【TC 深圳現場報道】讓硬體更加聰明的「前端智能」是什麼？

眾所周知，人工智慧是一個對計算要求極高的領域，目前業內一般都需要通過後端雲計算來滿足如此大的計算需求。然而，後端雲計算的方式不可避免地會面臨網路延時等問題，部分應用場景我們尚可忍受，但在無人駕駛等一秒決定生死的場景中，延時則是一個令人頭疼的問題。為此，人人智能創始人王海增在 TechCrunch 2017 深圳國際創新峰會的活動中表示，前端智能是一個解決這個問題的關鍵。

首先，什麼是前端智能？

在王海增看來，所謂前端就是指靠近用戶或靠近信息的來源端，前端智能就是指很多數據的採集和計算都在前端設備進行，不要再往後面（雲端或後端系統）傳，它所帶來的最大改變就是延時的消失。

具體而言，人人智能所做的前端智能便是一款基於 ARM 晶元的相當於顯卡的人臉識別專用機芯，王海增認為 ARM 已經把 GPU 做好了，我們不需要也沒有必要再做 GPU 晶元，「智能設備是軟體和硬體一體化的，我們只需要在 ARM 做好它的通用計算的前提下，專門用人工智慧的專用驅動提高 ARM 晶元在特定場景下的能力即可。」

據了解，利用人人智能的人臉識別專用機芯，我們可以通過組合快速研發出不同種類的攝像頭和顯示設備，並使得這些產品快速形成人臉識別功能。「以前做一個人臉識別的產品通常需要十幾個月時間，而且複雜的軟體、硬體系統工程導致人臉產品的研發門檻極其高，只有少數企業才能研發人臉識別產品。」然而，利用人人智能開發的人臉識別專用機芯，「在一兩個月內即可迅速量產出各式各樣的產品，而且成本只有傳統方法的幾分之一。」王海增如此表示。

VSIM 創始人栗明也認為，前端智能出現的標誌便是多種專用型晶元的出現，人工智慧的海量數據運算任務使得傳統 CPU、GPU 在運算上已經難以滿足用戶需求了，而這就「導致出現了很多專用型的晶元」。

如何平衡晶元的通用性和專用性？

對此，栗明認為應該站在產業當中理解這個問題，「這個完全取決於未來頭戴式設備整體市場規模以及性價比，通用和專用一定是在做一道選擇題，我到底讓它適用更多的場景，還是讓它解決更好的某一個問題，如果未來頭戴式設備市場是海量的，做專用性就足夠了，包括現在達到指甲的 DSP，它只做圖像處理，簡單的功能，如果這個市場相對小眾市場包括屬於早期階段，我們是沒有看法去進行這樣的嘗試的，它會導致我大量資金投入進去，卻沒辦法帶來很好的市場。」

以專用晶元為代表的前端智能如何落地？

「我以為前端智能是某種智能的交互方式，可以降低我們用戶的使用門檻。」碼隆科技副總裁劉念認為以往很多所謂的智能硬體並不能讓人感覺到任何智能的關鍵其實就在於缺乏前端智能的存在。因此，前端智能在落地方面與智能硬體與智能家居有著天然的契合。

氦氪科技 CTO 胡鴻鵠則明確地表示，在智能家居方面，「我們合作空間非常大」。「智能家居這一塊，大家最糾結的還是體驗問題，那我們為什麼現在往前端做，我們也是想改變這個現狀。」胡鴻鵠認為智能家居要做好，首先單個產品就要足夠智能化，其次產品也要互聯互動，而想要實現這兩個目標，必須解決現有單個產品計算能力太弱、功能太單一的問題。而多種專用晶元也能幫助設備迅速擁有包括視覺的、指紋的、表情等在內的多方面的智能功能，從而提高所要互聯互動的功能的穩定性。

不過，「前端智能並不是設備都孤立化了。」王海增認為，「原來我們都在強調中心，卻忽略了前端該有的處理，一定要有一個結合。」王海增認為後端智能由於計算能力更強，他可以收集到多種不同設備的數據，並進行大數據分析，從而得到某一個人的行為習慣數據，通過行為數據，後端智能可以為家庭中的智能硬體進行一些針對於消費者的個性化設置，並將這個設置傳到前端設備上，「我暢想一下 10 年以後的應用場景，用戶進入到家裡後會自動開窗、開音樂等，這些都應該是在前端自動反應處理。」王海增如此表示。

王海增認為，即使是專用晶元，前端智能的數據處理能力還是不可能超過後端智能，但「計算力絕對不是越強越好，電腦的性能越強人們就越不想整天背著電腦（因為太重太耗電），手機的功能很少，但是夠用就好。」而前端智能也必然是一個行業大的趨勢，王海增認為前端智能的出現就跟帶有攝像頭功能的手機的出現一樣，「現在卡片相機已經被當初不被看好的手機攝像頭給基本取代了。」

關於技術落地，王海增還表示，「其實我們覺得很多時候技術和客戶的需求是一個博弈，你很難猜哪個需求能長起來，它像自然選擇一樣，結果很難預測甚至不能預測，先從 2B 市場落地，但要創造價值，並接受市場的檢驗，讓市場說話。」

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