智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 韋世瑋 李水青
編輯 | 心緣
智東西(xi)5月25日(ri)消息，今天，匯聚了(le)16位AI與物聯網行業大佬的GTIC 2021嵌入式AI創(chuang)新峰(feng)會在北京(jing)舉辦，現場座無(wu)虛席，十分火爆！
當下，隨著AI落(luo)地進(jin)入深(shen)水期，越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)多的AI需(xu)要(yao)從云端(duan)，擴展(zhan)到設備(bei)端(duan)和邊(bian)緣端(duan)——智能(neng)耳機(ji)、智能(neng)手(shou)環(huan)、智能(neng)門鎖、智能(neng)攝像機(ji)、AI無(wu)人(ren)機(ji)、掃(sao)地機(ji)器人(ren)、物(wu)流機(ji)器人(ren)等(deng)設備(bei)層出不窮。而在(zai)一個信(xin)息安全(quan)問題日益凸顯的時代，將AI部署在(zai)端(duan)側、邊(bian)緣側，也成為產(chan)業亟待關注(zhu)的需(xu)求。
而這，正是嵌入(ru)式(shi)AI要做的事情——將AI部署到嵌入(ru)式(shi)的設備端(duan)和(he)邊(bian)緣端(duan)。人工智能(neng)真(zhen)正業(ye)務(wu)落(luo)地的大舞臺，已經(jing)越來越轉向(xiang)物(wu)聯網(wang)端(duan)側的AI嵌入(ru)這一新戰場！
作為(wei)今年首場聚(ju)焦嵌(qian)入(ru)式AI的(de)(de)創(chuang)新(xin)峰會(hui)，今天，來自產業(ye)鏈上(shang)下游(you)的(de)(de)16位大佬共聚(ju)一堂，圍繞嵌(qian)入(ru)式AI的(de)(de)軟(ruan)硬(ying)件生態創(chuang)新(xin)、家居AIoT、移動機器人和工(gong)業(ye)制造(zao)產業(ye)4大版塊地(di)圖，帶來了深(shen)入(ru)淺出的(de)(de)分享。現場觀(guan)眾時(shi)(shi)而安靜傾聽，時(shi)(shi)而掌聲(sheng)熱烈，線上(shang)直播觀(guan)看人數(shu)也超(chao)150萬！
▲峰會現(xian)場座無(wu)虛席，十分火爆
智一(yi)科(ke)技聯(lian)合創始(shi)人(ren)/CEO龔倫常代表(biao)主辦方發言稱，據相關機(ji)構統計，2020年(nian)智能設備迎(ying)來拐點，活(huo)躍的(de)物聯(lian)網連(lian)(lian)接(jie)數量第一(yi)次超(chao)過了非物聯(lian)網連(lian)(lian)接(jie)的(de)數量。同(tong)時，國家(jia)十四五規劃也(ye)首(shou)次明確(que)提(ti)出了生(sheng)產、生(sheng)活(huo)以及社會治理的(de)全面數字(zi)化。隨著設備算力的(de)大幅度提(ti)升，嵌入式AI迎(ying)來了快(kuai)速發展的(de)機(ji)遇期(qi)。
在這(zhe)樣的(de)(de)(de)大環境下，于(yu)端(duan)側(ce)、邊緣測智(zhi)能爆發前夜，當下AI在物聯網(wang)領域(yu)落地的(de)(de)(de)深(shen)度(du)和廣度(du)如何？背后又有什么樣的(de)(de)(de)痛點，以及對應出(chu)現了什么樣的(de)(de)(de)前沿技術創新和商業(ye)化邏輯？AI與物聯網(wang)產業(ye)未來發展的(de)(de)(de)方向又在何方？
我們為大(da)家(jia)(jia)梳理(li)了16位大(da)咖分(fen)享的干貨，以(yi)助大(da)家(jia)(jia)以(yi)點帶面地把握AI落地物聯網產業的發展(zhan)新趨勢。
一、技術創新：算法“減重”、芯片攻關，讓嵌入式AI開發降本增效
大會上午，在第一大板塊——嵌入式AI的軟硬件生態創新版塊，來自商湯科技、大華股份、知存科技、安謀中國、恩智浦、睿賽德電子及OPEN AI LAB的專家(jia)都帶來(lai)了前沿(yan)分享。
知無不言，深入淺(qian)出，專家們的(de)分享話題覆蓋了(le)輕(qing)量(liang)級神經網(wang)絡模型設計、模型壓縮、AI推(tui)理引擎、AI芯片(pian)架構創(chuang)新等(deng)多個熱(re)門領(ling)域。
1、商湯科技：打造媲美在線量化的離線量化算法
商(shang)湯(tang)科技副總裁、研(yan)究院(yuan)副院(yuan)?、通?智(zhi)能負責?閆俊杰博?帶來了題為《極致(zhi)靈活(huo)的深度學習模型(xing)優化與部署》的演講。
▲商湯科(ke)技副(fu)總(zong)裁、研究院(yuan)副(fu)院(yuan)?、通?智能負責?閆(yan)俊(jun)杰(jie)
他認為，當下深度學習模型部署面臨三大核心挑戰，包括：（1）硬件設(she)備逐(zhu)漸多(duo)樣化，模(mo)型(xing)需(xu)(xu)要(yao)匹配多(duo)種設(she)備；（2）需(xu)(xu)要(yao)思(si)考(kao)如何提高(gao)模(mo)型(xing)在特(te)定硬件上的(de)性能，?持模(mo)型(xing)壓縮算法；（3）市場AI模(mo)型(xing)需(xu)(xu)求變大，供(gong)應(ying)商(shang)需(xu)(xu)要(yao)提高(gao)模(mo)型(xing)自(zi)動化部署能力。
為此，商湯推出Spring.NART模型部署框架(jia)，支持代碼級(ji)別(bie)、算子(zi)級(ji)別(bie)及網絡級(ji)別(bie)等不同的接入(ru)級(ji)別(bie)，以通過統一的接入(ru)框架(jia)適(shi)配多種深(shen)度學(xue)習芯片(pian)。據(ju)稱，該框架(jia)支持16類(lei)不同硬件設(she)備，能保證(zheng)算法方案靈活(huo)跑在各類(lei)設(she)備上。
同(tong)(tong)時，商(shang)湯通過編(bian)譯優(you)化(hua)(hua)(hua)技(ji)術及一套量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)模型(xing)?產?具(ju)，使模型(xing)在Arm框架(jia)和英偉達(da)GPU上都(dou)能(neng)實現低bit量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)；同(tong)(tong)時，除了(le)系統層面的優(you)化(hua)(hua)(hua)，商(shang)湯今年還提(ti)出了(le)媲美在線量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)的離(li)線量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)算法BRECQ，?次(ci)將4bit離(li)線量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)的效果做到(dao)接近量(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)訓練(lian)，以此(ci)實現高效地模型(xing)自動化(hua)(hua)(hua)部(bu)署。
