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這家放棄追趕風口的 AI 公司,是如何思考「邊緣計算」的?
  • 發布時間:2020-01-09
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  • 該公司還一度偏離了“一刀切”的理論,試圖走“一刀切”的道路,但很快發現很難讓其產品落地。

    2016年,張志軍和“老戰友”蘇建波像業內許多人一樣,期待著人工智能商業化的機會。他們倆第一次見面是在上海交通大學。獲得博士學位后,張志軍于2001年加入上海交通大學人工智能研究小組。三年前,在交通大學的支持下,上海交通大學教授、博士生導師蘇建波共同創建了研究基地,專注于人工智能技術的前沿研究,為后續創業奠定了基礎。

    靈芝科技于2016年7月正式成立。當時,阿爾法狗(AlphaGo)在世界上令人驚艷。當人工智能面對世界圍棋冠軍時,人們意識到了深度學習重塑世界的可能性。許多中國初創企業開始大量涌入,隨之而來的是越來越多的通用算法模型逐漸對外開放。突然間,企業家們意識到技術不再那么重要,獲取數據的能力是成功的關鍵。

    與艾四小龍等獨角獸企業相比,張志軍坦白承認,靈芝科技成立時似乎沒有時間優勢,但技術的長期積累彌補了這一不足。此外,面對技術同質化的商業競爭,張志軍和團隊知道,進入公司時,已經不可能“上岸”。只有從底部框架開始的技術創新,才能與大多數公司脫穎而出。交通大學的研究團隊也將主要精力從傳統的深度學習算法轉移到邊緣學習算法的應用上?!斑@就是靈芝和其他人工智能公司的區別。

    邊緣計算是未來

    所謂的邊緣計算,這與我們熟知的云學習算法相反。張志軍以支付寶的面部支付為例:“支付寶要求用戶拍照并上傳到云端。云標識確認后,身份驗證成功完成。上傳、存儲和計算的整個過程都在云中進行。然而,邊緣算法的識別不需要連接到互聯網,而是在本地完成并由終端計算?!袄?,手機上的人臉識別是最典型的例子。

    具體來說,edge算法的主要特點是不需要聯網,時效性強,不受網絡環境惡劣的影響,不會因數據吞吐量過載而延遲。其次,邊緣算法需要較少的資源和硬件成本。

    凌芝科技成立前的2015年,張志軍和蘇建波等人成立了邊緣計算研發團隊,在邊緣算法的底層框架下優化和改進核心計算單元、整體網絡結構和成本函數,命名為“LAF”。張志軍表示,1.0版的開發花了一年時間,使其能夠識別物體、人臉、手勢等。它可以實現自學習和自迭代,效率是普通邊緣算法的2-3倍,與基于云的算法相比,LAF 1.0的計算效率提高了3-8倍,大大降低了硬件功耗和成本預算。2.0版于2017年7月推出。2018年11月,更精細、更專業的靈芝邊緣算法LAF迭代到3.0版,實現了人臉識別、情感識別、對象識別、手勢識別、意圖識別等一系列識別算法。

    張志軍告訴極客公園,在中國很少有公司在細分軌道上進行邊緣算法。然而,從2018年開始,人們越來越意識到人工智能著陸的重要性。因此,迫切需要一種具有成本效益的解決方案,“這是靈芝邊緣算法的機遇和價值”。盡管百度和湯湯去年都實施了邊緣算法計劃,但如果比較他們的表現,“靈芝LAF 3.0只需要三分之一的硬件條件就能達到同樣的效果,”張志軍肯定地說。

    客觀地說,邊緣計算和云計算各有利弊。邊緣算法遵循局部識別,只需要少量的樣本

    放眼世界,靈芝科技正直接瞄準美國和以色列的人工智能公司。在應用場景的選擇上,靈芝科技的目標是智能門鎖和輔助駕駛,同時也準備開發工作生活和智能家居的軟硬模塊組合。目前,它正與智能會議室和白色家電等品牌制造商聯系。

    因此,云計算適用于大規模并發場景,如機場、火車站和支付寶。靈芝科技的LAF算法選擇了網絡環境差、時效性強、保密性高的應用。

    例如,汽車輔助駕駛需要聯網是不可能的。采用服務器聯網解決方案后,不僅服務器的功耗和價格會限制輔助駕駛或自動駕駛批量生產,還會考慮云服務器的斷開或車輛進入沒有通信信號覆蓋的遠程小區,后果不堪設想。

    自2017年以來,凌芝科技一直與上汽汽車合作,利用邊緣算法技術為后者的輔助駕駛和疲勞駕駛提供項目解決方案。

    此外,智能門鎖制造商也是靈芝科技的重要合作伙伴。大部分收入來自去年,單筆訂單高達100萬份。張志軍表示,靈芝科技為門鎖品牌提供人臉識別模塊,以確保用戶隱私,同時避免網絡延遲和遠程劫持。其次,靈芝科技還將為酒店提供一套完整的識別方案。

    拒絕泡沫,做出決定性的轉變。

    從智能門鎖開始,靈芝科技的產品和業務完全面向B端市場。張志軍坦率地說:“中方也許更擅長做這件事,但這真的不是天才?!?。在過去的兩年里,創始團隊確實“摸著石頭過河”。靈芝科技最初定位為“智能產品的整機制造商”。2017年,它曾試圖走C終端路線,用智能機器人開拓市場?!叭欢?,在實際過程中,我們很快發現產品很難落到地面”,這導致了誤導性的“僅空氣出口理論”。

    “2017年每個人都在制造機器人,所以我們覺得我們不應該錯過這個機會。那時候,我們覺得我們在空中,可以利用資本的祝福把它們投入市場,占領市場”。然而,他們后來發現,“酒店和醫院里的許多服務機器人大多是免費試用的,而不是出售的。他們沒有解決實際的收入問題,只是為了普及教育市場。這顯然是一個假市場”。服務機器人項目持續了89個月。這個團隊選擇面對現實,果斷地停止了這個項目。

    轉型調整帶來的陣痛讓團隊對靈芝科技有了清晰明確的市場定位,即以“人工智能產業(AI Industry)”的模式,利用人工智能技術賦予產業權力。張志軍強調人工智能必須越來越深入。今年,它計劃將成本再降低50%,并將算法升級到LAF 4.0。未來,LAF pro等幾個版本將陸續發布。

    做“加號”就是對每個行業進行深度定制。未來,靈芝科技將建立在LAF 4.0的基礎上,開放其平臺能力,并扶持中小型人工智能初創企業。這需要科技公司對行業有一個清晰的了解。"在人工智能的分支中,工業知識通常比技術更重要."除了研發人員之外,靈芝科技還會在行業中尋找業務“老手”,幫助靈芝科技積累行業知識。

    據了解,靈芝科技自去年上半年開始商業化運營,年收入超過1000萬元。張志軍表示,公司預計2019年實現1億多的銷售目標,力爭實現1.5億至2億GMV。目前,靈芝科技的業務伙伴包括SAIC汽車、智能門鎖品牌和智能制造企業。在供應鏈方面,公司選擇與總部供應鏈企業合作,以確保硬件模塊的工藝和產量。

    在營銷和擴張方面,靈芝科技的方法是尋求與“行業領導者”的合作。因此,以后的營銷工作將是

    張志軍表示,靈芝科技目前擁有一支約50人的團隊,主要成員為科研開發人員,約占技術崗位的60%。今年,它將重點引進商業和市場人才。

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