AI技術(shù)進(jìn)入全面滲透、加速創(chuàng)新的新階段，新一代人工智能方興未艾。12月20日，依圖科技CTO顏水成受邀出席“2019新一代人工智能院士高峰論壇”，并發(fā)表主題演講“Transform AI into Affordable Intelligence”。
顏水成博士分享說(shuō)，只有在高效能的AI模型和高效能的AI芯片綜合驅(qū)動(dòng)下，“A.I.”才能轉(zhuǎn)換成為“Affordable Intelligence”，讓最終用戶(hù)買(mǎi)得起、用得好。
依圖科技CTO顏水成博士
“2019新一代人工智能院士高峰論壇”由鵬城實(shí)驗(yàn)室和新一代人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟主辦，是國(guó)內(nèi)人工智能平臺(tái)建設(shè)高水平的精英會(huì)，中國(guó)工程院院士、鵬城實(shí)驗(yàn)室主任高文，中國(guó)科學(xué)院院士、美國(guó)科學(xué)院外籍院士蒲慕明等十余位院士現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)評(píng)，集中討論AI創(chuàng)新應(yīng)用成果。
作為產(chǎn)業(yè)界代表，顏水成博士與百度CTO、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室主任王海峰，騰訊AI Lab&Robotics X主任張正友等一同發(fā)表了主題演講，并從算法和算力兩個(gè)維度，介紹了依圖提升AI基礎(chǔ)設(shè)施和AI解決方案產(chǎn)業(yè)效能，從而提高人工智能落地廣度和深度的探索。
小明整理了顏水成博士演講要點(diǎn)，與大家共享。
讓AI成為“Affordable Intelligence”
隨著AI不斷往前發(fā)展，越來(lái)越多場(chǎng)景中都可以見(jiàn)到人工智能。但是，讓“A.I.”成為“Affordable Intelligence”，還存在很大的挑戰(zhàn)。
AI創(chuàng)業(yè)公司和大廠AI實(shí)驗(yàn)室的核心使命是讓AI真正落地。
要想解鎖一個(gè)AI場(chǎng)景，需要兩個(gè)維度不同的引擎。其中一個(gè)是算法，首先要保證可以用，算法精度足夠高，能夠真正解鎖一個(gè)場(chǎng)景，其次要足夠用，如今有很多場(chǎng)景僅憑單模態(tài)的算法已經(jīng)無(wú)法提供用戶(hù)滿(mǎn)意的解決方案，圖像、語(yǔ)音等相結(jié)合的多模態(tài)AI愈發(fā)關(guān)鍵。
第二個(gè)引擎是算力，比如說(shuō)支撐計(jì)算的AI芯片，首先要買(mǎi)得起，并發(fā)性能足夠高，能解析很多路數(shù)的視頻，其次要用得起，使用時(shí)功耗足夠低，不然數(shù)據(jù)中心的電費(fèi)和運(yùn)維費(fèi)用會(huì)使得用戶(hù)承受不起。
所以，真正讓AI在一個(gè)場(chǎng)景落地，要從算法、算力兩個(gè)維度實(shí)現(xiàn)“準(zhǔn)、全、快、省”。
基于模型的Affordable Intelligence
我們來(lái)看一些例子，不同場(chǎng)景解鎖的重點(diǎn)是不一樣的，比如同為人臉識(shí)別，不同的場(chǎng)景對(duì)算法有著不同的要求。
門(mén)禁系統(tǒng)要求的精度可能很多公司都能做到，但是對(duì)于百萬(wàn)、千萬(wàn)甚至上億量級(jí)的刷臉支付，中國(guó)能提供這種技術(shù)的公司屈指可數(shù)。
只有不斷提升算法精度，才能真正解鎖這些不同的場(chǎng)景。
此外，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升，比如一個(gè)城市有很多的攝像頭，但當(dāng)我們希望處理百萬(wàn)量級(jí)的攝像頭系統(tǒng)時(shí)，將它們合在一起作為群體智能考慮，對(duì)解決方案就是大的挑戰(zhàn)。
