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地平线CEO余凯:边缘计算是自动驾驶的技术基石


发布时间:2018-09-27 22:49    来源:未知    阅读次数:()

  我们了解到,阿里巴巴计算平台的新一代计算引擎,支撑了整个阿里经济体90%以上的结构化、非结构化数据的存储、交换、管控,数据规模已超EB级别。其中:

  何为VCSEL?“相对当前应用较多的LED(发光二极管)、EEL(边发射激光器),VCSEL在精确度、小型化、低功耗、可靠性等方面全面占优,非常契合未来的发展方向。比如运用在智能安防领域,能够快速扫描人脸信息;运用在AR/VR领域,能够稳定保持虚拟世界与现实世界同频同步。” 江西德瑞光电技术有限责任公司董事长、总经理李春勇介绍。 据了解,长期以来VCSEL核心技术只被少数国际厂商把控,全球范围内能量产的厂商屈指可数。近年来爆发的技术更迭与芯片之争,推动了新一轮的技术攻坚与资本逐鹿。德瑞光电抢占先机,成为了一个有备而来的“弄潮儿”。

  专向基金(Specialty Funds)是指将资金专门投资与某一特定行业领域的股票基金产品。相对与一般股票基金而言,专项基金有效的缩小了投资范围,在选择投资对象方面具有更强的针对性;基金管理人可以把主要的研发精力集中于既定的行业领域,不仅提高了投资管理的专业化程度,也在一定程度上降低了管理成本。以美国的基金行业为例,较为常见的专向基金的投资领域包括了高科技、大众传媒、健康护理、金融、公用事业、自然资源、房地产等等。

  二是产品技术的积累,百度的语音识别,唤醒率包括人脸识别技术上要远高于同类产品。举个例子,像斑马智行这样的产品语音识别准确率大概上90%,而小度车载OS的识别准确率高达97%,并且在车窗打开,发动机引擎噪音等嘈杂环境下,依然能保持很高的准确识别率。底层技术决定功能体验。

  随着人工智能行业的发展,以及应用场景的铺开,人工智能在加速融入到人们的生活、生产流程,而且随着人工智能产品的更新换代、智能计算场景的多样化,在对于人工智能硬件、算法及芯片的要求提高的同时,人工智能的主要攻坚方向也从云端向边缘侧迁移。

  可以说,“边缘计算”,正在成为人工智能行业最关注的一大课题,从芯片、终端,再到算法、应用,新的技术趋势对于每一个环节都提出了严峻的挑战。

  9月19日,2018世界人工智能大会“边缘计算·智能未来”高峰论坛在上海召开。当天地平线创始人、CEO余凯在参加论坛时,表示“AI让城市更安全、更美好,而计算需要大量下沉到边缘,必须要依赖可靠、高效的边缘AI芯片。”

  余凯认为,AI未来的发展,必然会促成智慧城市的建成,并将彻底改变交通、驾驶,使这些行业存在大量的人机交互,并提出在AI适用于大规模数据爆发的城市生活中,边缘计算将会成为必然的趋势,“边缘计算之所以这么重要,是因为它确实会让整个城市的生活变得更加安全,更加美好。”

  “根据一份来自研究机构的数据报告显示,2025年,全球数据量将以10倍速剧增至163 ZB,这个数据量远超过任何互联网公司现在所储备的数据量。”余凯表示,他认为需要在城市的应用场景中,处理如此大批量的数据,并且需要在实时性、可靠性、低能耗的环境下进行计算,许多计算需要在边缘端完成。

  提问:阿里为什么会选择Flink作为新一代流式计算引擎?Flink目前有哪些核心的技术值得外界关注?

  我就不做铺垫了,直接先把计算个税的Excel数组公式放出来给大家看一眼(以最新版个税为例):

  社区版 MySQL 使用传统备份工具进行物理备份时,需执行指定命令获取全局读锁;如果此前存在长事务运行未结束,读锁命令将持续处于等待状态,导致后续读写语句阻塞。华为云 MySQL 引入 backup lock,彻底解决备份事务阻塞问题,提高备份效率。

  余凯在现场引用了三国演义的“分久必合,合久必分”,认为在PC时代,随着互联网的发展,曾一度是从边缘计算向云端计算进行演化,而从移动互联网开始到现在物联网,则更多的计算从中央往边缘迁移,尤其是在隧道、地下车库等没有信号的环境之下的汽车,或者是对于可靠性要求较高的安防类企业来讲,若依靠需要借助于信号、网速的云端计算,则可靠度将大大降低,并影响人工智能技术的进一步普及推广。

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  对于近年来部分地区积极吸引数据中心,余凯认为,数据中心一般会建在用电需求较少的地区,这源于数据中心对于供电系统有较为强大的要求,而边缘端的计算则需要满足低能耗的要求,“可以说,边缘计算对于处理器要求非常高,这可以说是今天我们整个智慧城市,自动驾驶的核心的技术基石。”

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  余凯对于物理学上较为重要的“摩尔定律”(指IC上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍)做了解读,认为随着正在逼近原子的极限,原有的摩尔定律已经无法满足人工智能行业的发展,需要通过运用场景、任务、软件算法去驱动“新摩尔定律”,北京赛车投注平台:并且以无人驾驶举例,表示无人驾驶随着级别的上升,每上升一个级别,整个的计算量增加一个数量级,这也就意味着,若需要达到全天候、全路况的完全无人驾驶,理想状态下需要达到1000T的信息量。

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  “根据对于新摩尔定律的预测,基本上到2025年的时候,每一千美金能够买到的算力相当于1000个T,而这正好和我们今天的人类大脑的算力相当;同时,我们继续开发匹配的软件系统,使得2030年的时候,真正的五级的无人驾驶成为可能。”余凯表示。

  由此,余凯指出,随着大数据的普及所带来大计算的介入,并在仿真性能上的提高,边缘的人工智能处理器将是未来科技竞争的主战场,并将成为人工智能业界的一个技术制高点。

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  而为了能够在边缘计算中能够取得先发优势,光靠软件明显有所不够,更多需要通过软件跟硬件的深刻结合,并提出软硬件结合的重要性。“过去只有一家公司,只有一个人,就是乔布斯跟他领导的苹果公司,所以我们看到整个的移动时代,世界上唯一的一家公司做软硬结合的,芯片自己做,软件操作系统也他自己做。“

  此外,华为云数据库 MySQL 还推出了一些好用的小特性,例如查看每个线程的内存使用情况,增加 CPU、回滚段、表和索引等相关信息的统计等,满足用户日常运维需求。

  车载系统的服务从产品上,可以分为硬件和软件,而服务千变万化,总结起来也就这么几点:一是人车交互,二是车机服务,三是延伸功能比如娱乐,游戏。但核心还是人车交互。

  同时,以运用人工智能技术的无人驾驶场景为例,从汽车市场的规模来看,美国是1700万辆,今年中国会保持2500万辆的规模,所以中国在场景数量上的优势,也为人工智能行业的发展和技术的进步,带来一系列优势。

  C-V2X阵营同样实力雄厚,既有高通、英特尔、华为等技术厂商,也有AT&T、NTT DoCoMo、中国移动等电信运营商,还有福特、奥迪、标致、上汽等汽车厂商。

  对此,余凯表示,“(在人工智能的各种场景中)我们认为最高的还是自动驾驶。在攀登这个高峰的过程中,一路都会有收获,包括智慧城市,智慧零售,智能制造,都是边缘处理器的应用场景...”

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