人工智能如何从屠龙技变致命招

时间：2023-01-07 21:30:03

关键字：酷芯人工智能 Rokid

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[导读]从Rokid与酷芯的例子可以看出，人工智能并非只是飘在云端的屠龙之技。只要躬身入局，两脚泥巴一身汗地去市场里找机会，去耕耘，人工智能能找到落地场景。恰如姚海平所说，酷芯等人工智能芯片企业，并不缺技术，“缺少的是机会和应用。”

从Rokid与酷芯的例子可以看出，人工智能并非只是飘在云端的屠龙之技。只要躬身入局，两脚泥巴一身汗地去市场里找机会，去耕耘，人工智能能找到落地场景。恰如姚海平所说，酷芯等人工智能芯片企业，并不缺技术，“缺少的是机会和应用。”

在谷歌人工智能（AI）程序战胜人类围棋世界冠军四年之后，这一轮人工智能热潮起起伏伏，大多数工程界的人工智能从业者一直在探究一个解：如何将这威力无穷的屠龙之技真正发挥威力。

人工智能看起来包括宇宙总揽人间，在纸上畅想时无所不能，但真到商业化落地环节，无数资本宠儿就真正成了“宠儿”：只会说不能做。

仔细分析倒也不能只怪这些被资本催熟的“宠儿”，人工智能应用很多，但可商业化落地的赛道大多被巨头垄断，例如安防监控与云端的大数据处理。同样，在音视频领域有很多可商业化的人工智能方向，但同样竞争对手云集，并没有那么容易杀出来。

不过，这并不是说中小公司完全没有机会。在芯原微电子（上海）股份有限公司（芯原股份）承办的“万物智联芯火燎原”人工智能芯片创新主题论坛上，有两个例子或是中小公司把人工智能用好的案例。

一个是Rokid开发的智能测温AR（增强现实）眼镜。这款智能测温眼镜的原型是为工业设备检测温度异常应用而开发的，并不是针对人体测温。

“工业环境相对稳定，湿度、温度、距离还有被检测物体本身的刚性都比较稳定，所以不需要上AI，只要传统测温系统就可以。”Rokid首席执行官祝铭明表示，有关部门给这款智能测温眼镜提出的要求是在4米距离内可以精准读出人体体温，误差不超过0.2度。“传统测温系统不可能做到，因为传感器本身的误差有0.5度，加上外面环境干扰，误差已经有约1度，如果不做处理，设备就会乱报警，要满足要求就只能上AI。”

祝铭明介绍，人工智能为这款眼镜解决了三大难题。首先是滤除背景温度噪音，例如头发的温度较高，太阳直晒时有可能达到四五十摄氏度，如果要做发烧检测，必须要滤除这些因素。其次是通过体表温度来计算真实体温，这里涉及到数据拟合算法，实时处理也比较考验芯片的算力与功耗。最后是如何提升温度图像传感器（thermal image sensor）的精度，工业应用由于对精度要求较低，所以不需要进一步处理，但检测人体温度，则需要利用算法来提升精度。

“我们的生产订单已经排到10月份，还在不断加大产能。”祝铭明表示，全球疫情蔓延让这款智能眼镜成为了明星产品，在这次过程中，祝铭明也发现，原来大家觉得离实用很远的AI，只要深挖需求，一定能找到发挥的空间，“尤其是AR，在当前特殊环境下发挥了很大作用。”

酷芯微电子也在这次疫情中找到了机会。酷芯为测温面板机提供了温度检测芯片平台，该芯片平台将可见光、近红外（做活体检测）和远红外（做测温）结合在一起，在办公楼、商场与机场等设施做室内温度检测，以防控疫情。

测温面板机支持多人检测，这就需要判定被测人距离，并根据其距离进行补偿，算法上就比较复杂。姚海平举例说：“比如在机场，用一个摄像头看多个人，这时候就要检测出多个人位置、以及其人脸信息，同时通过对多个人进行测距补偿，因为每个人距离不一样，补偿就不一样。”

这些补偿算法离不开人工智能，而酷芯支持的测温面板机在有些场景还需要支持戴口罩的人脸识别，这无疑增加了对算法的要求，酷芯微电子与商汤科技联合开发，投入大量人力密集攻关，最终还是为市场提供出可用的戴口罩人脸识别设备。

与之相反，国内还有不少打人工智能旗帜的企业，虽然估值奇高，但到现在仍无法找到可靠的商业落脚点。这些公司往往就只成天宣传自己开天辟地的算法创新，无与伦比的算力堆积，赛灵思和英特尔都不过尔尔，连英伟达都是插标卖首等着国内新贵公司去收人头的。

这些做过几天科研的新贵或许在某个点做到了世界前沿，但其中多数人毕竟没有对当今大规模算力部署有真正体验，在集成电路这样一个工程属性极强的产业中，算力指数化提升实际上已经做了几十年。芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民博士就指出，基于16纳米工艺的芯片算力成本约为0.67美元/TOPS（亿万次计算），到3纳米工艺时，芯片算力平均成本将将为0.06美元/TOPS。