tc qianduan

众所周知,人工智能是一个对计算要求极高的领域,目前业内一般都需要通过后端云计算来满足如此大的计算需求。然而,后端云计算的方式不可避免地会面临网络延时等问题,部分应用场景我们尚可忍受,但在无人驾驶等一秒决定生死的场景中,延时则是一个令人头疼的问题。为此,人人智能创始人王海增在TechCrunch 2017深圳国际创新峰会的活动中表示,前端智能是一个解决这个问题的关键。

首先,什么是前端智能?

在王海增看来,所谓前端就是指靠近用户或靠近信息的来源端,前端智能就是指很多数据的采集和计算都在前端设备进行,不要再往后面(云端或后端系统)传,它所带来的最大改变就是延时的消失。

具体而言,人人智能所做的前端智能便是一款基于ARM芯片的相当于显卡的人脸识别专用机芯,王海增认为ARM已经把GPU做好了,我们不需要也没有必要再做GPU芯片,“智能设备是软件和硬件一体化的,我们只需要在ARM做好它的通用计算的前提下,专门用人工智能的专用驱动提高ARM芯片在特定场景下的能力即可。”

据了解,利用人人智能的人脸识别专用机芯,我们可以通过组合快速研发出不同种类的摄像头和显示设备,并使得这些产品快速形成人脸识别功能。“以前做一个人脸识别的产品通常需要十几个月时间,而且复杂的软件、硬件系统工程导致人脸产品的研发门槛极其高,只有少数企业才能研发人脸识别产品。”然而,利用人人智能开发的人脸识别专用机芯,“在一两个月内即可迅速量产出各式各样的产品,而且成本只有传统方法的几分之一。”王海增如此表示。

VSIM创始人栗明也认为,前端智能出现的标志便是多种专用型芯片的出现,人工智能的海量数据运算任务使得传统CPU、GPU在运算上已经难以满足用户需求了,而这就“导致出现了很多专用型的芯片”。

如何平衡芯片的通用性和专用性?

对此,栗明认为应该站在产业当中理解这个问题,“这个完全取决于未来头戴式设备整体市场规模以及性价比,通用和专用一定是在做一道选择题,我到底让它适用更多的场景,还是让它解决更好的某一个问题,如果未来头戴式设备市场是海量的,做专用性就足够了,包括现在达到指甲的DSP,它只做图像处理,简单的功能,如果这个市场相对小众市场包括属于早期阶段,我们是没有看法去进行这样的尝试的,它会导致我大量资金投入进去,却没办法带来很好的市场。”

以专用芯片为代表的前端智能如何落地?

“我以为前端智能是某种智能的交互方式,可以降低我们用户的使用门槛。”码隆科技副总裁刘念认为以往很多所谓的智能硬件并不能让人感觉到任何智能的关键其实就在于缺乏前端智能的存在。因此,前端智能在落地方面与智能硬件与智能家居有着天然的契合。

氦氪科技CTO胡鸿鹄则明确地表示,在智能家居方面,“我们合作空间非常大”。“智能家居这一块,大家最纠结的还是体验问题,那我们为什么现在往前端做,我们也是想改变这个现状。”胡鸿鹄认为智能家居要做好,首先单个产品就要足够智能化,其次产品也要互联互动,而想要实现这两个目标,必须解决现有单个产品计算能力太弱、功能太单一的问题。而多种专用芯片也能帮助设备迅速拥有包括视觉的、指纹的、表情等在内的多方面的智能功能,从而提高所要互联互动的功能的稳定性。

不过,“前端智能并不是设备都孤立化了。”王海增认为,“原来我们都在强调中心,却忽略了前端该有的处理,一定要有一个结合。”王海增认为后端智能由于计算能力更强,他可以收集到多种不同设备的数据,并进行大数据分析,从而得到某一个人的行为习惯数据,通过行为数据,后端智能可以为家庭中的智能硬件进行一些针对于消费者的个性化设置,并将这个设置传到前端设备上,“我畅想一下10年以后的应用场景,用户进入到家里后会自动开窗、开音乐等,这些都应该是在前端自动反应处理。”王海增如此表示。

王海增认为,即使是专用芯片,前端智能的数据处理能力还是不可能超过后端智能,但“计算力绝对不是越强越好,电脑的性能越强人们就越不想整天背着电脑(因为太重太耗电),手机的功能很少,但是够用就好。”而前端智能也必然是一个行业大的趋势,王海增认为前端智能的出现就跟带有摄像头功能的手机的出现一样,“现在卡片相机已经被当初不被看好的手机摄像头给基本取代了。”

关于技术落地,王海增还表示,“其实我们觉得很多时候技术和客户的需求是一个博弈,你很难猜哪个需求能长起来,它像自然选择一样,结果很难预测甚至不能预测,先从2B市场落地,但要创造价值,并接受市场的检验,让市场说话。”

 

(照片由全球独家云摄影V.Photos拍摄提供)