小蟻科技創始人兼CEO達聲蔚

【新智元報道】

演講：達聲蔚

編輯：三石

小蟻科技創始人兼CEO達聲蔚在新智元AI WORLD 2018世界人工智慧峰會上介紹了小蟻科技三年做成獨角獸的高速發展歷程深入分析了人工智慧計算機視覺的未來發展，提出了「邊緣智能」這個全新概念，指出邊緣智能(EI)是人工智慧（AI）的最後一公里。

近幾年，由於各類信息技術的發展，尤其是物聯網產業進入規模化落地的初期，邊緣計算已經提上了產業界議事日程，而隨著人工智慧在邊緣計算平台中的應用，加上邊緣計算與物聯網「端-管-雲」協同推進應用落地的需求不斷增加，邊緣智能成為邊緣計算新的形態，使能物聯網應用。

邊緣智能產業生態架構已形成，主要有兩類參與者：

第一大類涉及到邊緣智能技術、產品、解決方案等核心業務的研發、生產、經營、應用閉環的流程，涵蓋邊緣載體供應商、邊緣業務運營商、服務提供商和最終用戶。

第二大類主要是為邊緣智能這一閉環流程提供研發、標準制定、產業組織等服務，對應的是一些科研機構開展邊緣智能各個課題研發，標準化組織推出邊緣智能端到端標準和參考架構，以及行業協會、聯盟促進整個產業合作共贏，降低產業的碎片化。

小蟻科技是邊緣智能賦能者。小蟻提供以小蟻品牌的6大類28個產品，覆蓋網路攝像機、運動相機和VR等；小蟻產品均鏈接小蟻智能雲，提供企業級雲端PaaS服務；小蟻的雲+端基礎服務與行業結合提供智能零售、出行、智能園區、樓宇、家居等解決方案。

9月20日，AI WORLD 2018世界人工智慧峰會重磅發布AI領域年度大獎——AI Era創新大獎，評選出2018年度對AI領域作出重大貢獻，切實推動AI進步和發展的人物、企業和產品。小蟻科技憑藉其利用AI技術在對計算機視覺領域做出的巨大貢獻，入選最具潛力AI企業。

最具潛力AI企業：雲天勵飛、小蟻科技、Autowise.ai、小i機器人、助理來也

小蟻科技創始人兼CEO達聲蔚,在AI WORLD 2018世界人工智慧峰會上，介紹了小蟻科技在過去幾年裡所取得的成果，並以此為切入點，深入分析了計算機視覺的未來發展，並做了題為《邊緣智能（EI）——人工智慧的最後一公里》的精彩演講。

達聲蔚：大家好！我是小蟻科技的創始人兼CEO達聲蔚，非常感謝有這樣一個機會在這裡給各位嘉賓和各位專家介紹小蟻科技在過去幾年裡所取得的成果，並介紹一下我們是如何看待計算機視覺在未來的發展。

不知道在座的有多少人曾經用過小蟻的產品，我們在消費端的產品已經有非常廣闊的涉獵，AI領域就是今天我要介紹的，題目叫做「邊緣智能（EI）——人工智慧的最後一公里」。

邊緣智能（EI），重構智能演算法引擎

真正和老百姓生活息息相關的應用都是哪些呢？一般來說與老百姓出門相關的都是衣食住行，那麼衣食住行當中的AI和計算機視覺會有怎樣關聯呢？

通過人臉識別，大家熟悉了AI是在計算機視覺中的威力，但是今天我要講Edge Intelligence（邊緣智能）。什麼是EI？顧名思義就是互聯網和物聯網的邊緣，最邊緣是大量的感測器，攝像頭CMOS，是最重要的感測器之一。我們專註於圖像領域，所以計算機視覺的最後一公里應用就是小蟻專註的領域，這個領域的發展，必須採用邊緣智能端雲結合，也就是邊緣和雲端結合的處理方式，也就是邊緣智能架構。

衣食住行無外乎是智能家居、智能出行和線下零售等等幾個常用的場景，這些場景當中都有硬體、軟體和計算機演算法等等完整的處理方式，我們通過EI重構數字空間，其中三個方面，重構算力、重構演算法，同時也重構商業模式。

