日前，idc发布2020世代首份权威ai报告《场景化ai，让智能触手可及》，该机构预测，到 2025年至少90%的企业应用将嵌入ai。idc指出，商业智能和生活智能两大场景推动下，传统设备的智能化创新和存量设备的智能化升级成为边缘ai落地的主要方向。
报告中，idc以嘉楠为例，剖析了该公司在亚洲最大社区——贵州花果园社区进行的水电燃气表计智能化升级项目，以及在软通智慧园区进行的无感门禁系统部署和实践案例，展示了当前国内ai落地实际情况的生动切面。
ai落地与智能创新的三大要素
idc指出，以ai为代表的智能创新主要依托于数据、算法和算力三个要素的创新。数据是构建算法模型，奠定ai发展战略的基石。维度丰富、精准和海量的数据为成功训练优质ai模型提供基础。算法和算力则从软件和硬件两个方面确保了ai应用边界的拓展和整体发展趋向。
边缘ai芯片加速ai商业落地
idc指出，随着5g、边缘计算等技术的发展，未来的ai应用场景将变得更加多元化。既有位于云端的高带宽、大吞吐的数据训练场景，也有位于边缘侧的，低时延、低能耗和专用化的应用场景，算力则是推动ai落地到边缘侧的关键力量。
soc是目前边缘ai芯片的主要形式。通过集成处理器与asic、fpga等协处理器，soc有效提升了芯片的集成度，缩小芯片面积，增强对于小型终端设备的适配能力。例如嘉楠研发的勘智k210，该芯片采用risc-v双核64位cpu处理器架构，并集成了其自主研发的神经网络加速器kpu和音频处理单元apu，支持视觉和音频的多模态识别，拓展了芯片处理多任务的能力。
idc指出，智能创新是算力、算法、数据的创新，其中算力创新的重点。ai算力创新加速了ai场景化，将ai的应用范围从云端扩展到边缘侧，持续推进ai的商业落地。
边缘ai落地主要围绕设备智能化展开
idc认为，边缘侧ai的落地主要围绕终端设备的智能化展开。根据智能终端执行任务的逻辑，其核心能力主要分四方面。首先是感知能力，智能终端能从环境中实时获取数据并识别用户指令;其次是认知能力，在获取数据和指令后，智能终端将对其进行分析，形成对用户和场景需求的理解;第三是决策能力，根据需求，智能终端将输出判断;最后是执行能力，智能终端根据判断拆解为具体的任务，并做出执行。
设备智能化将在 “存量市场” 和 “增量市场” 同时展开，既有已部署终端的智能化升级，也有传统终端设备的智能化创新。
嘉楠ai商业落地案例剖析
存量设备智能化升级案例——亚洲最大社区表计智能化升级项目
贵州花果园社区的表计系统智能化升级是一个绝佳案例。花果园社区是全国最大的棚户区改造项目，也是亚洲最大的社区。花果园社区项目总规划面积 10 平方公里，总建筑面积 1830 万平方米。
用户存在以下痛点：
• 抄表工作量巨大：社区内住宅和商业楼宇合计近 300 栋，多数为高层建筑，水表、电表的 抄表量巨大。
• 抄表周期长：目前社区为人工抄表，每次抄表耗时半个月。
• 抄表误差率较高：由于目前为人工抄表和纸质记录，容易出现水电表读数记录错误。
解决方案：
社区现有水表、电表加装基于嘉楠ai芯片的智能抄表组件，实现智能抄表，其执行任务的逻辑如下：
1)智能抄表组件定时拍摄水电表表盘照片。
2)智能抄表组件对所摄表盘照片进行本地 ai 图像识别，解析照片中的水电表读数。
3)智能抄表组件使用检验算法结合历史读数对数据进行验证，修正误差。
4)智能抄表组件将修正后的数据上报抄表平台。
价值实现：