另外，在軟(ruan)硬件(jian)(jian)協同(tong)方(fang)面，商湯(tang)兼顧結構、推理庫(ku)和硬件(jian)(jian)，建(jian)立了一(yi)個計算數據(ju)(ju)庫(ku)Spring.GPDB （Graph Performance DataBase），基于這一(yi)軟(ruan)硬件(jian)(jian)協同(tong)的(de)(de)數據(ju)(ju)庫(ku)幫訓(xun)練好的(de)(de)模型做(zuo)診(zhen)斷(duan)，使(shi)模型得到較好的(de)(de)精度提升。
總的來說，針對(dui)硬件多樣化(hua)(hua)、模(mo)型壓縮、模(mo)型自動化(hua)(hua)部署(shu)三大挑戰，商(shang)湯試(shi)圖讓深度學習模(mo)型在嵌(qian)入式(shi)設(she)備上靈活(huo)優化(hua)(hua)和部署(shu)。
2、大華股份：聚焦模型微服務化，降低嵌入式AI開發門檻
會上，大華股份先進技術研(yan)究院科學家朱樹磊以《嵌入(ru)式AI算法模型微服務的設(she)計與實踐》為題帶(dai)來了深入(ru)的演講。
▲大華股份先進技術研究院(yuan)科學家朱(zhu)樹磊
微(wei)服(fu)(fu)務(wu)并不是一個新概念，它是一個SOA軟件架構的變種(zhong)。簡單來(lai)說，微(wei)服(fu)(fu)務(wu)把一些功能模塊拆分出來(lai)，運(yun)行(xing)在不同的進(jin)程中(zhong)或不同的服(fu)(fu)務(wu)器上(shang)。相比于(yu)單體式(shi)架構，微(wei)服(fu)(fu)務(wu)具有開(kai)發(fa)難度降(jiang)低(di)、維(wei)護成(cheng)本低(di)、開(kai)發(fa)周期短、可擴(kuo)展性(xing)較強(qiang)等優點。
為什么要強調微服務？朱樹磊認為，當下，行業AI智(zhi)能(neng)(neng)需(xu)求快速增長(chang)的背景(jing)下，嵌入(ru)式(shi)(shi)算(suan)法產品架構設計和開發流程(cheng)(cheng)亟(ji)需(xu)變革，嵌入(ru)式(shi)(shi)平臺(tai)模(mo)型(xing)微(wei)服務能(neng)(neng)夠降低嵌入(ru)式(shi)(shi)開發的工程(cheng)(cheng)門(men)檻，使算(suan)法人員有(you)效(xiao)參與到工程(cheng)(cheng)落地，提升算(suan)法效(xiao)果、有(you)效(xiao)分(fen)配算(suan)力(li)，高(gao)(gao)效(xiao)滿足客戶的碎片化(hua)需(xu)求。與此(ci)同(tong)時，嵌入(ru)式(shi)(shi)AI算(suan)法模(mo)型(xing)微(wei)服務能(neng)(neng)促進端邊云一體化(hua)，使得(de)模(mo)型(xing)一致、服務一致，從(cong)而使整個系統的可維護性(xing)更高(gao)(gao)、成本更低。
但是，相(xiang)比于云(yun)(yun)原(yuan)生(sheng)(sheng)微服務，嵌(qian)入式微服務在功耗、內(nei)存、算力等資(zi)源方面都受(shou)限，無法復用成(cheng)熟的(de)云(yun)(yun)原(yuan)生(sheng)(sheng)生(sheng)(sheng)態，需(xu)要(yao)自己打造。
朱樹磊認為，打造模型、接口、代碼三大編譯器是嵌入式平臺模型微服務化的關鍵。為此，大華(hua)股份基于組件規劃、技(ji)術棧選擇(ze)、架構(gou)設計(ji)三大環節，打造模型編(bian)譯(yi)(yi)器(qi)DNNX、接口(kou)編(bian)譯(yi)(yi)器(qi)IDLC、通(tong)用交叉編(bian)譯(yi)(yi)器(qi)UCC三大編(bian)譯(yi)(yi)器(qi)，將代碼開(kai)發(fa)轉化為編(bian)譯(yi)(yi)器(qi)、中間件等核心標準件的開(kai)發(fa)，實現微服務(wu)。
此外，朱樹磊還提(ti)到，要因(yin)地制宜實(shi)踐(jian)嵌入(ru)式(shi)(shi)算(suan)法開發的DevOps流程，始終把性(xing)能作為(wei)嵌入(ru)式(shi)(shi)平臺模型服務化的核心關注點。
3、知存科技：行業面臨存儲墻瓶頸，存算一體是最高效AI計算
知存科技(ji)CEO王(wang)紹迪主要以《存算(suan)(suan)一(yi)體AI芯片：AIoT設備的(de)算(suan)(suan)力新(xin)選擇》為題(ti)，解讀存算(suan)(suan)一(yi)體技(ji)術(shu)如何(he)帶來更加高(gao)效(xiao)的(de)AI計算(suan)(suan)。
▲知存科(ke)技(ji)CEO王紹迪(di)在(zai)發表演講
作為(wei)存(cun)算(suan)一體AI芯片(pian)(pian)賽道的(de)領軍者，知存(cun)科技主要研發(fa)基(ji)于Flash的(de)存(cun)算(suan)一體芯片(pian)(pian)。王紹迪談到(dao)，現在行業已經進(jin)入到(dao)了后摩爾時代，尤其當(dang)芯片(pian)(pian)進(jin)入到(dao)7nm和5nm階(jie)段后，研發(fa)進(jin)度放緩，芯片(pian)(pian)研發(fa)成本(ben)(ben)急(ji)劇(ju)增高，每一次迭(die)代單個芯片(pian)(pian)成本(ben)(ben)增加1倍。
但(dan)碎(sui)片化的(de)(de)IoT市(shi)場對先進工藝(yi)芯片的(de)(de)需求并不強(qiang)烈，反而更(geng)青(qing)睞于低成本、低功耗(hao)、易開發的(de)(de)芯片。不過，目(mu)前芯片都都采(cai)用傳統的(de)(de)馮(feng)諾伊(yi)曼架構(gou)，最先進的(de)(de)存儲器仍采(cai)用1X工藝(yi)，“所以摩爾定律走到這個階段(duan)，存儲器的(de)(de)速度很難滿足現在行業的(de)(de)需求。”王紹迪說。
在他看來，現在行業大多都面臨著存儲墻(qiang)問題，存儲器的(de)數據(ju)搬(ban)運慢、搬(ban)運能耗大，緩存的(de)大小(xiao)和(he)密度都很難提升(sheng)。為了(le)解(jie)決存儲器瓶頸的(de)問題，許多公(gong)司都采用了(le)不(bu)同的(de)方案，包括3D Xpoint、近(jin)內(nei)存計算(suan)、近(jin)存儲計算(suan)和(he)存內(nei)計算(suan)。
其中(zhong)，王紹(shao)迪(di)認為存算一體(ti)是最高效率的AI計算。今年知存科(ke)技發布了基于存算一體(ti)技術開發的第(di)二代芯(xin)片WTM2101，算力相比第(di)一代提高10倍，主(zhu)要面向智能語音(yin)和智能健康領域，AI算力達50Gops，預計今年第(di)四(si)季度實現量產(chan)。
4、安謀中國：專用架構正興起，主流AI算法呈輕量化趨勢
安(an)謀中國AI技術高級(ji)市(shi)場經理吳彤以《構建AI智能“芯”生態》為題，對當前AI芯片發(fa)展趨勢以及安(an)謀自研人工智能專用處理器IP“周易”AIPU進行解讀。
