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試想這樣的場景，在你進(jìn)入公司或是回家時(shí)，只需面對鏡頭進(jìn)行人臉識別，大門就會自動(dòng)打開，而無需刷射頻卡或是進(jìn)行任何的接觸性操作。如果系統(tǒng)檢測到未經(jīng)注冊的陌生人員，自動(dòng)發(fā)出信號聯(lián)系前臺或家主請求和確認(rèn)訪問許可。
當(dāng)你從超市回家后，將剛買到的新鮮蔬菜放入冰箱，冰箱自動(dòng)識別了你從超市購買的蔬菜，并自動(dòng)開始計(jì)算保鮮時(shí)間，在蔬菜變質(zhì)前及時(shí)提醒你盡快食用。
在工廠里，無需過多的操作員對每一套機(jī)臺進(jìn)行操作，當(dāng)系統(tǒng)識別到原料到達(dá)指定位置后，便自動(dòng)開始工作。在系統(tǒng)工作的過程中，如果檢測到異物進(jìn)入，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，通知監(jiān)控人員進(jìn)行停機(jī)檢查。
以上這些場景來自于恩智浦虛擬技術(shù)展廳，作為恩智浦描繪的未來城市樣本中的幾個(gè)例子，如今已然越來越多的應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活。實(shí)際上，自從物聯(lián)網(wǎng)（IoT）出現(xiàn)以來，全球智能互聯(lián)設(shè)備的數(shù)量逐年增長，已達(dá)數(shù)十億量級水平。無論是樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)，或是智能家庭系統(tǒng)的建立，還是工業(yè)4.0背景下智慧工廠的升級和改造，機(jī)器學(xué)習(xí)正不斷地改善人類的生活與生產(chǎn)活動(dòng)的效率。
智慧安防需要人工智能
人工智能系統(tǒng)正不斷地滲透生活和生產(chǎn)的各個(gè)方面，以達(dá)到通過讓機(jī)器和設(shè)備獲取圖像和聲音，并自主開展行為。在談?wù)撝腔郯卜罆r(shí)，人工智能的重要意義更為凸顯。正如開頭所列舉的一樣，人工智能正運(yùn)用于在家居與辦公場景的門禁控制，以及工廠自動(dòng)化的運(yùn)作和異常檢測等場景下。而在這些應(yīng)用中不難發(fā)現(xiàn)，需求的痛點(diǎn)主要在對于圖像的檢測，識別與篩選能力上，因?yàn)椴捎脗鹘y(tǒng)人工的方式進(jìn)行檢測的工作無疑是費(fèi)時(shí)費(fèi)力的。
傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)往往依賴云端進(jìn)行信息的處理，并與邊緣設(shè)備進(jìn)行信息的交換，這些設(shè)備傳輸TB級的海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)基于人工智能的云計(jì)算。而隨著物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模越來越大，云端傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為了能夠在更多安防設(shè)備上實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用，基于安全性，實(shí)時(shí)性的需求，基于邊緣設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)也正悄然興起，擔(dān)負(fù)起讓邊緣設(shè)備節(jié)點(diǎn)變得更智能的責(zé)任，減少對于云端網(wǎng)絡(luò)的依賴，同時(shí)由于對信息的處理更加靠近數(shù)據(jù)源的位置，針對一些安防，監(jiān)控等應(yīng)用中所需的識別需求，邊緣的機(jī)器學(xué)習(xí)往往能夠作出更為快速的反應(yīng)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的普及之路
人工智能的開發(fā)涉及一系列的工作，因此在過去，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一直是數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家的開發(fā)領(lǐng)域。而隨著在諸如智慧安防等領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的普及，這種情況正在逐漸改變。
