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地平线余凯:从大数据时代到大计算时代,边缘计算将极大影响未来城市发展

关键词:人工智能 大数据 智能交通

时间:2018-09-20 10:59:47       来源:网络

随着边缘计算的发展与应用,未来的交通会是什么样?

大概是这样:



更高效,更安全。拥堵?事故?不存在的。

9月18日,2018世界人工智能大会·边缘智能主题论坛在上海召开,论坛以“边缘计算,智能未来”为主题,是2018世界人工智能大会的重要主题论坛之一。会上,来自政府、院所及企业的专家深入探讨,共同为我国边缘计算与人工智能发展趋势把脉,详解边缘计算与人工智能的落地场景与实施路径。近段时间以来,边缘计算成为人工智能领域的热点话题, 在智能制造、智慧城市、智慧医疗、智慧交通等领域的应用前景逐渐引起了业界的普遍关注。



而余凯在当天的演讲中强调:如今人类正从大数据时代走向大计算时代,边缘计算的趋势是全球互联网科技趋势“分久必合  合久必分”的结果。“在PC时代,所有的计算都是在电脑上,是本地计算。后来随着互联网发展,数据越来越往云端、中央上转,计算慢慢从边缘集中到了云端。而从移动互联网开始到现在物联网时代到来,我们逐渐看到另外一个趋势——更多的计算又从中央往边缘迁移。”

同时他还预测,到2025年,每一千美金能够买到的算力相当于1000个T,足以支撑五级无人驾驶所需要的计算需求。如果基于此继续开发匹配的软件系统,预计到2030年,真正的五级的无人驾驶将成为可能。而技术趋势有趣的地方在于——1000个T的算力正好和人类大脑的算力相当,这也是摩尔定律一个值得玩味的发展结果。

以下为演讲全文:

领导、嘉宾,朋友们,大家下午好!今天我们在这里一起探讨边缘智能,边缘计算——这个现在看起来已经越来越广受关注的行业共识。地平线从创立的第一天开始,就把边缘计算作为自己的核心使命,今天跟大家汇报和分享一下地平线在边缘计算方面的一些工作和思考。

城市是人工智能非常重要的场景,在这个场景中有交通、有驾驶、有大量的人机交互,计算一定是发生在数据爆发的场景里面,而现在数据大量产生和爆发的地方就是在城市。边缘计算之所以这么重要,是因为它确实会让城市的生活变得更加安全,更加美好。

AI未来的发展,必然会促进智慧城市的建设。边缘计算,会覆盖生活的每一天——从家里出发,在路上,在工作的场景里面。这里毫无疑问,会产生大量的场景,大量的数据。跟大家分享一个报告的数据,预计到2025年,全球数据量将以10倍速剧增至163ZB,这个数据量远超过任何互联网公司现在所储备的数据量。



分久必合,合久必分,这在计算上也在发生。在PC时代,所有的计算都是在电脑上,是本地边缘计算。后来随着互联网发展,数据越来越往云端、中央上转,计算慢慢转移到了云端,转移到了云端计算。而从移动互联网开始到现在物联网,我们看到另外一个趋势,更多的计算从中央往边缘迁移,毫无疑问带来的好处就是刚刚大家都提到的,就是实时性、可靠性,设备在离线的情况下还可以正常运作,比如说我们自动驾驶汽车在路上跑的时候,过隧道的时候没有信号,车如何自动驾驶?一定要靠不依赖网络和云端的边缘计算。比如我们有很多安防类的企业,他们有一些现在是靠WIFI联网处理,但是受信号和带宽影响很大,也需要边缘计算。此外,还有很多的安全性、性价比等等因素。   这里面核心的一点,大量的计算要在边缘,并不是在数据中心。数据中心需要强大的供电系统,经常建在例如内蒙古等一些用电需求比较少的地方。而边缘计算一定要求低能耗,这就对边缘计算的处理器要求非常高。边缘计算的AI处理器,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。



