11月15日，2020第十屆中國智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇（后文簡稱CIIS 2020）在嘉興南湖圓滿落幕。CIIS 2020同步開啟9場專題論壇，來自各領(lǐng)域?qū)W者與企業(yè)家聚焦腦科學(xué)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、機(jī)器智能等熱門研究，及智能駕駛、智慧能源、智能裝備、智能成像與醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能無人系統(tǒng)等風(fēng)口產(chǎn)業(yè)，線上線下累計參會人次超670萬。

觸景無限科技(北京)有限公司受邀參與此次盛會，觸景無限聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波先生在《機(jī)器智能產(chǎn)業(yè)專業(yè)論壇》進(jìn)行了專題分享"AIoT時代爆發(fā)的邊緣智能"，分享了觸景無限在行業(yè)深度上對邊緣智能的理解和應(yīng)用。

AIoT時代爆發(fā)的邊緣智能

觸景無限科技(北京)有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波

我們主要做邊緣計算，使用適合邊緣的芯片和算法技術(shù)幫助一些包括電力、能源、應(yīng)急等領(lǐng)域的大型企業(yè)，實現(xiàn)由邊及云的協(xié)同創(chuàng)新。在這里，我們給大家分享一些想法，并且希望有機(jī)會能夠和在座的各位業(yè)界同仁進(jìn)行深度合作。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)是大部分人眼里的重頭，圍繞手機(jī)、傳統(tǒng)PC等消費產(chǎn)品產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)匯集到云端存儲，并進(jìn)行復(fù)雜的大數(shù)據(jù)處理，這成為行業(yè)內(nèi)面對海量數(shù)據(jù)時的默認(rèn)邏輯。

然而消費互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)差別非常大，數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超消費級，同時對安全和隱私也更為重視。而且工業(yè)應(yīng)用對時效性也有極高要求，甚至達(dá)到微秒級。而即便使用光纖，一千米都會有幾微秒延遲，成本和延時注定很多處理都要放到邊緣側(cè)。

我們在和中小企業(yè)做溝通交流的時候遇到了比較多的挑戰(zhàn)，對于客戶來說，最大的疑惑是我們能為他們帶來什么？比如數(shù)字孿生，從技術(shù)角度是很感性、很有價值的目標(biāo)。但對于很多企業(yè)，這沒有意義。他門和自身客戶的關(guān)系鏈條，從產(chǎn)品銷售到安裝部署再到簡單的售后維護(hù)，基本就斷裂了。而這只是數(shù)字孿生體現(xiàn)價值的開始，真正工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的開始，這里存在著無限的市場潛力。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或者智能制造，或者像西門子叫做“工業(yè)4.0”，做的大部分是這方面的工作。舉個例子，像GE，全年營收大概是一萬億人民幣，其中7000億都是和增值服務(wù)相關(guān)的，包括航空發(fā)動機(jī)、水泵等。同樣水泵在海南或哈爾濱，處理自來水或工業(yè)排污，壽命和使用狀態(tài)是完全不同的，GE通過傳感器分析為企業(yè)提供的增值服務(wù)，實現(xiàn)了資產(chǎn)增值，這是我覺得未來在AIoT能夠為工業(yè)制造業(yè)帶來的最大機(jī)遇。

傳統(tǒng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)其實已經(jīng)繼承了很多傳感器，但更多是記錄，并沒有智能分析，很多數(shù)據(jù)都被認(rèn)為無價值而被丟棄。我們要做的就是通過智能分析，從中抽取有效信息。GE在航空發(fā)動機(jī)上就走了這么一路，傳統(tǒng)思路就是賣發(fā)動機(jī)-定期維護(hù)。在飛行過程中，傳感器的數(shù)據(jù)具備參考價值，之后就被隨意丟棄。但GE通過對這些“無用”數(shù)據(jù)的積累、研究和應(yīng)用，將發(fā)動機(jī)產(chǎn)品轉(zhuǎn)變成了智能服務(wù)，使之成為更適合客戶的服務(wù)模式，改變了銷售模式，獲得了空前成功。但為什么這種模式?jīng)]有普及？想讓我們看下面的數(shù)據(jù)。

Gartner報告中預(yù)測，2020年95%以上的視頻和圖像將不會再被人來看，而是完全由機(jī)器進(jìn)行分析，但我覺得完全沒有做到。簡單計算一下，一個中型城市天網(wǎng)攝像頭大概5萬臺，二類攝像頭大概30萬臺，還不算三類的。假設(shè)都是最普通的1080P的攝像頭，整個上行帶寬需求應(yīng)該是140萬兆。而假設(shè)我們對這些攝像頭進(jìn)行最簡單的結(jié)構(gòu)化，需要的能耗可以供高鐵開640萬公里。而這只是視頻，城市物聯(lián)網(wǎng)中還有更多其他的傳感器。而且工業(yè)場景中，一秒鐘甚至可以產(chǎn)生四五百兆的數(shù)據(jù)，比攝像頭還要大，但最終只能被丟掉。因為沒有辦法處理，海量數(shù)據(jù)會導(dǎo)致我們現(xiàn)行系統(tǒng)的復(fù)雜性指數(shù)級上升。