主流半導(dǎo)體廠擔(dān)負(fù)著讓邊緣設(shè)備變得更智能，讓人工智能應(yīng)用的開發(fā)變得更簡便的任務(wù)，同時(shí)也需要軟硬件的共同配合。硬件方面，諸如恩智浦i.MX RT跨界MCU等產(chǎn)品順應(yīng)趨勢，保持低功耗，低開發(fā)難度的前提下，性能表現(xiàn)較過往的傳統(tǒng)MCU產(chǎn)品有極大的提升，如今已然可以滿足一定的邊緣計(jì)算需求，而性能更強(qiáng)大的處理器產(chǎn)品，如恩智浦i.MX 8M系列等，則更適合具備高清圖形顯示和動(dòng)畫，音頻等進(jìn)一步處理需求的設(shè)備。而在軟件方面，無論選擇了何種性能水平的處理器和控制器產(chǎn)品，由于需要人工智能的系統(tǒng)越來越多，且需求越來越本地化，對開發(fā)工具的簡單上手和輕松開發(fā)的需求從未像現(xiàn)在這樣強(qiáng)烈。
在這樣的需求下，一些為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的開發(fā)工具漸漸進(jìn)入了工程師的視野，譬如恩智浦的eIQ（“edge intelligence”）機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，通過提供一組綜合工作流程工具、推理引擎、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)編譯器、經(jīng)過優(yōu)化的庫和技術(shù)，幫助簡化并加快機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)。eIQ適合各種技能水平的用戶，從第一次接觸深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的嵌入式開發(fā)人員，到重點(diǎn)研究高級目標(biāo)識別、分類、異常檢測或語音識別解決方案的專家，eIQ都可以助力開發(fā)。
實(shí)現(xiàn)人人可用，助力智慧安防普及
在今年的第三季度伊始，恩智浦eIQ工具迎來重大的升級。最為顯著的變化就是新增了基于圖形用戶界面（GUI）的eIQ Portal，即使是人工智能領(lǐng)域的新手，也可以簡單上手進(jìn)行開發(fā)。作為一套界面友好的上位機(jī)軟件，eIQ Portal能夠讓用戶在恩智浦的MCU/MPU平臺上進(jìn)行開發(fā)，訓(xùn)練，驗(yàn)證和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
eIQ支持自備數(shù)據(jù)和自備模型兩種工作流程。自備數(shù)據(jù)的工作模式方便用戶通過將自有數(shù)據(jù)集導(dǎo)入，并支持?jǐn)?shù)據(jù)集增廣，基于eIQ自帶的預(yù)設(shè)的模型進(jìn)行訓(xùn)練，并支持模型的驗(yàn)證，最終部署到設(shè)備。eIQ內(nèi)置的模型對于分類和檢測的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供了全功能的支持，并且可以讓用戶自主選擇更偏重運(yùn)行速度或是更偏重精度的模型風(fēng)格。這一系列選擇都通過直白的GUI界面呈現(xiàn)給用戶。而自備模型的工作模式使用戶將自行訓(xùn)練完成的模型通過Model Tool進(jìn)行裝載和轉(zhuǎn)換，從而部署到設(shè)備中。
模型的訓(xùn)練和優(yōu)化方面，eIQ同樣提供了可視化界面，用圖表的形式呈現(xiàn)模型的精度表現(xiàn)。
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模型部署方面，eIQ支持多種推理引擎，如DeepViewRT?，TensorFlow?Lite, TensorFlow Lite Micro, Glow和Arm NN。
恩智浦同時(shí)也提供了例程，幫助用戶在短短幾十分鐘時(shí)間內(nèi)就可以完成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練模型，并且完成轉(zhuǎn)換，最終部署到設(shè)備中。譬如針對i.MX RT平臺的例程，可以從相應(yīng)產(chǎn)品的MCXpresso SDK中獲取。如下圖所示，利用恩智浦所提供的例程，基于跨界MCU平臺，模型就能夠快速實(shí)現(xiàn)對攝像頭所捕捉到的圖像進(jìn)行分辨。在智慧安防中，配合相應(yīng)的指令，輕松實(shí)現(xiàn)異常檢測，或是一些常規(guī)自動(dòng)化的行為。
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利用eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具開發(fā)的應(yīng)用，無論是通過云端處理復(fù)雜的圖像信息，還是通過邊緣計(jì)算快速針對突發(fā)事件作出反應(yīng)，能夠助力智慧安防系統(tǒng)更高效的工作，保障生產(chǎn)流程的順利，家庭生活的平安。
