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關(guān)于數(shù)據(jù)時代人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新與實踐和未來的發(fā)展

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:djl ? 2019-09-04 10:50 ? 次閱讀
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近兩年,人工智能井噴式發(fā)展,AI物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合又一次調(diào)動了智能世界興奮的神經(jīng)。越來越多的公司紛涌而至,越來越多的人工智能產(chǎn)品和技術(shù)紛至沓來,人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的運用有著太多令人意想不到的神奇之處。就在剛剛過去的11月14日- 15日,英特爾人工智能大會(AIDC)在北京舉辦,大會吸引了人工智能業(yè)內(nèi)眾多重量級的專家與開發(fā)者,大家共聚一堂,就AI、物聯(lián)網(wǎng)等熱門趨勢和應(yīng)用展開了探討。

大會上,英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁Jonathan Ballon發(fā)表了主題為“數(shù)據(jù)時代,人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新與實踐”的精彩演講。在整場演講中,Jonathan先生就AI落地,深度學(xué)習(xí),AI在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用等業(yè)內(nèi)熱門話題與到場嘉賓進(jìn)行了深度分享。

面對數(shù)據(jù)時代的未來發(fā)展,在以數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)型中,邊緣是分布式計算的一環(huán),是真正采取行動的地方,而計算機視覺是AI落地的重要機會。

當(dāng)大量的數(shù)據(jù)在邊緣產(chǎn)生、在網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生、在基礎(chǔ)架構(gòu)上以及在本地產(chǎn)生。這些數(shù)據(jù)就需要大量的計算資源進(jìn)行處理,同時也對數(shù)據(jù)處理速度有著很大需求,很多情況下要求接近于實時的數(shù)據(jù)分析,并最終成為一種自動化系統(tǒng)。與此同時,這些數(shù)據(jù)還是多種類型的。這意味著,異構(gòu)的計算架構(gòu)是署AI的關(guān)鍵。

說到AI在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用,與計算機視覺非常類似。一組預(yù)測數(shù)據(jù)顯示,在2017-2025年的AI軟件收入中,幾乎有一半是基于計算機視覺的。

無論是基于圖像識別,還是場景重建,計算機視覺都是“AI+物聯(lián)網(wǎng)”的重要應(yīng)用,而且在不知不覺間已經(jīng)滲透進(jìn)了生活諸多行業(yè)。應(yīng)用在零售領(lǐng)域,有庫存管理及用戶管理等方面;應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域,則可以進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)檢,同時保護人員安全;在醫(yī)療領(lǐng)域,計算機視覺在醫(yī)療影像呈現(xiàn)與分析中大有用途;智慧城市及交通運輸領(lǐng)域,安全保護技術(shù)也依賴著計算機視覺的進(jìn)步。

英特爾一直在技術(shù)及工具方面,幫助開發(fā)人員提高原型產(chǎn)品的開發(fā)能力,旨在以極低的價格獲得強大的技術(shù),更快地實現(xiàn)創(chuàng)新的市場化、商業(yè)化。

最后,也是非常重要的一點,就是計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用案例,一起來了解一下吧。

百度利用英特爾OpenVINO和智能攝像頭,改善物流并監(jiān)控運貨卡車性能和安全。攝像頭加裝在駕駛室內(nèi),可以識別是不是指定的駕駛員,是否系好了安全帶,是否困乏等;攝像頭也被安裝在卡車外側(cè),幫助卡車司機監(jiān)控貨物是否有掉落情況等。

微軟Azure采用英特爾OpenVINO和英特爾視覺加速器設(shè)計,將工業(yè)PLC、HMI和視覺應(yīng)用等工作負(fù)載整合到同一個平臺上。各種應(yīng)用能夠在一個更高運算性能的平臺上,更好地使計算機視覺應(yīng)用到工業(yè)上。

AWS通過應(yīng)用英特爾視覺加速器設(shè)計和OpenVINO等技術(shù),幫助工人更好地實現(xiàn)安全生產(chǎn),并實現(xiàn)了約80%的硬件成本節(jié)省。

IEI×QNAP使用英特爾OpenVINO等技術(shù)診斷眼部黃斑病,準(zhǔn)確率超過95%,性能提高了十倍。

英泰利用英特爾OpenVINO等計算機視覺技術(shù),理解客戶在店內(nèi)零售環(huán)節(jié)中是如何移動的,并識別哪些是VIP客戶,了解客戶到店的原因以及充分優(yōu)化庫存。借助英特爾OpenVINO,新模型的開發(fā)周期大為縮短,極大地提高了店面的勞動生產(chǎn)率。

Jonathan最后強調(diào)說,AI的實踐與應(yīng)用并不僅僅是諸多用例,而是包括英特爾為開發(fā)人員提供的一系列技術(shù),還有培訓(xùn)以及合作的生態(tài)系統(tǒng)。在邊緣的人工智能,開啟了廣闊的各行各業(yè)的機遇,使得我們可以促進(jìn)接下來十年AI的創(chuàng)新。

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