开发嵌入式AI超算平台，米文动力为机器人提供终端智能解决方案

本月国务院正式印发《新一代人工智能战略规划》，提出到2020年中国人工智能技术核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

目前人工智能的主要实现方式为云端AI，即需要通过网络将数据传到云端，在云端计算后再将数据传出，但随着智能设备数据的增多，对运算速度要求的增加，云端AI会存在网络延迟、保密性欠缺等问题。36氪近期接触的米文动力则从事嵌入式（终端）AI系统的开发，无需依赖网络，实现本地化数据实时处理，可现场感知和快速决策，在提升效率、保护隐私的同时解决“最后一公里”的落地问题。

米文动力CEO杨冠文表示，“以后的人工智能应该是云端的智能+终端的智能二者配合”。尤其终端人工智能可以适应更多例如无人车等对数据实时离线处理要求较高的场景，减少带宽限制，同时消除对网络延迟的担忧。另外如监控设备，在云端计算方式下，传统方式是传到云端进行运算，带来资源的消耗，而大量计算在前端完成则可以大大提升效率。杨冠文认为，算例前移是趋势。

米文动力成立于2015年，主要开发嵌入式AI超算平台和软硬一体化的机器人智能升级端到端整体解决方案。公司核心产品“米文大脑”——“致汇”人工智能超算平台是一款嵌入式AI的软件+硬件集成系统，能够迅速赋予工业机器人、服务机器人人工智能能力，截至今年4月，产品完成了三次迭代。从外表来看，该产品是一款10*10*5cm的方形盒子，客户可直接在Windows或Andriod环境做应用级二次开发。该超算平台提供工业级接口，可接入多种传感器数据，并完成机械件的驱动。

该产品具有两大特点：一是硬件GPU化，二是深度学习算法嵌入式化。对终端产品来说，嵌入式环境对产品体积、功耗有更大限制，所以想在有限条件下做出最好的性能就要求软硬件高度集成。产品包括中间件层、算法层和硬件层。产品中间件层兼容当前主流的所有深度学习网络，DEEP LEARNING框架实现了嵌入式化；上层算法层给客户提供大量可调用算法，其中包括计算机视觉识别和室内定位导航，算法实现整体整合，摒弃重复提取，提高了计算效率；下层硬件层搭载当前全球运算速度最快嵌入式计算平台（浮点运算每秒1.5T）并使用了GPU加速技术。该产品的使用，能够帮助客户有效避免软件和硬件上的重复建设，最大程度地提升产品集成度、提高计算效率。

该解决方案一大优势在于处理速度较以往有了很大提升。拿人脸识别来说，传统处理模式对人脸进行拍照、上传云端进行识别再反馈结果，图像识别速度约为4秒1帧；而米文动力的超算平台可以实现纯离线识别，人脸识别（包括身份识别和属性识别）的速率达1秒30帧。另一方面，目前人脸识别方案主要是用APK方式，对像素精度要求较高，很多情况下要求人脸距离摄像头距离较近，因此在诸如VIP迎宾等需要远距离识别人脸的场景表现较弱。米文动力的产品支持1080p摄像头，在720p情况下可实现3米之外的人脸识别。另外，不同于传统机器人，在嵌入式AI的应用场景中，时常会有多任务并发，这更加需要软硬件深度集成的算法来完成智能协调。 

应用方面，产品主要为工业和服务领域的机器人提供AI解决方案。米文动力是英伟达战略合作伙伴，在去年英伟达中国的Jetson TX1发布会上，与米文动力合作的机器人是当时两款展示产品之一。公司主要面向三类客户：一是服务机器人公司，目前公司已经和几家服务机器人开发商进行合作，第二类为具有强大的制造能力和庞大市场需求的五百强企业，米文动力可以提供如员工身份识别等方案以及工业4.0升级方案；另外，公司也联合工业设计公司为一些企业提供端到端解决方案。

公司下一步计划在工业机器人领域发力，面向工业流水线检测、工业智能抓取等方向进行算法升级。除此之外，杨冠文还表示，公司下一代将推出信用卡大小的第四代产品，可嵌入摄像机，用于智能监控领域。

团队方面，CEO杨冠文为中科大物理学士、UCLA博士，曾任Verition Fund Management董事总经理；CTO为中科大少年班学士、中科大硕士，曾供职于NVIDIA和SONY，分别从事移动开发平台系统和智能硬件工作；另外，首席算法师为香港中文大学计算机视觉博士。团队构成以技术人员为主。

米文动力曾入选2016年中国人工智能企业TOP100，排名第36位。

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