得益於軟硬體的飛速發展，問世數十年的人工智慧終於在最近幾年迎來了大爆發。尤其是在端側，多種應用的推動下的人工智慧成長速度驚人。
根據HIS資料測算，端側人工智慧市場需求在2018年開始爆發，市場規模也從2017年的4億美元增長至2018年的19億，預計2019年的增長率將超過400%，其中更多人工智慧應用和產品將部署於網路“邊緣側”，實現更低延遲性、更低能耗、更小體積和更低成本的人工智慧技術應用路徑。
但我們應該看到，在這些廠商爭先恐後湧入這個市場背後，還有很多的問題亟待開發者去解決。
以開發一款應用於停車場的自動識別進出車輛號牌的智慧監控攝像頭為例，開發者不但要關心繫統開發成本，還需要關注軟硬體成本以及後期維護的成本以及資料安全問題。此外，還需要考慮晶片、記憶體、網路、頻寬和各種裝置規格在內的開發問題。其他諸如資料預處理、模型訓練、有效地管理和維護海量裝置、個人隱私及安全問題的有效處理等等都會成為開發者落地端側AI產品的“攔路虎”。那就意味著一個能夠一站式解決所有問題的方案就成為開發者的迫切需求。
中科創達副總裁楊宇欣在接受半導體行業觀察採訪的時候也指出，現在的AI開發者面臨兩個問題：第一，如何找到場景；第二，人工智慧未來是面向雲和端的解決方案，尤其是端側的人工智慧，在未來將會成為主流，但現在的開發者很難找到效能又好，平臺又成熟的嵌入式端或者終端側的人工智慧開發平臺。
為此，中科創達基於高通驍龍845移動平臺開發出了全球首款AI開發套件Thundercomm TurboX AI Kit，幫助開發者解決解決端側AI開發的難題。“高通產品的成熟度、系統穩定性、功能完整性和AI能力都很出色，這與我們軟體與系統實力結合開發的產品，能夠給開發者帶來更好的體驗”，楊宇欣補充說
資料顯示，高通驍龍845 平臺是其第三代人工智慧 (AI) 平臺。依賴於其Hexagon 685 DSP 、Adreno 630 GPU 、Kryo 385 CPU、驍龍 Neural Processing Engine (NPE) SDK、Android Neural Network (NN) 和 Hexagon NN等軟硬體。驍龍845能夠開發者在終端實現更佳的整體 AI 效能，而與網路連線無關。
而中科創達自2008年成立以來，就一直在Android、Linux、Windows和RTOS等作業系統技術的研發與創新。多年的發展讓公司形成了從硬體驅動、作業系統核心、中介軟體到上層應用全面的技術體系。並積累了豐富的研發經驗和眾多自有智慧財產權，具備強有力的技術開發和服務能力。核心技術涵蓋了通訊協議棧、深度學習、圖形影像演算法、作業系統最佳化和安全技術等多個方面。 在此基礎上，公司將目光投向了人工智慧技術，助力並加速智慧手機、智慧物聯網、智慧汽車等領域的產品化與技術創新。
從楊宇欣的介紹我們得知，從硬體上看，中科創達推出的這個AI Kit擁有包括microSD、微型 HDMI 、乙太網介面、1個USB Type C和三個 USB 埠在內的豐富介面，還內建了Ultra HD camera，可擴充套件USB camera、IP camera、麥克風和揚聲器等，可以讓開發者及製造商靈活選擇自己需要的視覺方案。
在軟體方面，執行在Android O上的TurboX AI Kit整合了專為端上執行神經元網路的高通驍龍神經元處理引擎(SNPE)；預裝了基於高通人工智慧引擎最佳化的，包括人臉識別及物體識別SDK 在內的AI演算法軟體開發套件(SDK)；同時他可以使用如谷歌TensorFlow和Facebook Inc.的Caffe/Caffe2 以及 Android NN API等開源人工智慧服務；加上還支援包括AWS video kinesis streaming、微軟Azure在內的多種雲端計算服務平臺和AI Studio和API Cloud開發。
這樣一個效能強勁、生態豐富的AI開發平臺能夠給開發者評估、開發、最佳化和驗證端側人工智慧提供充足的支援。對於那些在演算法領域有深入的開發者來說，AI Kit能把其演算法迅速落地，輕易地對接到安卓生態，拓寬其應用；對於模組廠來說，AI Kit也能為他們提供快速搭建產品原型的機會。
楊宇欣也強調，對中科創達來說，新的平臺能夠幫助他們積累更多的應用和演算法，展現中科創達在AI軟硬體方面的實力，能為開發者提供廣泛的支援。這也勢必能給中科創達的“智慧軟體系統、智慧汽車和智慧物聯網”三大主營業務提供充足的支援。
他進一步指出，中科創達未來將持續從軟體和硬體兩方面升級AI Kit，為其帶來更多的功能個，一如既往地給開發者帶來更好的體驗，為他們開拓新產品體系，驗證新原型提供足夠的動力和支援。這也是中科創達一直以來所追求的。
而在筆者看來，將開發門檻降到最低，也是應用爆發的前提，讓我們一起靜候人工智慧應用的黃金時代的到來。