▲安謀中國AI技術(shu)高級市(shi)場經理吳彤(tong)
如(ru)今行業已進入(ru)以數(shu)據為驅(qu)動(dong)的計(ji)(ji)算時代，也稱為第五波計(ji)(ji)算浪潮，從網絡(luo)架(jia)(jia)構到計(ji)(ji)算架(jia)(jia)構都產生(sheng)了(le)(le)大量(liang)需求。依(yi)托Arm世界領先的生(sheng)態系統(tong)資源與技術優(you)勢，安謀中國(guo)面向國(guo)內(nei)市場獨立研發了(le)(le)“周易”AIPU。
吳彤談到(dao)當下AI芯(xin)片市(shi)(shi)場(chang)有四大(da)發(fa)展趨勢，一是(shi)(shi)端(duan)側芯(xin)片市(shi)(shi)場(chang)增速(su)非常高，二是(shi)(shi)未來(lai)(lai)5-10年端(duan)側推(tui)理市(shi)(shi)場(chang)的增速(su)最快(kuai)，三是(shi)(shi)ASIC定制化芯(xin)片將成為未來(lai)(lai)的主流，四是(shi)(shi)細分市(shi)(shi)場(chang)規模將會保持高速(su)增長。
另一(yi)方(fang)面，AI芯片行(xing)業專用架構（DSA）正在(zai)興起，主流(liu)AI算法也呈現輕量(liang)化趨勢(shi)。 在(zai)這(zhe)些趨勢(shi)下，安謀(mou)中國自研的“周(zhou)易”AIPU擁有完全自主可(ke)控(kong)、完整生態等特(te)點，目前已經推出兩代(dai)產品(pin)，分別為“周(zhou)易”Z1和(he)“周(zhou)易”Z2。
其中，“周易(yi)(yi)”Z1是邊緣(yuan)計算通用(yong)的AI IP，面(mian)(mian)向(xiang)IoT&Edge，基(ji)于(yu)“周易(yi)(yi)”Z1研發的全志R329智(zhi)能語音芯(xin)片即將(jiang)大規(gui)模商用(yong)；“周易(yi)(yi)”Z2面(mian)(mian)向(xiang)邊緣(yuan)計算中高性能場景，基(ji)于(yu)“周易(yi)(yi)”Z2開發的芯(xin)片也即將(jiang)應用(yong)落地，主要覆蓋中高端安防和(he)自動駕駛/智(zhi)能座艙領域。
此外，吳彤還介紹了兩(liang)款(kuan)AI IP的應用(yong)案例，包括人體關(guan)鍵點檢測(ce)、駕駛員疲勞監測(ce) (DMS) 和DTV超級分(fen)辨率應用(yong)等。
5、恩智浦：用AI工具鏈讓MCU煥發智能“魔力”
前面的嘉賓(bin)提到(dao)了AI工具鏈(lian)概(gai)念，恩智浦(pu)AI-IoT方案資深(shen)研(yan)發經理(li)秦建峰在會上(shang)則進(jin)一步探討(tao)了《如(ru)何設(she)計高(gao)效(xiao)率MCU AI 工具鏈(lian)》這一細分領域的核(he)心(xin)問題(ti)。
▲恩智(zhi)浦AI-IoT方案資深研發經理秦建峰
MCU（微控制(zhi)單元）具(ju)有低(di)算力、低(di)功耗、低(di)成本(ben)的特點，在(zai)MCU上(shang)做AI開發(fa)面臨眾多(duo)限制(zhi)。秦建峰談到，一方(fang)面，MCU硬件限制(zhi)了(le)推理引(yin)擎規模(mo)，另一方(fang)面，已有的開源(yuan)工具(ju)對(dui)算法(fa)優化仍缺(que)乏標準，都(dou)阻礙了(le)在(zai)MCU上(shang)做AI應(ying)用。
如何提升MCU邊緣端AI運算(suan)性能(neng)和精度 ？
秦建峰認為，需要選取成熟及高(gao)效率總(zong)線架構(gou)設計(ji)的(de)(de)MCU；同(tong)時避免采(cai)用大(da)內核(he)的(de)(de)卷積運算，找(zhao)到精度和性能(neng)的(de)(de)平衡點；另外，要采(cai)用適當(dang)的(de)(de)量(liang)化算法(fa)或(huo)者是混合量(liang)化算法(fa)，以保持精度并減少冗(rong)余運算，等(deng)等(deng)。
恩智浦內部有(you)一(yi)套持續(xu)維護(hu)優化的(de)(de)Nano.AI工(gong)具(ju)鏈，包(bao)括Nano.AI PC端(duan)(duan)工(gong)具(ju)和Nano.AI MCU邊緣端(duan)(duan)推理引(yin)擎兩大部分(fen)。開(kai)發者首先(xian)在PC端(duan)(duan)針(zhen)對現有(you)MCU完成精度和性能的(de)(de)仿真(zhen)，當PC仿真(zhen)效果(guo)達標后(hou)(hou)，再將最后(hou)(hou)生(sheng)成的(de)(de)代碼全部放上(shang)(shang)來(lai)，做真(zhen)實環(huan)境下的(de)(de)驗證，最后(hou)(hou)得(de)(de)到(dao)加速(su)庫(ku)，包(bao)括模型(xing)和轉化過(guo)的(de)(de)文件(jian)。這樣(yang)一(yi)來(lai)，集成到(dao)MCU上(shang)(shang)花的(de)(de)時間會大大節省(sheng)，使(shi)開(kai)發效率得(de)(de)到(dao)提升。
6、睿賽德電子：革新物聯網操作系統，直擊碎片化痛點
在峰會上(shang)(shang)，多位嘉(jia)賓都提到了AI落地(di)場景的(de)碎片(pian)化(hua)。上(shang)(shang)海睿賽德電子科技(ji)有限(xian)公司RT-Thread人工(gong)智能總監楊(yang)武認為，解決碎片(pian)化(hua)的(de)最(zui)好(hao)方法，是采(cai)用一套(tao)物聯網(wang)操作系統。
▲睿(rui)賽德電子人工智(zhi)能總監楊(yang)武
在題為《讓設備更(geng)(geng)聰(cong)明：物聯網操作(zuo)系統推(tui)動嵌入式AI開發(fa)》的演講中，楊武(wu)談(tan)到，當下，隨著AI模型(xing)本身對算力的渴求(qiu)直線上升，盡管(guan)人們(men)不(bu)斷用(yong)輕量化技術進行(xing)模型(xing)壓縮(suo)，但一旦騰(teng)出一點點空間，人們(men)就想用(yong)它(ta)解決更(geng)(geng)多問題。
在(zai)這(zhe)種(zhong)背景(jing)下，突破算力(li)瓶(ping)頸需(xu)要(yao)(yao)專用處理器，AI芯片(pian)(pian)市場(chang)一片(pian)(pian)火熱。但同時(shi)，這(zhe)也導致智能物聯產業進一步呈現(xian)碎片(pian)(pian)化態(tai)勢。對于算法開發者(zhe)來說，在(zai)端側進行AI開發面臨的首要(yao)(yao)問(wen)題(ti)，就(jiu)是(shi)上(shang)手(shou)太難，尤其在(zai)算法部(bu)署方面力(li)不從(cong)心(xin)。