1300萬全球用戶，每日視頻數據超過100PB

曾經與我們合作過的公司包括MIT、Google、NASA、Amazon和Microsoft，可以看出我們的團隊是非常國際化的。小蟻成立於四年前，到今年已經有了400多名員工。

這是我們的高管團隊，裡面有相當多的外籍員工。分別來自Texas Instrument，留學於美國，成長於矽谷，在計算機視覺方面擁有豐富的經驗，我們在以色列成立了研發中心，以色列的GM弗蘭德是計算機視覺方面的專家，也在這個領域有超過三十年的經驗，來自以色列的高等學府，曾經在Prime Sense工作。

這些數字表明，過去四年中小蟻取得的國內和國際計算機視覺方面的專利和著作，獲得了大量的海外專利，海外專利對我們有什麼幫助呢？

可以看到視覺地圖上所有亮點都是小蟻設備工作的地方。中國大陸佔據了接近一半的用戶，第二大市場是北美地區，第三大市場是歐洲地區，可以看出小蟻的產品不管是小蟻家庭攝像頭、運動相機和車載行車記錄儀，在這些國內外的發達市場和人口眾多的先進市場都有非常好的布局。

我們下一步的發展將會在AI賦能的視頻硬體領域進一步發力。覆蓋了168個國家和地區，並且在中國、美國和以色列三個地方有研發中心，每天產生大量的視頻數據。小蟻先天具備海量的數據，每天產生的視頻數據超過100PB，而且在全球有超過1000萬名用戶，截止到現在全球有1300萬名用戶，其中50萬名商業用戶。我們的合作夥伴包括Microsoft、Google、阿里巴巴、百度和高通。

我們成立於2014年9月，並於2015年3月發布了一款運動相機，當時被CNBC報道，稱之為「GoPro Killer」。後來在以色列成立了研發中心，致力於研發機器視覺。由於以色列一直是這方面最領先的國家之一，其中有一家公司叫做Mobileye，是世界上ADAS無人駕駛方面的領先公司，兩年前被Intel以153億美金收購，我們也有不少團隊成員來自於Mobileye。

2014年4月我們發布了第一款消費類的具有深度學習演算法的攝像頭，2017年4月我們和Google一起發布了一款世界上最先進的影院級VR設備，後來被Discovery Channel和世界環球旅行雜誌拍攝七大洲五大洋。我們在汽車後裝市場的後視鏡產品當中第一個引入了ADAS演算法，包括前車預警、邊界分離和疲勞駕駛，今天中國開始逐漸立法，要求所有的長途車輛和公共車輛標準配置ADAS演算法防止司機的疲勞駕駛。

我們在2018年4月和Azure微軟雲共同發布了合作意向，在雲存儲和AI計算方面合作，包括我們在北美推出了一個安全服務品牌Kami，中國品牌走向世界需要核心技術和AI方面的創新。2018年6月我們正式發布了小蟻在人工智慧最後一公里的三大應用場景：智能家居、智能出行和智能零售。

Computer Vision，這應該是AI領域當中對算力、演算法、人才需求最苛刻的領域。小蟻在計算機視覺領域的先天優勢是在前端設備擁有大量的用戶，同時又擁有真正的AI落地場景，不管是家居、出行、車載還是線下的零售店，我們已經擁有了大量的、百萬級以上的用戶。

EI的三大核心競爭力：算力、演算法的自我成長模型和賦能商業

首先是算力，大家都知道，算力是一個人工智慧企業的「核能力」。雲+端的全球算力。我們小蟻已經出售了1300多台設備，未來會指數級增長，這些設備中的算力也是指數級增長。我們在全球跟阿里巴巴和微軟共同建立了國內外全球四大伺服器中心，覆蓋了168個國家和地區，過千萬用戶的雲服務，成為了基於公有雲的PaaS視頻雲服務，能夠使我們在各個落地場景都很好地把服務對接，我們不僅提供B2C的服務，也可以提供B2B的服務。我們有人機交互、手機端和PC端以及真正的數據大屏，提供一流的人機交互。由於我們有各個場景，還有前端大量的用戶，我們搜集了大量的數據，大數據聚合可以進一步挖掘商業價值。

