嵌入式AI大火，但顶尖技术专家却冷峻地指出了这些问题

随着苹果iPhone X和华为Mate 10的火爆上市，媒体和资本对于嵌入式AI芯片的关注热度不断攀升。2017年11月3日，一场汇集了全球顶尖AI技术专家的行业盛会——ThunderWorld2017中科创达嵌入式人工智能技术论坛，在北京国际会议中心隆重举行。这场论坛给我印象最深的一点，是与会的众多AI技术大咖和技术高管，虽然身处风口，但却能冷峻地看清嵌入式AI产业存在的问题和挑战，做主题演讲的嘉宾基本很少去谈及已经取得的成就、成绩，而是直面嵌入式AI发展亟待解决的难题、难点，这可以算是技术论坛的一股清流。

为什么云端AI和嵌入式AI缺一不可？

我们即将进入的是一个万物互联的时代，而AI也分为云端AI和嵌入式AI两种，以往更适宜做算法训练的云端AI加速集群更吸引眼球。那么，面对计算能力更强劲的云端AI解决方案，嵌入式AI为何还有巨大的市场空间和商业价值？

中科创达副总裁孙力在做主题演讲时举了几个小例子：现在一架波音787客机，每秒钟产生的数据量高达5GB，一辆自动驾驶汽车每分钟产生的数据也高达1GB，数据的容量远超现有网络带宽，在所以大数据量、又要求实时处理、实时响应的应用场景中，云端AI难以满足需求；在用智能手机拍摄一些典型场景，比如说日落西山或者蓝天白云，或者想用手机拍摄运动瞬间，这样或许最佳拍摄时间仅存几秒的场景中，不可能把数据上传到云端、云端处理之后再下载到本地，这些需要快速决策、快速执行的真实应用场景，其实嵌入式AI更为适合。现在的智能家居越来越流行，比如一些智能感应式的照明系统，需要用图像识别的方式来判定用户是否需要灯光，与之同时用户对于数据安全性也越来越重视，用户可能并不希望摄像头把家中很多私密的画面数据上传到云端，所以在这类数据敏感的应用场景中，嵌入式AI方案更为适宜。

孙力也坦率地表示，嵌入式AI也存在一些挑战和短板：第一，运算能力相对有限；第二，功耗控制要求较高；第三，算法有待优化。另外嵌入式还有成本、商业模式等问题。孙力指出，AI本身没法卖钱，它必须深入到每一个场景里面，然后结合硬件、传感器，结合云端和终端，然后满足客户的某一个需求或者提升了用户体验，在最终才能完成它的商业模式。所以总体来看，云端AI和嵌入式AI会是相互共存、相互补充的关系。

美国高通全球副总裁孙刚，对云端AI和嵌入式AI的差异和协同，在做主题演讲时也给出了精彩论述：人工智能需要大量的数据，所以AI最早是往往是从云端起步的，但是随着时间的推移，因为安全性、人性化的需求，逐渐地的会有一个迁移，很多的应用会从云端迁移到终端，未来最常见的AI应用模式，可能是在云端做训练、做培训，最后在终端做执行。

旷视科技CTO唐文斌表示： 对于AI应用来说， “端+云”这个趋势已经非常的明确，我们有一些计算希望在设备端上计算，这样可以减轻云的压力；在设备端可以提供非常更快的即时响应能力。当我们的更多数据汇聚到云端，使得到云端AI具备大规模数据挖掘的能力，“云+端”是更优的AI组合方案。现在设备端的嵌入式AI方案，其实还有很多需要去探索的地方，不管在算法层面、芯片层面、应用平面，所以现在需要产业共同协作，才能让AI应用有更长足的进步。