我们强调边缘计算,是不是意味着我们的算力要打折扣?其实不是的,这里跟大家分享一个自动驾驶里的一个例子。我们说自动驾驶氛围一级二级三级四级五级,到五级就是全天全路况,全工况的无人驾驶。在这里有一个很有趣的趋势,自动驾驶每往上升一级的话,它整个的计算量增加一个数量级。比如说今天可以说产业界当前所处在的阶段是三级自动驾驶,匹配的产业化的人工智能处理器处于差不多10T的算力阶段,而四级的自动驾驶到百T量级,再到五级的完全的无人驾驶的话,要到1000个T。



这个是什么概念呢,我们稍微回顾一下摩尔定律,我们看过去的一百年,平均来讲每一千美金大概能买到的算力是这样的增长的曲线。今天一千美金相当于一个iPhone,可以买到的算力。从2017年开始,实际上摩尔定律也发生了新的变化,因为我们的物理制程其实已经开始变化,最近大家在攻克五纳米这样的制程,但是继续往上的话,会越来越难,因为我们知道原子是0.1纳米,所以其实现在人类的芯片制造工艺上已经在逼近原子的极限,物理的制程就不能继续推进摩尔定律继续往前发展。

今天,我们可以说是进入了新摩尔定律的时代,要通过场景驱动,场景跟任务、软件算法去驱动,这种架构的模型。使得摩尔定律还能够继续往前奔跑。

在这里我有一个预测,如果我们能够做到这一点,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,这1000个T的算力,它能够满足五级无人驾驶所需要的计算需求。基于此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。



很有意思的是,我们可以看到1000个T的算力正好和我们今天的人类大脑的算力相当。这里面也不完全是巧合,因为自动驾驶需要在比较复杂的工况下面能够继续以自己对事态的理解,复杂的决策,需要达到人类大脑这样的算力才能去应对这样的情况。所以这是摩尔定律的一个很有意思的发展。

核心来讲,边缘计算要实时性、低延迟,这个要求很高,跟在数据中心的计算不一样。但是同时,它对算力的要求一点都不低。边缘的人工智能处理器是未来科技竞争的主战场,是一个制高点。

另外一点,今天大家都在讲我们现在处在一个大数据的时代,可是我想业界,至少在座的各位已经或多或少达成了一个模糊的共识:未来,我们将进入一个所谓的大计算的时代。因为数据其实是无穷无尽的,关键是你能不能计算,通过计算让数据产生价值。

还有一点,在很多的场合我们也看到一些趋势,数据的计算很重要,去年我们看阿尔法狗升级了一代,新的阿尔法狗是不需要人类堆积的数据学习,完全通过虚拟的方案,形象的比喻是叫左右互搏,去提升它的算力。我们可以看到自动驾驶也出现了这样的情况,更多的不是说在实际的路面上去采集数据,提升在各种路况下的控制反应能力,而更重要的是仿真性,完全是虚拟的世界里面的计算。

所以说其实站在一个时代交替的节点上,可能我们自己都没有意识到。我们在从大数据时代进入一个大计算的时代,真正的大计算才是构成未来这个科技世界的根本。



所以地平线是认定了这样的未来,我们深刻的认为算力是未来整个社会的核心技术实力的制高点。所以我们也以这样的使命去推进人工智能的计算。

刚才讲到了所谓的新摩尔定律,不仅仅是通过物理的制程,要通过软件跟硬件的结合。讲到这一点,我们一定是会回顾计算机发展历史上很有影响力的一位人物,Alan Kay,他有一个思想,非常具有前瞻性“叫软件和硬件的结合”,他说如果人要想真正的做好软件,一定要做好硬件。绝大多数的企业觉得这个事情太重了,不愿意做,但是过去只有一家公司,只有一个人,这么做了,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,唯一的一家公司做软硬结合的就是苹果,芯片自己做,软件操作系统也自己做。

