首届tinyML技术论坛(亚洲分论坛)将于11月16日至19日线上直播!

当国内还在热火朝天的谈论5G、 IoT、 大数据、 超算、 视觉识别、 智能监控、 车联网、 无人机 等等热门主题的时候,当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向,专注于视觉和语音技术,纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候,太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能,即tinyML这一垂直细分上的第三轮交流与发展, 一轮又一轮的企业间访谈、平台支持、线下线上互动、研讨讲座、学术探讨多维度多层次交流层出不穷。

究竟何为tinyMLtinyML魅力何在?未来市场何在?

相信在座各位非学术专业、非这一方向的观众一时都不能讲清楚。

引述EEFOCUS的iot101君在之前发布的一篇对tinyML看法的文章中的定义:在终端和边缘侧的微处理器上实现的机器学习过程就叫做tiny Machine Learning(即tinyML).

如果您和我一样还是觉得拗口,难于理解这一定义,那么我们先来看看它面向的是哪些对象市场—-

1)分布最广的物联网设备。

在即将到来的IoT时代,或者AIoT时代。万物互联是大势所趋,人物互联、物物互联,物理世界全面升级到数字世界。哪怕工厂里犄角旮旯的各台设备,只要使用MCU(微型控制单元),就是数字世界里可追踪到的一个tinyML载体。

2)智能家居网联设备。

既然是AIoT时代,智能家居这一方向的所有接入必然不能缺席!这也是为何阿里、华为、腾讯、百度、小米、海尔、美的等国内一线,国外Amazon、Honeywell、Google NEST、Ecobee、Philips、Samsung…的主攻方向。

3)(消费电子)数字移动设备、可穿戴设备。

以手机为首、随身的、移动的、可穿戴的各类设备也都是tinyML的载体。

4)长时在线安防、监控设备。

那些长时在线、常期在网的,尤其电池驱动的安防、监控设备(包括无人机等)。

……其他等等(欢迎补充)

由此我们得知tinyML具备几个特征:

低功耗(超低乃至低于1mW)、长在线(超长待机或在线)、电池驱动(或新能源以满足长在线), 当然既然他挂着Machine Learning的旗号,那么必然与提供AI算力的芯片有关(诸如ARM、Qualcomm、Infinieon、SynSense等)、与AI算法有关(CNN卷积神经网络、)、与算法框架有关(诸如谷歌的TensorFlow、脸书的Caffe2、百度的paddle paddle、华为的MindSpore等)、与AI基础技术有关(诸如NLP自然语言处理、ASR语音识别等)、与大量端侧应用有关(诸如小型无人机、无人搬运车AGV、移动端智慧金融/智慧医疗/智慧教育/个人助理/智能出行、AR/VR/MR、等等)

当国内的IoT伴随着华为领先的5G技术即将进入一个新的时代场景,人工智能也正好从云端走向边缘侧、端侧。

处于边缘侧、端侧的设备往往需要更快速的响应(5G下的低延时场景)、更多的推理运算(云端训练,边缘推理),因此发展边缘侧的机器学习变得越发重要。

加上超低功耗的加持,这一领域的影响力正在持续发酵,市场也将随AIoT+5G的发展呈现爆发式增长。

根据 IDC 的分析,到 2025 年,全球创建的数据中,超过四分之一的数据在本质上都是实时数据,而物联网实时数据将占这部分数据的 95%以上。属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的 50 倍,达到 5.2ZB;而机器学习所“触及”的分析数据总量将增长至原来的 100 倍,达到 1.4ZB。另外,目前全球有 2500 亿个微控制器在各地运行。 IC Insights 预测,到 2023 年,微控制器的年出货量将增长到 382 亿个。

这显然是一个前景无比巨大的市场。

因此也就不难理解为何大洋彼岸tinyML的活动仅仅举办了2届高峰论坛,就有如此多的国际一线企业、业内独角兽初创公司和知名院校云集于此了:谷歌、高通、脸书、微软、三星、苹果、意法半导体、ARM、英伟达、IBM、Greenwaves、PixART Imaging、BubbleLabs、Byteflies、OctoML、Syntiant、Qeexo、KU鲁汶大学、普林斯顿大学、密歇根大学、埃里克斯霍尔姆大学、加州大学伯克利分校、苏黎世大学、苏黎世联邦理工、麻省理工学院、斯坦福大学等等…参会者中高管(创始人、决策者、研发/技术总监)占90%以上。

2019年成立的tinyML® Foundation正是这个活动的组织者,这是一个由工程师们自发构建的社群,专注于“全栈式”的发展,包括使用案例、应用、 软件、 工具、算法、硬件、专用集成电路(ASICs)、设备、半导体制造等。每年举办多场交流活动,将“产”“学”“研”进行深度融合,并完整覆盖整个生态体系。目前为满足这个方向上的需求,已经将tinyML Summit美国峰会扩容至欧洲分论坛、亚洲分论坛和tinyML研究峰会,以及更多的周期性tinyML访谈、tinyML Meetups线下互动。

TinyML 的出现,是为了更好的缓解边缘 ML 和云端 ML 中,无法突破的多种问题,包括数据隐私、网络带宽、时间延迟、可靠性和能源效率。

我们有理由相信在当前软硬件协同设计、开发的趋势下,顺着5G+AIoT的发展浪潮,tinyML将在软件、硬件、应用三大方向上分别获得巨大的成功!

Tiny的世界并不微小,相反,它是巨大的,将构建我们难以想象的超大而美好的未来!

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