2016年，智能手機(jī)開啟了新元年高精度的面部識(shí)別，這一技術(shù)的應(yīng)用在當(dāng)時(shí)引起了不小轟動(dòng)，但是現(xiàn)在已經(jīng)完全成為主流。以至于雖然引用了非常復(fù)雜的人工智能技術(shù)，但是很多消費(fèi)者認(rèn)為這是智能手機(jī)的一個(gè)最基礎(chǔ)的功能，只有50%的消費(fèi)者知道人工智能對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)有多么重要。

在終端設(shè)備上使用人工智能技術(shù)只是科技發(fā)展的一小步，但這項(xiàng)技術(shù)有更為廣闊的應(yīng)用空間，例如辦公室門禁的自動(dòng)識(shí)別、家庭安全系統(tǒng)提示有非法入侵者、商店中的自動(dòng)支付系統(tǒng)、公交管理系統(tǒng)在高峰時(shí)段的應(yīng)用，這些都離不開人工智能技術(shù)支持。

邊緣和終端

最近，大多數(shù)先進(jìn)的人工智能處理都是在云上運(yùn)行的。近年來(lái)，我們看到人工智能處理從云端擴(kuò)展到邊緣和終端。

我們說(shuō)的邊緣和端點(diǎn)是什么意思？在無(wú)線信號(hào)到達(dá)終端設(shè)備之前，邊緣設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)或云邊緣，終端設(shè)備是指那些位于通信鏈路最后端的設(shè)備，比如家用恒溫器或智能音箱。

隨著人工智能的用途不斷擴(kuò)大，邊緣和終端上的人工智能技術(shù)正在將工作負(fù)載從云轉(zhuǎn)移到更小的設(shè)備上。微軟的數(shù)字革命將帶來(lái)新的處理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和一波更智能、改變生活的新設(shè)備浪潮，同時(shí)也會(huì)減少與數(shù)十億連接到云端的設(shè)備通信所需的網(wǎng)絡(luò)帶寬。

終端設(shè)備上人工智能的引用將具有巨大的潛力，可以在醫(yī)學(xué)、教育、安全以及影響我們?nèi)粘Ｉ罘椒矫婷娴囊幌盗衅渌麘?yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)造新的、更深層次的利益。

試想一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，它可以通過(guò)識(shí)別物體來(lái)檢測(cè)和避免碰撞，或者在緊急情況下接管駕駛員的工作；一個(gè)便攜式掃描儀，可以在沒(méi)有現(xiàn)成的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)為當(dāng)?shù)厝丝床?/p>

在這些場(chǎng)景中，每一秒都很重要，只有在終端設(shè)備更快、更智能、更安全、更可靠的情況下，才有可能實(shí)現(xiàn)。這些基于人工智能的應(yīng)用程序有時(shí)聽起來(lái)很超前，但卻比許多消費(fèi)者意識(shí)到的更接近現(xiàn)實(shí)。

人工智能為人們帶來(lái)的好處只有在微型設(shè)備中才可以體現(xiàn)，因?yàn)槿绱巳斯ぶ悄芗夹g(shù)才能實(shí)現(xiàn)低功耗和高性能計(jì)算。

人工智能無(wú)處不在

要在更多未來(lái)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，就必須增加設(shè)備數(shù)量，還要增強(qiáng)ML性能，只要系統(tǒng)中具備這兩項(xiàng)必備條件，才能保持或提高效率。

例如，為了實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，讓人工智能技術(shù)在更多終端設(shè)備上得到應(yīng)用，ARM的Arm Cortex-M55處理器可以令ML性能得到480倍的飛躍，為數(shù)十億臺(tái)終端人工智能設(shè)備帶來(lái)了新突破。這些處理器可以提供更高的ML性能，并幫助在終端設(shè)備中運(yùn)行高性能應(yīng)用程序，而無(wú)需持續(xù)連接到云。

微處理器是專為在受區(qū)域約束的嵌入式設(shè)備中加速M(fèi)L推理而設(shè)計(jì)的，它為極低區(qū)域和低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了加速。這對(duì)于像智能手表這樣功率受限的小型設(shè)備來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，可以讓它們運(yùn)行要求更高、更復(fù)雜、更高級(jí)的應(yīng)用程序。

優(yōu)化體驗(yàn)，開啟AI創(chuàng)新

要讓終端人工智能創(chuàng)新成為現(xiàn)實(shí)，軟件和工具需要幫助開發(fā)者迅速?gòu)撵`感轉(zhuǎn)向原型和生產(chǎn)。對(duì)流線型工具的需求更加迫切，因?yàn)閷?duì)新的ML設(shè)計(jì)的需求被工具和生態(tài)系統(tǒng)中使用的不簡(jiǎn)單所抑制。與許多現(xiàn)代技術(shù)一樣，生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作對(duì)于開發(fā)者更容易部署端點(diǎn)AI至關(guān)重要。

今年10月，Arm和微軟宣布了一項(xiàng)新的努力，以加速在數(shù)十億件物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署人工智能。這次合作將集中在優(yōu)化和加速整個(gè)AI工作負(fù)載開發(fā)生命周期，從在Azure云上培訓(xùn)和調(diào)優(yōu)ML模型，到在任何基于ARM的終端設(shè)備上優(yōu)化、部署和運(yùn)行這些模型。

將開發(fā)人員的體驗(yàn)放在首位將使創(chuàng)新者能夠?yàn)槲覀兲峁└玫慕鉀Q方案和更好的未來(lái)。

安全不能是事后諸葛亮

由于開發(fā)人員已經(jīng)具備了創(chuàng)建創(chuàng)新的、基于視覺(jué)的人工智能應(yīng)用程序所需的工具，因此將隱私和安全放在首位非常重要。例如，面部識(shí)別家庭安全系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)必須得到保護(hù)，這應(yīng)該從芯片級(jí)別開始。Arm的處理器IP和微處理器可以確保這些敏感數(shù)據(jù)保存在端點(diǎn)系統(tǒng)中，而不必發(fā)送到云上。

安全是大家共同的責(zé)任，關(guān)鍵是業(yè)界要共同努力，確保所有這些新數(shù)據(jù)都是由受信任的設(shè)備生成的。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（National Institute of Standards and Technology）等政府指導(dǎo)方針正在推薦新舉措和PSA認(rèn)證等獨(dú)立計(jì)劃。

這種計(jì)算向邊緣和端點(diǎn)的轉(zhuǎn)變，將使全新的人工智能能力成為可能，創(chuàng)造出大量智能、增強(qiáng)生活能力的應(yīng)用程序，終端人工智能未來(lái)的可能性是無(wú)限的。
責(zé)任編輯：YYX