后臺中心化的路線很難實現(xiàn)高密度的傳感器節(jié)點的覆蓋，這種模式不適合物聯(lián)網(wǎng)時代的應(yīng)用。所以我們的目標(biāo)就是精益AI，幫助我們的企業(yè)客戶更方便地創(chuàng)建更具”意義“的系統(tǒng)。我們利用深度學(xué)習(xí)和壓縮優(yōu)化技術(shù)打造了一套更易用、彈性、低成本的物聯(lián)網(wǎng)感知平臺，幫助傳統(tǒng)的信息技術(shù)提供商去做物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的改造，行業(yè)可能會涉及像電力、油氣等不同領(lǐng)域。

我們現(xiàn)在做的很多行業(yè)極具挑戰(zhàn)，比如電力的輸電線路其實是是無“電"可用的，但卻對監(jiān)控?fù)碛泻軓?qiáng)的需求，所以我們投入大量精力在能效比上，在性能滿足需求的同時，極力壓低能耗，通過電池和太陽能就能實現(xiàn)長時工作，當(dāng)然我們的目標(biāo)是希望把整個系統(tǒng)做到無緣化，這還需要芯片層面、通信層面的創(chuàng)新。

在軟件方面，我們基于容器技術(shù)打造了承載各類場景需求的自適應(yīng)平臺，通過平臺上的容器，讓客戶的需求成為可簡潔高效定制的標(biāo)準(zhǔn)化"APP"，同時具備無限可能。而通過云端容器下發(fā)技術(shù)，實現(xiàn)場景中功能的靈活替換，非常容易地嵌入到客戶現(xiàn)有的系統(tǒng)里面。

接下來分享一下我們在電力系統(tǒng)做的場景。電力的基建往往在很偏遠(yuǎn)的地方，電力、網(wǎng)絡(luò)都難以滿足傳統(tǒng)云端中心的應(yīng)用模式，但是建設(shè)難度又很大，數(shù)十噸重的電塔稍有偏差，就會有倒塔的風(fēng)險。但以前國網(wǎng)對現(xiàn)場的各類建設(shè)數(shù)據(jù)和人員狀態(tài)都無法分析應(yīng)用，無法全面感知，邁入下個基建時代。因此今年國網(wǎng)就提了一個數(shù)字基建全過程管理，希望能夠管理到所有的工地。我們目前是通過一套邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)感知平臺，幫他門在邊緣端實現(xiàn)了整個處理，包括現(xiàn)場攝像頭及多類工業(yè)傳感器的分析，例如拉力、傾角等，而且對電力和網(wǎng)絡(luò)的依賴極低。

這就是由我們邊緣解決方案所實現(xiàn)的，不需要云端算力的邊緣自治，我相信在其他的行業(yè)領(lǐng)域里面也有這種需求。

我們憧憬把人工智能真正融入物理世界，這不是倚靠云端智能可以實現(xiàn)的。面對物聯(lián)網(wǎng)時代海量傳感器產(chǎn)生的近乎無限的數(shù)據(jù)，我們需要的是融合在最前端傳感器里的邊緣智能。所以我們將打造更加精益的邊緣AI系統(tǒng)，去實現(xiàn)真正的智能感知。

謝謝大家！

觸景無限科技

觸景無限科技（北京）有限公司成立于2010年，是以人工智能為核心戰(zhàn)略的國家高新技術(shù)企業(yè)，專注嵌入式計算機(jī)視覺與感知技術(shù)的研發(fā)。觸景無限公司融合人工智能與邊緣計算技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)中的分布式節(jié)點承載傳統(tǒng)云端智能應(yīng)用，打造具備自治能力的邊緣微生態(tài)。在電力領(lǐng)域與云生態(tài)的高效協(xié)同，推動了數(shù)字基建、電廠/電站運營、線路運檢等場景的智慧升級。同時也為智慧金融、智能安防、智慧城市、智慧疫控、智慧教育、智慧交通等領(lǐng)域提升邊云協(xié)同價值，推動人工智能全面落地。

觸景無限以“成為全球領(lǐng)先的智能感知能力提供商”為使命，以“讓萬物皆可感知”為愿景，通過邊緣智能助力物聯(lián)網(wǎng)“感知”升級，在低功耗、高性能、安全性、可靠性等方面實現(xiàn)躍進(jìn)。同時觸景無限組建“感知芯片”戰(zhàn)略聯(lián)盟，協(xié)力打造物聯(lián)網(wǎng)新基石，推動更低功耗、更小體積、更廣范圍的多維度AIoT場景落地，加速物聯(lián)網(wǎng)智能化進(jìn)程。

原文標(biāo)題：CIIS 2020觸景無限深度分享：AIoT時代爆發(fā)的邊緣智能

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