【儀表網(wǎng) 儀表上游】6月20日下午，中星微“數(shù)字多媒體芯片技術(shù)”國家重點實驗室在北京宣布，經(jīng)過五年多努力，中國嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NPU）誕生，成功應用于嵌入式視頻監(jiān)控芯片并于今年3月6日實現(xiàn)量產(chǎn)。
“數(shù)字多媒體芯片技術(shù)”國家重點實驗室執(zhí)行主任張韻東表示，該成果的發(fā)布標志著我國在神經(jīng)網(wǎng)絡處理器領(lǐng)域的研究和開發(fā)上取得了重大突破；在基于“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”架構(gòu)的深度學習人工智能領(lǐng)域達到先進水平；使我國視頻監(jiān)控行業(yè)發(fā)展由模擬時代、數(shù)字時代跨入智能時代，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化并促進整體水平提升，在確立地位。
何為深度學習？NPU了什么？
深度學習，是源于對生物人腦機理的仿生學研究而形成的一種人工智能算法。作為深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN 算法，已成為當前人工智能機器視覺領(lǐng)域的研究熱點。
1997年的人機大戰(zhàn)中，IBM“深藍”憑借超級計算戰(zhàn)勝人類。而在今年備受關(guān)注的AlphaGo與李世石的人機大戰(zhàn)中，AlphaGo則是依靠模仿人腦的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡“巧勁”而擊敗人類，它并不是勝在算法上。不過，AlphaGo背后是幾十臺超級計算機和服務集群，下一盤棋要花費3000美金電費。
現(xiàn)在人們關(guān)心的是，不使用這些裝備的嵌入式機器也能具備這些人類智慧嗎？深度學習系統(tǒng)能小型化嗎？能夠用于嵌入式系統(tǒng)之中嗎？
張韻東介紹說，NPU是針對CNN的算法模型特性而專門設計的一款神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。NPU采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動并行計算”的架構(gòu)，徹底了傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)。這種數(shù)據(jù)流（Dataflow）類型的處理器，極大地提升了計算能力與功耗的比例，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)，使得人工智能在嵌入式機器視覺應用中可以大顯身手。
據(jù)悉，NPU支持Caffe、TensorFlow等多種神經(jīng)網(wǎng)絡框架, 支持AlexNet、GoogleNet等各類神經(jīng)網(wǎng)絡。也就是說，目前關(guān)于深度學習的前沿算法都可以在這款嵌入式芯片上運行。
搭載“星光智能一號”芯片的攝像頭有何不同？
目前，這款基于NPU的視頻監(jiān)控芯片“星光智能一號”已成功在視頻監(jiān)控領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，并可廣泛應用于智能駕駛輔助、無人機、機器人等嵌入式機器視覺領(lǐng)域。
從技術(shù)來說，傳統(tǒng)的攝像頭芯片只有編解碼器，沒有NPU神經(jīng)網(wǎng)絡處理器，而“星光智能一號”則創(chuàng)造性地集成了NPU到編解碼器中。
在對比演示中可看到，具有神經(jīng)網(wǎng)絡學習能力的攝像頭在抓拍車輛過程中，可時間發(fā)現(xiàn)問題，在前端完成信息采集，并把信息保留在視頻碼流里，這些信息可直接通知到需要聯(lián)動的設備或單位，其效率、實時性、準確度非常高。而普通攝像頭卻只能把采集到的數(shù)據(jù)送到后端服務器處理，處理完畢后再把結(jié)果送至報警器等相關(guān)聯(lián)的設備。
“傳統(tǒng)攝像頭只是一個眼睛，把看到的內(nèi)容拍下來、錄下來，現(xiàn)在在錄下來的同時，它可以告訴你在某個時間點發(fā)現(xiàn)了一輛車，車牌號是多少，車身顏色是什么，車在哪個路口進行了右轉(zhuǎn)，這些智能信息都會嵌入到碼流里，在錄像里就能發(fā)現(xiàn)。”張韻東指出，這是搭載這款芯片的攝像頭大的不同之處，這會引起整個安防監(jiān)控行業(yè)跨入一個新的時代，即從過去的模擬時代、現(xiàn)在的數(shù)字時代，進入下一個智能時代。
智能時代的安防監(jiān)控 應用價值有多大？
智能時代不僅僅是智能攝像頭替換IP攝像頭那么簡單。張韻東解釋說，這些攝像頭都是帶有大腦的“眼睛”，它能夠做智能識別，然后把感興趣的事件以數(shù)字標簽的方式錄到視頻的碼流里，如果要查找某個信息，不用依賴人工的方式一點一點觀看視頻，可以在后臺做智能檢索。
“它就像一個成長的小孩一樣，它的智商是不斷增長的，通過學習訓練，可以讓它的識別能力和識別種類逐漸增加。”張韻東指出，只要不斷給它增加學習的樣本，它的識別率就會不斷提升，隨著算法升級，識別的類型也會同步增加。
視頻監(jiān)控行業(yè)如果從當前的數(shù)字時代邁入智能時代，其背后蘊藏的應用價值充滿想象力。
張韻東展望說，當全國的攝像頭組成一張網(wǎng)后，就會形成巨大的數(shù)據(jù)庫，如果對這些數(shù)據(jù)進行深度挖掘，可能會得到非常有價值的結(jié)論。比如，哪個路口車流量比較大，哪家商店客戶的目光比較集中，這些智慧信息能夠借助大數(shù)據(jù)和人工智能這兩大技術(shù)挖掘出來，這些結(jié)果會改變整個產(chǎn)業(yè)鏈的架構(gòu)。
后摩爾定律時代的創(chuàng)新之路怎么走？
“隨著逐步逼近香農(nóng)定理、摩爾定律的極限，面對大流量、低延時的理論還未創(chuàng)造出來，華為已感到前途茫茫，找不到方向。”在5月30日召開的全國科技創(chuàng)新大會上，華為公司創(chuàng)始人、總裁任正非談到了華為目前遭遇的困惑。
實際上，這不是華為一家企業(yè)面臨的困惑。面對未來信息處理性能的不斷提升需求，如何找到一條后摩爾定律時代的創(chuàng)新之路，業(yè)界存在不同觀點。有人主張繼續(xù)推進摩爾定律，繼續(xù)在新型材料、工藝制程和器件結(jié)構(gòu)上努力。也有人主張通過SoC將數(shù)字電路、模擬電路、存儲器甚至射頻電路集成在一顆芯片里，以實現(xiàn)更多的功能，或通過SIP采用多芯片堆疊的方式，將多顆裸芯片封裝在一起。
“NPU其實是解答這個困惑的一塊引玉之磚。”張韻東說，面對摩爾定律的盡頭，中星微給出了全新的技術(shù)路線：智能摩爾之路（Intelligent Moore）。其內(nèi)涵是，雖然物理層面和信號層面都受到物理規(guī)律的制約，但在信息層面的技術(shù)創(chuàng)新還遠沒有達到極限。如何進一步借鑒人腦智慧機制，研究新型人工智能計算方法，進一步提升信息處理的性能功耗價格比，可能是下一次信息革命的關(guān)鍵。
