆砌在一起;又或者是交通體系的一個小小改造,卻需要攝像頭有在各種網絡條件下執行AI推理的能力;也可能是無數個智能攝像頭與云端之間的分工協作……
從當下的趨勢來看,我們在云端計算和終端計算上都在不斷取得成果。云計算廠商們在云端輸出著各種趁手的工具,幾乎不論什么行業都能在其中找到一套智能方法論,終端產品則憑借芯片技術的不斷突破,像競技體育一樣追求計算上更快更強。
但同時我們也發現,想要讓AI改造整個現實世界,所面臨的情況遠比想象中復雜。我們所要面臨的不是一次頂會中的模型跑分,也不是一次實驗室中的數據模擬,而是苛刻的現實應用環境,從能耗的限制到環境氣溫與尺寸的物理考驗,更多的還有對成本效應的綜合考量。這時我們無法單純靠終端計算芯片進行算力堆砌,也不能指望云端計算解決一切需求。最終結果是,大多數場景需要的不僅僅是某一類計算方式,而是從終端到邊緣再到云端豐富多樣的解決方案。
在這種情況之下, 華為智能 計算所做的,就是打磨出解答一切的水晶球——端、邊、云全場景AI基礎設施解決方案。其中既有加速模塊、加速卡這些在終端種植計算的產品,也有智能小站這樣連通云端與邊緣側的產品,更不用提服務器、移動數據中心等等豐富的形態。
正如上面講述的那些故事一樣,復雜的智能攝像頭協作問題,或是兼顧現實世界嚴苛應用條件的袖珍計算設備,種種案例最終體現出的是,我們需要體系化的應用AI能力去解答整張試卷,而不僅僅是回答一個問題。
而端、邊與云三端的溝通組合,就是當前絕大多數AI應用場景,然后將先進的算力植于其中。有了算力,便有了AI生長的可能。尤其在IoT、5G等等技術一起疾步向前時,物理世界的數字化已經成為了一種不可阻擋之勢。在這時,被種植在云、端與邊的計算力便會發揮作用。
最后,我們可以再講一個在華為展區聽來的故事。
在華為提供的基于昇騰AI芯片的Atlas全場景AI解決方案中,講述了Atlas人工智能計算平臺各形態產品通過云、端、邊協作計算帶來的未來圖畫。
當我們走在馬路上,安裝了 智能加速模塊 的攝像頭可以實現對人臉與車牌的實時分析,加強對交通行為的智能監督。而十字路口的智能小站,在幫助信號燈分析行車流量并靈活調整亮燈時間,加快通行效率。走進醫院,智能小站和AI加速卡的協作可以讓醫療影像被更高效和精準的分析,讓醫生可以服務更多病人……這幅未來圖畫中的萬物靈機,都來自于計算。
這也是未來AI世界中首要規則:計算無處不在,而當計算無處不在時,AI才能無處不在。
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