边缘计算将推动着AI走向嵌入式系统

（文章来源：集微网）
       海量数据中，由于商业用户和消费者对效率和速度的要求越来越高，低延迟已经成了标配。为了满足这种需求，一种新的计算方式：边缘计算进入了大众视野。“边缘计算能在正确的时间将正确的数据放在正确的位置，支持快速和安全访问。” 中科创达副总裁杨宇欣对集微网表示，“随着万物互联的时代的到来，数以万计IoT设备产生的海量数据将给通信技术带来无限压力。这就要求靠近数据源头的网络边缘侧或者设备，就近提供边缘智能服务，实时处理设备收集的有价值的数据。”随着边缘计算时代的到来，人工智能逐渐从云端向嵌入端迁移，嵌入式计算与智能视觉越来越被业界重视，得到了快速的发展。

一些大胆预测指出，到2020年，云计算将不复存在，全都会被边缘计算代替。但边缘计算在性能、功耗、安全性、兼容性等方面任然面临着巨大的挑战。边缘计算核心目的就是在网络边缘侧实现更高的智能，其典型应用之一预测性维护就是智能化的体现，代表着服务模式和商业模式转变的方向。边缘计算不仅要处理本地数据，服务本地决策，也需要在异构环境中，实现跨厂商、跨应用的集成和交互操作，颇具挑战。

在这一领域，中科创达凭借对智能操作系统多年来的研发投入与经验积累，以及与全球领先的人工智能算法以及芯片厂商的紧密合作，构建了自己的边缘计算平台。据杨宇欣介绍，该平台基于高通APQ8016E平台(Qualcomm® Snapdragon 410E)，并集成了亚马逊AWS Greengrass以及AWS Lambda技术，提供从芯片层、驱动层、操作系统层到算法层的一整套解决方案，旨在加速提升智能终端设备的本地实时环境感知、人机交互和决策控制能力。

如今，全球正迈向数字化新时代。以云计算、大数据、人工智能(AI)与物联网为代表的数字技术，其能量在持续释放。仿佛一夜之间人人都在谈论人工智能。据市场研究公司IDC的数据，各行各业对认知系统和人工智能的广泛采用,将使全球在这两方面的收入从2016年的近80亿美元提升至2020年的470多亿美元，年复合增长率超过55%!

人工智能仍面临着多重挑战，包括海量数据，实时性以及安全/隐私问题。“到2019年，将有约40%的原始数据需要在边缘处理，而IDC预测物联网数据将有95%都是实时数据，同时越来越多的终端设备需要考虑安全问题，而现在几乎没有安全保护措施。”他表示，“现在人工智能正向嵌入式系统迁移。例如据报道苹果正在开发专用的人工智能处理器‘Apple Neural Engine’，高通和谷歌也发布了在人工智能芯片方面的合作情况。可以预见，人工智能技术需要规模庞大的数据中心资源，接下来诸如手持人工智能，边缘计算人工智能等将成为行业趋势，这就是嵌入式人工智能。所谓的嵌入式人工智能，其最大的特征就是人工智能本地化，可以摆脱网络的束缚。”

“例如亚马逊智能音箱Echo具备强大的边缘计算能力，英特尔对Mobileye的收购，则拥有了芯片+算法+数据的整体能力。因此未来云计算和边缘计算将优势互补，对于云端，需要人工智能，对应边缘计算，就是嵌入式人工智能。”杨宇欣举例说，“TurboX智能大脑平台，是中科创达推出的面向智能硬件产品的开放平台，旨在助力并加速智能硬件原型到产品化。TurboX提供包括核心计算模块、操作系统、算法和SDK的一体化解决方案。同时包含开发板及社区服务。TurboX智能大脑平台将汇集产业链包括内容、应用、云服务等多方资源，为智能硬件企业及创新创业者提供产业平台，推动智能硬件技术发展。”

据悉，目前中科创达与ARM、高通、英特尔、三星等公司都有深度合作，一方面与高通、英特尔、微软等分别运营了多个联合实验室，为元器件适配和终端测试提供先进的资源和技术支持;另一方面与ARM、高通分别成立合资公司——安创空间加速器、重庆创通联达，为智能硬件企业及创新创业者提供产业平台，推动智能硬件技术发展。2016年中科创达以6400万欧元收购了智能车载交互技术的Rightware公司，其目的就是要加强嵌入式人工智能生态的产业协同或融合创新。