头条|百度大脑发布13项AI硬件,这是要“铆足劲”发力端上AI?
摘要:1月16日,在“硬件之都”深圳,百度大脑发布13项全新硬件产品与服务各大科技巨头都在布局AI,跟所有技术一样,越到后面就越需要深耕细作,从百度大脑日前发布多项AI硬件新品这一动作来看,硬件将是AI落地
1月16日,在“硬件之都”深圳,百度大脑发布13项全新硬件产品与服务
各大科技巨头都在布局AI,跟所有技术一样,越到后面就越需要深耕细作,从百度大脑日前发布多项AI硬件新品这一动作来看,硬件将是AI落地的下一个重要场景,让硬件拥有本地化AI能力将是未来的发展趋势,百度也正在端上AI发力。
1月16日,在“硬件之都”深圳,百度大脑发布13项全新硬件产品与服务,包括AI能力开放与模型生产、端计算加速及软硬一体套件、硬件产品评测与接入、以及AI市场售卖产品赋能与商业闭环,基于百度AI硬件平台,百度大脑与合作伙伴一起发布了端计算工具与计算卡、多款视觉模组、视觉开发套件、语音开发套件以及硬件评测与认证服务,基于百度大脑AI硬件平台的多款硬件产品已经落地。
罗超频道专程从广州去深圳参加其发布会,正是想去看一看现在AI在硬件上落地的情况——深圳被称作“硬件硅谷”,要看这个自然要去深圳,我想这也是百度在深圳发布AI硬件新品的原因。从发布会现场情况来看,在云端沉淀多年后,AI正在通过硬件向“端侧”下沉,率先抓住这一趋势的百度通过做生态的方式进行布局,抓住了终端设备的痛点。
IoT时代端上AI将爆发
端上AI的“端”,指的是终端,或者终端侧,端上AI的意思是让终端自己或者终端侧负责AI计算,与云端AI协同。
曾几何时,AI深度学习需要大量的数据和计算,一定需要大规模计算机集群才能实现,正是因为此,AI计算基本都是在云端完成。
然而2017年iPhone X发布搭载的A11处理器给了行业一个新的思路:A11处理器自带神经网络单元,可以实现部分AI计算,iPhone X杀手锏功能FaceID正是基于A11处理器实现,同一年华为发布了麒麟970,主打AI芯片概念,荣耀手机则宣称自己是AI Phone。不过,需要AI能力的终端不只是手机,日前华为董事长任正非难得一见地接受了记者专访,他的一个说法呈现出未来AI世界的面貌:
“世界会变成一个智能社会,智能社会怎么感知呢?必须要靠终端,终端的感知要靠传感器、显示器。所以未来终端的路很宽广,包括物联网……手机只是终端的一个领域。”
正是因为此,行业内开始越来越多地尝试,将部分AI计算放在终端侧,华为、百度、谷歌和阿里等巨头都进行全栈AI布局。
预计到2020年,将有500亿个设备将连接到网络,IDC数据显示,2020年将有超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储,传统云计算架构不能满足如此庞大的计算需求,短时间内扩容并不现实。数据在终端与云端见来回传递有物理延迟,不能满足实时语音翻译、无人车、智能闸机,还有一些场景根本不让连接外网,比如百度大脑在深圳发布会上展示的政务警务系统,智能安防设备,AI只能在终端实现,可见“端上AI”将会更加重要。
与此同时,AI芯片成为芯片的新品类,摩尔定律再次生效,AI芯片计算性能呈现指数级增长,这意味着终端侧的AI能力越来越强,可以实现越来越多的AI计算,甚至是离线计算,百度大脑现在强化对端上AI的布局,可以说是正当时。
百度正在端上AI发力
在AI成为基础设施级技术后,很多科技公司都在布局AI,甚至很多传统企业和创业者,也在尝试将AI用在业务中来提高效率、提升体验和创新业务。然而真正拥有底层AI技术的公司很少,这就形成了AI能力开放的商业模式,第一阶段主要是基于云服务的模式进行AI能力的开放,简单地说就是云平台集中进行数据的学习、处理和计算,再将结果返回给应用。
阿里在各行各业推出ET大脑,腾讯在产业互联网战略下推出各种智慧解决方案,百度是中国最早布局AI的科技巨头,在云端AI进行战略布局,百度大脑已成为AI行业基础计算平台,此外还有Apollo和DuerOS,去年底百度智能云事业部ACE升级为智能云事业群组ACG,表明百度加强云上AI建设的决心。
2019年百度大脑第一个大动作,就是在端上AI加快步伐,其在硬件落地的速度比外界预期的快得多,它不是发布一个一个的消费级硬件产品,而是与芯片商、模组商、方案商、集成商和品牌商一起,将百度AI能力内化到各种芯片、模组、设备和方案中,通过百度Inside的方式,进入到各种场景,从现场了解的情况来看,现在很多智慧零售设备、智能闸机、智能音箱、智能工厂、服务机器人、智能政务设备、ATM,可能用的不同厂商的方案,但底层很可能是Powered By百度大脑。
在IoT时代,这些硬件都有很好的市场前景,十分诱人。虽然有AI技术优势,百度却选择与硬件产业链伙伴一起做生态,核心原因在于两点:
一方面硬件产业链很长,对材料、芯片、模组、工艺等等要求都很高,不是任何一家公司可以做完的,只有不同玩家分工协作,各自发挥技术优势做好擅长的环节才行,百度大脑的优势就是AI技术,背后是百度多年来的AI布局、数据优势和成熟生态;
另一方面则是IoT智能硬件涉及到不同行业、不同场景、不同需求,硬件背后往往是解决方案,不是任何一家公司可以完全搞定的,正是因为此,百度大脑提供AI基础能力,让联盟中的合作伙伴一起来做AI硬件的落地。
对于硬件产业链来说,百度将AI技术开放且针对硬件做很多布局,可以说是雪中送炭,因为大多数硬件产业链玩家都不具备AI能力。
四年前,就有一堆“智能硬件”涌现,比如可穿戴设备、智能家居、智能电灯、智能温度计等等,但它们的“智能”更多是可以通过App操控,很多被证明是伪需求,今天AI技术成熟,“智能硬件”的“智能”会名副其实,百度大脑“一揽子”AI硬件产品的发布,将会加速硬件行业AI化。
端上AI究竟应该如何做?
