地平线与全志科技联合推出嵌入式视觉人工智能解决方案

2018年10月23日-26日,中国国际社会公共安全产品博览会在中国国际展览中心新馆举行。安博会期间,地平线与全志科技宣布达成战略合作。双方还在安博会上联合推出了面向行业应用开发的集成了AI芯片与算法的嵌入式视觉人工智能一站式解决方案。该解决方案基于双方共同推出的旭日X1600系列智能识别模组。

安博会地平线展台

据悉,该模组将内置地平线AI算法的地平线旭日1.0人工智能处理器搭载到全志科技的面向行业应用的处理器平台T501,从而形成真正的行业+AI的应用解决方案。

业内人士表示——此次地平线与全志科技强强联合,将支撑AI视觉边缘计算在智慧城市和智慧商业各类场景中的应用落地。

地平线智能芯片与解决方案事业部总经理张永谦在展会现场表示:“地平线与全志科技的战略合作是‘AI芯+行业芯’的珠联璧合,是地平线AI芯片+算法的软硬结合AI Turn Key方案面向行业应用智能化的重要布局,双方将联手提供开发更加便捷,更低成本、极致性价比的一站式解决方案,加速AI技术的产品化与商业落地。 ”

地平线&全志科技双方代表,从左至右依次为:地平线智能芯片与解决方案事业部总经理张永谦,全志科技总裁唐立华,地平线创始人&CEO余凯,全志科技智能工控与行业事业部总经理胡东明

全志科技智能工控与行业事业部总经理胡东明表示:“地平线是嵌入式人工智能的全球领导者,而全志科技在行业和工控应用产品方案开发上有深厚技术积累和量产落地经验。双方的强强联合,将会大大简化行业智能化产品的研发设计和量产投入,为整个生态链合作伙伴提供完备、切实可落地的解决方案,是利好行业的大事件。”

此次合作,地平线AI芯搭载全志科技工控行业芯“双芯整体优化驱动”将呈现三大核心优势:旭日AI芯片+算法软硬结合的架构,为AI运算特征而设计,针对AI场景量身定制,实现算力与能效比的大幅提升,覆盖更广泛场景的AI应用;双芯系统架构,AI与行业应用任务解耦,高效调度,资源深度优化,性能和稳定性得到前所未有的提升;一站式行业+AI解决方案,打破AI开发的高门槛,大幅缩减产品开发周期和成本,可快速实现AI在各产业的商业落地。

近年来,人脸识别产品的市场逐步在扩大,产品智能化升级需求日渐增长,人脸识别市场正经历着迅速的发展,AI算法及产品方案也如雨后春笋,层出不穷。但是产品的稳定性参差不齐,成本高,落地门槛高成为制约行业发展的主要瓶颈,市场迫切需要性能更加稳定、成本及商用门槛更低的一站式解决方案。地平线联合全志科技,推出了AI的一站式解决方案,满足了市场核心诉求。

作为全球嵌入式人工智能的领导者,地平线具有世界领先的深度学习和决策推理算法开发能力,将算法集成在高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能处理器及软硬件平台上。通过与全志科技合作,降低了智能产品搭载AI技术的门槛,提高了产品稳定性,势必将强力推动行业的升级发展。

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地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源,如线程、进程或数据流;也可以指硬件资源,如处理器、网络连接或扩展卡。 进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态,允许多位用户有效地同时共享系统资源,或达到指定的服务质量。 see planning for more details

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

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