• 加速部署实施：与新装智能水电表相比，加装智能抄表配件的效率提升了3至4倍。
• 减少对居民生活影响：工程实施不需要停水停电，对居民生活的影响显著减少。
• 缩短抄表周期：抄表周期由原来的半个月缩短到现在的几小时。
• 提升供水供电效率：抄表频次由每月一次提升至每人一次，抄表数据更具时效性，使得水 务公司和电力公司能够更准确预测水电需求量、更有效规划供水供电。
• 降低数据传输成本：抄表仅传输从水电表表盘照片中提取的读数，数据传输量不足照片传 输的百分之一。
• 降低总拥有成本(tco)：智能抄表组件的成本仅为智能水电表的 1/4，前期投入大幅降 低;智能抄表消除抄表人员和交通支出，运营成本显著减少;智能抄表组件的电池寿命达 到 2 年，上门维护工作大大减少、维护成本显著减少。
对传统设备的智能化创新——软通智慧无感门禁系统项目
软通智慧总部位于北京市中关村软件园，建筑面积4万平方米，容纳超过 5000 名员工，门禁监测点超过30个，单个监测点日均通过者识别超过2000 次。
用户存在以下痛点：
• 门禁用户体验差：人通过门禁闸机时需要对准摄像头，便利性差。
• 通行效率低：由于需要人对准摄像头，单次通行时间超过2秒，在上下班高峰期影响较 大。
• 运行环境受限：由于人脸识别比对在云端进行，闸机必须实时联网，否则无法运行。
解决方案：
在各个门禁监测点部署内嵌嘉楠 ai 芯片的智能摄像头，对通过者进行远距离人脸识别，给合法通过者开启闸机;人脸识别和比对在智能摄像头上进行，人脸数据不会在通过网络传输，保护隐私，其执行任务的逻辑如下：
1)智能摄像头拍摄通过者图像。
2)智能摄像头将远距离、大倾角的人脸图像通过专有算法还原为正常角度，并提前特征值。 3)智能摄像头将提取的特征值与本地存储的特征值数据库(近1万个特征值)进行比对。 4)如果比对通过，则开启闸机。
价值实现
• 提升用户体验：通行者直接走过门禁摄像头，不要动刻意对准、实现无感通行。
• 降低部署成本：ai 无感门禁采购成本仅为传统门禁的 1/3。
• 加速门禁通行效率：闸机通行时间由 2 秒减少至不足 1 秒，效率大大提升。
• 提升可靠性：人脸识别和比对在本地进行，网络故障不影响通行。
• 保护隐私：通行者的人脸数据不会通过网络传输，隐私泄露风险大大降低。
嘉楠aiaas服务生态
随着ai进入大规模落地，其形式也逐渐从单一的产品向服务、生态过渡。嘉楠以ai芯片为原点，不断扩大服务半径，着力建设从芯片、算法、终端、saas平台到上层应用的ai生态体系，为客户提供aiaas(ai即服务)解决方案。
idc认为，ai saas 平台按照接口调用量付费的计价方式推动“设备服务化”的新商业模式，用户不需要为设备付费，而是按照终端设备的使用付费，ai解决方案的前期投资大幅减少、 用户触达难度显著降低，极大促进了ai的普及。
二代ai芯片将用于adas、智慧零售等领域
关于第二代芯片的研发，勘智k510依然采用升级后的risc-v多核异构处理器架构，并且大幅度改良原有的kpu。另一方面，二代芯片为5g通信环境优化，搭载多路高清、深度摄像头接口，将在智慧零售、adas辅助驾驶和金融领域得到应用。k510在设计中还加入了全新的自研计算模块gnne。该计算模块的通用性较强，进一步提升了k510的计算效率。
此外，嘉楠联合产业链上下游伙伴达成合作共建生态，以芯片硬件为核心，建设ai saas平台，为终端客户提供整合硬件、算法和软件的一站式ai服务，满足不同的物联网场景需求。