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5G时代的智能边缘计算AI-EC平台

作者:StephenWu
2017/10/08 18:11

雷锋网按:本文作者吴强,雷锋网专栏作者。

2017年9月初华为透露:首款搭载AI芯片的商务手机将于10月发布并提出:Mobile AI=On_Device AI + Cloud AI。无独有偶,一周后苹果公司也发布了搭载A11可以人脸识别的史上最贵手机。那么On_Device AI将不可避免吗?本文作者提出了另外一种选项供参考:Mobile AI=5G_Device + AI-EC。

所谓的智能边缘计算(AI over Edge Computing, 以下简称AI-EC)是指在5G边缘(可理解在基站端)提供各类AI推理算法资源和相应的可编程AI计算资源的公共平台。其中的算法资源,主要以客观世界目标的视觉识别,音频识别以及自然语言处理为代表的通用类的AI推理算法软件。而另一个可编程AI计算资源是由以GPU及Tensor RT为代表的软硬件服务器支撑平台,用以承载和加速前者AI算法的推理计算,也可承载在线弱监督学习的训练或其他GPU应用。这种AI-EC平台所提供的AI推理服务如同在线函数库调用一样,你给它视频或图片,它返给你识别结果;你给他中文语音,它给你翻译成目标语言。今后亿万个物联网终端,智能穿戴等5G终端不必非得安装智能芯片及相关软件同样可以拥有智能,因为通用的AI推理功能已从终端剥离并转移到AI-MC平台上。(说白了就是智能产业将被纵向分割:会做终端的专做终端,懂算法的专做算法,5G将成为产业应用上下游的总线纽带)

一.AI-EC的架构

  5G时代的智能边缘计算AI-EC平台

二.AI-EC的功能

三. AI-EC的特点

a. 网络时延优势:边缘位置优势保证了时间敏感的实时类应用的AI推理时延要求。

b. 网络分布优势:AI-EC让广泛分布的推理申请在末端就得到结果,既减少了网络流量,又降低了云中心集中推理的计算压力。如上万个监控视频的推理需求,动态应急布设监控及无人机监控等

c. 智能终端减负:物联网、智能穿戴等终端的体积,重量,功耗,成本以及价格都将因此而降低,同时也降低了终端的研发门槛,有利于5G终端的广泛普及。

d.产业布局灵活:人工智能的各种算法发展日新月异,组合千变万化,研发的人员及硬件成本越来越高,这些将由AI-EC营运商解决。AI应用产业被纵向分解成算法服务商和终端供应商。

e. 非商业属性:AI-EC平台一般将由国有控股的电信运营商来承建,其公共属性有利于将人工智能服务作为像电力、天然气和通讯网络一样的市政设施供应给千家万户。有利于政府、教育、医疗,军工等公共机构充分利用AI-EC平台上的算法资源和计算资源,有利于相关部门对人工智能产业发展进行规划,引导,管理及法律法规制定等,有利于将5G与AI-EC整体打包像高铁一样输出给其它国家。

四.AI-EC带来的选择

a.  雾智能终端与硬智能终端的选择:前者适合在网络覆盖良好的城市区域内使用通用类的、复杂度高的、变化快的、对功耗和成本要求比较苛刻的终端AI智能应用;后者允许在网络覆盖不确定的乡村,山区,荒漠,海上等区域,使用AI需求相对固定的、变化少的以及对时延要求极端苛刻的AI智能应用。

b.  AI-EC雾端还是商业云端的选择:对时延要求高的,集中推理压力大的,业务敏感或不适合在商业云使用的应用可选择前者。

第四次(人工智能)产业革命的春风已经扑面而来,它开始渐渐地冲击着各个传统行业甚至是人类文明。东西方的主要高科技巨头都在AI计算资源和AI人才资源争夺上以及AI产业事实标准的制定上豪赌般地投入,无疑他们是有远见的。作为经济大国的中国在4G时代已通过网购,手机支付,共享单车等业务崭露头角,那么在5G时代是否可以从顶层设计来与时俱进,通过AI-EC来推动人工智能、物联网、智能穿戴等终端在各行各业的普及,从而提高效率或解决原来解决不了的问题,帮助中国早日成为科技强国并引领人类在AI领域的发展!

本文仅代表个人观点,意在抛砖引玉。作者才疏学浅,之所以愿意献丑撰写本文是因作者认为:人工智能的时代更需要跨行业交流及脑力激荡的,如能引发其它相关行业人士的思考,则达到了本文的目的。   

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