研究表明，訓(xùn)練和測(cè)試人工智能模型所需要的算力，每三個(gè)半月就會(huì)翻一番，這比摩爾定律已經(jīng)快了很多。今年剛開(kāi)完的NeurIPS會(huì)議，大家都在討論，AI用得越來(lái)越多，消耗的電力越來(lái)越高，會(huì)不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響？
依圖在高效能的AI模型上一直在不斷探索，也取得了很多突破。最近我們和Facebook合作，提出了“八分音符卷積”。我們發(fā)現(xiàn)，與圖像類(lèi)似，F(xiàn)eature Map也會(huì)有高頻和低頻之分，對(duì)于低頻的部分可以進(jìn)一步壓縮，以低分辨率的格式保存和處理。
于是我們就讓Feature Map變得異構(gòu)化，設(shè)計(jì)相應(yīng)卷積操作，輸出異構(gòu)的Feature Map，模型變得比以前更小。因?yàn)閮H對(duì)低頻部分進(jìn)行壓縮，信息損失很小，同時(shí)這種多尺度結(jié)構(gòu)增加了感受野，模型分類(lèi)效能可以顯著提高。同時(shí)由于模型資源開(kāi)銷(xiāo)變小，所以同樣的算力可以訓(xùn)練更大的模型。
實(shí)際使用非常方便，我們提供了多個(gè)示例在GitHub上，只要直接使用我們提供的Python包替換即可，無(wú)需調(diào)參數(shù)，也無(wú)需改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
基于芯片的Affordable Intelligence
依圖在三年前就布局芯片。今年5月，依圖發(fā)布了第一款芯片“求索”(QuestCore™)，做視頻全解析，單芯片功耗低于1W。
發(fā)布的時(shí)候，我們現(xiàn)場(chǎng)連接了兩百路視頻，做實(shí)時(shí)的人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了“發(fā)布即商用”。
為什么依圖設(shè)計(jì)出來(lái)的芯片有競(jìng)爭(zhēng)力？因?yàn)槲覀冊(cè)谠O(shè)計(jì)芯片時(shí)想得清楚，要遵循“算法即芯片”原則。當(dāng)我們?cè)谠O(shè)計(jì)這款芯片的時(shí)候，我們知道這款芯片典型的使用場(chǎng)景，因此能確保芯片能達(dá)到高效能，同時(shí)我們能預(yù)測(cè)這個(gè)領(lǐng)域里最前沿算法的發(fā)展趨勢(shì)，由此去優(yōu)化芯片的架構(gòu)和工具鏈，從而實(shí)現(xiàn)算法和芯片的相互優(yōu)化。
不僅如此，我們也做到芯片和算法分層解耦，確保第三方也能使用依圖的這款芯片去加速他們的算法。
這款芯片發(fā)布后，跟市面上先進(jìn)的解決方案相比，單路視頻解析功耗能降低到五分之一到十分之一?，F(xiàn)在我們提供AI服務(wù)器和邊緣盒子這兩種形式的產(chǎn)品，希望最終用戶(hù)在使用我們解決方案時(shí)，首先數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本足夠低，其次運(yùn)維費(fèi)用也能大幅減少。
當(dāng)我們把高效能的AI模型和高效能的AI芯片相融合，就可以打造軟硬一體化的解決方案，解鎖更多的場(chǎng)景，在不同的場(chǎng)景中發(fā)揮價(jià)值。比如說(shuō)智能城市軌交刷臉支付，可以用邊緣盒子滿(mǎn)足對(duì)于計(jì)算的需求，智能商業(yè)刷臉支付也可以采用邊緣盒子，而對(duì)于醫(yī)療場(chǎng)景，比如智慧醫(yī)院進(jìn)行海量醫(yī)療圖像分析，就可以使用云端AI服務(wù)器。
隨著AI融合進(jìn)入越來(lái)越多的場(chǎng)景，我們不斷追求高精度和高性能，對(duì)于算力的要求也越來(lái)越高。這時(shí)候AI的“Affordable”就會(huì)變得越來(lái)越重要，而要讓“A.I.”成為“Affordable Intelligence”，高效能的AI模型和高效能AI芯片是推動(dòng)這一轉(zhuǎn)換的雙引擎，只有這樣才能讓我們最終的用戶(hù)能夠買(mǎi)得起和用得起。
謝謝大家！