為(wei)了支持AI算法(fa)在嵌(qian)入式(shi)設備中(zhong)的(de)便捷部(bu)署，睿賽德電子公司(si)推出(chu)一(yi)(yi)(yi)套(tao)支持嵌(qian)入式(shi)AI落地的(de)軟件(jian)包(bao)，并更進一(yi)(yi)(yi)步推出(chu)RT-Thread AIKit軟件(jian)包(bao)——一(yi)(yi)(yi)套(tao)易用、開(kai)放的(de)邊緣AI落地解(jie)決方案，這(zhe)一(yi)(yi)(yi)方案能讓(rang)開(kai)發者感(gan)到集成運用AI算法(fa)模型(xing)就跟普通代(dai)碼庫一(yi)(yi)(yi)樣簡單。
7、OPEN AI LAB：破解邊緣異構計算難題的AI計算框架
OPEN AI LAB聯合創始(shi)人&CTO?明(ming)?以《Tengine：加速邊(bian)緣計算中的AI部署與(yu)落地》為題，分享了(le)Tengine的優勢與(yu)生態發(fa)展。
▲OPEN AI LAB聯合(he)創始人&CTO?明?在發表演講
?明?談到(dao)，邊(bian)緣(yuan)計(ji)(ji)算作(zuo)為(wei)一種特(te)殊的信息/數(shu)據處理方(fang)式，擁有本地(di)操作(zuo)、時延(yan)低、成本低、安全(quan)隱私性高等優勢，而邊(bian)緣(yuan)計(ji)(ji)算的爆發(fa)是大勢所(suo)趨，眾多的基礎技術和應用將基于邊(bian)緣(yuan)原生（Edge Native）。
相比云原(yuan)生（Cloud Native），邊緣原(yuan)生擁(yong)有連接(jie)與計算并重(zhong)的特點，同時(shi)還能實現遠程管理、邊緣自(zi)治和跨節點編排，重(zhong)視物(wu)聯網和5G無線接(jie)入。
“邊(bian)緣(yuan)計算的核心(xin)還是計算本身，但(dan)由于SoC種類各不相同，也(ye)帶來(lai)了不少問(wen)題。”黃明飛談(tan)到，為了解決不同芯片平臺(tai)部署的問(wen)題，OPEN AI LAB開發的AI邊(bian)緣(yuan)計算框架Tengine已服務多家(jia)邊(bian)緣(yuan)智能芯片企業(ye)，并持續拓展(zhan)開源生態(tai)。
其中，Tengine Framework是OPEN AI LAB自(zi)(zi)主設(she)計的邊(bian)緣(yuan)AI計算框架，是一(yi)個開源(yuan)的AI推(tui)理框架，能(neng)高(gao)效地(di)解(jie)決邊(bian)緣(yuan)AI異構計算的難題；Tengine MLOps是一(yi)個商用級邊(bian)云自(zi)(zi)動化部(bu)(bu)署平臺(tai)，具(ju)有(you)易開發、快部(bu)(bu)署的優點，能(neng)幫(bang)助集(ji)成商加速(su)行業(ye)智能(neng)化。
最(zui)后談及Tengine的開放(fang)生態，?明?提到Tengine已經和行業最(zui)大的機器視覺項(xiang)目OpenCV達成(cheng)戰略合作，還(huan)成(cheng)為了ONNX的官方認證合作伙伴(ban)。同(tong)時，Tengine已和20+主流芯片廠商SoC的底(di)層全面適(shi)配，對多種最(zui)新NPU的早期(qi)介入(ru)適(shi)配并實(shi)現了最(zui)優(you)化(hua)支持。
通過(guo)第(di)一版(ban)塊嘉賓的(de)演講，我們看到(dao)無論是來自AI物聯網產業(ye)鏈的(de)哪一環節，這些代表(biao)性(xing)的(de)企(qi)業(ye)都在(zai)通過(guo)技術(shu)創(chuang)新將開發者(zhe)、工(gong)程師的(de)工(gong)作化(hua)繁為簡，從而讓AI在(zai)端側(ce)、邊緣側(ce)設備端實(shi)現更高的(de)精(jing)度和性(xing)能。
而這些產業鏈上(shang)下游星星點點的(de)(de)技術(shu)革(ge)新，將在以智慧家(jia)居(ju)、移(yi)動(dong)機器(qi)人、工業制造、智慧城市(shi)等行業領域(yu)中，讓AI及物聯網技術(shu)爆發出令(ling)人驚艷(yan)的(de)(de)智能“魔力”。
二、深耕行業：家居、機器人、工業領域玩家各顯神通
本次峰會，我們也邀請(qing)了(le)來自智能家居(ju)AIoT、移動機(ji)器人及(ji)工業(ye)制造領域的行業(ye)代表玩家帶來了(le)深入分享(xiang)。
1、全屋智能時代來臨，AI技術及生態面臨痛點
在峰會下午第一場、整個峰會第二大板塊——智能家居AIoT領域，來自閱面科技、騰訊云、地平線公司的(de)專(zhuan)家(jia)就嵌(qian)入式視覺AI落地(di)(di)、全屋(wu)智能規(gui)模化商用、邊緣AI芯片落地(di)(di)等話題帶(dai)來了精彩解讀。
（1）閱面科技：自然人機交互成智能家居主題，多模態技術融合日益重要
智能(neng)家居正(zheng)朝著全屋智能(neng)方向發(fa)展，對(dui)多模態傳感(gan)技術的(de)需求進一步提高。針對(dui)當下智能(neng)家居的(de)發(fa)展，閱面科技聯合創始(shi)人&CEO丁小(xiao)羽(yu)帶來題(ti)為《面向智能(neng)家居的(de)嵌入式視覺之旅》的(de)演講。
▲閱面(mian)科技(ji)聯合(he)創(chuang)始人&CEO丁(ding)小羽
作為我國嵌(qian)入(ru)(ru)式(shi)(shi)視覺識別技術領域的新銳玩家，閱面科技從2015年成立(li)后(hou)就一直專注嵌(qian)入(ru)(ru)式(shi)(shi)視覺技術的民用(yong)落(luo)地探索(suo)。丁小羽談到，閱面科技的嵌(qian)入(ru)(ru)式(shi)(shi)視覺技術發展經歷了四個(ge)階段(duan)：
一是(shi)(shi)AI和(he)算力的(de)(de)適配階(jie)段(duan)(duan)，二是(shi)(shi)AI和(he)傳感(gan)的(de)(de)融合(he)階(jie)段(duan)(duan)，三是(shi)(shi)行(xing)為/健康(kang)AI智(zhi)能(neng)終端階(jie)段(duan)(duan)，四是(shi)(shi)全屋智(zhi)能(neng)的(de)(de)感(gan)知基礎階(jie)段(duan)(duan)。
其中在行為/健康AI智能(neng)(neng)終端(duan)階段(duan)，閱(yue)面科技主(zhu)(zhu)要開發創新型硬件，整(zheng)體地設計人(ren)機交(jiao)互，以智能(neng)(neng)終端(duan)的形(xing)式部(bu)署，讓設備能(neng)(neng)主(zhu)(zhu)動感知人(ren)體行為動作和生理體征等狀態。
而在全屋智能的感(gan)知基礎階段，閱(yue)面科技的目標是實現智慧的人居環境。丁小羽認為，家庭(ting)AI擁有(you)隱私數據規(gui)范、應用形態靈活、交互親切(qie)自然等特點，超越人眼視(shi)覺的AI傳感(gan)融合有(you)很大機會。
“盡管目(mu)前(qian)智能(neng)家(jia)(jia)居(ju)還處(chu)于初期發展階段，但智能(neng)家(jia)(jia)居(ju)服務最終會從數(shu)字化空(kong)(kong)間走(zou)到(dao)機器(qi)人(ren)服務的(de)(de)物(wu)理空(kong)(kong)間階段。”他談到(dao)，在這(zhe)一階段，人(ren)和系統的(de)(de)自然交互已成為(wei)智能(neng)家(jia)(jia)居(ju)發展的(de)(de)主題，超聲波雷達、熱成像等傳感技(ji)術的(de)(de)融(rong)合越來越重要。
