人工智能系统的方向讨论

发布日期:2017-07-16 16:17:26

云端人工智能

依靠云的计算能力和标签化的大数据(Bigdata)对算法进行性能提升和优化。前端机器执行数据采集和数据结构化过程,其它高级处理过程(数据分析、决策创建、知识创建、机器学习等)在云端完成;高级处理的结果以程序或者指令方式回传给前端机器。其特点是:

Ø 云端决策、前端执行;

Ø 几乎所有数据、决策的传递依靠网络


前端人工智能:

包括手机、汽车在内的前端机器依托设备的自身计算能力,通过对相对简单的本地数据计算分析,实现感知能力和更自然的和人类交互能力。具备不完全依赖于云的敏捷反应和决断能力。亦可联网借助于云的超强计算能力和知识库,通过深度学习进一步提升设备自身智能水平。其特点是:

Ø 终端机器具备自主学习、和自主决策能力;

Ø 非实时、复杂数据的处理借助于云提供的智能服务,能够根据云的反馈通过自主学习提升优化自身的智能水平。


LAB认为部分人工智能处理能力下移到嵌入式前端机器,是人工智能发展的一个重要的趋势。 “前端智能机器+AI云服务”将是人工智能的未来。人工智能(AI)从云端走向网络边缘,内嵌到各种物联网(IoT)设备,是物联网的发展趋势。只有具备智能的终端设备(智能机器)才能实现IoT从链接到智能、再到自治的目标。



我们致力于机器智能化计算生态框架,联合产业内芯片、软件算法、智能解决方案伙伴。对软件算法和现有芯片进行深入结合,在此过程中挖掘现有芯片的计算能力、发现现有芯片在人工智能应用中的瓶颈、寻找两者在嵌入式人工智能应用的共性价值,通过开放、协作和创造性的合作方式,迭代形成一个适合于嵌入式终端的基础计算框架。对下承接硬件(芯片)计算能力,对上提供友好的资源调用(计算资源、算法资源、云计算)接口,打造一个智能机器组装场。