洞见 | 专访中科创达王璠：怎样做好嵌入式人工智能的算法开发？

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数据安全 ，比如家里安装了一个监控摄像头，用来关注老人和孩子的安全，上传到云端的计算也意味着隐私被泄露的风险提升。

脱机 ，虽然现在通信技术发展的很快，但是仍然会碰到在地下停车场、商场里没有信号的情况，这时候就不能指望云端计算有很好的用户体验了。

所以，嵌入式的人工智能还是有很大的市场需求的。

同样是做嵌入式的人工智能，地平线CEO余凯曾经说过，嵌入式AI的应用场景地平线看好三个方向：安防、智能家庭、智能驾驶。对此，王璠也表示赞同，同时表示这三个方向在实现难度上也是逐渐递增的。

从算法方面来看，目前ThunderView算法解决方案包括深度学习算法、算法优化、算法集成三个部分。王璠提到，深度学习算法和算法优化这两个部分在执行过程中是高度耦合在一起的，同时算法优化部分的工作非常重要，难度也最大。目前他们已经在图像处理、机器视觉等领域取得了一些成果，王璠告诉 AI科技评论 ：

在2017年的国际消费类电子产品展览会（CES）及世界移动通信大会（MWC）上，我们团队携手高通公司在高通展台上展示了我们的物体识别及智能拍照引导算法。这些算法独立运行在高通的便携设备上，支持单机运行，不需要联网。实时识别物体，实时对用户的拍照行为进行引导。

也是在今年的MWC上，我们联合ARM公司在ARM展台展示了食品识别及热量估算的算法。利用在ARM设备上的深度学习引擎，我们在ARM双摄设备上展示了食品识别和热量估算的移动应用程序。

↑ MWC2017高通展台展示的ThunderView 算法技术

因为对于深度学习的网络模型而言，如果一个应用场景优化的比较好的话，是可以将其适配到不同的任务中的。所以目前我们的选择是先把基本场景做好，然后再将技术推广至不同的领域。比如现在和高通的合作是在检测方面，和ARM的合作是在分割和识别方面，而我们的目标是要在每一个领域至少做到业界 state of the art 的水平，王璠信心满满的告诉 AI科技评论

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