端上AI作为一个新兴概念,要如何才能加速落地呢?这不是百度一家能回答的问题,而是一个行业问题,需要从多个维度发力:
1、端上AI不是任何一家公司可以单独实现的。
相对于软件而言,硬件产业链长得多,特别是面向行业的解决方案中的硬件,比手机这样的要复杂得多,比如单单是一个智能闸机,就涉及到很多环节、很多厂商和很多技术。正是因为此,要在各种终端上实现AI计算,就不只是算法这样的单一问题,而是系统性问题,百度大脑发布AI硬件新品正是基于这一判断。
李彦宏很早就提出AI落地一定要软硬件结合,百度自身也在布局硬件,比如发布的小度系列硬件已经跻身智能音箱第一阵营。在AI生态构建上,百度同样十分重视硬件,百度大脑有100多家硬件合作伙伴,分布在智能机器人、智能音箱、智能门禁、智能售货机等行业,以及方案商、芯片商、开发套件商、集成商、模组商和品牌商等不同环节。
百度大脑针对硬件端AI发布了12项新产品和1项新服务,比如端计算工具与计算卡、多款视觉模组、视觉开发套件、语音开发套件、以及硬件评测与认证服务等,很多是百度大脑与合作伙伴一起实现,比如赛灵思、奥比中光、FireFly。在发布会上百度大脑还成立了硬件生态联盟,首批成员包括赛灵思、奥比中光、慧谷航天、睿识、天启、华正联等芯片、模组、开发套件、终端设备全链路厂商。
这表明AI落地一定是平台+方案的结合之路:科技巨头负责搭建基础平台,社会化力量基于这些基础平台结合自己的客户资源和行业理解,做出对应的落地方案,不只是在AI硬件上是这样,在AI+行业中也一定是这样,因为科技巨头不可能面面俱到,正是因为此,我此前就判断AI产业化中会存在大量的“中间人机会”。
百度大脑不仅自己做硬件,也在走开放路线,做平台做生态,通过“中间人”来给硬件产业链提供基础AI技术,作为幕后功臣加速AI在硬件上的落地,这样的策略可以发挥自己的专长,也可以避免和硬件产业链玩家形成任何竞争,可以加强对硬件产业链玩家的吸引力和粘性。
2、端上AI也好,云上AI也罢,底层都是深度学习算法。
不论是云、边还是端侧AI,底层都是深度学习技术,只不过处理的数据类型、规模和场景不同而已,正是因为此,深度学习依然至关重要,这一点也是百度的硬实力。
百度是最早战略布局AI的中国科技巨头,有大量的数据积累,有不断进化的深度学习算法,有中国唯一的深度学习开源框架PaddlePaddle,有顶尖的AI人才,更重要的是百度很早就将AI能力开放出来建生态,2016年百度大脑就已开放,此外还有各种应用级AI平台,这些都帮助百度形成了独特的AI生态,让AI算法有更多场景锤炼,同时拿到更多数据反过来加速AI算法进化,形成正循环。
这一次百度大脑发布的基于Paddle Mobile打造的零代码生成高性能端计算模型平台EasyEdge、视觉计算模块X-eye计算卡、高性能端计算卡EdgeBoard、人脸离线识别SDK2.0版、远场语音开发套件,无一不是基于百度的深度学习、机器视觉、语音交互等核心AI技术。
正是因为有领先的AI技术所以百度大脑可以吸引深圳硬件开发者,甚至成为他们的唯一选项,罗超频道跟现场开发者交流,就有开发者表示,虽然机器视觉技术很多公司都在做都在开放,但百度不只是有人脸识别或者机器视觉技术,而是有整体AI技术能力和数据优势,因此可以提供更加完整丰富的AI能力。
多项硬件新品的发布是百度大脑基于对端上AI兴起的判断,基于在软硬件结合上的生态优势,但最底层的逻辑,还是因为百度积累的深度学习、机器视觉、图像识别等基础AI技术,这些技术也被应用在云上AI平台和智能边缘计算等产品中,形成全栈全场景全产业的AI能力。
任何科技公司做AI,不论是做云上还是端上都离不开基础AI技术,这是关键的关键。
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