全國“最高”的視覺競賽,華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈

2019-08-06

地圖是我們每天都離不開的手機應用,無論打車、外賣都離不開地圖數據的支持。

地圖數據又離不開遙感技術。通過飛機、無人機、衛星拍攝的大量照片應該如何處理,得到房屋、道路的數據,才能變成我們手中的App?

單靠人力顯然是不能完成的,這個過程離不開人工智能中的計算機視覺(CV)技術。

遙感技術和當今AI領域最熱門的主題息息相關。遙感照片數據處理集結了CV領域的幾大核心問題:圖像分類、目標識別、語義分割等等。

華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈 

通俗地說,圖像分類用于解決分辨不同地表條件的遙感圖片,目標識別可以發現地圖中車輛等特定物體,語義分割則可以將城市地圖中的建筑、道路等區分開來。

一句話,遙感領域對CV來說是一項全能挑戰,是全球AI技術的new sexy.

遙感大賽:全面的CV挑戰

最近國家自然科學基金委信息科學部聯合武漢大學,舉辦了一場遙感圖像智能分析大賽。本次大賽的5個主題緊貼這最重要的幾項任務。

這5大競賽主題分別是遙感圖片的場景分類、目標檢測、語義分割、變化監測以及遙感視頻的目標跟蹤。目前大賽線上報名已經開始,舉辦方不僅鼓勵在校的研究團隊參與,也希望小微企業、創業團隊能夠加入進來。

比賽由武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室承辦,不熟悉學術界的人可能還不知道,根據世界大學排名中心的數據,2017年武漢大學遙感學科位居世界第一,所以此項比賽也意味著世界領先遙感科研水平在AI應用實踐的一次探索嘗試。

值得注意的是,華為Atlas人工智能平臺也為大賽提供算力基礎,展現參賽者實際上手的能力。

為何選擇華為

一個關于地圖的計算機視覺比賽選擇華為,對于不熟悉華為的人來說或許有些意外。但如果你仔細了解華為在AI領域的技術積累就會明白這一切。

華為的昇騰系列AI處理器,大多數人或許并不陌生。去年年底,華為推出了7nm的昇騰910和12nm的昇騰310兩款AI芯片,而且使用的都是華為自研的達芬奇架構。

華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈 

今年,屬于華為自己的人工智能計算平臺——Atlas正式上線,Atlas就是基于華為昇騰系列AI芯片和業界主流異構計算部件打造的。

但是只有AI芯片和計算平臺是遠遠不夠的,對于開發者來說,好不好用才是關鍵。

首先,Atlas平臺的產品特別適合處理CV任務,以本次大賽采用的Atlas 200 AI加速模塊為例,它在FP16上的算力為8TFLOPS,功耗小于10W,可搭4GB/8GB內存,支持16路高清視頻實時分析和JPEG解碼,可以用在人臉識別、姿勢識別、車輛識別等實際應用場景。

但是有了AI加速模塊還遠遠不夠, 華為推出Atlas 200 DK開發者套件,幫助AI應用的開發者快速熟悉開發環境,開發出的AI模型可以快速部署到搭載Atlas硬件的產品上。

華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈 

如果說本次遙感圖像智能分析大賽是一場“華山論劍”,那么華為為大賽提供的Atlas平臺就是打通任督二脈的“武林秘籍”。

華為昇騰芯片可以快速應用在攝像頭、無人機等設備上,對地圖采集和處理任務可以無縫銜接。

Atlas 200 DK整個開發套件的價格僅3999元,相比Atlas 200加速模塊僅高出200元,足以可見華為對AI開發者強大的支持力度。作為對比,英偉達的Jetson TX2開發板價格約5000元,FP16算力僅為1.3TFLOPS。

華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈 

對于國內開發者而言,國外的AI套件在購買渠道、售后技術支持上都不具備優勢。能夠獲得性價比更高、更容易買到的國產AI硬件,快速部署自己的AI解決方案,何樂而不為?

華為Atlas的野望

Atlas是希臘神話中能撐起宇宙的神,華為以此命名是希望能撐起智能計算行業的一片天。華為Atlas發布至今在AI行業中已經有一定的積累,未來的應用前景不容小覷。

AI時代讓萬物面臨智能化,而智能化的背后是數十億設備對算力需求的大爆炸,不僅是遙感技術,像視頻監控、交通調度、無人機等應用場景中,對算力的需求也越來越大。

這時候,支撐萬物互聯的“芯”就顯得無比重要,如何選擇一款芯片就非常關鍵。

華為Atlas打通遙感圖像智能分析任督二脈 

正是因為看到了廣闊的應用前景,今年以來,各大AI公司已經開始重視邊緣設備,比如谷歌、英偉達這樣的公司推出了Coral、Jetson Nano這類邊緣計算產品。

但是這類產品更注重開發側,而沒有一套完整成熟的落地解決方案。華為Atlas和它們相比,在快速部署到實際場景中具有很大的優勢。

AI模型不僅要在本地開發時運行效果好,也要能保證部署到邊緣端不至于有太大性能損失。參賽者將自己的算法模型移植到華為Atlas 200 DK硬件上,這也是既是對選手泛化能力的一種考察,也表明了華為Atlas 200 DK在具有快速部署模型的強大能力。

華為支持遙感圖像智能分析大賽,試圖通過設備+方案+場景的方式,讓Atlas滲透到智能計算的各個角落, 遍地開花。

或許也是出于這樣的考量,這場遙感技術背后更長遠的行業意義,不止于比賽本身。

一切為了生態

華為去年開啟了智能計算的戰略,為客戶和伙伴提供云端、服務器端的AI算力支持。今年又開啟了用戶側硬件Atlas的戰略。云邊協同的架構藍圖已經清晰展現。

通過人工智能加速模塊、智能小站等產品形態,華為Atlas正在打造面向端、邊、云的全場景人工智能基礎設施方案。

除了遙感技術,華為Atlas還有智能交通、智能零售、智能家居等更大的落地化應用空間。

比如長距離的輸電項目,為了保障用電安全,輸電線路需要定期巡檢,而傳統輸電線巡檢要耗費大人 力物力。

利用搭載Atlas 200模塊的攝像頭,能夠實現電網的智能化無人巡檢、監視分析,及時預知風險,減少人工識別工作量并提升準確率。而且Atlas 200的整機功耗僅8W,可以使用太陽能供電,減去了后期維護的煩惱。

華為的Atlas產品就是在這樣不知不覺中構建起行業生態。

眾所公認的是,一個萬物互聯的時代正在加快到來。從基礎的芯片,再到整機解決方案、邊緣計算設備。華為看到了萬物互聯應始于萬物有芯。于是從這方面,能重新審視華為在芯片布局方面的前瞻性。


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