其次是我們的深度神經演算法，我們在雲端採用千層以上的深度學習神經網路，在終端更多的是採用嵌入式、小比特神經網路。我們在每Gflop等效算力達到最高，應該是業界非常領先的。但是能夠讓我們持續領先的是「自我成長模型」的人工智慧演算法：智能前端設備開展應用的時候會產生大量的數據，數據反過來再重新訓練演算法，形成演算法、訓練、數據的閉環，這樣的結果就使得我們在前端的演算法精確度可以達到最高，這是我們具備的優點。我們可以充分賦能各種落地應用的場景，比如出行、商業、樓宇、公共場所和安防，這些領域小蟻已經有產品布局，我們更加理解用戶的痛點。

我們提供的只是一個硬體嗎？並不是，我們給用戶提供的是一整套的系統，包含載體硬體和嵌入式加密軟體。同時我們的產品在安全方面做的是最好的，每年「3.15」小蟻品牌從來沒有出現過問題。

第三就是商業賦能IndustrialSolution，比如出行行業、共享車輛。像滴滴這樣國內最大的出行公司發生了兩起不幸的案件，小蟻和滴滴順風車曾經合作定製過一款產品，目前正在試用，順風車的業務一旦恢復運營以後，這樣的產品可以為司機和用戶保駕護航。具體應用領域當中會有相當多的Domain Knowledge，我們提供了一整套的IP、知識和經驗，包括現成的方案和用戶案例，這在業界是非常少見的。

從數據「新能源」到AI，才是新零售的「品牌力」

在此，我想拋出一個問題，我曾經參加過一個知名的訓練課程，老師問道：「人類過去和未來的歷史有哪一個單一的東西會一直保持指數級的成長？」其實答案就是數據，數據會永遠保持指數級的成長。視頻已經佔了互聯網甚至移動互聯網90%的流量，視頻數據中的潛在價值便蘊含了巨大的商機，我們在這個領域也有一些經驗，這裡和大家分享一下。

就以智慧零售為例，零售業其實是已經超過兩千年的行業，有人類歷史就有零售，因為老百姓衣食住行每天都要消費。零售業的最大痛點是什麼呢？

我們知道一個企業主或者一個店主，每天最關心的就是銷售的成長和利潤的成長，如何才能獲得增長，這是面臨的第一大問題。

第二大問題究竟是什麼來決定讓我的店、我的員工、我的商品或者我的客戶把服務做得更好，收入能夠增加，這種決策機製取決於什麼？過去的幾十年，中國的零售企業每年都投入1%-2%左右的銷售額用來做IT方面的升級，也有大量的軟體，但這些軟體的數據是分離的，從未行程完整順暢的閉環，並提供更優的決策機制，我們認為用AI和計算機視覺把這些數據場景打通可以起到幫助。

第三大問題就是人工成本越來越高，如何解決效率的問題，保證店的運轉效率是最高的。人工支出平時佔到中國零售業的15%，而且每年都是在增加的。

第四大問題就是對人、貨和商店的認知。我們認為只有數字化、可視化才是最好的解決方法。

EI只是一個廣義的描述，其實是所有感知的器件，除了視覺感測器，還有溫度、照度、門磁等等，通過這些器件的數據，可以把線下零售店可視化。

首先是「人」，如何識別出註冊用戶和VIP用戶，並且提供定製化的服務。

其次是「場」，如何對這樣的商店有一個非常好的理解，知道哪些區域最能夠吸引用戶，哪些區域可以放什麼商品。

再就是「貨」，如何把商品和店萬、客戶連接起來。我們要用邊緣計算的演算法和系統，重構這個零售的空間。

重構的空間能夠給人解決什麼—實時主動決策

我們認為主要是提供了變革性的決策，也就是主動地決策。我們訪問過很多線下零售的合作夥伴，也有很多人用過類似的方案，但由於機器邊緣計算能力的不足和演算法的不精確，提供的數據本身並沒有太多的價值。有的時候並沒有時間看報告，所以如何能夠主動地推送、幫助企業主、決策者進行決策，比如把收入提高10%-15%，如何做到這一點才是要真正努力的方向。

