安富利钟侨海:人工智能将加速物联网落地

作者: 卢敏 2019-12-19 15:46:59

【51CTO.com原创稿件】

如今,人们看到越来越多的企业投资人工智能和物联网技术,并且已经开始创造新的市场和机遇。

调研机构Gartner公司预测,到2022年,超过80%的企业物联网项目将包括人工智能技术和组件,而目前只有10%。

近日,安富利亚洲供应商及产品管理高级总监钟侨海在接受51cto记者采访时表示,物联网和人工智能的结合将引领未来,但是目前人工智能解决方案面临一系列的挑战:首先是人工智能需要很多的训练,不同的应用对网络和性能参数的要求不同,安富利的解决方案能够满足不同应用场景在速度、低延迟、功耗、准确性等方面的要求。其次,神经网络技术需要大量的数据来训练模型,在数十亿次乘积累加运算以及几十兆字节参数中,结构以及运算都有挑战;最后,随着人工智能的不断升级,新的算法不断出现,固化的架构存在风险,架构的弹性就变成是很多业界需要面对的和客户所关心的问题。

针对以上挑战,钟侨海表示安富利在帮助客户开发AI解决方案方面,有一系列优势:

1、通过一系列AI工具链教程,安富利能够针对不同的应用给不同客户提供不同的开发环境,加速客户AI解决方案的采用。

2、利用AI开发平台推动定制化。目前,安富利的客户覆盖智慧城市、交通管理和人脸识别等多个领域,因此安富利为客户提供定制化的开发平台,以满足他们对AI场景应用的多样化需求。

3、完整的系统解决方案,主要由安富利服务器和赛灵思加速器卡提供。一方面,安富利一直在中国开拓云计算服务器市场,而加上赛灵思的加速器卡,即可通过自身的边缘计算解决方案,为客户提供从边缘到云端的一整套系统。

4、构建安富利AI生态系统,为客户提供端到端解决方案。安富利在不同行业中的第三方合作伙伴,都拥有人脸识别、图像处理和数据分析等方面案例,这些案例能够与安富利的解决方案相结合,以更完备的形态为客户提供参考。

5、完整的设计链支持和客户参与。安富利在中国拥有相关技术团队,能为客户提供现场演示服务,并在AI产品开发过程中手把手地为客户提供现场技术支持。

6、通过综合全面的AI演示套件,增进客户对AI方案的了解以及具体的使用方法。

钟侨海同时总结道,安富利是一家全球技术解决方案提供商,拥有广泛的生态系统,可在产品生命周期的每个阶段为客户提供设计、产品、营销和供应链专业知识。通过将创意转化为智能解决方案,减少将产品投放市场所需的时间、成本和复杂性。

此外,安富利之前还收购了Softweb solutionsSoftweb拥有业界最佳的面向物联网应用的AI软件,以及数据服务和数字化处理优势,能够赋予安富利快速设计、开发和部署解决方案的能力,进一步增强安富利独特的端到端生态系统。

在采访现场,安富利还展示了在本次赛灵思开发者大会上展示的解决方案,包括自主机器人Ultra96 + TURTLEBOT3 Burger,可运行SLAM(同步定位与建图)算法来构建地图和规划路径,用于教育、研究和产品原型设计;车牌号码自动识别解决方案,用于停车库自动化管理、道路停车电子收费等;基于人脸识别的视频监控解决方案以及ADAS解决方案,可以进行行人检测、车道检测、路障检测等。

这些展示都不难看出安富利正在围绕自身广泛的AI生态系统所建立起的解决方案战术,亦成为该公司不断将业务边界覆盖至汽车、通信、工业和安防等多个领域的重要武器。

发展至今,安富利已然成为了AI产业链中的重要一环。它所倡导提供的定制化解决方案对产业而言,无疑为从创企到巨头在内的各大公司提供了加速产品落地的捷径,从而也进一步助力整个AI产业生态的发展与成熟。

【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】

人工智能
上一篇:AI攻破高数核心,1秒内求解微分方程、不定积分,性能远超Matlab 下一篇:展望未来人工智能2020年AI的八大趋势
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

MIT提出Liquid机器学习系统,可像液体一样适应动态变化

麻省理工学院(MIT)的研究者开发出了一种新型的神经网络,其不仅能在训练阶段学习,而且还能持续不断地适应。

机器之心 ·  2021-02-21 15:47:47
规划智慧城市时,别忘了无障碍通行

要想成为一个智慧城市甚至一个智慧世界,虽然可能需要时间和有针对性的规划,但我们必须以人为本。

蒙光伟 ·  2021-02-21 10:26:41
2021关于人工智能的五大趋势

数字化变革,比过去10年更多,这主要是由于远程工作的规模,以及企业迅速部署了必要的技术,尤其是与网络安全相关的技术。那,2021关于人工智能的五大趋势会是如何的呢?

Lichu ·  2021-02-21 10:21:01
使数据中心更智能:人工智能如何发挥作用?

随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件,数据中心正处于这种数字化转型的关键。

Cassie ·  2021-02-21 10:14:59
IBM拟出售Watson Health后,AI医疗还能不能碰

医疗服务仍然是一块商业上尚未被完全发掘的市场,看病难/看病贵、医疗资源紧缺、医疗资源不平均等痛点问题长期存在,对应的市场空间理应是巨大的。而Watson Health作为IBM曾寄予厚望的业务方向,为何要在此时萌生退意?它的故事给业界带来哪些启发?眼下的AI医疗市场,究竟是一副什么样的局面呢?

物联传媒 ·  2021-02-21 08:41:16
抛弃归一化,深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平

我们知道,在传递给机器学习模型的数据中,我们需要对数据进行归一化(normalization)处理。

机器之心 ·  2021-02-20 21:09:12
华人博士生首次尝试用两个Transformer构建一个GAN

最近,CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明,transformer 有可能成为计算机视觉任务(如分类、检测和分割)的强大通用模型。

Yifan Jiang ·  2021-02-20 21:04:53
无监督训练用堆叠自编码器是否落伍?ML博士对比了8个自编码器

柏林工业大学深度学习方向博士生 Tilman Krokotsch 在多项任务中对比了 8 种自编码器的性能。

Tilman Krokotsch ·  2021-02-20 20:57:16
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载