本站原創(chuàng)，作者：章鷹，電子發(fā)燒友執(zhí)行副主編。

近日，在2019第四屆全球人工智能峰會的AI芯片專場論壇上，觸景無限聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波和在場的300多位聽眾分享了智慧城市最新的痛點問題：據(jù)全球著名的咨詢羅蘭貝格最新發(fā)布統(tǒng)計顯示，2019年智慧城市戰(zhàn)略指數(shù)顯示，全球153個智慧城市備選名單中，只有15個城市達標(biāo)，僅獲得60分智慧城市戰(zhàn)略得分。大部分的城市都忽略了在邊緣計算和感知方面的投入，雖然大多數(shù)都打通了后端數(shù)據(jù)，但前端視頻數(shù)據(jù)的收集和分析都沒有到位，無法形成感知、認知和決策的智能經(jīng)濟的AI閉環(huán)。

圖：觸景無限聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波

感知技術(shù)為智慧城市提供智慧之眼

觸景無限聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO肖洪波認為，三大技術(shù)將對智慧城市建設(shè)帶來直接助力，第一、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以保證采集圖像、聲音、溫濕度、氣壓和電流波動等多種數(shù)據(jù)；第二、邊緣計算技術(shù)，隨著AI芯片技術(shù)突破和算法的提升，基于前端的邊緣計算逐漸興起，這將為智能感知帶來全新突破；第三、以5G通信為代表通訊技術(shù)，為智能感知技術(shù)提供傳輸保證。

2018年，感知城市已經(jīng)上榜《麻省理工科技評論》列出全球十大科技突破之一，上榜項目就是利用龐大的傳感器網(wǎng)絡(luò)收集空氣質(zhì)量、噪音水平、人口活動等多種數(shù)據(jù)，隨后指導(dǎo)設(shè)計、推動智慧城市的技術(shù)決策。

肖洪波對此深有感觸，他指出：“物聯(lián)網(wǎng)的核心是圍繞傳感器展開的，以往攝像頭主要用于安防，現(xiàn)在視頻攝像頭主要用于抓取，對人臉和車輛信息進行抓取，從傳統(tǒng)的簡單感知升級為嵌入式的感知+處理。對采集到的圖片和數(shù)據(jù)進行實時分析，為智慧城市發(fā)展提供新策略。”

筆者采訪過的香港中文大學(xué)陳長汶教授也曾明確表示，智能感知廣泛應(yīng)用于安全監(jiān)控、智慧交通、物流倉儲、智能家居，共同特點就是超大規(guī)模數(shù)據(jù)量，全天候數(shù)據(jù)，大面積的控點。

前端智能+后端智能，助力智慧安防和電力物聯(lián)網(wǎng)場景

前端相當(dāng)于人的眼睛，很多視覺信息都是在視覺的神經(jīng)皮層中處理的，而后端則相當(dāng)于大腦，會進行更多更復(fù)雜的處理。作為一家從前端切入的公司，肖洪波認為，視頻監(jiān)控不僅有前端智能和后端智能，從邊緣到云端數(shù)據(jù)中心的運算，其實可以分為從“邊緣節(jié)點，到邊緣中心、局域中心到最后的云端數(shù)據(jù)中心”的多層結(jié)構(gòu)。

圖：場景定義計算，邊緣人工智能是未來人工智能落地的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

“我們在做安防項目時候，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心有數(shù)據(jù)丟失的情況，因為帶寬不足夠，還有自主控制、本地響應(yīng)的問題。邊緣人工智能是人工智能落地的重要技術(shù)。” 肖洪波認為，毫秒級的響應(yīng)無法在云端實現(xiàn)。面對一些場景需要100毫秒響應(yīng)的需求額時候，只有邊緣端才能實現(xiàn)。

而觸景無限也曾經(jīng)在為客戶做智能安防系統(tǒng)的過程中，發(fā)現(xiàn)一種融合需求，：團霧天氣。直徑800米到1公里的團霧天氣在高速公路上極其影響司機的駕駛安全。觸景無限推出的盾悟智能盒/分析主機（支持一路4K /2路400萬/4路1080P起），在攝像頭拍攝的同時就可在本地完成視頻的結(jié)構(gòu)化，將人車非信息傳遞至后臺，進行更深層次的應(yīng)用。而這款設(shè)備也可以對高速公路上可見度的分析，預(yù)測團霧的移動。在某種程度上，這就是把交通數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)打通。

圖：低功耗邊緣智能引擎——盾悟智能盒/分析主機

這款低功耗邊緣智能引擎——盾悟智能盒/分析主機，在前端可以直接支持現(xiàn)有傳統(tǒng)攝像機進行結(jié)構(gòu)化處理，支持8路攝像機，功耗約合15W。而其也可以線性擴展，隨意支持更多路攝像頭，工作溫度是零下40度到零上70度。

又比如，觸景無限推出的人工智能模塊“瞬視”，則瞄準(zhǔn)了更垂直的高端智能攝像機領(lǐng)域，注重對超高清攝像頭多維感知數(shù)據(jù)的處理及識別。“這方面我們可能有1-2年的領(lǐng)先優(yōu)勢。”如在交通領(lǐng)域，觸景無限的電子警察方案可在前端進行14合一的違章行為的抓拍處理： “我們在一個試點進行實驗，原本一個月只能抓拍30多個違章行為，現(xiàn)在能抓拍七百多個違章行為，效率大幅提升。”

過去2年中，觸景無限研發(fā)了四款邊緣計算產(chǎn)品，基本上覆蓋了現(xiàn)在市面上的各種前端的芯片解決方案。從最初的嵌入式GPU，到DSP類深度學(xué)習(xí)加速、ASIC類AI加速，再到FPGA，觸景無限在感知落地上幾乎探索了所有主流方案，但肖洪波認為產(chǎn)品未來還有很大的提升空間。

物聯(lián)網(wǎng)的邊緣芯片有三個大挑戰(zhàn)：高性能、低功耗和感知融合。傳感器和智能處理的融合，這是前端芯片最核心的能力。肖洪波提出了“三毫”概念：毫米、毫秒、毫瓦。觸景無限對感知的技術(shù)愿景，即打造“小體積、反應(yīng)速度快，且功耗低”的產(chǎn)品，這一理念的最終點就是感知的“芯片化”。

肖洪波表示，無論在金融、安防還是電力，觸景無限公司基于前端場景的感知能力已經(jīng)實現(xiàn)，下一步是做感知芯片，分為兩個階段來做：第一、基于FPGA來做可編程芯片實現(xiàn)；第二、做成一款SoC芯片，未來希望芯片和傳感單元結(jié)合，打造智能的前端傳感器，真正改變前端的傳感系統(tǒng)。

未來，邊緣計算將與5G一起推動智慧城市的升級，智能感知不僅在智能安防，還會向更多的垂直場景延伸，我們期待觸景無限公司能帶來更好的產(chǎn)品推動這一進程。