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发布时间:2024-04-28 16:26:45 人气:
通过将边缘计算与 AI进行深度融合,目前边缘AI已经成为工业制造、零售和医疗等领域打造差异化产品创新的主要手段之一。针对不同应用场景,边缘AI在芯片、模型、感知等层面都会有所不同,不过这些方案往往也会面临一些共性的问题,比如信息安全的保护,以及引入更高性能和更大系统规模之后带来的功耗挑战。 针对这两大全行业需要面临的共性问题,在恩智浦2024高管春季媒体沟通会上,恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor和恩智浦执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen都分享了自己的看法。 让复杂的问题简单化 相较于传统云端AI,边缘AI具有将计算和推理能力带到离数据源更接近位置的优势,可以提供更快速、更安全的数据处理和决策能力。边缘AI本身就是一套高度智能的系统,让边缘设备能够自主地感知、理解和响应数据,这也给相关元器件带来了全新的挑战。 Rafael Sotomayor表示,恩智浦全新的Slogan就是“Brighter Together”,其中“Brighter”便有更智能的意思。这也体现了恩智浦的信念——携手员工、客户和合作伙伴,让世界更智能。 恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor 在此过程中,恩智浦看到三大明显的趋势: 其一是智能化水平提升让工作和生产更加高效,以智能工厂为例,智能化让设备提高了自主性和自动化水平,能够利用更少的资源完成更多的工作。 其二是各个行业都在追求可持续性发展,对设备的能效提出了更高的要求,促使能源类型也在发生转变,不仅仅是电动汽车,很多行业都已经从传统的化石燃料转向电动化。 其三是智能化推动了万物智联的发展,所有联网的设备等都需要更好的信息安全保护,而且是真正意义上的信息安全。 针对这些趋势,Rafael Sotomayor分享了恩智浦的应对之策,分别是高度集成的产品和方案设计,以及强有力的安全性。 边缘AI设备在高性能、低功耗和高密度等需求的推动下,体现出非常明显的集成化发展趋势。这个集成会分很多层面,比如作为系统核心的处理器需要打造成为一个聪明的“大脑”,将数据处理和决策功能集成在一起;在方案层面,受限于有限的部署空间,很多部件都被集成在一起,像传感器和执行器的融合,驱动器和MCU的集成皆是如此。 根据Rafael Sotomayor的介绍,除了硬件层面的集成,恩智浦也致力于在所有产品中融入人工智能技术,“我们希望把最好、最先进的人工智能技术集成到我们强大的处理器当中。在恩智浦的愿景中,我们希望成为开发服务于边缘设备的人工智能的行业领导者,覆盖从低功耗、低端到高端、高性能的各种边缘AI应用。” 另外,Rafael Sotomayor认为,“在恩智浦的芯片中集成了非常多的技术,技术开发的速度如此之快,快到未来某些技术可能会超越客户自身所具备的技术开发能力。关键在于,如何在能够集成如此多技术的同时,确保产品便于客户使用——将复杂的技术简单化。这就是恩智浦为客户提供的价值。” 无论是高性能、集成,还是低功耗等各种应用特性,都是建立在信息安全的基础之上。数据是人工智能的基础,起到承载、驱动和锤炼算法的重要作用,同时数据也是边缘AI应用做出正确推理和决策的先决条件。然而,包括边缘AI在内,人工智能带了红利,也带来了数据安全的隐忧。 Rafael Sotomayor指出,强大的神经处理单元(NPU),强大的连接性,以及强有力的安全性是实现边缘AI的要素。 在安全层面,恩智浦的方案非常丰富,从满足基本功能需求的信息安全产品,再到具有高级别认证的信息安全产品,恩智浦都有相关的方案,这些安全产品在信用卡、护照、移动支付等对安全有高要求的领域得到了充分的验证。 “AI带来了更大的安全挑战,不仅是对恩智浦而言,对整个世界都是如此。恩智浦的应对之策是用AI反过来去对抗AI带来的攻击。另外,我们也借力于量子计算,因为现在算力变得很便宜,有很多来自量子算力方面的攻击,我们希望通过量子计算的能力去对抗安全性的挑战。因此,AI和量子计算是恩智浦解决AI时代安全攻击的两大抓手,我们已经开始在此进行投资。”Rafael Sotomayor说。 用协同创新打造完整的边缘AI方案 对于任何一种AI应用而言,“AI能耗”都是一项巨大的挑战。具体到边缘AI应用上,有时候这种挑战可能更加艰巨。因此,在边缘AI整体方案中,虽然核心是处理器,不过模拟电源器件的作用是不容忽视的。 Jens Hinrichsen表示,模拟器件在边缘AI方案中的应用也是非常广泛的。首先,没有电源,整个系统是无法正常工作的;其次,对于所有边缘设备来说,运行功耗和待机功耗都是要非常重视的问题;另外,边缘AI方案中还有各种连接,然而现实世界是充满模拟信号的,这就需要模拟前端和传感器等,将模拟信号转化为数字信号。
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