[科技资讯] 触景无限联合创始人兼CEO肖洪波：当 AI 遇上物联网，感知带来机器

2018年，业务创新进入新阶段。随着商业的快速发展，商业创新伴随着热情背后的认知沉淀和实践积累。7月10日，2018年商业新生态峰会与零售老板内部参考在北京召开。本次峰会的主题是质量，希望新商业企业能够看清新时代商业的本质，最终完成新业务的创新升级。

计算机视觉是人工智能的一个重要分支。随着深度学习和人工智能的快速迭代和进化，边缘智能的兴起为计算机视觉创造了更多的应用场景。在今天举行的2018年商业新生态峰会上，TouchView Unlimited联合创始人兼首席执行官肖洪波介绍了边缘智能的应用和优势。

会上，萧鸿伯还介绍了嵌入式ai可视化工具角蜂鸟。通过角蜂鸟提供的转换工具，可以将自己的深度学习模型放在后台，进行还原压缩，然后放在前端执行，从而获得前端产品。萧鸿伯表示，希望通过对感人场景的无限前端感知，让现有的各种产品获得感知，广泛应用到大家的商业场景中。

以下是萧鸿伯的发言全文:

大家早上好。现实生活在整个发展过程中并不是一个线性的发展过程，在这个过程中有一些快速发展的阶段。大约5亿年前，随着眼睛的出现，生活发生了迅速的变化，眼睛可以看到周围的场景，获得的信息大大增加，导致了生活的繁荣。机器也有同样的机会，视觉会给机器带来飞跃，对于广大投资者和创业者来说意义重大，会在机器的世界里实现飞跃。

我们周围有很多传感器，不管大家在会场的什么地方，在街上，还是在车里。例如，一辆汽车上可能有30多个摄像头。传感器每天都在重塑我们周围的世界。其实在数据量上，我们更容易看到这些。

就数据量而言，在2000年，人们听到了更多关于商业软件的信息。当时，有许多术语如erp和bpr来重塑企业流程，这些软件会在企业中产生大量的数据。随着网络的发展，产生了大量的商业数据、媒体数据和社会数据。而物联网产生的数据最多，主要来自各种传感器。传感器将我们周围的世界数字化，产生大量的数据，但这些海量的数据毫无价值，因为这些数据并没有从数字化走向智能化。

前端和物联网终端关联起来，人工智能产生什么样的商业价值？这是我们期望与您讨论的内容。

比如我们经常遇到的一个传感器，也是前面几个都在说的图像传感器。图像传感器是机器视觉的关键部分。中国有近2000万台安全摄像头，每天产生的数据量惊人，几乎超过了互联网上所有的数据流量。他们还需要巨大的存储空间，需要5000个youtube。中国安全摄像头产生的数据量需要这么多youtube来存储，这些数据目前还没有发挥出它的价值。前端我们没有处理，很多都存储在后端服务器上，对包括后端服务器在内的整个带宽影响很大。

这个问题有什么解决办法？那就是前端智能，从源头上让数据智能化！前端智能有什么好处？首先，实时性能会很好。比如无人机需要在云中判断场景。如果网络有问题，无人机可能已经撞上前端了。我们是一样的。当我们手里拿着一个很烫的杯子时，必须马上放出来。试想一下，如果11个人用手碰了一个热杯子，要去云上治疗，可能要排队，而你的手已经被烫伤了。

第二，数据的私密性很好。例如，日本有一家企业在空色调上安装了一个普通的热感摄像头，它可以根据房间内的人数、环境温度以及房间内是否有直射光等各种条件来判断和调整空色调的工作模式。但是如果这个数据在云中处理，恐怕没人敢买。卧室里非常私密的数据传到云端，太可怕了。前端没有这个问题。前端智能方案可以帮助空音调获得感知。同时，所有数据都在前端进行处理，并实时调整空音调。

接下来是我们新发布的角蜂鸟嵌入式ai视觉套件，今年5月发布。这是一个非常小的开发板。在很多开发者、制造者或者学生得到了角蜂鸟之后，他们可以简单的把自己的技术移植到这个平台上。现在给大家看一个简单的视频。(Horned蜂鸟视频，请关注hornedsungem微信官方账号)

这是我们最近发布的一个面向开发者的平台，让开发者做嵌入式人工智能非常容易，而且价格非常便宜。有兴趣可以买下来试用。现在很多同学都在用这个产品做开发。我们从前端感知层面在底层做了大量的优化工作，包括感知的准备、感知质量的控制、感知的预测、感知的优化，这些都是在传感器的前端，也就是源头实现的。我们将算法集成到一个非常小的前端产品中。