（2）騰訊云：發揮資源與技術優勢，從四大層面使能全屋智能
當下，智(zhi)能(neng)(neng)家居(ju)正(zheng)從單品階(jie)段進化到主動智(zhi)能(neng)(neng)階(jie)段，更關注用戶(hu)體驗，主動為客戶(hu)提供(gong)個性化的(de)服務。騰(teng)訊(xun)云智(zhi)能(neng)(neng)終端行(xing)業(ye)首席架構師(shi)馬英奎對此深以(yi)為然，在會上帶來以(yi)《智(zhi)能(neng)(neng)家居(ju)新階(jie)段，騰(teng)訊(xun)云AIoT使能(neng)(neng)全屋(wu)智(zhi)能(neng)(neng)》為主題的(de)演講(jiang)。
▲騰(teng)訊云智能(neng)終(zhong)端行業(ye)首席架構師馬英奎
馬英奎(kui)認為(wei)，當下全屋智能有(you)四大關(guan)鍵要(yao)素，包括連接、交互、服務和計算。騰訊云自身不會做(zuo)智能硬件，更多是(shi)開放騰訊的內部資(zi)源(yuan)和技術能力，賦能智能家居(ju)客戶(hu)。
具體(ti)而言(yan)，騰訊(xun)云(yun)(yun)面(mian)向智(zhi)能(neng)家居客(ke)戶，在(zai)(zai)平(ping)臺(tai)(tai)層面(mian)，提(ti)供騰訊(xun)云(yun)(yun)服(fu)(fu)務；在(zai)(zai)能(neng)力(li)層面(mian)，提(ti)供一站式的物聯網(wang)開(kai)發平(ping)臺(tai)(tai)；在(zai)(zai)服(fu)(fu)務層面(mian)，將QQ音樂、騰訊(xun)視(shi)頻等海量內容資源覆蓋智(zhi)能(neng)家居場景；在(zai)(zai)體(ti)驗層面(mian)，基于微信生態提(ti)供騰訊(xun)連連小(xiao)程序，幫(bang)客(ke)戶實現(xian)更多能(neng)力(li)，提(ti)升(sheng)用戶體(ti)驗。
其中，一站式物聯(lian)網開(kai)發平(ping)臺能(neng)夠實現(xian)開(kai)箱即(ji)用，能(neng)提供消(xiao)息(xi)通訊、視頻通訊、安全認證(zheng)、智能(neng)語(yu)音、NLP等眾多(duo)服務，目(mu)前已落地生活(huo)消(xiao)費、健康醫療、城市政務、工(gong)業制造等多(duo)個(ge)消(xiao)費物聯(lian)網及產業物聯(lian)網領域。
另外值得一提(ti)的是，在(zai)體驗層面，騰訊連連會提(ti)供小程(cheng)序(xu)配網能力(li)，開放微信掃一掃入口(kou)，提(ti)升設備配網率和用(yong)(yong)戶體驗。目前(qian)微信已(yi)有12億用(yong)(yong)戶入口(kou)，能助力(li)品牌最快觸達用(yong)(yong)戶，并(bing)帶來“用(yong)(yong)完即走”的流暢(chang)體驗。在(zai)開發(fa)層面，客戶可直接選擇騰訊連連，降低開發(fa)成(cheng)本，提(ti)升家(jia)電(dian)、安防傳感、運動健康等(deng)設備智能化效(xiao)率。
可(ke)以看到，隨著嵌(qian)入(ru)(ru)(ru)式AI落(luo)地進入(ru)(ru)(ru)廣(guang)大消費者的生(sheng)活領域，像騰訊(xun)這樣的云廠商(shang)將發揮(hui)自身社(she)交媒(mei)體及(ji)內容服務(wu)的優(you)勢深入(ru)(ru)(ru)物聯網產業鏈(lian)，充當(dang)重(zhong)要的入(ru)(ru)(ru)口及(ji)平(ping)臺角色(se)。
（3）地平線：解讀智能家居市場的技術和生態痛點
地平(ping)線(xian)(xian)不僅是知名(ming)汽車(che)智(zhi)能(neng)(neng)芯片(pian)獨(du)角獸，也面向智(zhi)能(neng)(neng)家(jia)居(ju)場景打(da)造了多代AIoT芯片(pian)。地平(ping)線(xian)(xian)AIoT產品線(xian)(xian)總經理王叢(cong)以《加速智(zhi)能(neng)(neng)家(jia)居(ju)產業爆發，構建AIoT開(kai)放應(ying)用生態》為題，為大家(jia)分享(xiang)了地平(ping)線(xian)(xian)在智(zhi)能(neng)(neng)家(jia)居(ju)領域的幾(ji)點思考。
▲地平(ping)線AIoT產品線總經理王叢
現階段(duan)，地(di)平(ping)線(xian)研發的旭日AI芯片主(zhu)要面(mian)向掃地(di)機(ji)、智(zhi)(zhi)能電(dian)視、智(zhi)(zhi)能會議，以及其(qi)他傳(chuan)統IoT邊(bian)緣計(ji)算(suan)場(chang)景(jing)。同時，地(di)平(ping)線(xian)還為傳(chuan)統芯片提(ti)供標準工具，包括配套(tao)的算(suan)法和(he)方(fang)案(an)。
王叢談到，智能家居的不同(tong)細分賽道各(ge)有發(fa)展(zhan)趨勢(shi)。在掃地機器人(ren)領域，近兩年(nian)市場(chang)發(fa)展(zhan)速度非(fei)常快，其中(zhong)多傳感(gan)器融(rong)合(he)是產品發(fa)展(zhan)的重(zhong)要趨勢(shi)，例(li)如(ru)激(ji)光+視覺+ToF感(gan)知技術的融(rong)合(he)。
在智(zhi)能(neng)電(dian)視(shi)領(ling)域，盡管近(jin)幾年(nian)電(dian)視(shi)市(shi)場規模已經(jing)飽(bao)和(he)，但市(shi)場需求(qiu)已開(kai)始發生(sheng)變化，結合攝像頭開(kai)發應用的(de)智(zhi)能(neng)電(dian)視(shi)滲透率正逐(zhu)年(nian)增加(jia)，智(zhi)能(neng)交互功能(neng)將會成為主(zhu)流。
整體來看，王叢提到了當下智能家居行業發展(zhan)的(de)(de)本質。一是(shi)消(xiao)費(fei)者(zhe)開始擁抱智能化，愿(yuan)意(yi)為附(fu)加值買單；二(er)是(shi)在所有(you)產品品類(lei)中，人機交(jiao)互(hu)是(shi)多類(lei)產品的(de)(de)共(gong)通(tong)性需求，存在標準化的(de)(de)可能性。
但王叢認(ren)為，整個市場(chang)仍存在技術和生(sheng)態兩個層(ceng)面的痛點。尤其(qi)在生(sheng)態層(ceng)面，目前OEM還(huan)需(xu)要更多元的AI算法生(sheng)態配(pei)合，而應(ying)用(yong)方(fang)也希望有標(biao)準化的硬(ying)件(jian)土壤來適配(pei)。
“針對這些行業(ye)痛點，地(di)平線將提供(gong)更(geng)(geng)多(duo)相應(ying)的解決方案，在(zai)人(ren)機交互和算(suan)法方面做提前(qian)性的預研(yan)。”王叢說，作(zuo)為供(gong)應(ying)商，地(di)平線會進一步將芯(xin)片做好，把探索(suo)AI的價值做大。同(tong)時(shi)，也將更(geng)(geng)加(jia)開放地(di)和更(geng)(geng)多(duo)合作(zuo)伙伴(ban)一起把生(sheng)態做大。
