阿里巴巴机器智能团队的三年工作总结
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在营业支持进程中我们碰着的第三个题目是集成化，产物化题目。除了手机类场景外，其他线下营业均必要特另外硬件平台作为支撑。在起初时辰，我们更多的是依靠第三方提供的硬件装备，这时辰本钱，不变性，可扩展性成为制约线下项目拓展的几个首要题目。为了办理这些题目，我们按照以往的项目履历，对硬件装备举办归纳，沉淀出两类较量通用的线下产物化方案：智能盒子和一体化相机。每类产物均包括差异型号，以顺应差异需求的场景。
我们提供的第一个方案为智能盒子方案。我们可以简朴的把智能盒子看成一个得当于中小型场景的边沿处事器。盒子自己提供了多种接口，可以外接 usb/ip 相机，语音模块等传感器。直接当地陈设，数据安详性高。我们针对营业特点提供了坎坷两个版本的智能盒子。个中，高端版本回收阿里巴巴自研的边沿计较产物 Alibaba Edge。除了完美的硬件计划和高效的推理框架，该盒子还包括完美的编译器支持，具有很是好的易用性。低端版本则为纯 ARM 的盒子。下面表格给出这两种盒子在机能，本钱和合用场景的一个比拟。
在这里我们着重先容一下阿里巴巴自研的边沿计较产物 Alibaba Edge，该产物除了具有高达 3TGFlops 的 AI 计较手段外，相对边沿 GPU 方案有大幅的价值上风，同时具有云端一体化陈设成果，产物平台化，可快速上线，支持大局限运维。
在下面的表格中，我们比拟了 LRSSD300+MobileNetV2 在差异硬件设惫亓?运行时刻，但愿可以给各人一个更直观的熟悉。
我们提供的另一个集成方案为一体化相机。一体化相机出格得当云+端的陈设模式：线下做相比拟力简朴的处理赏罚成果，云端则深度处理赏罚线下传回的信息，到达节省带宽，低落云本钱的浸染。同时，一体化相机具有利便陈设，批量化出产后本钱上风高的特点。今朝一体化相机已经作为一个重要的载体情势被应用到我们所承接的对团体外相助项目中。 营业相助 在已往的 2 年间，我们实行过多种差异的营业模式。在这里我们会列出首要几个差异情势的实例。
在菜鸟将来园区项目中，我们首要认真基本视觉类算法的输出，由菜鸟伶俐园区团队同窗认真营业算法和工程处事研发事变。颠末半年的配合全力，我们先后完成了离岗睡岗检测，消防通道非常检测，车位占用检测，行人越界检测，进口计数检测等多个成果。
在项目相助的进程中，我们发明计较单位本钱高是制约算法大范畴推广的一个首要缘故起因。为了办理这个题目，我们连系了处事器研发团队，开拓出一版定制化软硬件办理方案：该方案的硬件平台为我们在上文中提到的边沿计较产物 Alibaba Edge，同时配备出格定制的高效模子布局和自研的快速检测算法。新版方案在检测精度险些无损的环境下，推理速率晋升了 4-5 倍，本钱对比边沿 GPU 方案降落了 1/2。
我们帮忙阿里团体差异营业同窗完成对已有算法模子的量化瘦身与加快事变。譬喻：手机端 OCR 辨认、手机端物体检测、手淘实人认证和刷脸登录/验证、菜鸟自提柜、阿里体育赛事刷脸入场、神州鹰人脸辨认云相册等。 总结与瞻望 颠末近两年的全力，呆板智能技能尝试室线下智能团队深耕线下智能规模。 算法方面：我们在低比特量化、稀少化、软硬件协同计划、轻量级收集计划、端上方针检测等多个方面取得了必然的蕴蓄，多项指标到达了业内最佳程度。 工程方面：我们蕴蓄出了一套高机动性，高数据安详性的实习器材 ; 并在相助搭档的辅佐下，在 ARM，FPGA，GPU 等多个平台下到达了业内最佳的推理机能。 产物化方面：我们与相助搭档一路，研发出得当于差异营业场景的智能盒子与一体化相机。 最后，我们很荣幸可以在团体表里多个差异情势的营业场景内打磨我们的技能。
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