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AI强势来袭 物联终端运算需求急遽增温
加速物联AI部署

【作者: 王岫晨】2021年03月05日 星期五

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物联网正带动人工智慧走向终端装置,在後疫情时代,企业对物联网 AI 的投资与布局动作频频。Arm 主任应用工程师张维良指出,我们可以很明显看到四大趋势如下:


新冠疫情加速 AI 部署

根据 Arm 於 2020 年 8 月与<<麻省理工学院科技评论洞察(MIT Technology Review)>>合作、针对来自 12 个不同产业的 301 位 C Level 的科技专业人士进行的访谈报告显示,超过 62% 的受访者表示,他们正在投资并使用 AI 技术。来自大型企业组织(年营收超过 5 亿美元)受访者的部署率较高,接近 80%。较小型的企业组织(营收低於 500 万美元)的部署率则为 58%。1/3 的受访者表示,2020 年新冠疫情的爆发加速了他们在 AI 策略上的部署。


企业组织正在提高对 AI 的投资

超过一半(57%)的受访者看到他们的 AI 预算在过去三年内提升,且接近四分之一的人表示,他们在 2016 年到 2019 年间,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企业在 AI 支出的增加更多,73% 来自年营收超过 5 亿美元的企业组织受访者的预算都有增加,有近三分之一的受访者预算甚至提升超过 100%。这些投资加码反映 AI 对企业营运持续成长且普遍的影响。


超过半数企业将 AI 部署在终端装置或边缘运算

尽管对於已经使用 AI 的企业组织,云端运算是他们最喜欢的基础架构,不过在越来越需要极低延迟的数据存取,以及终端/边缘处理能力的应用上,为了兼顾成本效益及运算效率,越来越多应用将往数据产生的来源靠近,边缘运算或是将资源摆在更靠进存取它们的装置的地方,相关的部署将急起直追。


对应软硬体攻击与保护个资/隐私的需求

AI 对几??所有商业与社会活动层面的冲击持续扩大,让企业领袖必须正视 AI 能否在负责任的规范下使用。消费者一方面对於交易与运作流程中藉助 AI 的接受度越来越高,但也期待企业能在公平的、高道德标准,并能顾及永续发展的条件下使用这项技术,特别在个资的搜集。因此在边缘运算上,也衍生出对应软硬体攻击以及保护隐私等运算能力的强烈需求。


物联网 AI 应用将聚焦於「3V」

根据 Arm 与 Strategy Analytics 合作的报告显示,多数的物联网应用聚焦在一些特定的领域:基本控制(开/关)、测量(状态、温度、流量、噪音与震动、湿度等)、资产的状况(所在地点以及状况如何?),以及安全性功能、自动化、预测性维护以及远端遥控,可叁考图一。



图一 : 多数的物联网应用聚焦在一些特定的领域。
图一 : 多数的物联网应用聚焦在一些特定的领域。

而终端 AI 可以在三个核心领域提供价值,而它触及的许多物联网领域,遍及 B2B 与 B2C(企业对消费者)的应用:震动(Vibration),语音(Voice)与视觉(Vision)。


震动

包含来自多种感测器数据的处理,从加速计感测器到温度感测器,或来自马达的电气讯号。它可将智能带进 MCU 中的终端 AI 的进展,产生不同应用领域,包括温、湿度、压力检测、物理检测(如滑倒侦测)、物质侦测(如漏水、漏气)、磁通量侦测与电场侦测等等。运用震动分析的预测性维护(PdM),在旋转型机器密集的制造工厂里相当常见,可以揭露松脱、不平衡、错位与轴承磨损等状况。此外,磁感测器利用磁性浮筒与一系列可以感应并与液体表面一起移动的感测器,测量液面的高低。


语音

语音启动在智慧家庭应用中很常见,例如智慧音箱,而它也逐渐成为启动智慧家庭装置与智慧家电的语音中枢,如电视、游戏主机与其它新的电器。在工业环境中,供车床、铣床与磨床等电脑数值控制(CNC)机器使用的电脑语音引擎正在兴起。语音整合在车辆中也相当关键,因为语音有潜力成为最安全的输入模式。OEM 代工厂商持续对车载娱乐系统中的语音辨识系统,进行大量投资。其他车用的应用包括语音输入文字简讯、输入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及选择广播电台频道,甚至抛锚服务与礼宾服务等。


视觉

终端 AI 提供视觉领域全新的机会,特别是与物件检测及辨识相关。包括观察生产线的制造瑕疵,以及找出自动贩卖机需要补货的库存。其它实例包括农业应用,例如依据大小与品质为农产品分级。曳引机装上机器视觉摄影机後可即时检测出杂草、分类其种类、分析其对农获的威胁、进而客制化除草解决方案。在工业上,包括利用热显影来监控互动机器零件的温度,让任何异常情况很快变得显而易见。具备终端 AI 能力的装置,可以长期检测微细的变化,触发排程系统,自动采取适当的行动来预防零件故障。



