在中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇看来，随着芯片厂商的持续发力，目前正是嵌入式 AI 技术服务和解决方案提供商的成熟阶段。再之后便需要芯片厂商、技术服务商和行业共同进步，才能让嵌入式 AI 真正走进更多应用场景。
在一个月前的嵌入式视觉峰会（EVS）上，中科创达正式发布其嵌入式 AI 解决方案。该方案面向人工智能的哪些领域和方向？已经积累了哪些合作案例？作为一家在嵌入式方向耕耘 9 年的老牌，又有哪些关于嵌入式 AI 的思考与心得？
为此，机器之心近日专访中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇，得到了不少有趣的答案。
算法+系统＋核心模块，一份「端到端」的解决方案
与大部分公司「算法」定义不同，中科创达对嵌入式 AI 的定义中，还包含支持算法的嵌入式操作系统，以及支持硬件的 TurboX 核心计算模块，即「算法＋系统＋核心模块」。
通常在嵌入式设备与其应用之间，包含着算法层、操作系统层、驱动层以及芯片层。受计算能力所限，在不断改善算法之外，优化操作系统和底层技术同样是提升嵌入式 AI 综合能力的重要一环。中科创达提供的，正是连接设备与应用之间完整的、「端到端」的解决方案。
嵌入式层级，从上至下：算法层、操作系统层、驱动层、芯片层
作为一家成立 9 年的智能终端操作系统及平台技术供应商，中科创达以嵌入式操作系统起家，衍生出包括 Camera 算法、底层驱动适配、系统定制化等周边技术，拥有华为、中兴、三星等大量手机客户。随后瞄准智能硬件市场，推出 TurboX 核心计算模块，并基于此衍生出 VR、IPCamera、无人机参考设计，迅速占领对应市场。
基于移动终端的合作验证了中科创达的嵌入式能力，面向 VR、IPCamera 等领域的探索同样拓展了其图像算法的应用经验。在杨宇看来，中科创达涉足嵌入式 AI「不是因为这个很火就做这个」，而是从量变到质变、自然而然的过程，「因为我们一直围绕嵌入式展开工作。」
美颜、食物卡路里之后，接下来如何落地？
「在没有嵌入式 AI 之前，手机也需要图像算法，大多是在相机部分针对图像质量做增强，如美颜、美景、HDR 等。AI 算法在手机端有两种形式：一种完全用 AI 重构算法，一种是在既有算法中加入 AI 因素。」
在完全用 AI 重构算法方面，过去通常部署在云端的人脸识别如今完全可以在设备端使用，在保证实时性的同时可以保障数据安全，即是在设备端部署了新算法。在既有算法中加入 AI 因素方面，传统算法发展多年，各家算法的性能和效果在不断趋同，将算法中的某一部分可以用 AI 的技术替代，效果和性能都能较传统算法进一步提升。
在今年的国际消费类电子产品展览会（CES），中科创达与高通共同展示了物体识别和智能拍照引导算法。在世界移动通信大会（MWC）上，中科创达则联合 ARM 展示了食品识别及热量估算算法。
通过图像识别和机器学习识别食品、估算热量的方法
作为嵌入式 AI 在手机端的应用案例，两者展示了图像算法中物体检测、分割和识别的能力。在拍照、美食卡路里之外，这些图像算法还能平移到哪些场景？
「目前手机是最大的市场，但我个人认为嵌入式 AI 的最大意义在于非手机的部分。」车载系统中自动驾驶、辅助驾驶系统，智能 IPC 都是杨宇看好的场景。「在设备前端可以做 AI，就意味着能做更多、更实时的智能化分析，IPC 可以真正变成智能 IPC。比如可以在前端做事件分析、人的行为分析，理解行动轨迹、路线规划以及 Tracking 等等。我个人认为非手机领域这几个方向会起的快一些，更容易推出去，因为需求本来就在这儿。」
嵌入式 AI：路漫漫其修远
「中科创达一直关注非手机行业的智能化解决方案，尤其是针对某些行业或某一行业、包括硬件在内的整套解决方案。随着不断的与客户沟通需求，创达的嵌入式 AI 方案会逐步成熟，产品不断落地，2019 年之后会慢慢扩大。」
与云端、PC 端相比，嵌入式 AI 永远会面临几个绕不过去的问题：性能、发热和功耗。无论如何优化，电池的额定电量、芯片能提供的运算能力都会限制这些问题的解决。「这是嵌入式 AI 非常长的一段时间内永远会遇到的问题，需要创达这样的技术公司和芯片厂商共同合力去解决。」
芯片厂商固然可以提供芯片硬件能力的提升，软件的优化依然重要。也是芯片厂商与中科创达共同探索嵌入式 AI 的原因，「我们对接的是客户，芯片厂商也要寻找自己的硬件究竟是哪些行业和应用场景有需求，以及我们能在 OS 上做哪些优化。」
目前，中科创达的嵌入式 AI 方案主要集中于图像领域，「但并不代表没有其他方案，我们会和行业合作伙伴共同探索其他领域。」
