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    • Edge Impulse并入高通,簡化邊緣AI開發(fā)流程
    • TinyML設(shè)備:麻雀雖小五臟俱全的開發(fā)挑戰(zhàn)
    • 邊緣AIoT平臺巡禮:高通、英偉達(dá)、谷歌等巨頭參與角逐
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巨頭入局TinyML,端側(cè)與邊緣AI迎來新拐點(diǎn)

03/19 10:55 來源:物聯(lián)網(wǎng)智庫
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作者:彭昭(智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人)

近期,微型機(jī)器學(xué)習(xí)TinyML領(lǐng)域取得了里程碑式的進(jìn)展,跨越了一個(gè)重要的分水嶺。這一技術(shù)的成熟度和發(fā)展?jié)摿Χ紝⑦~上新的臺階。

其中最具代表性的事件是3月11日高通宣布收購Edge Impulse。

Edge Impulse是TinyML領(lǐng)域的代表性公司,此次收購預(yù)計(jì)將在數(shù)周內(nèi)完成。在此之前,該公司曾發(fā)布了一份題為《邊緣AI終極指南:邊緣智能業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型手冊》的報(bào)告,這份報(bào)告對于理解TinyML的發(fā)展趨勢和商業(yè)價(jià)值有重要參考意義。

在我此前的多篇文章中,例如《從LLM大模型到SLM小模型再到TinyML,這個(gè)領(lǐng)域有望增長31倍并催生新的商業(yè)模式》,我曾對TinyML進(jìn)行過深入的介紹和分析。

TinyML作為一種優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù),使其能夠在資源受限的設(shè)備(如微控制器)上高效運(yùn)行。盡管這些模型的體積小巧,運(yùn)算高效,但卻足以勝任語音識別、傳感器數(shù)據(jù)分析等任務(wù)。與運(yùn)行大型語言模型LLM等AI技術(shù)芯片相比,TinyML設(shè)備的成本更低,功耗更小,但性能表現(xiàn)依然出色。

TinyML的崛起,將極大地推動端側(cè)AI和邊緣智能的發(fā)展。

當(dāng)前,人們對生成式AI的認(rèn)知正在發(fā)生微妙的轉(zhuǎn)變。過去,人們普遍認(rèn)為模型參數(shù)越多,性能就越好;而現(xiàn)在,越來越多的人開始認(rèn)識到,小模型也能發(fā)揮出巨大的潛力。

隨著AI工具庫變得越來越強(qiáng)大,編程方式也變得越來越簡單(例如使用自然語言),AI技術(shù)的使用正變得更加平民化。此外,業(yè)界正在努力將推理過程盡可能地靠近數(shù)據(jù)源,因此邊緣AI正受到越來越多的關(guān)注。

鑒于此,本文將深入探討高通收購Edge Impulse的意義,分析值得關(guān)注的邊緣AIoT平臺,并提煉《邊緣AI終極指南》中的精華內(nèi)容,以期為讀者全面解析TinyML的技術(shù)趨勢和商業(yè)前景。

Edge Impulse并入高通,簡化邊緣AI開發(fā)流程

高通公司于3月11日宣布收購邊緣AI技術(shù)公司Edge Impulse。

此次收購將整合Edge Impulse的邊緣AI開發(fā)平臺,增強(qiáng)高通在AIoT領(lǐng)域的能力,推動高通在工業(yè)自動化、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的智能化滲透。

Edge Impulse是一家成立僅6年的公司,由芬蘭企業(yè)家扎克·謝爾比與荷蘭工程師揚(yáng)·瓊布姆于2019年共同創(chuàng)立。

兩位創(chuàng)始人在ARM公司從事物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)工作時(shí)相識,他們共同發(fā)現(xiàn)了一片藍(lán)海市場—TinyML微型機(jī)器學(xué)習(xí)。他們意識到,隨著微控制器計(jì)算能力的發(fā)展,已經(jīng)能夠直接在板上運(yùn)行特定領(lǐng)域的人工智能模型。如果將人工智能從云端轉(zhuǎn)移到邊緣,將有無數(shù)的應(yīng)用場景受益。

自成立之初,Edge Impulse的使命就是簡化邊緣設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程,幫助開發(fā)者快速構(gòu)建和部署嵌入式AI應(yīng)用,推動智能設(shè)備的普及。