我們重新回顧一下，物聯網IOT已經存在了一段時間，小蟻成立之初就一直致力於IOT硬體、軟體和整個系統的提供，早期這些產品其實只是完成了邊緣的感知。

我們開始在邊緣進行處理和計算，整個智能化還要結合其它的感測器進行數據的聚合，把它叫做邊緣智能。

假設有1萬家連鎖店，或者整個地區有100萬部車，把這些車的數量和店的數量雲集在雲端，進行大數據的分析，濾除噪音，這樣形成更好的模型，訓練更好的演算法，所以叫做端雲結合。

這就是從邊緣感知到邊緣計算、邊緣智能，最後再到端雲結合。

邊緣計算的優勢：新摩爾定律

邊緣計算能夠更快更好地進行處理。因為在2020年全球將會有500億個IOT設備，50%的設備將會在其本身進行數據的分析、識別和存儲。今天達到的比例甚至遠遠不到50%，恐怕只有10%-20%，未來兩三年將會是投資發展的大風口。

很多人在討論神經網路、深度學習是不是已死。我覺得在雲端確確實實會遇到一些瓶頸，比如能耗和效率。但是在邊緣端，我們的差距還非常大，也有非常大的提升空間。如果我們能夠很好地解決，可以大大降低網路的壓力。假設在一家店裡有20台智能設備，比如攝像頭或者音響等等，不能在本地進行計算，都要用上行帶寬傳輸到雲端，相信這種網路會阻塞的。

因為我是學半導體集成電路設計的，摩爾定律是我們的不二法寶。邊緣計算在未來的五到十年會有一個新的摩爾定律誕生，因為以前在前端並沒有一個真正的對算力的要求，一旦有對算力的要求，有了好的演算法，甚至好的應用，就需要進一步的提升，摩爾定律就可以發揮作用，這樣的事情在PC和智能手機也發生過，相信現在邊緣智能IOT也會有新的摩爾定律發生。

雲端的優勢就不詳細講了，主要是具備無限的算力、無限的存儲。

這裡我們列出的都是小蟻的產品，邊緣端有一系列的視頻硬體，接近邊緣端有我們的處理盒子，最上端有小蟻視頻雲。這是一個簡單的示意圖，就是從邊緣計算、邊緣感知到端雲結合。

小蟻邊緣智能賦能智慧零售

我們提供的是智能數字空間的解決方案，就是線下零售的可視化解決方案，這些解決方案當中包含智能新零售店的產品和智能貨架的產品，還有一系列和視頻相關的完整的系統，最後還包含提供軟體服務給智慧零售的現場管理和決策。

這是我們專門為智慧零售店推出的目前算力最強的前端邊緣智能產品，擁有非常好的顏值，叫做小蟻視網膜Box「萬物一瞬見」。它的最大優點是構造每個線下零售店已經布置了一定的攝像頭，我們可以用這個Box兼容，只需要提高算力，不需要增加新的攝像頭，所以這樣的Retina Box可以直接在店裡接到網路，提高所有目前攝像頭的計算能力，可以同時支持十六路現有攝像頭進行深度學習計算機的演算法。

這個演算法後面有對算力的比較，大家可能最關心它的算力，目前市場上找不到和它媲美的產品，只能找到傳統安防類似的產品，只能找到國內最強的安防公司海康衛視推出給政府做的NVR產品。

在支持人臉識別、人行識別和客流統計方面，我們和專業的安防產品是可以媲美的，但是在其它的本地人臉庫和人臉識別演算法的算力，這個Box算力達到5TFlops，超過NVIDIA最強的DX2，大概只有2T算力，我們是它的2倍。

小蟻專門定製了一款具有高顏值的、超強前端邊緣智能計算能力的小蟻Retina全金屬外殼的攝像頭，具備前端的人臉識別、人臉抓拍和客流統計、區域統計等等一系列的功能。

大會的主題是「萬物互聯，人機共生」我們則是「萬物互聯、邊緣先行」，謝謝大家！

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