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手机AI视觉运算成主流人体姿态识别已成熟商业化

发布时间:2019-06-24 20:29 来源:未知 编辑:admin

  当下科技圈最火热的概念当属AI人工智能,无论是行业巨头还是初创公司,均瞄准了这一领域,大有席卷全行业的趋势。作为消费生活最普及的产品,智能手机产业在经历爆发式增长后,目前已陷入同质化加剧的窘境,有业内人士也指出目前最大的突破方向就在于人工智能。

  根据市场调研公司Gartner的预测数据显示,到2022年,约有80%的智能手机将集成AI功能,届时AI的实用性将变得像拍照一样简单便捷。此外Gartner公司还进一步认为,AI功能将成为智能手机厂商提升产品差异度,获得新客户,留住现有用户的一种手段。

  在了解AI的发展潜力之前,笔者认为有必要谈一下目前的AI特性。当下我们所说的移动终端AI一般分为两种:一种是云端智能,另一种是端到端智能。

  传统的移动终端人工智能,都是使用经客户端采集后的数据,收集的数据需要通过网络传输到云端,再由云端进行计算,最后将决策发回前端设备执行。比如目前大多数智能手机都搭载的语音助手,例如苹果Siri、微软小冰、三星Bixby等都属于云端智能在移动终端上的应用体现。

  而从去年开始,在移动终端设备上掀起了一股新AI浪潮,这就是如今最炙手可热的“端到端”的AI话题。由于端到端涉及到手机的底层设计,所以各大IC芯片公司已经在处理器中植入AI芯片以及开放相应的AI SDK平台为手机加入AI功能提供动力。而客户端(移动终端)则最终实现运用AI芯片+AI算法进行机器学习实现人工智能的场景,这一方向目前也属于全球科技界的前沿领域。

  各大IC公司目前都争相推出集成AI功能的芯片,手机领域常见的包括高通、联发科、麒麟等, 由于AI芯片的技术核心是深度神经网络计算,这就要求处理器的运算效率必须要跟上。但从目前来看,传统的 CPU(中央处理器)、 GPU(图像处理器)、DSP计算架构,在本质上都没有发生革命性的技术突破,三者在本质上并非以硬件神经元和突触为基本处理单元,相对于专为深度学习而生的AI芯片(嵌入式神经网络处理器),在深度学习方面天生有劣势,其运行效率必然受到影响,在芯片集成度和制造工艺水平相当的情况下,AI专核算力高低决定了其处理能力,看来AI专核比CPU,GPU更为重要。

  以日前发布的联发科Helio P70芯片组来说,主打的就是AI特性,得以实现各类AI功能应归功于联发科ASIC专用集成电路策略,AI应用需要大量算力由AI专核完成, GPU专注与绘图,自研NeuroPilot通用AI平台的双核心APU

  除了支持各类场景检测和人脸识别与拍摄美颜等AI芯片基础功能之外,在开展移动终端计算机视觉技术方面的研发有所突破。

  目前看联发科在AI上面的进度在集成电路行业走的最快,在日前的India MWC 2018(印度移动大会),联发科技同机器视觉人工智能公司旷视科技通过Helio P70联合展示了P70动态Demo。通过搭载有Helio P70智能AI平台的设备,对设备镜头前高速运动的人物进行了精准的捕捉,极短的时间内就识别出人体的14个部位。大家可别小瞧了这人体姿态视觉识别功能。

  比如在未来应用于虚拟购物方面的虚拟试衣、虚拟陈列,或者面向行业应用的工程模拟、实体模拟等等方面。而面向生活娱乐方面的玩法就更多了,届时手游的形态也将以更有视觉冲击力和参与感的形式展现在玩家面前,比如让玩家分不清虚拟和现实的激烈枪战,体育运动游戏等等,而这一切都是基于当前机器视觉技术的逐步积累和完善。

  整体来看,手机行业已经在面临人工智能大潮冲击,但如何加快手机及互联网行业AI化的进程,实现下一次用户体验的革命?入局AI的手机品牌玩家在当下尤其需要认真思考如何在有效应用中,持续释放技术红利以达到最优效果。

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