Edge Impulse構(gòu)建的AIoT平臺,可以大大縮短為傳感器、微控制器和攝像機(jī)等小型設(shè)備創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的時(shí)間。

Edge Impulse為開發(fā)人員提供了一套完整的工具,可以自動收集數(shù)據(jù)、簡化模型訓(xùn)練、提供高級優(yōu)化功能,并支持一鍵部署到多種類型的硬件,從MCU微控制器到CPU中央處理器、GPU圖形處理器和NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。

目前,Edge Impulse的平臺已支持超過17萬開發(fā)者,覆蓋25萬個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,客戶包括全球頂級芯片供應(yīng)商(如意法半導(dǎo)體、恩智浦)和終端企業(yè)。

迄今為止,Edge Impulse已籌集了5430萬美元的資金。2021年,該公司在B輪融資中獲得了3400萬美元,估值達(dá)到2.34億美元。兩年后,該公司報(bào)告的收入為1470萬美元。

高通收購Edge Impulse可以彌補(bǔ)其在端側(cè)和邊緣AI領(lǐng)域的技術(shù)短板,并加速向AIoT轉(zhuǎn)型。

Edge Impulse的平臺能夠與高通的芯片組軟件架構(gòu)形成互補(bǔ),幫助開發(fā)者在低功耗設(shè)備上快速部署AI應(yīng)用。

據(jù)悉,預(yù)計(jì)本次收購將于數(shù)周內(nèi)完成。收購?fù)瓿珊螅咄▽⒛軌驗(yàn)殚_發(fā)者提供更高效的AI開發(fā)工具,加速物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的商業(yè)化進(jìn)程。在工業(yè)、醫(yī)療和零售等領(lǐng)域,邊緣AI的普及將推動智能化轉(zhuǎn)型,提升運(yùn)營效率和決策能力。

上圖展示了兩者結(jié)合后的優(yōu)勢,Edge Impulse平臺與高通的邊緣AI工作流程和高通AI Hub、Foundries.io等工具配合使用,可以更廣泛地訪問新模型、測試環(huán)境和部署選項(xiàng)。

在一篇博文中,Edge Impulse創(chuàng)始人謝爾比介紹了并入高通的意義。

對Edge Impulse用戶而言,這意味著邊緣人工智能將變得更加簡單、易于使用。與高通的合作將加速對功能強(qiáng)大的Dragonwing處理器的計(jì)算機(jī)視覺、音頻、語音識別和生成式人工智能的支持。除了支持高通的硬件,Edge Impulse還將繼續(xù)支持來自廣泛合作伙伴的邊緣硬件,包括MCU、CPU、GPU和NPU。用戶可以像往常一樣,使用Edge Impulse將模型部署到自己喜歡的硬件上。

對高通而言,Edge Impulse將為其物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略方針增添重要組成部分。無論經(jīng)驗(yàn)水平如何,用戶都可以從完整且直觀的邊緣AI開發(fā)工作流程中受益。從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和AI實(shí)驗(yàn),到在各種邊緣硬件(包括Dragonwing處理器)上優(yōu)化和部署AI模型,用戶都可以立即開始嘗試。此外,企業(yè)和工業(yè)應(yīng)用可以利用全新Edge Impulse與高通AI Hub的集成,分析并提升針對高通硬件的模型性能,加速高性能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的創(chuàng)新。

TinyML設(shè)備:麻雀雖小五臟俱全的開發(fā)挑戰(zhàn)

TinyML模型運(yùn)行于微控制器芯片,這類芯片常見于洗衣機(jī)、冰箱、汽車安全氣囊等各種設(shè)備中。

最初設(shè)想的TinyML消耗的電量非常少(不到1毫瓦),因此設(shè)備可以使用紐扣電池運(yùn)行一年或更長時(shí)間,并且?guī)缀蹩梢杂肋h(yuǎn)使用太陽能供電。雖然目前尚未廣泛達(dá)到這一閾值,但TinyML設(shè)備已經(jīng)可以使用AA電池運(yùn)行數(shù)周甚至數(shù)月。

芯片本身價(jià)格低廉,可從多家制造商處購買。因此,大多數(shù)TinyML設(shè)備的價(jià)格從幾美元到幾十美元不等,具體取決于其功能的強(qiáng)大程度。

