近两年,人工智能井喷式发展,AI与物联网的结合又一次调动了智能世界兴奋的神经。越来越多的公司纷涌而至,越来越多的人工智能产品和技术纷至沓来,人工智能在物联网领域中的运用有着太多令人意想不到的神奇之处。就在刚刚过去的11月14日- 15日,英特尔人工智能大会(AIDC)在北京举办,大会吸引了人工智能业内众多重量级的专家与开发者,大家共聚一堂,就AI、物联网等热门趋势和应用展开了探讨。
大会上,英特尔公司物联网事业部副总裁Jonathan Ballon发表了主题为“数据时代,人工智能产品创新与实践”的精彩演讲。在整场演讲中,Jonathan先生就AI落地,深度学习,AI在物联网中的应用等业内热门话题与到场嘉宾进行了深度分享。
面对数据时代的未来发展,在以数据为中心的转型中,边缘是分布式计算的一环,是真正采取行动的地方,而计算机视觉是AI落地的重要机会。
当大量的数据在边缘产生、在网络上产生、在基础架构上以及在本地产生。这些数据就需要大量的计算资源进行处理,同时也对数据处理速度有着很大需求,很多情况下要求接近于实时的数据分析,并最终成为一种自动化系统。与此同时,这些数据还是多种类型的。这意味着,异构的计算架构是署AI的关键。
说到AI在物联网中的应用,与计算机视觉非常类似。一组预测数据显示,在2017-2025年的AI软件收入中,几乎有一半是基于计算机视觉的。
无论是基于图像识别,还是场景重建,计算机视觉都是“AI+物联网”的重要应用,而且在不知不觉间已经渗透进了生活诸多行业。应用在零售领域,有库存管理及用户管理等方面;应用在工业领域,则可以进行产品质检,同时保护人员安全;在医疗领域,计算机视觉在医疗影像呈现与分析中大有用途;智慧城市及交通运输领域,安全保护技术也依赖着计算机视觉的进步。
英特尔一直在技术及工具方面,帮助开发人员提高原型产品的开发能力,旨在以极低的价格获得强大的技术,更快地实现创新的市场化、商业化。
最后,也是非常重要的一点,就是计算机视觉技术的应用案例,一起来了解一下吧。
百度利用英特尔OpenVINO和智能摄像头,改善物流并监控运货卡车性能和安全。摄像头加装在驾驶室内,可以识别是不是指定的驾驶员,是否系好了安全带,是否困乏等;摄像头也被安装在卡车外侧,帮助卡车司机监控货物是否有掉落情况等。
微软Azure采用英特尔OpenVINO和英特尔视觉加速器设计,将工业PLC、HMI和视觉应用等工作负载整合到同一个平台上。各种应用能够在一个更高运算性能的平台上,更好地使计算机视觉应用到工业上。
AWS通过应用英特尔视觉加速器设计和OpenVINO等技术,帮助工人更好地实现安全生产,并实现了约80%的硬件成本节省。
IEI×QNAP使用英特尔OpenVINO等技术诊断眼部黄斑病,准确率超过95%,性能提高了十倍。
英泰利用英特尔OpenVINO等计算机视觉技术,理解客户在店内零售环节中是如何移动的,并识别哪些是VIP客户,了解客户到店的原因以及充分优化库存。借助英特尔OpenVINO,新模型的开发周期大为缩短,极大地提高了店面的劳动生产率。
Jonathan最后强调说,AI的实践与应用并不仅仅是诸多用例,而是包括英特尔为开发人员提供的一系列技术,还有培训以及合作的生态系统。在边缘的人工智能,开启了广阔的各行各业的机遇,使得我们可以促进接下来十年AI的创新。
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