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        3. 張瑞
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          安防創新百人會丨NovuMind:不打架的安防AI“軍火商”

          張瑞
          2018-03-14 · 17:17
          [ 億歐導讀 ] 緊跟“新科技、新理念、新政策”,億歐高度重視AI在安防行業的應用落地,并推出《安防創新百人會》欄目。本期推薦來自美國硅谷的AI創業公司NovuMind(異構智能)中國總裁周斌博士,一起來傾聽“安防+AI”的落地之路。
          異構智能周斌,人工智能,安防,芯片,云計算

          作者:張瑞

          “我們是AI安防‘軍火商’,不與任何公司打架”,周斌在接受億歐采訪時不無豪情地說。

          成立近三年、總融資額約1.01億、創始人為前百度科學家吳韌、位于美國硅谷及北京的NovuMind,向來是業界較為神秘的存在。這家默默在AI芯片領域耕耘的公司正致力于為汽車、安防、醫療、金融等領域提供以計算機視覺為主的ASIC芯片+訓練模型的全棧式AI解決方案,希望讓終端變得智能。

          而其打造世界級AI芯片的野心,也為“安防+AI”注入了新的活力。

          高性能芯片:挑戰AlphaGo背后芯片TPU

          說起NovuMind的芯片,還要先來科普一下從CPU到AlphaGo的芯片革命史。

          芯片中,我們最熟悉的恐怕是中央處理器CPU了。CPU是一種超大規模的集成通用芯片,可以完成很多不同種類的任務,但其通用性又使其很難完成大量的計算。

          因而,市場又催生了專用性更高的GPU和FPGA。FPGA可編程,屬于半定制化的ASIC(專用集成電路),順應了計算機需求更專業的趨勢。又因圖像處理領域的運算加速需求最為強烈,圖形處理器GPU應運而生。FPGA和GPU也成為神經網絡算法中的主流芯片。

          2016年,TPU(谷歌的張量處理器)在AlphaGo與李世石一役中橫空出世,使AlphaGo“思考”棋招和預判局勢,處理速度比GPU和CPU快上幾十倍。令人驚艷的的TPU,也一度被認為是AI芯片業內新的攪局者。

          但事實上,從CPU到TPU——目前的AI芯片都還無法完成AI大規模落地的需求。CPU很難完成大量計算,GPU則無法直接進行矩陣向量乘法或者卷積運算,而TPU在其高速度背后,則消耗了更多的智能——NovuMind創始人吳韌認為,李世石的大腦功耗大概只有20瓦,阿法狗的功耗卻是兩千千瓦。如果所有的人工智能都要用10萬倍的功耗來“打敗”人類,人工智能的應用和普及將成為不可能完成的任務。

          “使用一維或者二維的運算單元去處理三維張量,必然會造成效率損失。這也是為什么雖然現在GPU和DSP都有很高的峰值性能,高達1-2 TOPS,但是一旦跑真實的深度學習網絡,實測效率就只有峰值效率的20-30%?!盢ovuMind創始人兼CEO吳韌博士表示,“而且,內存存取沒優化好,內存存取的時候計算單元就只能沒事做,另外也有大量的能量都被浪費在了內存存取上面?!?/p>

          于是,在對芯片速度和功耗的雙重權衡下,NovuMind的ASIC芯片采用張量處理架構,直接對三維Tensor進行處理。這樣,數據在內存中的組織形式更為高效,既可以節省內存帶寬,又能減小內存訪問時消耗的能量,從而提高芯片的能效比。需要指出的是,谷歌的TPU并不是直接處理Tensor。

          在今年1月的CES上,NovuMind也首次向業界展示其自主研發的第一款高性能、低功耗的AI芯片NovuTensor,號稱可能是除了TPU之外,世界上跑得最快的單芯片。

          “安防+AI”新機遇:“端智能”

          除了高性能、低功耗,NovuMind的AI芯片NovuTensor芯片切入安防行業最獨特的一點,大概就是主打“端智能”了。NovuMind提供的“ASIC芯片+訓練模型的全棧式AI解決方案”,正力圖打造從“云智能”到“端智能”的鏈條。

          隨著物聯網技術的再度興起,及網絡不完善、云端計算存在一定風險等原因,從2017年(甚至更早)開始,“云計算”便慢慢向“端+云”過渡?!岸酥悄堋奔磫蝹€設備在無需聯網的狀態下具備基礎智能,在本地進行決策等。