这需要很高的功耗和体积。同时，这种嵌入式产品不适合传统的复杂大规模深度学习模型。他需要这个精简优化的模型。我们为深度学习提供了一个模型优化工具。你可以使用我们的角蜂鸟模型转换工具，将你的各种复杂的深度学习模型切割压缩后放到前端执行，这样你就可以轻松的将你的技术转换成前端产品。

另外，基于角蜂鸟的前端产品开发难度被我们大大简化了。我们在角蜂鸟上提供api和sdk来帮助开发者简单地完成开发。在降低软件开发难度的同时，更重要的是角蜂鸟避免了开发人员自己调试底层硬件的困难步骤。

这就是有角蜂鸟的技术优势。我们有很强的软硬结合能力。除了角蜂鸟，我们在知觉层面上也有更多的参与。我们的工作之一是多维传感器的融合。现实世界中的数据维度非常丰富，不仅包括视觉，还包括声音、距离、光照条件等。这些数据可以通过各种传感器获得，我们可以在此基础上进行优化。

普通相机主要是为了拍照而设计的，可以得到非常清晰的图像，但不是功能性的传感器。我们目前的前端智能传感器已经应用于各种场景，比如安全应用场景，你刚才提到的智能零售等。你在每个场景中观察到的目标都不一样，不是普通相机可以解决的，很多需求都是功能性的。

这是嵌入式摄像头的应用场景。场景光线条件很复杂，有很强的背光，人群行走也很复杂。在整个行走过程中，我们会根据周围场景的变化来分析人群，包括灯光条件、面部倾斜角度等。来处理脸部的相关数据。其实很多模型都是用在一个很小的前端ai芯片中判断和处理场景，从而获得非常清晰的图像。

银行也是如此。自动取款机后面的光源通常很强。在普通相机中，自动调整后的脸是完全黑的。通过我们的智能前端传感器的自我调节，我们可以使人脸的某些部分变亮，从而获得清晰的人脸图像。

我们还支持疲劳检测，可以通过眼睛的状态来判断你是否在打瞌睡。这项技术可以应用到驾驶中，就是说汽车具有感知能力，可以感知驾驶员的状态。该系统还使用了一些关键岗位的检测，如武警警卫疲劳的检测，这可以通过一个低功耗、低照度的传感器来实现。

这种泳池解决方案还通过智能前端设备判断泳池内游泳者的姿势，从而确认是否有溺水，使泳池具备感知能力，可以直接警告救生员帮助溺水人员。

今年6月，我们公司入选了高德纳视野领域的几份重要报告，其中一份报告中选择了三家中国公司，另外两家是安全领域的海康和专注于无人机的DJI，我们是第三家入选的公司。

我们希望将人工智能的能力注入物理世界。在物联网的前端，也就是物联网的前端，人工智能可以集成到前端产品中。就像刚才提到的安全摄像头，很多客户都把我们的产品集中在安全摄像头上，可以在前端直接实现人脸检测、人脸跟踪、人脸识别，甚至普通的摄像头都可以直接转换成智能摄像头。这些技术也可以应用到刚才提到的零售领域。我们希望将这种感知能力嵌入到不同的低功耗产品中。

此外，今年，我们在美国投资成立了insipirt物联网团队，我们将共同构建物联网前端智能传感解决方案。在座的合作伙伴可以从我们这里获得基于前端的不同硬件平台和物联网产品的丰富解决方案。insipidiot的创始人和投资人都很有名气，有的是美国院士，有的是我以前在uiuc adsc的同事。

我们想把智能前端的嵌入式算法和fpga结合起来，让开发者的算法在fpga平台上轻松运行。未来，我们不仅要在fpga平台上制造感知能力，还要将其推向真正的芯片领域，并使其成为soc。这不仅是一个加速深度学习的芯片，更是将真实的感知能力，比如判断周围的光照情况，识别颜色形状，判断距离等等，浓缩到一个芯片中。因此，它可以帮助你们所有人通过这个芯片更容易地使你们的产品获得感知能力。

回到最早的话题，最早进化出眼睛的生物获得了更大的竞争优势，可以看到周围的场景。而我们也希望通过触摸场景的无限前端感知能力，帮助各种现有产品获得感知能力，完成机器寿命的大跃进。