爭霸邊緣智能：誰來領跑人工智能的最後一公里？

新智元原創

編輯：三石、克雷格

【新智元導讀】邊緣計算將為未來的百億終端提供AI能力，形成萬物感知、萬物互聯、 萬物智能的智能世界，打通AI的最後一公里。另外，“邊緣將吃掉雲”的趨勢不斷顯現，具備設備、芯片和算法能力的企業將成為邊緣智能的終極玩家。

AI的新機會在邊緣計算。

今年5月，華為發布《GIV2025打開智能世界產業版圖》白皮書指出，到八年後的2025年，全球物聯數量達1000億，全球智能終端將達400億。

400億智能終端中，邊緣計算將提供AI能力，邊緣智能成為智能設備的支撐體，人類被基於ICT 網絡、以人工智能為引擎的第四次技術革命將帶入一個萬物感知、萬物互聯、 萬物智能的智能世界。

現在，在構建世界路線上，除了華為之外，還有諸多玩家，本文做簡單盤點。

邊緣計算三大優勢將“吃掉雲”，邊緣計算是人工智能的最後一公里

邊緣計算是指在數據源處或數據源附近完成的計算，是不同於依靠十幾個數據中心的雲計算來完成所有工作。邊緣計算主要有低時延、隱私安全和靈活性三大特點。

儘管目前企業不斷將數據傳送到雲端進行處理，但隨著邊緣計算設備的逐漸應用，本地化管理變得越來越普遍，企業上雲的需求或將面臨瓶頸。

Gartner Group在2017年的一份報告中預測：“邊緣將吃掉雲”。

Gartner副總裁Thomas Bittman指出，由於人們需要實時地與它們的數字輔助設備進行互動，因此等待數英裡（或數十英裡）以外的數據中心是行不通的。以沃爾瑪為例，沃爾瑪零售應用程式將在本地處理來自商店相機或傳感器網絡的數據，而雲計算帶來的數據時延，對沃爾瑪來說太慢了。

人工智能發展至今，在其所涉及偌大的領域中，仍舊面臨的問題便是優秀項目不足、場景落地缺乏。

另一方面，隨著人工智能在邊緣計算平台中的應用，加上邊緣計算與物聯網“端-管-雲”協同推進應用落地的需求不斷增加，邊緣智能成為邊緣計算新的形態，打通物聯網應用的“最後一公里”。

目前，邊緣智能已經在以下領域爆發應用。

自動駕駛

在汽車行業，安全性是最重要的問題。高速駕駛情況下，實時性是保證安全性的首要前提。由於網絡終端機延時的問題，雲端計算無法保證實時性。車載終端計算平台是自動駕駛計算發展的未來。另外，隨著電動化的發展趨勢，對於汽車行業，低功耗變的越來越重要。天然能夠滿足實時性與低功耗的ASIC芯片將是車載計算平台未來發展趨勢。目前地平線機器人與Mobileye是OEM與Tier1的主要合作者。

安防、無人機

相比於傳統影片監控，AI+影片監控，最主要的變化是把被動監控變為主動分析與預警，因而，解決了需要人工處理海量監控數據的問題（也繞開了硬碟關鍵時刻掉鏈子問題）。安防、無人機等終端設備對算力及成本有很高的要求。隨著影像識別與硬體技術的發展，在終端完成智能安防的條件日益成熟。安防行業龍頭海康威視、無人機龍頭大疆已經在智能攝影頭上使用了Movidious的Myriad系列芯片。

消費電子

搭載麒麟970芯片的華為mate10手機與同樣嵌入AI芯片的iPhoneX帶領手機進入智能時代。另外，亞馬遜的Echo引爆了智能家居市場。對於包括手機、家居電子產品在內的消費電子行業，實現智能的前提要解決功耗、安全隱私等問題。據市場調研表明，搭載ASIC芯片的智能家電、智能手機、AR/VR設備等智能消費電子已經處在爆發的前夜。

