| 深圳士蘭微開關電源芯片SD6834 DIP-8 |
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價格：1.62 元(人民幣) | 產地：廣西桂林市 |
| 最少起訂量：1個 | 發貨地：廣東廣州市 | |
| 上架時間：2019-05-17 15:07:02 | 瀏覽量：280 | |
深圳市油柑科技有限公司
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| 經營模式：批發零售 | 公司類型：私營有限責任公司 | |
| 所屬行業：電器零配件 | 主要客戶：電子元器件 | |
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AI的下一主戰場：手機與物聯網終端 手機與物聯網終端市場潛力大 現在人工智能（AI）剛剛興起，很多公司關注自動駕駛，或到ImageNetILSVRC比賽上去顯示實力，或進行下棋。同時應該更關注AI實際為人們帶來了什么，例如現在已經成熟的手機，以及正在興起的物聯網終端市場的機會。“如果有想創業的企業家，可以向這些方向想象，這方面的潛力非常大。”美國高通公司產品市場資深經理劉學徽先生對電子產品世界的記者說。 油柑網https://www.youganw.com/bk/致力于推動電子供應鏈更高效、更透明的發展。減少由于信息差造成的成本浪費，優化了用戶的采購環節，一站式采購服務方便快捷。油柑網全場電子元器件訂單單筆實付金額滿8.8元包郵。  近日，劉學徽經理出席了在京舉辦的“人工智能與芯片高峰論壇”，并發表了“終端設備上的人工智能”的主旨講演。該論壇由電子產品世界、啟迪之星和洪泰智造工廠聯合主辦。 劉學徽經理指出，中國每年大約有6億部手機出貨，如果這6億部手機中有10%用上了人工智能算法實現的功能，收益將十分驚人，對于廠商來說其收入也是相當可觀的。另外，目前手機通過滑屏、觸屏等方式控制，未來通過語音算法和語音識別，實現手機控制的方式將會慢慢流行起來。通過AI技術，未來手機還可以了解用戶的喜好、自動幫助打開App，也可以作為一些廣告的推薦入口等。 現在大家熱衷談論云計算，但人工智能運算并不是所有場合都適合云端處理，有些需要在傳感器端附近立即計算。例如無人機、自動駕駛、IPcamera（攝像頭）、手機拍照等。因為無人機和自動駕駛需要實時避障，而IPcamera的人臉識別如果完全在云上計算，從原始圖像采集，之后壓縮、傳輸、解壓，算完再把結果告訴端，這非常浪費時間時間。在手機中，拍照前要對手機預覽、對焦，也一定是在終端上運算。 在廠商近期發布的最新智能手機當中，有些型號采用了背景虛化技術，使拍攝效果達到了單反效果，這其實就用到了AI算法開發的功能。實際上，手機上還有很多功能可以利用AI技術，例如拍照的美顏，還有人臉識別方面，是采用10個特征點，還是一二百個特征點、四百個特征點，對人臉識別的效果會不同。可把這些算法在云上培訓好，然后轉移置到手機上運行。 在VR/AR方面，目前存在的瓶頸之一是用戶缺乏存在感體驗，沒有定位。如果把AI加入VR終端，戴著頭盔可以看到自己的手和腳。根據你的攝像頭的移動，可以看到周圍的物體。其方法是頭盔/眼鏡外裝個攝像頭，假設識別周邊有一個凳子，那么在人的視野里放一個虛擬凳子，這樣效果更逼真。在直播社交娛樂場景中，主播跳舞時的頭飾因為延時常常跟不上臉部的移動；另外如果人在移動，聊天的效果也大打折扣。如果在端上做AI運算，效果會大大提升。 驍龍神經元處理引擎SDK Qualcomm提供了專為端上運行神經元網絡的驍龍神經元處理引擎（SnapdragonNeuralProcessorEngine）簡稱SNPE。目前在Qualcomm®驍龍600系列部分平臺和820、835上都得到了支持。通過這個引擎，算法可以運行在GPU和DSP上，速度和功耗相對CPU可以得到大幅提升。目前支持的架構有Caffe，Caffe2，Tensorflow，我們提供轉化工具和benchmark工具，方便算法廠商的開發調試。 以Qualcomm®驍龍TM835移動平臺上的測試為例，得到的結果是同樣的神經元網絡，在GPU上運行比CPU上運行平均快4倍，在DSP上運行比CPU快16倍；功耗上，在GPU上運行的功耗是CPU上的1/8，在DSP上運行的功耗是CPU上的1/25。 使用SNPESDK的基本流程是以TensorFlow、caffe、caffe2做的模型，配置調用GPU，DSP或CPU的API，然后通過轉換工具轉換成在DLC格式，再通過SDK讓算法在驍龍移動平臺三種內核上運行，實現各種各樣的功能，例如人臉識別、語音識別、文字識別等功能。換言之，QualcommSNPESDK中提供了現成算法和函數，諸如卷積、池化等常用函數都已將做好，算法開發者直接調用即可。同時還支持用戶定義層（UserDefinedLayer,UDL）。 關于軟件算法，值得一提的是，過去是傳統算法，現在基于機器學習的算法，速度更快效果更好，而且功耗更低，開發更為方便。此外隨著算法的進步，對硬件的依賴度降低，例如要拍照清晰，過去通常要高像素分辨率，現在可以不用很貴的硬件，依靠算法提升效果。 終端與云端相輔相成 那么，相比市面上的一些硬件處理器，高通的特色及與他們的關系是什么？ 目前AI芯片有兩種形態，一種是像Qualcomm一樣是做在一個SoC中，特點是體積更小、功耗更低，運算速度快，因為CPU、GPU和DSP等計算內核都做在一個SoC上，會對數據搬移、延遲和功耗等進行優化。未來隨著運算要求的提升，也許會出現專門運算NeuralNetwork（NN，神經網絡）的核。第二種形態，是一些公司做的所謂的AI芯片，實際上是在主處理器外做的協處理器，因此主芯片和外置芯片之間的大量數據搬移、交互等將是挑戰。 同樣是NN芯片，各家的定位是有差異化的。例如FPGA較為適合在云上或車載等對功率和體積不太講究的應用場景。一些IP公司也推出了AI架構和指令集，但目前還沒有到定論時。因為各種技術都是演進過程中，最終要看市場的選擇。 Qualcomm與很多云端處理器廠商是相輔相成的關系。例如云端處理器的GPU非常強大，培訓/training做得非常好，但功耗不理想，據悉某專用神經元網絡芯片功耗高達30W。云端適合模型的培訓，訓練后的結果可轉移到端去運行。驍龍終端芯片目前不做培訓，但十分擅長運行。“我們的生態成長有賴于云端，云端的模型做得越好，越有利于我們AI技術的實現和落地。”劉學徽經理強調。
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