2、機器人進入生活生產，AI+多傳感器成新突破口
看完智能家居大佬分享，在峰會第三大板塊——移動機器人領域，來自極智嘉、360人工智能研究院、迦智科技的(de)大牛帶來了在(zai)物流機器(qi)人、掃地(di)機器(qi)人等領(ling)域的(de)嵌入式AI技術落地(di)應用及經(jing)驗。
（1）極智嘉：深耕行業場景，克服物流機器人的視覺感知技術挑戰
在機(ji)器(qi)人應用專場(chang)，極智嘉研發總監陳超帶來了(le)題為《物流機(ji)器(qi)人視覺感知技術的挑戰與(yu)創(chuang)新》的開場(chang)演講。
▲極(ji)智(zhi)嘉研發(fa)總監陳超
物(wu)流行(xing)業(ye)是一個巨大(da)市場，但行(xing)業(ye)長期面臨用人(ren)難、市場需求變化(hua)快等(deng)(deng)痛(tong)點。物(wu)流機器人(ren)在這樣的(de)背景下應運(yun)而生，目(mu)前已經演(yan)化(hua)出智能分揀(jian)、智能搬(ban)運(yun)、智能叉(cha)車、智能倉(cang)儲等(deng)(deng)多場景的(de)產品形態，并在眾多實際場景中落(luo)地。
陳超回顧，在極智嘉物流機器(qi)人落(luo)地行(xing)業過程中，在視覺感知技術方面(mian)克服了眾多挑戰。
在倉儲AMR移(yi)動(dong)機(ji)器人領域(yu)，場景相對簡(jian)單，主要包括貨(huo)架到(dao)(dao)人的(de)(de)揀(jian)選和貨(huo)箱到(dao)(dao)人的(de)(de)揀(jian)選兩(liang)(liang)大(da)場景。針對用于導航(hang)的(de)(de)地面二維(wei)(wei)碼(ma)，團(tuan)隊遇到(dao)(dao)了污(wu)損(sun)/反光、運動(dong)模糊(hu)等(deng)問(wen)題，以及成本降(jiang)低的(de)(de)訴求。為此，極(ji)智嘉在最新(xin)機(ji)器人上引入了基于地紋融合(he)的(de)(de)V1.5，彌補二維(wei)(wei)碼(ma)易污(wu)損(sun)的(de)(de)問(wen)題；更進(jin)一步，極(ji)智嘉基于Marker-Net的(de)(de)V2.0解決方(fang)案將故(gu)障率降(jiang)低兩(liang)(liang)個數量級。
在工業(ye)AMR移動機(ji)器人(ren)領域，面(mian)臨的場景(jing)和挑戰(zhan)也更加復雜多樣。比如(ru)，針對(dui)行(xing)業(ye)樣本少的問(wen)題，極智(zhi)嘉采取學習仿真(zhen)方案，快速擴充樣本；針對(dui)未知(zhi)目標檢(jian)測問(wen)題，極智(zhi)嘉引入深度相(xiang)機(ji)，使得深度學習模(mo)型有(you)機(ji)結合深度數據，提高目標檢(jian)測性能。
而(er)(er)針對(dui)魯棒(bang)性要求(qiu)高的問題，極智(zhi)嘉采用復合模型(xing)方(fang)法，并通(tong)過(guo)地圖更新和語義(yi)地圖，從而(er)(er)得到魯棒(bang)性更高的結果；針對(dui)端側設備低(di)算力(li)的需求(qiu)，極智(zhi)嘉通(tong)過(guo)算法優化及加速引擎(qing)來突(tu)破算力(li)限制(zhi)。
可以(yi)看到，作為自(zi)2015年(nian)就(jiu)成立的(de)物流機(ji)器(qi)人頭部企(qi)業(ye)，極智嘉已經針對倉儲及工業(ye)特定應用場景，攻克了嵌入式AI開發的(de)一座(zuo)(zuo)座(zuo)(zuo)山頭。
（2）360人工智能研究院：AI能力比拼是掃地機器人下一個比拼賽道
針對掃地(di)機器人市場的發(fa)展和技術創新(xin)，360人工(gong)智能研究(jiu)院運動引(yin)擎算法負責人潘(pan)俊(jun)威帶來(lai)了題為《嵌入式AI快速發(fa)展，掃地(di)機器人進(jin)入感知決(jue)策(ce)新(xin)賽道》的演講。
▲360人(ren)工智能研究院運動引擎算(suan)法負(fu)責人(ren)潘俊威(wei)
潘俊威提到(dao)，我國掃地機器(qi)(qi)人(ren)市場(chang)規模(mo)已從2013年的8.4億元，增(zeng)(zeng)長到(dao)2020年的93.8億元，正不斷快速(su)增(zeng)(zeng)長。同時(shi)，掃地機器(qi)(qi)人(ren)產品中高端(duan)化明顯，智能(neng)已成為(wei)高附加值特征(zheng)。
不過，掃地(di)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)易用性(xing)上還(huan)有較大提升空間。“尤其是用戶對避障的需求越來越強烈(lie)，將(jiang)3D深度相機(ji)應用在(zai)掃地(di)機(ji)器(qi)人(ren)上也變(bian)得水到渠成(cheng)。”潘俊威說，將(jiang)3D深度相機(ji)和多傳感器(qi)融合，能讓機(ji)器(qi)人(ren)獲取(qu)環(huan)境(jing)信息的能力從二(er)維(wei)提升到三(san)維(wei)，大大增強設備(bei)的環(huan)境(jing)感知能力。
為了(le)(le)進一步滿足消費者(zhe)需求(qiu)，360提(ti)出了(le)(le)掃(sao)地機(ji)器人(ren)的無人(ren)駕駛(shi)大腦(nao)概念，重點(dian)是提(ti)升移動機(ji)器人(ren)在環(huan)境感(gan)知、場(chang)景理解、決策規(gui)劃三個方面的能力(li)。
例(li)如，基于(yu)360無人駕駛大腦研(yan)發的三雷(lei)達融(rong)合(he)(he)避障技(ji)術，采用多傳(chuan)感器融(rong)合(he)(he)感知算法，結合(he)(he)聚(ju)類和(he)(he)分割算法，能讓掃地(di)機器人識別(bie)門檻、推拉軌道、厚地(di)毯(tan)和(he)(he)普(pu)通(tong)障礙物，做(zuo)到避障的同(tong)時順(shun)暢通(tong)行(xing)門檻軌道等區域。
目前掃地機器人(ren)年銷量為600萬(wan)臺(tai)，是(shi)洗(xi)衣(yi)機銷量的(de)15%，市場(chang)滲透率不足(zu)8%，仍存在廣闊(kuo)空間(jian)。潘(pan)俊威認為，想(xiang)要(yao)(yao)推動這一(yi)市場(chang)的(de)發展，要(yao)(yao)持(chi)續升(sheng)級掃地機器人(ren)的(de)導(dao)航、避障和清潔(jie)三大核心要(yao)(yao)素。
“隨著嵌入(ru)式端側的AI能力不斷提升，AI能力也將(jiang)成為(wei)下一個比拼賽道。”他(ta)說。
（3）迦智科技：攻堅AMR落地制造業挑戰，打造室內外全流程智能工業物流解決方案
就在本月，迦(jia)智科(ke)(ke)技(ji)剛完(wan)成了億元級B輪(lun)融資。本次(ci)，迦(jia)智科(ke)(ke)技(ji)產品總監吳(wu)俊(jun)翔(xiang)在峰會上帶來了以《AMR機器(qi)人(ren)多傳感器(qi)融合定位的(de)發展趨勢(shi)》主題的(de)分(fen)享。
