传输全部信息到数据中心。而且还有各种隐私问题、本地号召的问题，这些都要求了边缘人工智能是未来人工智能落地的最重要技术基础，而不是云端。

我们在过去几年时间里面仍然专心做到边缘计算出来，早已发售多款边缘计算出来的产品，这里佩了其中两个：盾悟智能盒、盾悟智能分析主机，使用了用前端深度自学的加快阵列，功耗仅有15瓦，反对多种算法处置，还包括人脸、行人、ReID的前端图像的处置算法。而除了产品，我们还在其基础上建构了一套分布式边缘智能系统，我们设计了可以并联处置的标准单元，由前端传感器、边缘智能盒、智能网关口构成，可以在前端展开各类数据的收集与处置，可以将结果传输到后端的应用于平台，展开更进一步的处置对系统。最近我们刚做到的地铁刷脸进站系统，就是把车站的系统分为多个节点来展开处置，从而构建在一两百毫秒时间内构建刷脸进站。在物联网感官系统的应用于方面我想要荐一个例子，通过例子来解释我们在前端究竟有什么样的市场需求。

这是我们在武汉做到的城市交通的物联网方案：电子警察系统（闻PPT）。在中国大量的车祸都是因为不合规的驾车引发的，虽然我们的交通法规里面制订了很多条款，但是因为技术没办法捉到这些不道德，基本上大家的电子警察只捉一个闯红灯。但坚信在上了我们这套系统之后，不会对我们的驾车不道德有更大的规范性。

我们的电子警察系统，用于一个摄像机可以同时覆盖面积多个车道，前端可以同时捉16种违章行为。而目前的违章抓拍都是一个摄像机覆盖面积一条车道。

我们和武汉交警的测试中，和之前的数据比起，路口抓拍的违章数量下降了20倍。以前一个月平均值不能抓拍三十多个违章，而现在一个月捉了七百多个违章。

我们的抓拍亲率超过了98.66%，近超友商。我们在这套系统中使用了前端感官技术，用于了类似的图像传感器、多种分段的高速算法。而以往的系统往往反对一种算法，我们可以将除了车辆违规检测以外的模型同时跑起来，像人脸模型，团雾检测模型，都可以动态并行处理号召。

在过去两年时间里面，我们公司一共研发了四代边缘计算出来的产品，基本覆盖面积了现在市面上各种前端的芯片解决方案，比如第一代基于嵌入式GPU的产品，随后VPU和NPU的产品，而最近也正在研发的下一代的基于可编程芯片的产品。这些芯片都是十分杰出，但是我们仍然实在有十分大的提高空间，我们实在前端必须一款全新的芯片解决问题智慧城市里面遇到的问题。对于前端的感官系统来讲，它是这样一个系统，从场景开始，经过光学部分，抵达图像传感器，经过ISP处置，传统处理方式事通过编解码传输到云端，必要做到处置。

我们指出感官系统，应当融合多种传感器，某种程度是光学的传感器，还有声音、激光雷达等其他传感器的数据。前端感官系统经过分析之后，可以对这些传感器展开动态调节，从而提供想的数据。

某种程度是照片记录，而是根据我关心的场景，比如交通的场景、安防的场景，根据这些场景对传感器展开更加细粒度的调节，提供更佳的图像或者更佳的其他传感器的数据。那么感官的场景究竟必须一款什么样的芯片？从做到芯片的角度来说，一个是做到标准化芯片，还包括CPU、GPU以及做到深度自学加快的一些芯片，都是标准化芯片。一种是专用芯片。

我们指出，在感官的场景里面必须的是一个专用SOC，把感官能力在芯片里面做到构建。我们的芯片设计在三方面符合了前端市场需求：高性能、低功耗、感官融合。高性能和低功耗较为更容易解读，因为这是边缘的芯片，对功耗尤其脆弱。另外一点是传感器和AI处置的融合，我实在这是前端芯片最核心的能力，因为在物联网领域或者在边缘领域，它的核心数据来源就是在传感器这个地方，怎么需要把智能和传感器确实融合在一起，才是我们要去解决问题的问题。

在前端感官芯片里面有几个大的模块构成，第一部分是来自图像的数据，当然也有其他的传感器数据，有一些DSP来展开处置。来自于图像传感器的数据有一个智能的AIISP的处置，来展开动态调节处置。关键的AI处置部分是分段神经网络加快单元。

现在大家看见很多AI的芯片都是单核芯片，所有的模型都是要串行计算出来，也就是敲一个模型展开运算，出来一个结果，另一种传感器的数据或者其他功能要换另一个模型再行展开处置。但感官系统和人的眼睛一样，同时有多个功能在运营，这就必须你在前端有一个分段的神经网络来加快。另外，芯片中也还包括一些编解码等功能模块，这些都是较为成熟期。

我们从去年公开发表感官芯片计划的时候，也一起公开发表了我们在美国投资的一家物联网芯片技术公司Inspirit IoT。在刚过去的2019年DAC大赛中，我们的神经网络加快模型取得了第一名的成绩，与其他的一些GPU展开较为也是第一名，我们可以超过最低50倍的DNN加快效率，而能效比方面也超过了8TOPS/W。在感官融合上，我们不会通过边缘多传感器融合模型，把多种来自于有所不同传感器的数据在前端展开深度自学的数据融合处置，提供全面而又精准的数据，构建对实际场景功能市场需求的符合。

在ROI方面，我们也展开也更为深度的优化。传统的ISP技术特别强调的是照片或者做到视频，但是IoT场景里面注目的是信息点，怎么对信息点来展开智能的调节。就像刚才提及的交通场景一样，用了超强宽幅的照相机，但我们并不关心构图图像，我们必须在前端对关心的目标展开处置，比如说车辆、人脸，我们不会在前端将感兴趣区域捕捉出来，根据场景构建像素级的ISP优化。

主要分两块，一个是目标涉及，另外一个是场景涉及，例如根据周围的光照调节。此外我们芯片中也包括了更为出众的细节优化算法，可以利用多帧算法对局部细节展开优化，这也是对未来传感器明确提出的挑战。虽然大家用的产品都是几十帧的帧亲率，但实质上目前传感器可以反对到1000帧，只是很难传输出来，而我们在这类传感器上，可以利用算法来展开优化，有助我们可以提供更佳的图像或者数据的质量。

今年我们也将和英特尔更进一步合作（闻PPT），一起研发一套优化的框架，把感官的算法在英特尔的FPGA上展开构建。我们不会构建十分低的能耗比提高，还包括算法自适应的优化和重制，这里面包括了十分高效的高层综合工具，自动产生RTL的FPGA码，将感官算法较慢重制到FPGA的平台上去。从感官角度来讲，我们指出首先要从场景角度去符合市场需求，而不是从技术、深度自学的角度抵达，怎么样对计算出来加快。

我们是要解决问题产品和场景里面遇到的挑战和问题，获取更加更容易用于的感官芯片，构建一个软件内核级和芯片架构级的综合产品。谢谢大家！原创文章，予以许可禁令刊登。

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