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当边缘计算遇上人工智能,物联网的春天就又要来了

文章来源:EET电子工程专辑 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/12/7 10:08:37
人工智能在边缘侧的不断扩展,是驾驭数据洪流的关键环节之一,也是物联网未来发展的重要趋势。随着人工智能如火如荼的发展,海量数据需要快速有效地分析和提取洞察,这也大大加强了对于边缘计算的需求。 人工智能的发展离不开数据,因为它需要大量的数据进行训练。在当前这样一个万物智能互联的时代,数据量的产生速度超出了一般人的想象。以智能摄像头为例,随着摄像头的分辨率从1080P转向4K,其一天所采集到的数据量将达到200GB。面临同样问题的还包括智能医院、自动驾驶和智能工厂,它们一天所产生的数据将分别超过3TB、4TB和1PB。有人做过这样的预测,到2020年,一个互联网用户平均每天将产生的数据量大概是1.5GB。 英特尔中国区物联网事业部首席利发国际官网官张宇博士 英特尔中国区物联网事业部首席利发国际官网官张宇博士日前在边缘计算产业联盟峰会主题演讲中,分享了如何在网络边缘实现智能化的观点。他认为,人工智能在边缘侧的不断扩展,是驾驭数据洪流的关键环节之一,也是物联网未来发展的重要趋势。随着人工智能如火如荼的发展,海量数据需要快速有效地分析和提取洞察,这也大大加强了对于边缘计算的需求。 边缘侧趋向负载整合 “以前的数据很多都是结构化数据,可以通过Excel表格或者简单的关系型数据库对其进行维护和管理。但今后会有越来越多的非结构化数据需要进行处理并借此发现内在关联,这时就需要边缘计算和人工智能利发国际官网。”但张宇并不认为对边缘计算的强调,就意味着边缘计算将代替云计算,“在物联网从互联走向智能,再走向自治的过程中,两者是协同互补的关系,并非彼此取代。” 在他看来,边缘计算所处理的数据属于局部数据,并不能形成对于全局的认知,只有云计算平台才能在后端对从各种不同边缘采集到的数据进行融会贯通。例如在智能交通领域,尽管智能摄像头能够通过各种方法能够识别出行人、车型、颜色和车牌,但却不了解车的轨迹;在今年的双11活动中,天猫商城的销售峰值超过25亿/秒,如果没有云计算平台的支持,这是很难想象的。 不过在2012年以前,人工智能在做图像识别时的准确度是低于人类的。下图中,虚线代表人类识别水平,实线代表机器识别错误率。可以看到,2012年以前机器识别的错误率还是高于人类的,但呈逐渐下降趋势,2012年之后,随着AlexNet等神经网络的出现,人工智能水平出现了质的飞跃。 机器识别错误率正在逐年下降 但人工智能同样面临很多挑战,对计算和存储资源的巨大消耗就是其中之一。以百度搜索为例,它每完成一次搜索,就需要完成千亿亿次的计算;如果再进行推理,即使去处理一张224 X 224分辨率的图片,像AlexNet、GoogleNet这样的人工智能网络,计算量也要超过10亿次。
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