▲迦智科技產品總(zong)監(jian)吳俊翔在(zai)發(fa)表演(yan)講(jiang)
吳俊翔回顧道，從(cong)基于磁釘(ding)、磁條的自動(dong)導(dao)(dao)引車（AGV）到新一代移(yi)動(dong)機(ji)器人（AMR），迦智科技開(kai)始(shi)基于地圖的環(huan)境感知能力與(yu)智能決策，尋求差(cha)異(yi)化的自主導(dao)(dao)航能力。通過AI機(ji)器視覺(jue)與(yu)激(ji)光雷達融合建圖與(yu)定位，團隊產品實現了更加(jia)精(jing)準及(ji)時(shi)的定位導(dao)(dao)航以及(ji)多機(ji)器人協作。
吳俊翔認為(wei)(wei)，在AMR逐漸成(cheng)為(wei)(wei)越來越多制造業標配的(de)當下，技術本身依然面臨著新的(de)挑戰。首先，計算資源受限條件下的(de)大(da)場景(jing)地(di)圖(tu)構(gou)建，帶來了(le)性能(neng)問題；其次，環境(jing)動態變(bian)化也會對定位導航精(jing)度(du)與(yu)穩(wen)定性產生(sheng)影響；此外，核心部件成(cheng)本過高，影響產品快速推廣落地(di)，等等。
為了應對眾(zhong)多挑戰，迦智(zhi)科技不(bu)斷攻(gong)堅技術難關。比如在地圖(tu)構(gou)建能力(li)方(fang)面(mian)(mian)，公(gong)司突(tu)破運行(xing)場(chang)(chang)景的(de)(de)尺寸限制，進一(yi)步壓榨硬件與算法極(ji)限；在算法性(xing)能方(fang)面(mian)(mian)，發力(li)語義特(te)征與激光點云融合(he)的(de)(de)地圖(tu)構(gou)建，從而提高系(xi)統魯棒性(xing)；此外(wai)，公(gong)司也在布局(ju)面(mian)(mian)向室內外(wai)綜(zong)合(he)感知場(chang)(chang)景的(de)(de)新一(yi)代(dai)AMR技術棧與工具鏈(lian)，以促進更安全(quan)的(de)(de)人車物交互。
展望(wang)未來(lai)技術(shu)(shu)(shu)布(bu)局，迦智(zhi)科技也明(ming)確(que)了方向，依托(tuo)合伙人團隊與浙(zhe)江大學機器人實驗(yan)室(shi)的長期(qi)技術(shu)(shu)(shu)積(ji)淀，公司將繼續布(bu)局和深(shen)挖(wa)智(zhi)能感知(zhi)與定(ding)位(wei)導航技術(shu)(shu)(shu)，打造室(shi)內外(wai)全流程智(zhi)能工業物流解決方案。
3、工業制造數字化，AI賦能視覺升維
在峰會第四大板塊——工業制造產業領域，來自圖麟科技、賽靈思及圖漾科技的(de)高管也帶來了關于工業(ye)(ye)質(zhi)檢轉型、工業(ye)(ye)視(shi)覺軟件及解(jie)決方案(an)、３D視(shi)覺工業(ye)(ye)應(ying)用等(deng)話題帶來的(de)深入探討分享。
（1）圖麟科技：用通用視覺平臺降低工業質檢的數智化門檻
專注(zhu)于機器視(shi)覺研發與(yu)應用(yong)的(de)圖(tu)麟科技(ji)，是國內率先(xian)實(shi)現“AI+工(gong)業質(zhi)檢”落地(di)應用(yong)的(de)AI供(gong)應商之(zhi)一。圖(tu)麟科技(ji)聯合創始人&副總裁張險峰以《工(gong)業質(zhi)檢數智化(hua)轉型新思(si)維(wei)》為題，向大家分享了圖(tu)麟科技(ji)推動工(gong)業質(zhi)檢降本增效的(de)創新思(si)路。
▲圖麟(lin)科技聯合(he)創(chuang)始(shi)人&副總裁(cai)張險峰
他談到，據中商產業研(yan)究院數據，2020年中國智能制造市場(chang)(chang)規模(mo)已超(chao)過27000億元，預(yu)計2025年將超(chao)過55000億元，行(xing)業場(chang)(chang)景化特征明顯(xian)。其中，工業質(zhi)檢(jian)是(shi)數智化熱門場(chang)(chang)景之一(yi)。
“隨著下(xia)游(you)市場對產品(pin)質(zhi)(zhi)量要求越來越高，工(gong)業質(zhi)(zhi)檢(jian)(jian)領(ling)域需求已(yi)呈(cheng)現(xian)明(ming)顯變化。”張(zhang)險(xian)峰(feng)說，以外觀缺陷(xian)檢(jian)(jian)測(ce)為(wei)例(li)，外觀缺陷(xian)檢(jian)(jian)測(ce)涉及的領(ling)域豐(feng)富多樣，生產流程中(zhong)的質(zhi)(zhi)量管理需求逐(zhu)漸增加，質(zhi)(zhi)檢(jian)(jian)標準不斷提升(sheng)。
但現階段(duan)，工(gong)業質檢(jian)的難(nan)點在于，人(ren)工(gong)檢(jian)測存在效(xiao)率低、良品率不穩定等難(nan)點，而數智化的技術門(men)檻(jian)也(ye)很高。
針對這些難點(dian)，圖麟科(ke)技(ji)基于光學系統(tong)、機電控制(zhi)、視覺(jue)算(suan)法和大(da)(da)數據(ju)四(si)大(da)(da)核心(xin)技(ji)術，推出能快速(su)開發(fa)部(bu)署的Tunicorn通(tong)用(yong)視覺(jue)平臺，面向(xiang)跨行業(ye)、跨領域的工業(ye)質檢場(chang)景(jing)，并融(rong)合了(le)兩大(da)(da)系統(tong)，可實(shi)現算(suan)法多模型場(chang)景(jing)下的調(diao)度(du)管理方案。
張險(xian)峰提到，依(yi)托Tunicorn通用視覺(jue)平臺，圖麟(lin)科技(ji)從手(shou)機、車載、TV、筆電等終端蓋板玻璃檢(jian)測(ce)(ce)，擴(kuo)展(zhan)至顯示模(mo)組外觀檢(jian)測(ce)(ce)，推出了國內首個成熟(shu)的(de)(de)屏幕貼合后(hou)智能化(hua)檢(jian)測(ce)(ce)方案，不斷推動工業質(zhi)檢(jian)的(de)(de)數智化(hua)。
此(ci)外，張險峰還分享了Tunicorn通(tong)用(yong)視覺(jue)平臺在蓋(gai)板玻璃(li)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)、顯(xian)示模組(zu)外觀(guan)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)、顯(xian)示玻璃(li)電路(lu)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)、半導體(ti)/類(lei)半導體(ti)外觀(guan)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)、通(tong)用(yong)膜材外觀(guan)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)等細分垂直領(ling)域的(de)解決方(fang)案(an)。
（2）賽靈思：兼顧計算加速與安全，為工業場景打造自適應可編程硬件
