紫光展锐张海涛:推动5G与AI深度融合 赋能智慧产业

2019-11-01 15:20:35爱云资讯阅读量:910

昨日,“2019中国国际信息通信展览会”在北京开幕。在下午举行的AI峰会论坛上,紫光展锐AI技术实验室副主任张海涛做了题为《AI赋能智慧产业》的报告,分享了紫光展锐对于AI的洞见,并介绍了紫光展锐在AI领域的探索与布局。

张海涛表示,随着我国正式步入5G商用时代,5G将实现对于AI的重新定义,通过与5G的结合以及深度的融合,AI将为智慧产业实现深度赋能。

5G重新定义AI

在今日上午举行的2019中国国际信息通信展览会主论坛上,工信部以及三大运营商共同启动了中国5G正式商用的大幕,标志着5G在我国正式步入商用时代。人工智能技术经历了多年的发展,如今,5G时代的到来以及与AI的深度融合将推动实现巨大变革。

在张海涛看来,正是由于5G大带宽、低延时高可靠以及海量链接的三大技术特点,5G重新定义了AI,主要体现在三个方面:

一是实现了资源突破,主要反映在云端联系的紧密化。5G带来的大量种类繁多的数据导致云端变化;基于全局计算的云(接入云+控制云)以及基于局部数据的计算的端(智能端)。

二是增加了算力提升需求,反映在AI运作的情景化。5G时代有更多设备需要链接,AI处理器沉浸在各种多样化的情景中训练和判断。

三是解决了传输带宽和速率困境,使得终端对于AI的处理更加高效和全面智能化。主要体现在端到端的全面链接、端侧数据处理能力提高、AI处理路径缩短、AI处理零延时等方面。

在张海涛看来,在5G技术的三大特点中,最重要的特点是海量链接,这将进一步促进IoT的发展,而“5G+AI+IoT”将实现改变社会的系统升级。

“在5G技术的支撑下,通过感测器感知物理世界的各种信息,再通过AI处理器进行信息特征提取、目标识别、语义分割、场景理解等过程最终形成决策,成为一个闭环。”张海涛认为这是一个“5G+AI+IoT”应用的具体体现。

张海涛进一步表示,目前AI技术正在同各行各业紧密结合,实现对于行业的赋能。

比如通过“AI+机器人”,可以使得机器人通过大量学习和训练,形成思维,识别目标,推理目标行为,这在一些货物装卸、物流分拣领域都已经有了很好的应用案例。

此外,“AI+无人机”可以广泛用于交通识别、高空作业以及智慧农业等领域。如空中跟踪交通目标、高空检查分析电力线以及线杆关键部位异常行为,以及拍摄农作物照片识别杂草种类等应用。

在“AI+自动驾驶”方面,基于5G技术以及V2X的场景,包括提升摄像头的识别和处理信息的能力、针对不同范围和气候的雷达感知、拓展汽车视野、3D Map建立和精确定位等方面,AI将为自动驾驶提供更大的帮助。

紫光展锐全方位布局“5G+AI”

随着5G时代的到来,一个一致的观点是:5G与AI必须通过深度的互相融合才能催生出巨大的化学反应,结合多样的场景应用,实现对于行业的深度赋能从而引发变革。

这正如此前紫光展锐CEO楚庆在接受集微网记者采访时所言:“没有AI的5G是一条空船,没有5G的AI是搁浅的航船。”

作为中国领先的5G通信芯片企业,紫光展锐如今正在5G和AI领域全面出击。紫光展锐多次强调5G与AI的相辅相成,目前已在5G和AI领域进行了全面布局。

在5G方面,紫光展锐深耕多年。2014年紫光展锐便启动了5G研发并组建5G团队。今年2月,紫光展锐正式发布了旗下首款5G基带芯片——春藤510。4月,紫光展锐完成了符合3GPP R15新空口标准的5G NSA及SA通话测试。

今日,紫光展锐宣布,在IMT-2020(5G)推进组组织的中国5G增强技术研发试验中,已全面完成了基于3GPP R15标准的5G SA和NSA两种模式下的室内测试。目前,外场测试也在进行中。同时,紫光展锐已于近期成功打通了基于26GHz频段的毫米波(mmWave)上行和下行物理链接的双向互通,为下一步毫米波芯片产品研发测试打下坚实基础。

在AI芯片方面,紫光展锐8月推出了高性能AI边缘计算平台虎贲T710。虎贲T710率先采用极具创新的异构双核架构NPU,以应对越来越复杂的应用场景和越来越多的算力需求。除了架构和算力,虎贲T710在能效和商用成熟度上也领先业界,其中能效≥2.5TOPS/W,超过业界平均水平30%。

在张海涛看来,虎贲T710最大的特点就是采用自主研发的异构双核 NPU 架构,兼顾精度、能效与算力,在AI边缘计算能力显著提升的同时,具备高效协同和动态调度等特征,能够最大限度帮助客户降低运营成本。

另据张海涛介绍,在 AI 领域,紫光展锐拥有完整的战略布局,全面推进 AI 在工业、商业、医疗、家居、教育等领域的应用,加快传统产业智能化升级。

同时,紫光展锐持续探索 AI 创新技术,开展前沿研究。不久前,紫光展锐携手西安交大共建 AI 联合实验室,计划 5 年内投资 1 亿元用于技术研发。希望通过产学研融合,进一步探索AI创新性研究,培养 AI 科研人才,促进AI 的产业融合和应用落地,推动中国乃至全球新一代人工智能的发展。

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