图二 : 不同应用对於机器学习的采用比起以往更盛。图为Arm运算方案的对应图。
图二 : 不同应用对於机器学习的采用比起以往更盛。图为Arm运算方案的对应图。

推动物联网运算需求

随着物联网与 AI 的进展以及 5G 的推出,更多的终端智能意谓小型且成本敏感的装置,会愈来愈有聪明、功能也愈来愈强,同时因为对云端与网际网路的依赖较小,也将具备更高的隐私性与可靠度。因此,Arm对於MCU核心,也 透过新的设计为微处理器带来智能,降低半导体与开发成本,同时为想要有效提升终端数位讯号处理(DSP)与机器学习能力(ML)的产品制造商,加快他们产品上市的速度。


TinyML

微型机器学习(TinyML)的崛起,已经催化嵌入式系统与机器学习结合。它舍弃在云端上运行复杂的机器学习模型,过程包含在终端装置内与微控制器上运行经过优化的图型识别模型,耗电量只有数毫瓦特。受惠於 TinyML,微控制器搭配 AI 已经开始增添各种传统上威力更强大的元件才能执行的功能。这些功能包括语音辨识(例如,自然语言处理)、影像处理(例如物件辨识与识别),以及动作(例如震动、温度波动等)。启用这些功能後,准确度与安全性更高,但电池的续航力却不会打折扣,同时也考量到各种更微妙的应用。


简化程式码的转移性

把AI函式库整合进 MCU,将本地的 AI 训练与分析能力??入程式码中是可能的。这让开发人员依据从感测器、麦克风与其它终端嵌入式装置取得的讯号,导出数据的型样,然後从中建立模型。Arm Cortex-M55 处理器与 Ethos U55 微神经处理器(microNPU),利用像 CMSIS-DSP 与 CMSIS-NN 等常见API来简化程式码的转移性,让 MCU 与共同处理器紧密耦合以加速 AI 功能。透过推论工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上实作,并符合嵌入式设计需求,如此一来,有 AI 功能的 MCU 就有机会在各种物联网应用中,让装置的设计改观。


Arm 客制化指令(ACI)

ACI 可针对 CPU 进行修改产生功能,而这些 CPU 为设计人员保存编码空间,以便他们能轻易增加客制化资料路径延伸,同时保有既有软体生态系统的完整性。这个功能加上既有的共处理器介面,可以让 CPU 利用针对机器学习(ML)与人工智慧(AI)等边缘运算使用案例优化的各类型加速器,进行延伸,目前 ACI 技术已实现在 Cortex-M33 处理器上。


发挥最大运算潜力

最後我们也要以Arm为例,看其如何协助企业在物联网的应用上,加速 AI 部署。Arm 主任应用工程师张维良认为,尽管物联网(IoT)革命可能仍在初期,但它已经来到一个与智慧手机变革的相似之处:Arm 强大的生态系都是这两者往前发展的驱动力。Arm 预计终端装置 AI 将驱动物联网产出更多价值进而加速各界采用。


为了能以兼顾成本与耗电的智慧终端装置,做到大量的、有效的物联网部署,Arm 在 2020 年二月推出业界第一个微神经网路处理器 Ethos-U55 以及 Cortex-M55 微处理器。在 2020 年 10 月,Arm 也推出 Ethos-U65,把同样的能力推升至更高的效能,并把微神经网路处理器的能力延伸至 Cortex-A 架构的系统。


另外,为了进一步加速 AI 在终端装置上的部署,Flexible Access 的产品选项已经扩大并包含 Cortex-M55 与 Ethos-U55,Flexible Access 合作夥伴可以利用这些产品自由的探索、实验与设计,无须预先支付任何授权费用。


Flexible Access 自 2019 年夏季推出以来,已有超过 100 家的企业签约加入,其中包括新创公司、特殊应用积体电路(ASIC)厂商以及已有相当规模的半导体厂,其中一半以上是第一次与 Arm 合作的矽晶圆夥伴。


Arm 也致力於让运用 Arm 架构开发软体的体验,无缝而简单的部署。云原生资料中心服务导向的架构,正与构成嵌入式终端与端点装置的各式各样的硬体产生碰撞。Arm 正与生态系夥伴合作,确保那些不同且持续演进的工作负载,能在各个装置与作业系统上,简单地转移、维护与部署,同时还能无缝地连接到所有的云端服务。


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