作(zuo)為下午場(chang)唯一家(jia)硬件(jian)平臺(tai)廠商代表，賽靈思公司的(de)軟件(jian)和解決(jue)方案市場(chang)部高(gao)級經(jing)理(li)劉珊珊帶(dai)來了(le)以《MPSoC平臺(tai)加速工業視覺(jue)應用(yong)創新》為題的(de)深入(ru)分享(xiang)。
▲賽(sai)靈思公司的軟件和解決方案市場部高級經(jing)理劉(liu)珊(shan)珊(shan)
劉珊珊回顧，近些年(nian)賽靈思在不斷地加速(su)轉(zhuan)型，從傳統(tong)的FPGA，到延續FPGA核心價值(zhi)的片上系統(tong)，再到最新(xin)一代的自(zi)適應計算加速(su)平(ping)臺（ACAP平(ping)臺），公(gong)司(si)研(yan)發出更(geng)易于軟(ruan)件編程的體系結構，同時(shi)也為(wei)客戶提供更(geng)廣泛的部署方法。
據劉珊珊分享，MPSoC平臺最大的優勢是(shi)具(ju)備整體應用協同優化(hua)的能(neng)力(li)。談(tan)到AI在工(gong)業場景的應用，她(ta)提到了(le)安全生產、工(gong)業質檢、AGV/AMR三大領域(yu)，并列舉(ju)了(le)測量、識別、引導(dao)、檢測等工(gong)業質檢領域(yu)的的細分場景，指出其中都可能(neng)嵌(qian)入視覺(jue)AI應用。
劉珊珊談到，賽靈(ling)思的工業和(he)視覺(jue)解決(jue)(jue)方(fang)(fang)案(an)堆棧提供包括功能安(an)全(quan)、網(wang)絡安(an)全(quan)、控制(zhi)、通(tong)(tong)信、視覺(jue)處理、機(ji)器學習和(he)邊(bian)(bian)緣分析(xi)等(deng)解決(jue)(jue)方(fang)(fang)案(an)，支持實(shi)時決(jue)(jue)策。硬件(jian)可(ke)編程的MPSoC使通(tong)(tong)用處理子系統與可(ke)編程邏輯相(xiang)結(jie)合(he)，從而(er)適應(ying)多(duo)種工業場景解決(jue)(jue)方(fang)(fang)案(an)的定制(zhi)開發，并(bing)通(tong)(tong)過單(dan)芯片邊(bian)(bian)緣平臺方(fang)(fang)案(an)降低成本(ben)。
最(zui)后，劉珊(shan)珊(shan)介紹了一款賽靈思最(zui)新(xin)發布的(de)系統化模(mo)組(zu)K26 SOM，這正是基于MPSoC架構(gou)為工業視(shi)覺打造(zao)的(de)芯片。該模(mo)組(zu)即插即用(yong)(yong)，無(wu)FPGA開發經驗的(de)人也能在一小時(shi)內啟(qi)動運行；針對(dui)這一標準平(ping)臺，賽靈思還(huan)向用(yong)(yong)戶(hu)推出應用(yong)(yong)商城，提供標準化的(de)軟件開發流程。
（3）圖漾科技：3D機器視覺商用潛力大，嵌入式AI是機會點
成立于2011年的圖(tu)(tu)漾科技(ji)是我國3D機器視(shi)覺領(ling)(ling)域的新銳玩(wan)家。圖(tu)(tu)漾科技(ji)創始人(ren)&CEO費浙平以《3D機器視(shi)覺在工業制造領(ling)(ling)域的前景(jing)與實踐》為題，分享(xiang)了圖(tu)(tu)漾科技(ji)在3D機器視(shi)覺發展的幾點思(si)考。
▲圖漾(yang)科(ke)技(ji)創始人&CEO費(fei)浙平
“圖漾(yang)科(ke)技全球(qiu)3D機器視覺行業的(de)領頭企業，出貨(huo)量全球(qiu)領先，其中(zhong)公司有20%的(de)收入來自海(hai)外市場。”費浙平(ping)說(shuo)。
基于(yu)(yu)過去的技術積累和市場經(jing)驗，費浙平對行(xing)業(ye)進行(xing)了(le)一(yi)些分析和展望。從(cong)實際落(luo)地來看，他認為(wei)3D機(ji)器(qi)(qi)視覺是(shi)2D機(ji)器(qi)(qi)視覺的補(bu)充和延伸，更多的價值在于(yu)(yu)完成(cheng)2D機(ji)器(qi)(qi)視覺做不到的任務(wu)。
在他看來，3D機器視覺(jue)在消費(fei)、安防、工(gong)業(ye)和商(shang)業(ye)領(ling)域(yu)(yu)都有許多應(ying)用方向，尤其是商(shang)業(ye)領(ling)域(yu)(yu)的應(ying)用潛力(li)巨大。與(yu)此同時，費(fei)浙平還分享了圖漾科(ke)技對當(dang)下3D機器視覺(jue)市場現狀的內(nei)部分析數據(ju)，涉及(ji)工(gong)業(ye)自動化、工(gong)業(ye)檢(jian)測、物流(liu)科(ke)技和商(shang)業(ye)應(ying)用四大垂(chui)直領(ling)域(yu)(yu)。
其(qi)中，工業(ye)檢測是現階段(duan)行(xing)業(ye)3D機器視(shi)覺(jue)(jue)滲透率最高(gao)的(de)領域(yu)，但也意味著它(ta)的(de)增長空間(jian)較少；3D機器視(shi)覺(jue)(jue)在(zai)物流(liu)科技領域(yu)還有很大發展潛力，至(zhi)少有100倍以上的(de)增長空間(jian)；而在(zai)商業(ye)應用場景(jing)，3D機器視(shi)覺(jue)(jue)甚至(zhi)能(neng)達(da)到1000倍的(de)增長空間(jian)。
費浙平認(ren)為，現在(zai)3D機(ji)器視覺還處于創(chuang)新產(chan)品的創(chuang)新應用落地階段，擁有100倍(bei)的成長空間，但還面臨著傳感器、算法軟件、算力單(dan)(dan)元(yuan)三大方向的發展挑戰，而算力單(dan)(dan)元(yuan)的最大挑戰是(shi)成本。
“總(zong)地來看，3D機器視覺(jue)正在興起，它將會來到我們(men)每個人的身邊。”費浙平談到，“相機+軟件+算力”三大件仍在不斷迭(die)代(dai)演進，而嵌入式AI在3D視覺(jue)的應用(yong)剛(gang)剛(gang)起步，這將是一個重(zhong)大的機會點。
結語：物聯網端側AI嵌入新戰場進入爆發前夜！
通(tong)過本次峰會，在(zai)底層技術(shu)創新方面，我們看到在(zai)輕量(liang)級神經網(wang)絡(luo)模型設計、模型壓縮、AI推理(li)引擎、AI芯片(pian)架構創新等領域的最新創新實(shi)踐。
而在行業(ye)落地層面，我們也洞(dong)察了智(zhi)(zhi)能家居、移(yi)動機(ji)器人、工業(ye)互聯網、智(zhi)(zhi)能安防等多(duo)個領域面臨的(de)挑戰和(he)應對舉措，看到(dao)AI落地的(de)火苗正煥(huan)發出多(duo)樣化的(de)智(zhi)(zhi)能“魔力”。
總的(de)來說，當AI落(luo)地從云端擴展到更加(jia)寬廣(guang)的(de)端側(ce)、邊(bian)緣(yuan)側(ce)領域，一個更加(jia)廣(guang)闊(kuo)的(de)物聯網端側(ce)的(de)AI嵌入新(xin)戰場(chang)正(zheng)在爆發前夜(ye)，AI也將真正(zheng)進入普羅大眾生產、生活的(de)方(fang)方(fang)面面！
