北大人工智能前沿讲座--第二讲 嵌入式人工智能

20183—4周学习心得

       嵌入式、偏软件、把软件常用的固化到硬件里;做机器人的核心,不做机器人本身。

       软件算法按摩尔定律更新,每三个月更新一次;而硬件需要每3年一次

      低功耗、高效率,从软件、硬件上进行重新架构,做神经网络、深度学习等应用;

      发现现有的百度无人驾驶汽车扇热问题,找解决思路、办法和人才。

余凯:技术科学家+销售市场家

关键点

地平线机器人ceo

 

 00:09:40

 

 

2010年,图像网络挑战中获世界冠军第一名;

2012加入百度; 在工业届发展,与学术届保持联系;

趋势一:摩尔定律

    功耗低,效率高;      

 

   Cpu架构:按原有的架构;还是采取新的架构;

   人脑是通用的计算结构,还是?

00:19:53硬件

 

    

 

Angel:2012GPU 

对核的要求非常高;

 

 

2020对AI的需求越来越多;人机交互、决策;要求没有延时、实时;

 

监控摄像头:

孙正义对边缘数据的计算 ,收购300亿美金收购美金;

 

自动驾驶速度;处理的数据量极速增长;

市场发展趋势

 TOB:造枪造炮;

 TOC:使用;

例子

pc互联网发展曲线;(上个世纪90年代---今,老美把技术已做的差不多,我们直接用)

 

  创新越来越沉重:滴滴、美团上市成本很高;

  

做硬件

     

 

Our  team

     

人脸识别系统,应用在facebook上;软件、硬件深度融合

 

 从系统级,软件、硬件去均衡发展;

硬件厂商优化的,地平线是性能(硬件架构+软件优化)

 

00:42:09发现的问题 

百度无人驾驶车:每开2个小时,需找个地方扇热;没有从系统级去优化;

Google也没找下办法;

 

地平线的软件框架

 

地平线硬件架构—

 

 

 

地平线处理器架构

高思架构—

 

商业应用

 视频处理,功耗低

 

 

高端打低端: 与medio合作;

花5年时间,重构软件硬件,功耗低、体积小;

 

人才与教育

 

区分:苗、杂草;用高温水枪杀死杂草;

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云从科技ceo---人脸识别

李沐

 

 

 

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转载自www.cnblogs.com/2010dream/p/9124682.html