广和通：深度学习究竟“深”在何处？

发布时间：2024-07-11 09:59
作者：AMEYA360
来源：广和通
阅读量：449

　　广和通要闻

　　每一次产业革命都离不开核心技术的驱动，正如机械技术、电气技术、信息技术之于前三次工业革命。如今，我们正处于第四次工业革命浪潮，AI已成为关键驱动力。其中，深度学习作为核心技术，是快速构建、训练和部署AI应用的重要能力。

　　深度学习作为人工智能技术之一，通过大量的数据和强大计算能力来训练神经网络，以模拟人脑进行自动学习。深度学习推动了各行业AI化应用发展，在各种自然语言处理任务中显示出巨大效用，如工业自动化、机器翻译、视觉识别、预测性维护、自动驾驶等。广和通端侧AI解决方案融合深度学习能力，支持多种深度学习架构，帮助客户降低智能终端部署AI的难度，将终端应用做“深”。

广和通：深度学习究竟“深”在何处？

　　深度学习已应用于多个行业，发挥着“润物细无声”的数据处理与分析作用：

　　在智慧工厂中，深度学习可应用到自动检测和预测性维护中，帮助机器进行视觉质检和自动化工作。

　　在自动驾驶中，汽车行业研究员使用深度学习来训练汽车检测停车标志、红绿灯、人行横道和行人等物体。

　　通过图像识别应用和深度学习技术，医学影像专家可以利用数字化的医疗记录和医学影像数据来支持和改进医学诊断过程，提供更精确和高效的医疗服务。

　　在客户服务中，聊天机器人、虚拟助手和拨入式客户服务门户利用语音识别、机器翻译等工具，更好地实现客户服务。

广和通：深度学习究竟“深”在何处？

　　深度学习的应用需要强大的计算能力与算法部署，得以进行大量的数据分析与学习。广和通端侧AI解决方案具备高算力，可运行各类1.3B/3B/7B开源大语言模型，为终端部署深度学习架构提供基础。同时，广和通端侧AI解决方案还集成高性能GPU和专为图像数据处理设计的高速HVX技术，具备强大的图像编解码能力，便于终端利用图像、视频或文本进行学习和预测。

　　深度学习可消除一部分与机器学习相关的数据预处理过程，对非结构化数据(如文本、图像)进行特征提取，减少人为的特征结构建立。深度学习对智能终端的赋能将大大提高预测的效率与便捷性。基于对深度学习的技术运用，广和通可为客户定制包括摄像头、RTK定位天线、设备整板等全套硬件，以模组、PCBA等多种灵活商务模式合作。在软件部分，广和通采用自主研发的定位、路线规划等算法，采用真实图像数据进行AI训练，充分利用深度学习的技术要点，帮助客户快速落地智能终端。

　　强大的通信连接能力融合AI，将是AIoT产业的发展方向。广和通抢得AIoT新发展赛道，是AI技术和深度学习的先行者，未来，广和通融合深度学习架构的端侧AI解决方案将推动越来越多的数智场景落地。

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　　AI发展正酣，随着终端芯片算力越来越高、端侧模型能力越来越强、实时响应及隐私保护的端侧应用需求增加，端侧AI已然具备落地的条件。端侧AI离客户和应用场景更近，也是具象化AI的重要方式。可以看到，端侧AI的浪潮“涌现”而至，原有的用户体验和生态格局将迎来革命性重塑。　　端侧AI是指在终端设备(如车载智能座舱、智能除草机、机器人等终端场景或设备)上进行人工智能计算和处理，运行端侧模型。相较于云端大模型，端侧大模型在资源有限的设备上高效运行，需进一步对模型进行压缩、推理加速及能耗优化。目前轻量化模型技术包含模型剪枝、知识蒸馏和量化，以上技术往往组合使用，以达到最优的轻量化效果。将大模型部署在端侧设备中，可高效赋能智能终端，如降低延迟，更快地响应用户请求;隐私保护，减少数据传输，从而降低隐私泄露的风险;减轻云端服务器的计算负担，降低对中心化计算资源的依赖，从而降低成本;根据用户的具体设备和使用习惯进行定制化优化，提供更加个性化的服务;无网络连接的情况下也能使用，提高了应用的可用性和灵活性。　　基于大模型在端侧部署的特点和优势，已落地或即将落地的应用场景包括：智能手机、智能家居、可穿戴设备、自动驾驶汽车、工业自动化、医疗设备等。随着AI技术的进步和芯片产业的发展，端侧部署AI的挑战正逐步被克服，更多的端侧应用场景正在落地实现并逐渐成熟。　　首先，大模型本身的算法逐步在优化，在众多细分行业，模型的计算效率相较上一代均有一定量级的效率提升。模型参数变得更小，用户体验却更加智能。再者，更多参数较小的大模型被开源，且AI能力日趋成熟，例如智谱AI、阿里千问等大模型厂商都开源了亿级(0.xB左右)到百亿级(x0B)的大模型预训练模型。这大大降低了大模型应用开发者的使用门槛，同时加速端侧AI部署。此外，算法层级的技术，包括模型量化、剪枝、蒸馏为基础的模型压缩算法，以及专为端侧部署设计的软硬件平台，都正在快速发展，这使得大模型在端侧设备的部署变得更加高效。以上模型变化趋势使得端侧AI在本地所需算力、部署成本、运行效率得到大大提升，将助力各行各业智能升级。　　目前，端侧AI芯片厂商、中游模组及软件厂商、下游终端厂商的产业链上下游正积极推动 AI在端侧部署落地。多个芯片厂商已推出最新处理器，支持终端侧多模态生成式AI，并完成多款大模型的适配。广和通持续为AIoT产业提供模组及解决方案，正积极探索端侧AI相关技术，并已推出多款可应用于机器视觉、具身智能、智能割草等场景的端侧AI解决方案，满足不同终端对算力及模型的需求。　　在端侧AI应用上，广和通深度布局视觉与听觉计算，推出高算力和轻量化机器视觉解决方案，融合了先进的处理能力与边缘计算优势，采用了目标检测、关键点检测、图像分割、超分辨率、图像增强、360环视拼接等高效的视觉处理算法。此外，广和通机器视觉解决方案支持蓝牙、Wi-Fi等多种无线通信连接方式，在高端智能影像终端、工业视觉终端、车载终端、机器人均具有广泛应用场景。　　AI大模型作为当前人工智能领域的重要技术，是孕育新质生产力的重要手段。作为大模型应用的一个重要的实践领域，端侧 AI大模型的全面落地发展需要全产业链推动，包括芯片算力增强、模型优化、软件厂商适配以及终端厂商的落地应用。广和通积极整合产业上下游资源，为产业提供融合通信、算力、AI算法、AI引擎、模型等能力的端侧AI解决方案，加速AI商用至终端。
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