          對于“端智能”,創始人吳韌舉了一個形象的例子,當你行駛在高速上,一頭牛忽然沖到了無人駕駛汽車前面,正常人的第一反應是立刻剎車??墒侨绻@時候汽車還需要傳輸數據到云端,由云端來判斷是否要撞上去,響應速度很可能達不到要求而造成事故。因此,這個時候就需要硬件終端有自己的“大腦”,有自己的思考與判斷能力。

          NovuMind在與挪威一座城市的合作中,就體現了“端智能”的這一優勢。2017年,挪威公共道路管理局在道路上設置了NovuMind研發的智能自行車計數器,其在不上傳任何圖像和視頻的情況下實時本地識別、運算、統計和傳回相關的數據,僅通過攝像頭就幫道路管理部門實時統計車流情況。讓當地道路管理部門實時把握了城市的各個路段上機動車、非機動車、騎行者、行人等的情況,并為其綠色出行的政策提供了數據支撐。

          NovuMind的主打“端智能”,也正與“安防+AI”行業的要求契合。由于對實時性、保密性的傳輸穩定性要求越來越高,AI在安防上的應用,也正逐漸由將信息傳輸到云的后端轉向前端發展。其中NovuMind提供的前端嵌入式AI模塊/板卡則因其周期短、低功耗、低成本的解決方案,為更多安防廠商所青睞。

          安防AI軍火商:我們不與任何公司打架

          性能上要超越谷歌TPU,主打“端智能”正契合“安防+AI”前端的需求,對于這一看似前途光明的AI新秀,市場又是否抱有足夠的熱情呢?

          事實上,新興AI企業要在安防場內站穩腳跟并不容易?!鞍卜?AI”市場“不好啃”,尤其是在技術還未成熟、市場還持觀望態度的情況下。

          宇視科技的首席架構師姚華,此前就曾表示,在安防領域,AI芯片的需求一直存在,但現階段宇視推向市場的產品中沒有使用新興AI芯片創企的產品。芯片的成熟度與穩定度還需與業務穩定質量達到平衡。

          而對于“安防+AI”產品多久以后能夠占據市場主流(占市場份額過半),姚華在這一點上給出了一個相對謹慎的答案——10年。

          在如此局勢下,包括NovuMind在內的初創企業也正在抓緊自己場景化應用的落地,以及與企業間的合作。

          周斌介紹到,NovuMind的客戶主要有:一是???、大華等巨頭,二是解決方案廠商。

          在算法上,NovuMind創始人吳韌曾在2017第四屆世界互聯網大會上提出兩個公式:“數據+深度學習+高性能計算=更高的智能”和“大數據+深度學習+異構計算=成功”。

          在合作上,NovuMind更傾向于成為“軍火商”?!拔覀兪前卜繟I‘軍火商’,為各家公司提供武器彈藥,和很多公司是上下游關系,不與任何公司打架?!?/strong>如果要為公司貼一個標簽,周斌更喜歡用AI“軍火商”這個概念——軍火商靠“戰爭”發家,卻與各方都保持友好。

          而在整體策略上,NovuMind主打“ASIC芯片+訓練模型的全棧式AI解決方案”——以算力為核心,以硬件為核心,為垂直應用提供一整套解決方案。

          對于包括NovuMind在內的先進場的AI公司來說,AI芯片大規模落地依舊需要一個漫長的時間。但在“安防+AI”的賽道上,他們已經搶占了先機。而“安防+AI”產品一旦占據市場主流,行業將迎來新一輪洗牌,那么堅持下去的或許就是新的安防巨頭。

          推薦:安防創新百人會欄目

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          近年來,人工智能正快速滲透到安防行業的各個環節,安防也是目前AI公司爭戰的主戰場。緊跟“新科技、新理念、新政策”,億歐高度重視人工智能在安防行業的應用落地,并推出《安防創新百人會》欄目。

          我們將采訪100家安防產業鏈上下游企業,同時,億歐將于2018年5月25日在北京舉辦“億歐GIIS·安防AI創新千人峰會”,本欄目所采訪企業也將是大會重要參與方。

          本文經授權發布,版權歸原作者所有;內容為作者獨立觀點,不代表億歐立場。如需轉載請聯系原作者。

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