在我们所谓的新的摩尔定律时代,地平线深深的信仰通过软件和硬件的结合才能够继续推动摩尔定律,让人工智能,边缘计算真正的成为可能。



毫无疑问,这个东西也越来越成为一个时代的共识,比如说今年我们看到图灵奖发给两位计算机架构的专家,芯片的架构设计的专家。这样的专家都很有意思,他们现在都在软件公司工作,这家公司就是Google。

所以我们看到这样的趋势——软件和硬件的深刻的结合。那今天,看中美两个国家,到今天为止,在这方面大量投入去研发的,其实美国就是Google和微软,在中国真正的投入这么大的力量在软件算法和芯片架构创新方面,目前为止地平线是走在前面的。

刚才施教授也有一个对不同的结构的分析,如果说基于软件驱动,你会发现其实越是面向未来的,未来成为主流的软件框架,其实我们户有更重要的,更多的加速。可以看到,我们的新的处理器的架构对现在最流行的网络结构有了极大的加速,速度的提升。所以说软件驱动,你一定是面向应用场景的,一定不是说ABCDEFG全部一样的。

地平线希望能够在这个领域,在公司成立十年的时候成为全球最大的AI芯片的公司。这个应用场景,无论是智慧城市还是辅助驾驶、自动驾驶,最大的场景就是在中国,所以其实在中国做到第一的话,估计就是世界第一。我们看汽车市场,去年是2800万辆,美国是1700万辆,今年中国会保持2500万辆的规模,所以中国确实是第一大的场景。

围绕边缘的人工智能处理器,我们的首要核心,第一个,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。

可以说这一点上地平线已经站上了国际舞台,今年我们在四级自动驾驶已经有了单子,竞争对手要完成这样的海量数据的计算,他们要几千瓦的功耗,而我们大概只是110瓦的功耗就可以完成计算。

所以现在在几个城市里面做四级的自动驾驶实验,所以我们已经是在这个领域是规模最大的计算平台。我们跟奥迪公司在合作的四级自动驾驶的计算平台,这个视频是我们今年北京车展的时候面对比较复杂的人群去做360度的测试。

同时,处理器方面,在车端以外,比如说摄像头端做人群的扫描,抓拍,现在我们可以做到这种摄像头端的计算。另外一个场景,智慧交互产品里面,对车型,车牌计算都是在我们的处理器上计算的。

这是我们下一代的基于摄像头端的嵌入式处理器,大概一两瓦的功耗,能够做如此复杂的密集人群的计算,所以我们可以做到把今天在服务器端做的计算全部都迁移到边缘平台。

当然,人工智能处理器在边缘计算另外一个场景,就是由于他们的实时性要求很高,在人机交互,现在我们跟国内的顶级车企正在合作,在车联网的人机交互方面的应用,同时我们把云识别放在本地,保护隐私。

就像人和人之间交互,不仅仅是语言,手势、表情、人脸,你的目光,包括唇语形成了一个更丰富,多层次的,立体的人机交互,这也是我们认为边缘处理器的方向。

这是我们在上海基于我们的车载系统平台做的自动泊车项目,如果你们要租车的话,可以用手机把车给你开到停车点,到了地方这个车可以自己找停车位,或者自己找地方充电。

车载端的感知的计算,未来一方面是在路端,通过传感器,边缘计算去感知复杂的车流。同时车端也有边缘计算,去感知周围的情况,这种V2V通讯可以了解到全面的路况动态,从而去达到未来比较高效的交通系统。

也许未来的交通路口是这样的。



最后我想说的是未来边缘的AI芯片实际上是未来智慧城市的底层的核心技术,只有这个技术不断的往前推进,我们城市的安全、效率才会越来越高,大家在城市的生活才会越来越美好。



地平线系统通过专注于AI处理器,希望可以打造一个开放的生态。通过把我们的软件做扎实,可以赋能各行各业的合作伙伴,让大家能够享受边缘计算所带来的便捷,谢谢大家!

 

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