產業三分天下，擁有終端、算法、算力者通吃

目前，邊緣智能產業生態架構已形成，主要有三類玩家：

第一類：算法玩家。從算法切入，如提供電腦視覺算法、NLP算法等。

商湯科技和曠視科技是國內較為成功的，以算法起家的公司。去年10月20日，商湯科技同美國高通公司宣布將展開“算法+硬體”形式的合作，將商湯科技機器學習模型與算法整合進高通面向移動終端、IoT設備的芯片產品中，為終端設備帶來更優的邊緣計算能力。而曠視科技為了滿足實戰場景中不同程度的需求，也在持續優化算法以適配邊緣計算的要求。

第二類：終端玩家。從硬體切入，如提供手機、PC等智能硬體。

擁有眾多終端設備的海康威視在安防領域深耕多年，是以影片為核心的物聯網解決方案提供商。在其發展過程中，才將邊緣計算和雲計算加以融合，來更好的解決物聯網現實問題。

第三類：算力玩家。從終端芯片切入，如開發用於邊緣計算的AI芯片等。

對於邊緣計算芯片領域，華為今年10月份的全聯接大會上發布昇騰系列芯片——昇騰310，功耗8W算力8TOPS，面向邊緣計算產品。“邊緣計算”將成為泛網絡核心增長點，形成平行華為終端的未來戰略方向；用AI更新管道服務，幫客戶構建智能時代的全新ICT基礎設施。

緊跟著華為的步伐，比特大陸10月份也發布了首款低功耗邊緣AI芯片BM1880以及一系列產品，切入邊緣終端市場。

嘉楠耘智也是國內專注研發高速、低功耗芯片的科技公司。嘉楠耘智於9月發布量產的邊緣計算芯片KPU，主要用於智能終端、移動終端、語音識別、影像處理等領域。兩家均借助最新EI芯片切入邊緣智能市場。

國際上，谷歌雲推出TPU的輕量級版本——Edge TPU，用於邊緣計算，並開放給商家。而谷歌雲的勁敵亞馬遜也在年初被曝光開發AI芯片，主要用來支持亞馬遜的Echo及其他移動設備。

不過單一佔據一類的參與者不是終極玩家。邊緣智能需要企業同時具備終端設備、算法和芯片的能力。除了像華為這樣的大廠外，新晉企業中的小蟻科技應當算是邊緣智能裡“終極玩家”的種子選手。

小蟻科技基於先天具備海量數據的優勢，對其進行大量訓練，使得算法精度達到最高，再將智能芯片嵌入智能設備中，形成數據、算法、算力的閉環。並於今年6月，小蟻科技正式發布邊緣智能的三大應用場景：智能家居、智能出行和智能零售。利用EI重構算力、重構算法、重構商業智能。

小蟻科技CEO達聲蔚：“邊緣計算的優勢是新摩爾定律”

小蟻科技應當算是國內新晉企業中為數不多的，能夠做到“三位一體”深耕邊緣智能的公司。日前，新智元對小蟻科技創始人兼CEO達聲蔚以及合夥人孔華威進行了專訪，以下為專訪精要。

小蟻科技創始人兼CEO達聲蔚

新智元：小蟻科技現在主打邊緣智能，您在新智元AI WORLD2018人工智能峰會上提出過“邊緣計算的優勢是新摩爾定律”的論斷，依據是什麽？

達聲蔚：小蟻科技在影片領域，從最早期的100萬像素到2000萬像素，主要克服的是人類在像素更新過程中是否可以看的很清楚，新摩爾定律主要是在影片的獲取和壓縮上體現。

現在的影片處理完全是兩個象限，一軸是數據，另一軸是智能，像人一樣，除了長個子，還要長腦子，影片到4K為止其實不需要再增高分辨率，但需要的是分批能力，現在大量雲端影片缺乏人力、太空和時間去看影片，需要電腦視覺幫忙看。

總的來說，一方面是攝影頭在增加，一方面影片的數據量也在變大，兩者相乘是幾何級數的增長，而處理能力需要有快速提高的過程。計算力的提高和功耗的大幅度降低解決了AI雲發展中的能耗比問題，否則就會變成人一眨眼間可做的事情，AI要耗費幾千瓦功耗來實現，就不太值得了。