這些設(shè)備通常不僅包括芯片,還包括攝像頭和傳感器,用于檢測圖像和聲音,以供AI模型進(jìn)行分析。目前工程師們使用的TinyML軟件、硬件和數(shù)據(jù)集都是開源的,這意味著它們可以被自由訪問和修改。

盡管TinyML設(shè)備看似簡單,但開發(fā)起來卻充滿挑戰(zhàn)。

首先,它需要多種技能的專業(yè)知識,包括硬件、軟件和機(jī)器學(xué)習(xí),很少有人能夠全面掌握,其次,結(jié)合所有這些技能也需要時(shí)間。因此,能夠簡化開發(fā)、有效部署的端側(cè)和邊緣AI開發(fā)平臺成為了必選項(xiàng)。

Edge Impulse提供了《邊緣AI終極指南:邊緣AI業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型手冊》,其中包含了關(guān)于邊緣AI如何改變業(yè)務(wù)的關(guān)鍵要點(diǎn),以及如何利用這項(xiàng)突破性技術(shù)的實(shí)用見解。

全球邊緣人工智能的增長和預(yù)測顯示,預(yù)計(jì)到2033年,全球邊緣AI市場規(guī)模將從2023年的190億美元增至約1630億美元。

為邊緣AI提供支持的軟件和硬件市場也在不斷增長。邊緣AI軟件解決方案正在成為現(xiàn)代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的一部分。這個(gè)不斷增長的市場涵蓋了各種工具和平臺,旨在實(shí)現(xiàn)從物聯(lián)網(wǎng)傳感器到工業(yè)設(shè)備等邊緣硬件的AI推理和訓(xùn)練。邊緣AI軟件的全球市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2023年的11億美元增長到2028年的41億美元。

在硬件方面,根據(jù)Markets and Markets的數(shù)據(jù),到2029年,全球邊緣AI硬件市場價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到547億美元。

邊緣設(shè)備和處理器構(gòu)成了邊緣AI實(shí)現(xiàn)的支柱,支持在各種應(yīng)用中進(jìn)行本地處理和決策。這些設(shè)備包括專用的AI加速器和神經(jīng)處理單元NPU,以及針對邊緣計(jì)算優(yōu)化的更通用的片上系統(tǒng)SoC。

《邊緣AI終極指南》還提供了如何評估邊緣AI的準(zhǔn)備情況、如何制定邊緣AI的發(fā)展路線圖,以及如何測算投資回報(bào)率等內(nèi)容,具有參考價(jià)值。

邊緣AI成熟度評估清單可以幫助組織評估是否已為成功的邊緣AI之旅做好準(zhǔn)備。此清單將指導(dǎo)評估實(shí)施和擴(kuò)展邊緣AI計(jì)劃所必需的關(guān)鍵要素。

邊緣AI路線圖旨在指導(dǎo)完成規(guī)劃、實(shí)施和優(yōu)化邊緣AI戰(zhàn)略的關(guān)鍵步驟。通過探索有效的邊緣AI路線圖的關(guān)鍵組成部分,組織可以更好地構(gòu)建未來。

測算ROI也是關(guān)鍵步驟之一,因?yàn)樵S多組織將面臨邊緣AI戰(zhàn)略的關(guān)鍵決策:自建還是購買。在邊緣AI的早期,DIY方法通常是唯一的選擇,需要公司組裝復(fù)雜的組件、工具和資源。然而DIY也是一種具有挑戰(zhàn)性的方法,需要廣泛領(lǐng)域的專業(yè)知識才能實(shí)現(xiàn)。

感興趣的朋友可以點(diǎn)擊鏈接下載:
https://pages.edgeimpulse.com/the-ultimate-guide-to-edge-ai

邊緣AIoT平臺巡禮:高通、英偉達(dá)、谷歌等巨頭參與角逐

隨著邊緣AI的不斷發(fā)展,支持AIoT的新型平臺也應(yīng)運(yùn)而生。

任何旨在支持AIoT連接的平臺都必須有效地結(jié)合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)平臺領(lǐng)域的功能。這頗具挑戰(zhàn)性,因?yàn)槿斯ぶ悄艿奶攸c(diǎn)是軟件的快速迭代和更新,而物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)是設(shè)備的資源受限、分散部署、而且需要在無人干預(yù)的情況下運(yùn)行多年。