被资本和媒体看重的嵌入式AI，其实还有诸多挑战

其实现在AI发展历程，与早年的计算机发展有很多类似。曾有科学家预言，人类只要有5台超级计算机就可以满足全人类的计算需求，一些公司也曾经推出过网络计算机，但因为网络传输能力和任务响应时间等问题，个人计算机和本地服务器在很长时间内还是占据了主流，但随着网络带宽的提升和技术的升级，云计算以更出色的成本优势又逐渐回到了人们的视野。

中科创达CEO耿增强在接受采访时表示，在科技发展史上，很多技术的普及都是螺旋式上升，AI普及的历程也会是如此，尽管当一个新技术出现的时候，它可能并不尽善尽美，但只要给它提供好应用平台，不管多原始，工具再糟糕，在用户需求的推动之下，这个产业必然会快速成熟。现在嵌入式AI的发展才刚刚开始，还有很多难题需要产业共同解决，但这也为创新者提供了广阔的发展空间，这也是AI领域不断诞生有冲劲、有活力的全新参与者的重要原因。

从另一个维度来看，现在众多的应用开发者，都希望在应用中加入AI元素，从而让自己的应用服务更加智能、更具竞争力，但现在AI硬件、软件、开发工具各异，那么如何能让普通开发者，像使用水电煤一样，可以把AI当做创新的通用工具和基础架构？

面对这一问题，中科创达副总裁孙力在接受专访时表示：关于应用工具的标准化问题，实际上我们不担心，坦率地说，历史上都会自然而然地去发生，就像GPU异构计算应用的普及，会自然而然地会发生，而在这发生的过程中一方面有技术的驱动，这也是我们办这次嵌入式AI技术峰会的初衷之一，希望通过更密切的沟通来早日推荐行业标准的建立和执行；从另一个角度来说，我们要站在程序员的角度考虑问题，包括平台建设和生态建设，要努力给程序员们提供更便捷的AI开发工具，我们意识到AI开发工具包，做算法训练时开发工具要更直观、更好用；在做完算法训练之后，这个模型再导入到手机，架构要清晰，非常容易集成在里面。开放工具要有清晰的标注服务，要有一个能够迅速吸取程序员意见、能够快速迭代的开发者版本升级模式。在这些方面中科创达都会与产业伙伴一道，携手努力，让开发者有更顺手、更高效的AI开发工具。

办法总比问题多，嵌入式AI生态建设是重中之重

虽然智能手机是嵌入式AI应用的一个重要场景，但其实嵌入式AI的应用场景却异常广阔，比如说现在非常火爆的无人超市，其实也非常适合用嵌入式AI方案来做身份识别和支付验证；比如说在智能制造产业中，嵌入式AI能够尽职尽责地做工业品探伤和品控；在现代农业里，可以借助无人机和嵌入式AI对农作物生长情况做精密监控……

虽然嵌入式AI还有很多问题需要解决，比如芯片性能的提升、算法的优化、功耗的控制、商业模式的探索的，但我坚信，办法总比问题多，只要嵌入式AI能够给用户带来切实的便利和高效，那么在商业规律的推动之下，都可以通过迭代升级的方式来逐渐解决。

建立一个健康可持续的AI生态，就成为了AI发展的必然选择。中国创达CEO耿增强在接受专访时表示：未来AI行业的竞争必将是生态和产业链的竞争，只有追求生态的成功，生态中的公司才会成功。AI产业要想获得更快、更好的发展，从芯片到操作系统，再到上面的算法、工具，整个AI产业生态链需要打通。中科创达在尝试做AI平台、做AI生态，但我们也意识到，这样的平台和生态不是中科创达一家能做好的，所以我们这次技术论坛邀请了国内外众多的优秀公司、科研机构、高校等机构代表以及众多的技术大咖，就是希望能凝聚共识，推进产业协作，能够帮助整个生态环境更好地成长，在众多合作伙伴的共同努力之下，AI生态建设方面进度很快，不久之后会有更多AI生态建设进展的消息公布出来，中科创达也欢迎更多的伙伴加入到AI生态建设中来。永远都不会有完美的AI，只有不断进步的AI。

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