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360 首席科学家颜水成:有关机器视觉的六个洞见

2016-08-13 14:13
潇纵
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  从飞鸟到飞机,从蝙蝠到雷达。人类对自然界的每一次致敬都能把自己带入一个新时代。而人工智能,恰恰是向自然界的王者——人类——致敬。

  自从有计算机那天开始,人们就从未中断让机器拥有智慧的梦想。在这条路上,有一位广受世界学界尊重的大师,他就是来自360的首席科学家、国际知名计算机视觉与深度学习专家颜水成。

  他不仅在国际上领域数次引领了计算机视觉的研究方向,还进行了大量前瞻的实践,让计算机模仿婴儿大脑的运作方式,一步步观察学习这个世界。

  在2016CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上,颜水成接受了雷锋网的专访,分享了他对于人工智能和计算机视觉的洞见。

  【360首席科学家,360人工智能研究院院长颜水成】

  1、端上的智能

  目前的人工智能很多都依靠云端的计算,但是有些场景并不适合云端。例如:

  特斯拉的自动驾驶技术,对于面前的路况进行图像采集之后,如果发送到云端进行处理,会有明显的延时,这样等结果返回本地,往往已经错失了处理的时机,就失去了意义。

  直播业务中为主播实时加上装饰的技术,例如为主播加上虚拟的耳环。这种场景下,如果从服务器上拉回来计算结果,会有时延,由于主播在运动,所以没办法精确对位,体验就会很差。

  有的智能摄像头会提供一个功能:查看是否有可疑人员进入监控区域。如果设备销量很大,大量用户同时使用这个功能,这时如果在服务器端进行计算,就会对服务器造成很大压力。

  还有很多智能设备的应用环境是没有网络的,无法和服务器交互。

  

  【特斯拉自动驾驶示意图】

  以上这些场景,如果将运算任务直接下发到智能设备终端上,这些瓶颈就会迎刃而解。

  但是,把运算载荷放到设备上,显然要克服诸多问题。其中最大的一个就是:终端设备的运算能力存在天花板。(由于智能设备成本有限,大多不可能配备顶级运算芯片)

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