新智元：您對邊緣智能大爆發的時間有沒有推斷？

達聲蔚：未來兩年非常關鍵，2019-2020年是一個大爆發階段。2020年無人駕駛汽車或將面世，亞馬遜無人商店計劃在未來兩年中開設3000家，支付領域出現刷臉支付，逐漸有替代二維碼支付的趨勢，在安防監控前端智能上也在大規模投入。以上無人駕駛、無人零售、安防等都是大標杆企業落地應用的情況，一定會帶動整個行業的情況。

新智元：小蟻是視覺系統的集成者，技術包括既包括算法、也包括硬體，聽說還在做芯片，能否透露芯片的進展以及戰略定位？

達聲蔚：小蟻科技主要針對端進行創新。目前我們說“端管雲”，管是5G，端就是我們強調的邊緣智能。小蟻科技專注於端，端上有很多數據要直接處理掉，否則會有百倍數據傳送到管道裡和雲端，增加雲端處理負擔和延時，及增加了帶寬的負擔，端上也可以解決數據隱私的部分問題，這就是在端上做AI芯片的重要性；另外在端上，除了手機終端走在前面，而其他IOT終端大多沒有智能，需要進一步跟上。在端上小蟻科技有非常好的布局，明年我們計劃把最高算力拉到最普通設備上實現，算力提高且功耗降低，芯片計劃明年下半年完成研發。

新智元：小蟻科技在全球的研發布局是怎樣的？有什麽優勢？

達聲蔚：小蟻科技在國內建立了研發團隊，包括北京、上海、深圳均有小蟻科技的研發團隊，同時，在以色列有將近30人左右自建的研發團隊，國際專利大部分是以色列團隊做的，近年來申請了國際多項原創技術專利，研發團隊非常有生命力；我們在美國還有矽谷和西雅圖兩個研發中心，主要是為了跟合作夥伴貼近，西雅圖的辦公室有20人，是我們在海外開設的第二個辦公室。

採訪花絮：中科院計算所上海分所所長，起點資本合夥人孔華威剛剛投資了小蟻科技孵化的芯片公司“齊感科技”，同時也成為小蟻科技的首席戰略官，他對達總的“新摩爾定律”非常認可。

孔華威

孔華威說，最近“邊緣”兩個字，在人工智能、雲計算、物聯網，甚至區塊鏈領域都“不約而同”的熱起來，看來是“風來了”！在最近的論壇中，高文院士直言，如果智慧城市和城市大腦，按照當下“一切皆雲”的思路，那麽所謂的“類腦計算”，就會是“累腦計算”，高院士認為，就影片監控看，終端、邊緣端、雲端這三端的人工智能必須“各司其職”，分層處理，攝影頭終端在影片編碼的同時要“特徵編碼”，邊緣端做“應急LBS的決策”，到雲端“類腦”隻做決策而且是全局決策。這個架構與小蟻科技的“雲蟻物聯”平台，有點“英雄所見”的感覺：雲端是全球部署的AI PaaS，邊緣計算設備X18視網膜“算力”盒子，終端是具有人臉特徵的K34攝影機。

孔華威進一步補充，從產業發展看，目前在邊緣智能領域，業界根據各自優勢從三維度分別切入：算法、芯片和智能硬體。但是冷靜分析，邊緣智能（EI），尤其是移動邊緣智能（Mobile EI：鄔賀銓院士的定義），需要三方面垂直穿透能力，一是硬體設備的規模交付能力，二是終端每瓦多少Tops的AI算法，和雲端訓練算法配合，三是高集成低功耗的SOC芯片。小蟻科技集算法、芯片和千萬級的智能硬體優勢三位一體，以“邊緣計算視覺賦能”為主航道，向華為、海康威視等大佬學習，技術創新的同時進一步強化“雲蟻物聯”的“視覺賦能”服務，成為邊緣智能時代的領跑者。

AI已經長跑了60年，邊緣智能應該是衝刺階段。而最終，誰能夠部署足夠多的“AI終端”，便能在此過程中跑“盈”。這也許是人工智能獨角獸們所料未及的！

參考鏈接：

https://www.investors.com/news/technology/cloud-computing-edge-computing/

https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/5/7/17327584/edge-computing-cloud-google-microsoft-apple-amazon

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