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依圖科技CTO顏水成：讓“AI”成為“Affordable Intelligence”
2019年12月23日 10:06:17來源：依圖科技點擊量：34703
導(dǎo)讀12月20日，依圖科技CTO顏水成受邀出席“2019新一代人工智能院士高峰論壇”，并發(fā)表主題演講“Transform AI into Affordable Intelligence”。
　　【安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】AI技術(shù)進入全面滲透、加速創(chuàng)新的新階段，新一代人工智能方興未艾。12月20日，依圖科技CTO顏水成受邀出席“2019新一代人工智能院士高峰論壇”，并發(fā)表主題演講“Transform AI into Affordable Intelligence”。
 
　　顏水成博士分享說，只有在高效能的AI模型和高效能的AI芯片綜合驅(qū)動下，“A.I.”才能轉(zhuǎn)換成為“Affordable Intelligence”，讓終用戶買得起、用得好。
 
依圖科技CTO顏水成博士
 
　　“2019新一代人工智能院士高峰論壇”由鵬城實驗室和新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟主辦，是國內(nèi)人工智能平臺建設(shè)高水平的精英會，中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文，中國科學(xué)院院士、美國科學(xué)院外籍院士蒲慕明等十余位院士現(xiàn)場點評，集中討論AI創(chuàng)新應(yīng)用成果。
 
　　作為產(chǎn)業(yè)界代表，顏水成博士與百度CTO、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室主任王海峰，騰訊 AI Lab & Robotics X 主任張正友等一同發(fā)表了主題演講，并從算法和算力兩個維度，介紹了依圖提升AI基礎(chǔ)設(shè)施和AI解決方案產(chǎn)業(yè)效能，從而提高人工智能落地廣度和深度的探索。
 
　　小明整理了顏水成博士演講要點，與大家共享。
 
　　讓AI成為“Affordable Intelligence”
 
　　隨著AI不斷往前發(fā)展，越來越多場景中都可以見到人工智能。但是，讓“A.I.”成為“Affordable Intelligence”，還存在很大的挑戰(zhàn)。
 
　　AI創(chuàng)業(yè)公司和大廠AI實驗室的核心使命是讓AI真正落地。
 
　　要想解鎖一個AI場景，需要兩個維度不同的引擎。其中一個是算法，首先要保證可以用，算法精度足夠高，能夠真正解鎖一個場景，其次要足夠用，如今有很多場景僅憑單模態(tài)的算法已經(jīng)無法提供用戶滿意的解決方案，圖像、語音等相結(jié)合的多模態(tài)AI愈發(fā)關(guān)鍵。
 
　　第二個引擎是算力，比如說支撐計算的AI芯片，首先要買得起，并發(fā)性能足夠高，能解析很多路數(shù)的視頻，其次要用得起，使用時功耗足夠低，不然數(shù)據(jù)中心的電費和運維費用會使得用戶承受不起。
 
　　所以，真正讓AI在一個場景落地，要從算法、算力兩個維度實現(xiàn)“準(zhǔn)、全、快、省”。
 
　　基于模型的Affordable Intelligence
 
　　我們來看一些例子，不同場景解鎖的重點是不一樣的，比如同為人臉識別，不同的場景對算法有著不同的要求。
 
　　門禁系統(tǒng)要求的精度可能很多公司都能做到，但是對于百萬、千萬甚至上億量級的刷臉支付，中國能提供這種技術(shù)的公司*。
 
　　只有不斷提升算法精度，才能真正解鎖這些不同的場景。
 
　　此外，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進一步提升，比如一個城市有很多的攝像頭，但當(dāng)我們希望處理百萬量級的攝像頭系統(tǒng)時，將它們合在一起作為群體智能考慮，對解決方案就是大的挑戰(zhàn)。
 
　　研究表明，訓(xùn)練和測試人工智能模型所需要的算力，每三個半月就會翻一番，這比摩爾定律已經(jīng)快了很多。今年剛開完的NeurIPS會議，大家都在討論，AI用得越來越多，消耗的電力越來越高，會不會對環(huán)境產(chǎn)生影響？
 


 

　　依圖在高效能的AI模型上一直在不斷探索，也取得了很多突破。近我們和Facebook合作，提出了“八分音符卷積”。我們發(fā)現(xiàn)，與圖像類似，F(xiàn)eature Map也會有高頻和低頻之分，對于低頻的部分可以進一步壓縮，以低分辨率的格式保存和處理。
 
　　于是我們就讓Feature Map變得異構(gòu)化，設(shè)計相應(yīng)卷積操作，輸出異構(gòu)的Feature Map，模型變得比以前更小。因為僅對低頻部分進行壓縮，信息損失很小，同時這種多尺度結(jié)構(gòu)增加了感受野，模型分類效能可以顯著提高。同時由于模型資源開銷變小，所以同樣的算力可以訓(xùn)練更大的模型。
 
　　實際使用非常方便，我們提供了多個示例在 GitHub 上，只要直接使用我們提供的Python包替換即可，無需調(diào)參數(shù)，也無需改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
 
　　基于芯片的Affordable Intelligence
 
　　依圖在三年前就布局芯片。今年5月，依圖發(fā)布了第一款芯片“求索”(QuestCore™)，做視頻全解析，單芯片功耗低于1W。
 
　　發(fā)布的時候，我們現(xiàn)場連接了兩百路視頻，做實時的人臉檢測和人臉識別，實現(xiàn)了“發(fā)布即商用”。
 


 

　　為什么依圖設(shè)計出來的芯片有競爭力？因為我們在設(shè)計芯片時想得清楚，要遵循“算法即芯片”原則。當(dāng)我們在設(shè)計這款芯片的時候，我們知道這款芯片典型的使用場景，因此能確保芯片能達到高效能，同時我們能預(yù)測這個領(lǐng)域里前沿算法的發(fā)展趨勢，由此去優(yōu)化芯片的架構(gòu)和工具鏈，從而實現(xiàn)算法和芯片的相互優(yōu)化。
 
　　不僅如此，我們也做到芯片和算法分層解耦，確保第三方也能使用依圖的這款芯片去加速他們的算法。
 
　　這款芯片發(fā)布后，跟市面上先進的解決方案相比，單路視頻解析功耗能降低到五分之一到十分之一。現(xiàn)在我們提供AI服務(wù)器和邊緣盒子這兩種形式的產(chǎn)品，希望終用戶在使用我們解決方案時，首先數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本足夠低，其次運維費用也能大幅減少。
 
　　當(dāng)我們把高效能的AI模型和高效能的AI芯片相融合，就可以打造軟硬一體化的解決方案，解鎖更多的場景，在不同的場景中發(fā)揮價值。比如說智能城市軌交刷臉支付，可以用邊緣盒子滿足對于計算的需求，智能商業(yè)刷臉支付也可以采用邊緣盒子，而對于醫(yī)療場景，比如智慧醫(yī)院進行海量醫(yī)療圖像分析，就可以使用云端AI服務(wù)器。
 
　　隨著AI融合進入越來越多的場景，我們不斷追求高精度和高性能，對于算力的要求也越來越高。這時候AI的“Affordable”就會變得越來越重要，而要讓“A.I.”成為“Affordable Intelligence”，高效能的AI模型和高效能AI芯片是推動這一轉(zhuǎn)換的雙引擎，只有這樣才能讓我們終的用戶能夠買得起和用得起。
 
　　謝謝大家！
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