过去一年,AI安防市场有实体经济的挣扎、AI新秀的锐利、资产泡沫的疯狂、相互之间的利益重构。

大背景下,赛道玩家们必须走一步看百步,了然新技术下产业的未来走势,而这都将决定着企业产品的周期、产业竞争的最后胜败。

商业模式在变,盈利模式在变,行业参与者在变,消费者习惯也在变;大量新名词、新公司的涌现让传统老人们无所适从,今天的新人在明天到来之时也遇到了上述所提困扰。

遗憾的是,市场上现有的AI芯片方案难以满足前端感知技术的切实需求。

类比一条公路,AI芯片的集成好比是铺上了柏油,但车辆通行时除了对于路面的高要求,还有对于路牌、路标、服务区的需求,而这些在实际过程中,都得不到很好满足。

联邦学习之所以能够在如此短的时间里迅速由一个构想变为一门学科,主要因为它可以让参与各方在不披露底层数据的前提下共建模型,之后利用整个数据联邦内的数据资源,提高每个成员的模型表现。

这是一种集中式的模型训练方法,这种方式很难保证数据隐私安全。

市场专家表示,这些新投资者与首批黄金签证买家的特点相异,他们瞄准的是更便宜的房产,着眼于具有成长型的投资,因为有一些正在翻修的建筑也会出售给希望获得居留证的候选买家们。虽然前几年有过类似情况,但仅限于低标准的房产。

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具体来看,通用型AI芯片在实际应用过程中,会遇到四个问题:

在传统的方法下,用户只是人工智能的旁观者——使用,但没有参与;而在联邦学习场景下,每个人都是“驯龙高手”,每个人都是人工智能发展的参与者。

2019年以来有两次A股热炒的概念,一是边缘计算,另一个就是数字孪生,多支相关股票出现涨停。

佳都科技智慧城市业务群副总裁张进飞此前在雷锋网AI掘金志主办的「全球AI芯片·城市智能峰会」上表示,我国的城镇化发展特别快,但是这种快速也给城市带来了诸多问题。

最快速地优化自身业务表现在,平台每天会有若干个类似A厂商的企业向平台输入加密后的数据模型,而这些数据模型中有A厂商非常缺乏的其他数据信息,而A厂商便可根据这些数据去更新自己的算法模型。

相较传统学习模式,联邦学习的优点是显而易见的:

藉由此,在即将过去的2019年,、平安科技、华为、京东等在内的国内企业和机构推动联邦学习进入了学术研究与行业落地新阶段。

随着中国现在经济增速,很明显,2020年或将是“黄金签证”的又一爆发之年。

智慧城市的进一步发展必然需要三大技术的持续进步:物联网、边缘计算、通信,眼下常见的智慧城市方案大多在后端打通了数据,但受限于网络等问题,仅能实现沙粒般的智慧化。

三、通用型AI芯片缺乏优质算法。芯片是框架、算法是灵魂,没有灵魂的框架难以产生足够价值,必须借助和算法强粘合的专用AI芯片才能实现潜在潜能。

一直以来,市场上大多都是通用型AI芯片提供人工智能计算所需的算力,而针对某些场景的专用AI芯片较为匮乏,AI芯片发展后期,用户关注的一定是真实场景下的综合效果,而不仅仅是计算加速。

从业务层面出发,A、B、C这三家厂商便直接获得了两种能力:1、最快速地优化自身业务;2、最快速地拓展新业务。

而联邦学习就不再是让数据发送到后台,而是在每个企业自己的服务器上进行训练,并加密上传训练模型,后台会综合成千上万的用户模型后再反馈给用户改进方案。

5、联邦学习是一个「闭环」的学习机制,模型效果取决于数据提供方的贡献。

房地产专业人士表示,如果不是阿提卡的一系列中介机构(至少在2019年上半年)在处理申请方面出现的重大延误,2019年的许可证数量可能会更高。

通俗来说,深度学习时代,每个AI企业的技术能力是单打独斗式的;而联邦学习的出现,更为紧密、安全地将各个AI企业联系在了一起,联邦中的每个成员都可以用最快的速度提升自身能力的同时汲取别人的长处,最终获得共同成长。

变革,显然已经成为AI安防行业的时代主题。

从隐私保护层面来看,通常智能摄像头产生的数据会被上传到后台服务器中,然后由部署在服务器上的神经网络模型根据收集到的大量数据进行训练得到一个模型,服务商根据这个模型来为用户提供服务。

3、能够保证参与各方在保持独立性的情况下,进行信息与模型参数的加密交换,并同时获得成长;

再生侠是被魔王赋予超强的能力与不死之身,然后回到人间夺走世间穷凶极恶之辈的生命然后带到地狱,使之成为魔王军团的一员的角色。当地狱魔王有足够大的力量时就会发动善恶较量,彻底摧毁与之对立的天堂,征服天地人三界。大约每个世纪会出现一个再生侠,而且变成再生侠的人具备的能量和时间都有限,其中只要任何一项耗尽,就会被召回地狱,永远成为魔王的奴隶。不过也有少数的再生侠在人间执行任务时会被天堂派来的天使猎人挫骨扬灰,虽然免去了魔王的奴役,却从此坠入万劫不复的轮回。

四、通用型AI芯片功耗过大、对温度等环境因素敏感度不够。前端感知对功耗、散热的要求很高,需要做到极致;另外,产品落地不仅仅是技术问题而是工程问题,比如外界气候、温度等都会成为关键因素。

一、通用型AI芯片无法和数据产生高效、深度连接。专用AI芯片通常针对某些场景做定制化处理,对于数据的理解、分析、处理更为透彻、精准。

也就是说,唯有在前端完成智能分析,与后端相配合,才能将城市物联网数据完整利用,打造感知城市。

最快速地拓展新业务表现在,A、B、C每家厂商都有各自构建好的模型,通过汇总去得到更大的数据模型,在不流通数据的情况下得到数据流通的最好效果,通过资源互补可以在最短时间内安全地获得对方的能力,去拓展新业务。

智能城市“数字孪生化”

再生侠本名为艾伯特·弗朗西斯·“艾尔”·西蒙斯,特征是深红色飘逸的大斗篷,披挂着锁链,绿色双眼,穿着黑色铠甲般的衣装,双手的护甲有尖刺,而为了遮蔽被烧伤毁容的脸而戴着黑面具,其斗篷和锁链都能伸长来束缚敌人。

数字孪生这一概念诞生在美国,时间在2002年,提出者是密歇根大学教授Dr. Michael Grieves。 

他在一篇文章中首次提到“Digital Twin”,并认为通过物理设备的数据,可以在虚拟(信息)空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统,并且这种联系不是单向和静态的,而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。 

据预测,到2022年,85%的IoT平台将使用某种数字孪生技术进行监控,少数城市将率先利用数字孪生技术进行智慧城市的管理。 

4、建模效果与传统深度学习算法建模效果相差不大;

二、通用型AI芯片无法与市场产生紧密耦合。通用芯片的作业模式是1对N,很难与部分市场环境产生强粘合关系,无法强聚焦。

1、在联邦学习的框架下,各参与者地位对等,能够实现公平合作;

譬如A厂商有校园数据、B厂商有工厂数据、C厂商有社区数据,且这三家厂商都使用了联邦学习技术。

2、数据保留在本地,避免数据泄露,满足用户隐私保护和数据安全的需求;

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