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端邊雲協同,加速AI視覺賦能個性化場景需求

作者:聯彙科技

視覺是人類擷取資訊最主要的管道,人類的大腦皮層約有70%都在處理視覺資訊。

AI視覺即是通過訓練計算機複制人類的視覺系統,使得數字裝置能夠像人類一樣識别和處理圖像和視訊中的對象,其本質是為機器植入“眼睛”和“大腦”。

端邊雲協同模式

AI視覺的處理對象主要為圖像和視訊等高維、密集資料。

随着相關裝置能力的改善(如算力、記憶體容量、能耗、圖像傳感器分辨率和光學器件等),以及AI技術在目标檢測、目标跟蹤、圖像分割、場景分類、人臉識别、姿态估計、動作與行為識别等細分方向的突破,進一步加快了AI視覺商業應用的擴充和行業成熟度的提升。

在通用技術、安防、工業、零售、醫療等領域,AI視覺的下遊行業需求不斷爆發。

如在安防行業,AI視覺技術應用于進行人員資料的靜态查詢與動态比對,以及監控視訊内容的結構化處理;金融行業更多通過人臉識别的身份驗證保證操作行為的安全合規。此外,AI視覺還逐漸賦能于自動駕駛、泛工業、泛農業等領域。

端邊雲協同,加速AI視覺賦能個性化場景需求

基于應用場景的需求差異,AI視覺的支撐方案不盡相同。雲側部署的通用高效神經網絡大模型和端側部署的加速小型化神經網絡模型成為業内主流解決方案路徑之一。

在雲計算時代興起以前,圖像資料主要為本地化處理,而随着雲計算服務發展,将端側裝置部署在本地,算法放置在雲端的産品架構可以有效實作端側的空間節約、部署的成本降低及算法的實時更新。

端協同廣泛滲透到各行業産品應用中,但在該産品結構下,端側資料均需回傳到雲端做處理,适用場景需對時延要求較低,存在資料傳輸量大、能耗高等問題。深度神經網絡的技術發展與模型應用又進一步加大了資料傳輸量,AI攝像頭便在此背景下應運而生,建構起初步的雲“邊”端協同,由内置AI算法的攝像頭實作前置化的資料處理,初步成為邊緣側。

值得注意的是,AI攝像頭出于功耗、散熱等因素考量,不會内置過多算法,可處理簡要前端場景。若對時延要求高且算法需求複雜的應用場景,則需搭建邊緣盒子或邊緣伺服器,建構邊緣側,實作雲、邊、端的互相協同。

端邊雲協同,加速AI視覺賦能個性化場景需求

不同場景下,選擇的産品架構是對時延、成本、場景複雜度的多因素考量。

滿足多樣化的業務場景需求

端邊雲協同的AI視覺解決方案核心由硬體産品、軟體服務與應用平台構成。

底層硬體的攝像頭本機種類豐富,可分為槍型、筒型、球機、水下、全景等多種類型,應用适配于不同終端場景。在內建神經網絡算法與計算單元後變為AI攝像頭後,再根據場景需求判斷是否附加到其他硬體産品上,以解決端側對圖像分析、動态視訊分析的簡單推理需求。

軟體服務與應用平台可以評估客戶的定制化需求程度,提供對應的标準化SaaS服務或定制化平台解決方案,滿足客戶在靈活部署、時延帶寬、産品成本、資料安全等方面的多樣化業務需求。

端邊雲協同,加速AI視覺賦能個性化場景需求

AI視覺産品模式一般可分為标準化SaaS産品與定制化解決方案兩類,行業客戶需根據自身IT資訊化水準、需求定制化程度、用場景需求等因素考量選擇,完成對應端側、邊緣側及雲側的産品部署。

如,安防行業需要完成相關基礎設施建設的基礎上,加速智能化視訊監控的更新,實作對已有的前端智能化視訊監控系統進行事前預警、判斷、處理的更新改造。邊緣側作為建設重點契合向綜合化、網格化管理模式轉變的需求,分擔中心側的算力,将事前告警、分析能力等前移。

在端邊雲協同的AI視覺解決方案部署架構中,由于多端側場景下的訓練資料通常以分布式形式産生和存儲在不同終端裝置中。是以如何以較低的網絡成本、強收斂性、高安全性來進行AI模型的分布式訓練成為關鍵問題。

聯彙科技基于OmVision 視覺認知平台,推出彙目超腦、彙目精靈和彙目雲等系列産品與解決方案。

彙目超腦是一款基于視覺預訓練大模型的智能裝置,集深度學習核心架構、模型庫、開發套件、工具元件等支撐于一體,支援行業場景自定義,預裝基于預置超大規模預訓練模型視覺的應用作業系統 OmVision OS,利用算法應用工廠 OmVision Studio 對接算法應用資源,包括數百種各行業的AI應用場景,使用者可根據自身需要一鍵式靈活下載下傳,無需複雜的配置部署過程,滿足個性化使用需求。

超腦内置強大的算法調優政策,通過 OmVision OS 的協同過濾、線上學習、資料回流等功能直接優化應用與模型效果,提升AI算法精度,增加實際應用場景适配性,縮短響應周期,提高項目傳遞能力。實作高性能算法穩定運作,高效率算力異步排程,可靈活響應不同層級、不同場景及不同規模的視覺識别應用需求。

彙目精靈是邊緣計算智能分析盒,內建本地視訊接入、視訊存儲和算力分析于一體,适用場景包括網點分散、視訊資源少且分析實時性要求高的AI視訊應用場景。

彙目雲則是面向不同行業、不同場景的SaaS雲平台,提供由預訓練大模型建構的視覺作業系統,通過一個模型應對N個場景需求,具備全場景通識能力,支援以語義方式進行識别能力定義,具有訓練周期短、響應速度快的特點,讓不同場景錄影機快速實作AI賦能,服務客戶視覺應用價值提升。

在人工智能、物聯網、雲計算、邊緣計算等資訊技術融合發展的當下,聯彙科技将持續對外輸出領先的AI技術能力與産品,加速形成從算法模型、硬體産品、場景方案、營運服務等生态化服務體系,為國内外行業客戶提供更多智能化解決方案,驅動視覺智能産業硬核更新。

*部分内容節選自艾瑞咨詢産業研究報告