媒体报道｜边缘计算：人工智能大规模商业化的中坚力量

【TechWeb】边缘计算正在推动人工智能技术落地于城市各个角落。

我们熟知的人工智能三要素：算法、数据、算力。其中，能够为数据处理与模型运算提供算力的方法有三种：

一，终端计算：智能手机、智能摄像头、智能门禁。凡是运算要求不高的模型，都放在终端完成，原则是尽可能不给通讯带宽任何压力。

二，云端计算：大规模模型训练（历史数据、实时数据）、内容推荐、企业云等。针对海量数据，同时支持异构、高动态、实时性数据，原则是如果有计算需求，按需分配、计时成本。需求方不需要购置硬件。

三，边缘计算：智能中控、5G基站、VR游戏、自动驾驶等。针对高动态、流动实时数据，与云端计算不同的是，数据结构更垂直、更专一；与终端计算不同的是，算力更强。

边缘计算近几年随着 GPU 成本降低、AI 专用芯片普及被广泛提及。边缘计算解决的根本问题是：处理互联网边缘设备产生的海量数据，如果交给云端上传处理，会有高延迟、增加网络负担等问题，而终端设备另一个需求是交流、互换数据。所以，在终端附近部署边缘计算设备，可以很好的解决以上两个问题。同时，边缘计算设备还可以避免数据“上云”过程中的安全性问题。

上周，TechWeb 就边缘计算领域话题，采访到了国内一家专注于边缘计算领域的人工智能企业：米文动力。该公司产品副总裁宁博接受了 TechWeb 的采访。

米文动力是一家专注于边缘计算硬件的厂商，去年推出了米文大脑 Apex，是一款搭载 NVIDIA 自主机器专用芯片——Jetson AGX Xavier 的嵌入式 AI 计算平台，支持视觉传感器，能够运行 YoloV3 等主流视觉检测网络。 

此外，米文动力还推出了两款产品：米文大脑 S2 和米文大脑 S2 Pro ，均搭载强大的移动计算处理器 NVIDIA Jetson TX2，可以为客户搭建高性能边缘计算平台。据悉，该产品目前已应用于服务机器人、巡检机器人、AGV等领域，能够提供算法加速等功能。

米文动力作为英伟达生态合作伙伴，支持英伟达嵌入式端的主流计算芯片，覆盖 0.5T Flops 到 30T Flops 等不同算力。

宁博在接受 TechWeb 采访时表示，目前米文动力已经与菜鸟 ET 物流实验室达成战略合作协议，加入菜鸟驼峰计划，共同探索在低速物流领域的落地产品。

“边缘计算能够大大减少人工成本。例如在工厂、码头等场景，结合智能视觉软件，米文动力的产品能够辅助操作者获得实时安全信息。”宁博谈到边缘计算在工业领域的应用时说，“智能视觉系统可以向现场人员提供烟雾、碰撞、过热等检测，减少危险的发生。”

硬件成本方面，宁博认为工业场景对于成本预算并不敏感，更多的还是来自改善工作环境、提高生产效率的需求。

米文动力在 AIOT 领域目前为客户提供两类产品：计算硬件、加速算法。其中，轻量化的加速模型在机器视觉功能中尤为重要，米文大脑可以在 1080p 的视频分辨率下，提供20-30 帧处理速度。目前，米文动力的团队共 50 人，其中研发人员占比 70% 以上。

在今年 5 月 30 日的“ 2019 ABC INSPIRE 智能物联网峰会”上，米文动力 CTO 苏俊宣布百度智能云与米文动力将进行深度合作，推出智慧物联网教育开发套件天工 BIE Developer KIT，通过在嵌入式 AI 开发板上预装百度智能云的 OpenEdge ，为开发者、学生、企业、高校提供快速的入门级方案。该套件可实现云端训练、边缘推断的协同工作。

BIE 是百度智能云发布的国内首个智能边缘产品，走在了“端云一体化”趋势的最前端。米文动力将通过百度云智学院提供评估板，该板尺寸上仅有 70x45 毫米，体积十分小巧；同时在超低功耗下具备 472 GFLOPS 的算力，可快速处理并行的深度学习网络和算法。

据 CB Insights 的市场数据，到 2022 年，全球边缘计算市场规模预计将达到 67.2亿 美元。实际上，边缘计算技术正在随着上层计划逐渐渗透于城市角落。6月6日，发改委下发的《推动重点消费品更新升级 畅通资源循环利用 》实施方案中，强调了基础设施智能化建设，鼓励智能汽车、智能化家居等产品消费，对于边缘计算领域，是一项充满挑战和机遇应用之路。