5月13日，台湾鸿海精密工业旗下的富士康科技集团和半导体开发公司Socionext（横滨市）共同研发了一种边缘计算系统。

该系统将利用人工智能（AI）技术进行图像分析，但该系统并不是通过云端来进行操作，而是基于终端本身对AI图像进行数据处理。目前富士康与Socionext已经正式宣布将这项边缘计算系统对外供应，助力智能城市、智慧医疗以及智慧店铺不断发展。

其中，半导体初创公司Hailo也参与了开发。Hailo使用了Foxcon计算机中的“BOXiedge”功能，并成功的将用于机器深度学习的半导体芯片和相当于Socio Next的计算机CPU（中央运算处理装置）处理器结合到一起。

该系统每秒可以处理26万亿条命令，并且可以立即处理和分析来自终端侧20多个摄像机的视频数据。由于无需将数据发送到云端，因此可以进行高速分析处理并降低功耗。

例如在商店中，该系统可以通过多个摄像机的图像来分析商店中的人流动向。据该公司称，这套系统还可以通过在工厂获取并分析设备数据来提高产品检查和质量改进的效率。

有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”

所谓“树大根深”，人工智能的发展也是同样道理，越在底层深深扎下根基，越能够发展出强大的产业。

那么，借助开源代码，“半路出家”的AI产业为什么会难以为继？

在获得同样数据的前提下，以开源代码运行，AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，将很难达到所期望的结果，而且难以修改、完善、优化算法。

如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练“一脉相承”，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中；而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息”，从而更好地解决实际应用问题。

基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。AI要应对的现实生活是复杂、多变的，当能够“应对自如”时，才能够促成产业的“繁茂”。

AI算法驱动创新需找对方向

世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键，因而纷纷开始布局人工智能发展战略，以占领新一轮科技的至高点。我国对于AI的关注也是在近几年逐渐加大，在2017年以国家战略的形式颁布了人工智能的发展总体框架，促使越来越多的人工智能公司或者研究机构投身到AI浪潮中了，诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的初创AI企业。

对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。当前中国人工智能企业数量为全球第二，截至2019年，全球共监测到人工智能企业总数约5000多家，其中美国人工智能企业数2000多家，位列全球第一。中国内地人工智能企业总数1000多家，位列全球第二。

而在2020年，无论是机器学习还是深度学习，算法能力的增强都将进一步推动我国人工智能的不断突破。在许多生活消费场景中，人们对个性化体验的需求不断增加，个性化、场景化服务也将逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。硬件方面，国内阿里巴巴、华为、小米纷纷推出自己的AI芯片产品。与此同时，语音识别、生物识别、机器学习算法的发展也日趋成熟，人工智能将持续加大与行业的融合，找到更多的驱动创新方向。

AI终端趋势显现，边缘计算成为下一大领域

即使人工智能算法找对了方向，但是场景却直接决定了机器算法应用的宽度和广度。人工智能不仅限于强大的超级计算机和大型设备，它也正在成为智能手机和可穿戴设备和设备的一部分。CBInsights表示，AI发展正在进入“端”时代，包括手机、汽车、可穿戴在内的终端都将越来越多地迎来AI加持。而人工智能的边缘化应用还远不止于此，智能家居、自动驾驶、机器人等诸多热门领域中，都有它的身影。因此，边缘计算已经逐渐成为机器算法的下一个重要领域，

边缘计算加持,机器人规模化应用已成趋势

基于对机器人行业规模发展规模、机器人在多领域多场景细分化、以及对5G/边缘计算等技术在机器人行业的应用前景的共同看好,英特尔携手合作伙伴科沃斯商用机器人(下简称科沃斯)持续探索5G、AI、边缘计算、等技术在机器人领域的技术突破,推动机器人在不同领域的应用落地,加速实现产业规模化和商用化。上周,科沃斯发布了四款基于英特尔产品和技术的全新智能服务机器人,包括工具型金融服务机器人、零售营销服务机器人、巡检机器人以及通用运动底盘。

这些都离不开英特尔在软硬件层面的最新技术的支持,以及生态和标准化能力的综合支持,从而实现机器人设备在感知能力、交互能力、运动能力、及具体业务算法方面的综合性能突破,以满足金融、零售、交通等大场景、多动态的真实商用场景。

首先,在硬件层面,英特尔酷睿i7处理器可支持机器人的导航、避障、定位、建图算法所需要的强大算力,借助Intel Movidius Myriad X进行深度学习能力,满足不同对象的精准识别,包括人脸检测、人体检测和物体检测等；软件层面,英特尔OpenVINO工具包针对视觉类图像和数据更为高效,基于处理神经元计算棒可大大降低开发门槛及成本,并高度集成了Intel RealSense SDK等功能,同时满足了不同类型机器人开发的基础支撑。

另外,英特尔注重在全球化趋势下的大生态和标准化工作搭建。作为智能机器人领域的重要合作伙伴,科沃斯也与英特尔一道,联合上下游伙伴,在创新实践中推进标准化工作。目前双方在积极参与包括机器人可靠性、整机硬件方面的国内行标和国标,推进产学研良性合作。

未来,机器人在“新基建”大环境下,将积极发挥人机协作、智能助推的重要作用,助力各行业的数字化转型进程,同时,智能机器人产业也有望在不断拓展的智能设备、智能场景中爆发更大的商用市场,形成新一轮产业升级。