在一份新報(bào)告《AIoT需要什么樣的平臺?》中,Transforma Insights確定了支持AIoT所需的軟件平臺必備功能。

雖然許多功能已經(jīng)存在,然而,現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)平臺通常尚未針對支持分布式人工智能進(jìn)行優(yōu)化,而人工智能平臺通常沒有考慮到物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的所有約束。目前能夠兼顧物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的AIoT平臺仍屬少數(shù)。

通過收購Edge Impulse,高通將成為邊緣AIoT平臺的有力參與者之一。

其他知名的邊緣AIoT開發(fā)平臺還包括:

英偉達(dá)Jetson

Jetson是一個(gè)強(qiáng)大的邊緣AIoT應(yīng)用平臺,提供一系列針對AI和深度學(xué)習(xí)任務(wù)量身定制的硬件和軟件解決方案。它以緊湊的外形提供高性能計(jì)算能力,使其成為機(jī)器人、智能城市和醫(yī)療保健等應(yīng)用的選擇。

谷歌Coral

Coral致力于將AI處理擴(kuò)展到邊緣設(shè)備。為此,它提供了Coral Dev Board和USB Accelerator等模塊,以及用于AI推理的TPU。谷歌Coral與TensorFlow Lite配合使用,使開發(fā)人員能夠更輕松地部署模型。

AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass是一種將AWS云服務(wù)擴(kuò)展到邊緣設(shè)備的技術(shù),使它們能夠在本地對其生成的數(shù)據(jù)采取行動。它支持機(jī)器學(xué)習(xí)推理、數(shù)據(jù)處理和設(shè)備之間的安全通信。

Microsoft Azure IoT Edge

Microsoft Azure IoT Edge是一項(xiàng)完全托管的服務(wù),通過在IoT設(shè)備上直接部署和運(yùn)行AI、Azure服務(wù)和自定義邏輯,在本地提供云智能。它采用了一系列開發(fā)應(yīng)用程序,并且還與Azure機(jī)器學(xué)習(xí)兼容以進(jìn)行模型部署。

英特爾OpenVINO

英特爾OpenVINO(開放式視覺推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化)工具包通過其設(shè)計(jì)加速了英特爾硬件上的AI工作負(fù)載。它專注于深度學(xué)習(xí)模型,并能夠分發(fā)到各種邊緣設(shè)備。OpenVINO支持計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理應(yīng)用程序,因此,它也可以被視為醫(yī)療保健、零售和工業(yè)自動化等行業(yè)進(jìn)行AI開發(fā)的多功能工具。

IBM Edge應(yīng)用程序管理器

IBM邊緣應(yīng)用程序管理器是用于安裝和運(yùn)行基于AI的邊緣設(shè)備應(yīng)用程序的全套解決方案。此工具是自我管理的,用戶可以在出現(xiàn)新版本或更新時(shí)進(jìn)行部署。IBM的Edge Cluster Manager平臺提供了各種用例場景,例如工業(yè)自動化、能源管理和遠(yuǎn)程生產(chǎn)力工具。

索尼Spresense

Spresense是一款專為邊緣計(jì)算應(yīng)用而設(shè)計(jì)的小型開發(fā)板。它由多核微控制器構(gòu)建,支持多個(gè)AI框架,因此非常適合音頻處理、計(jì)算機(jī)視覺操作和其他AI用途。

寫在最后

隨著邊緣AI的迅速發(fā)展,TinyML正迎來一個(gè)全新的時(shí)代。

高通對Edge Impulse的收購,不僅彰顯了行業(yè)巨頭對TinyML和AIoT的高度重視,更預(yù)示著邊緣AIoT平臺競爭的加劇。未來,隨著5G、IoT等技術(shù)的進(jìn)一步普及,邊緣AI將在更多領(lǐng)域大放異彩。

最后,值得一提的是隨著TinyML已成為許多嵌入式邊緣用例的常態(tài),TinyML基金會進(jìn)行了品牌重塑。該基金會已更名為Edge AI基金會,以便更好地與生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴一起,實(shí)踐在邊緣提供可擴(kuò)展、低功耗AI的承諾。

參考資料:

1.Our Next Chapter: Edge Impulse is Joining Forces with Qualcomm Technologies,作者:Zach Shelby,來源:Edge Impulse
2.The Ultimate Guide to Edge AI,來源:Edge Impulse

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