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隨著人工智能（AI）應用的高速發(fā)展，視覺AI成了各家技術(shù)公司逐鹿的主戰(zhàn)場?；?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">機器學習，網(wǎng)絡邊緣的視覺AI設備可以根據(jù)AI推理，完成物體探測、人臉識別、圖像分析等多種智能視覺任務，為用戶帶來全新的體驗。
不過如果置身視覺AI這個“戰(zhàn)場”，企業(yè)你就會深切地體會到，這是一場艱難的“戰(zhàn)斗”。主要的挑戰(zhàn)來自于以下幾個方面：
- 在邊緣設備中完成AI推理，既需要充足的算力，同時還要滿足成本、體積、功耗、安全等諸多約束條件，產(chǎn)品和方案的設計難度不小。
- 視覺AI市場總量雖然不小，但是“碎片化”現(xiàn)象嚴重，據(jù)不完全統(tǒng)計，目前市場上有70多種相關(guān)視覺用例，但是無法用統(tǒng)一的方案去應對。
- 快速演進的AI 技術(shù)也是一個煩惱，不斷變化的算法、傳感器技術(shù)和視覺處理流程，使得開發(fā)者不得不亦步亦趨，對自己的設計進行不斷地優(yōu)化。
因此想要在這樣的競爭中勝出，企業(yè)你不僅要有敢打敢拼的勇氣，還需要具有更高的“智慧”，能夠找到更為高效的技術(shù)路徑，確立自身的技術(shù)優(yōu)勢，與別人拉開差距。
自適應計算平臺
邊緣設備中的視覺AI應用一般包括AI推理以及非AI的預處理和后處理功能，而所有這些功能都需要相應的高性能算力做支持。如果能夠針對特定的視覺AI應用專門設計一顆芯片，單從性能上考慮，當然是最佳的加速方案。但這樣的固定芯片方案，其局限性也十分明顯：首先，專用芯片的研發(fā)成本及所需的時間成本會非常高；而這與視覺AI應用的碎片化市場和快速迭代的技術(shù)之間，顯然是一對難以調(diào)和的矛盾。
為了解決這一難題，在硬件方面，采用整合了可編程邏輯（PL）和Arm嵌入式處理系統(tǒng)（PS）的FPGA SoC是不錯的選擇，如賽靈思的Zynq UltraScale+ MPSoC。這樣，方便開發(fā)者使用一顆器件即可滿足視覺AI處理全流程的計算任務；利用PL子系統(tǒng)，開發(fā)者可以根據(jù)特定的用例，并基于最新的AI算法和處理流程，去實現(xiàn)最優(yōu)的深度學習處理單元、視頻處理和可擴展的傳感器融合，在高性能和靈活性之間找到一個最佳的平衡。
圖1：Zynq UltraScale+ MPSoC系統(tǒng)框圖
除了硬件，一套與之配套的軟件集也是必不可少的，賽靈思就為開發(fā)者提供了完整的工具鏈（如圖2），無論你是那一個層級的開發(fā)者，都有與相應設計路徑配套的軟件工具可供使用。
圖2：賽靈思的軟件開發(fā)工具
這些軟件與硬件結(jié)合起來，就形成了一個獨特的“自適應計算平臺”，對于兼具靈活性和高效性的系統(tǒng)來講，采用基于FPGA SoC的自適應計算平臺進行開發(fā)，無疑是一個明智的選擇。
4K智能相機開發(fā)平臺
選定了自適應計算平臺這樣的基礎開發(fā)架構(gòu)之后，并非萬事大吉，接下來開發(fā)者還將面臨著具體的方案和產(chǎn)品開發(fā)上的挑戰(zhàn)。
一般來講，視覺AI應用開發(fā)的流程是這樣的：先選定芯片，搭建一個原型，初步驗證該芯片是否能夠與所需的AI模型兼容；然后是PCB的設計和系統(tǒng)集成，并在這個更接近實際商用的系統(tǒng)平臺上進行軟硬件方面的調(diào)優(yōu)加速；最終測試定型后投入量產(chǎn)。
但是實際開發(fā)中，視覺AI應用是多樣化和多層次的，如果每次應用開發(fā)都要從芯片級的設計開始，再經(jīng)過復雜的系統(tǒng)整合過程，這需要一個漫長的研發(fā)周期，且需要一個完整的硬件、軟件、PCB開發(fā)開發(fā)團隊的參與，這無形中就抬高了研發(fā)的門檻。
是否能夠讓視覺AI應用的開發(fā)，跳過前期的芯片級開發(fā)和PCB設計，從一個更高層級的、比較完整的產(chǎn)品化平臺起步，甚至是直接將這個開發(fā)平臺作為成熟的產(chǎn)品來使用，簡化整個開發(fā)流程？安富利的4K智能相機開發(fā)平臺，就可以滿足你的要求。
智能相機開發(fā)平臺的特性包括：
- 具備1300萬像素圖像傳感器以及高性能圖像信號處理芯片
- 賽靈思 MPSOC強大算力能夠支持大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡算法的部署
- Vitis AI開發(fā)工具套件提供成熟且豐富的AI模型庫
- 內(nèi)嵌于MPSOC的VCU硬核支持超低延時的AVC/HEVC編解碼
- 完全對用戶開放基于該平臺的低延時人臉檢測參考工程源碼
- 產(chǎn)品化硬件結(jié)構(gòu)能夠更快地將用戶的設計轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)品
圖3：智能相機開發(fā)平臺
我們可以看到，這款智能相機開發(fā)平臺是基于賽靈思完整的軟硬件自適應計算平臺，有完善的設計生態(tài)資源的支撐，有利于加速實現(xiàn)最終應用的開發(fā)……以往讓人望而卻步的應用開發(fā)，也就因此變得觸手可及了。
在使用過程中，開發(fā)者你既可以將它作為一款成熟的智能相機直接應用在系統(tǒng)方案中，也可以利用其強大的性能和靈活的可擴展性，作為一個“AI-box”開發(fā)平臺來使用，探索更多視覺AI應用的可能性。
圖4：基于智能相機開發(fā)平臺的人臉檢測攝像機方案
專業(yè)的技術(shù)服務
有了自適應軟硬件平臺加持，選定了智能相機開發(fā)平臺這樣的開發(fā)利器，如果開發(fā)者還希望視覺AI應用開發(fā)更“省事”，那么，安富利還有妙招！
作為賽靈思的全球技術(shù)分銷伙伴，以及在視覺AI領域深耕多年的“實力派”，安富利可以為客戶提供全方位的應用開發(fā)技術(shù)支持，服務的內(nèi)容包括（且不限于）：提供基于智能相機開發(fā)平臺的詳細的Vitis AI應用案例；支持AI神經(jīng)網(wǎng)絡模型在客戶板卡上的移植；支持智能相機的生產(chǎn)和硬件定制化需求；支持基于賽靈思新產(chǎn)品Kria核心板的定制化智能相機開發(fā)……有了這樣的技術(shù)后盾，客戶盡可以將更多的精力放在自己的技術(shù)專長或?qū)κ袌鲂枨蟮耐诰蛏稀?/p>
總之，“讓視覺AI應用開發(fā)化繁為簡”，這個目標的實現(xiàn)，需要高效的平臺、順手的工具，以及專業(yè)化的服務，掌握了其中的訣竅，再難的設計問題也能找到快捷的解決方案。
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