【网络频道】今年9月，国际咨询机构德勤发布了《全球人工智能发展白皮书》。《白皮书》预测，到2025年全球人工智能市场规模将超过6万亿美元，2017年至2025年复合增长率达30%。近年来，随着人工智能市场规模的不断扩大，推动着全球企业不断深入挖掘人工智能技术的落地场景应用。
在人工智能的浪潮中，安富利将创意转化为智能解决方案，以减少将产品投放市场所需的时间、成本和复杂性。2018年，安富利收购了软件及人工智能公司Softweb solutions，在生态系统中加入软件和人工智能，使其端到端的生态系统等到了进一步的增强。
12月4日，安富利在北京举行了媒体沟通会，安富利亚洲供应商及产品管理高级总监钟侨海分享了安富利在人工智能领域的技术沉淀和解决方案。
现阶段，虽然人工智能与物联网应用发展非常之快，但是在人工智能的开发、应用以及使用环节，人工智能解决方案还面临着诸多问题与挑战。具体表现为：
在性能方面，人工智能需要大量的训练、数据分析、识别和计算等，这就对人工智能解决方案在速度、延时、功耗以及准确性方面提出了更高的要求;在计算方面，因为神经网络技术需要大量的数据来训练模型，所以对自定义数学和存储器层次结构严格的要求;在弹性方面，人工智能算法不断更新换代，固定的架构会带来很多的风险，这就要求人工智能架构要具有足够的弹性。
针对以上问题，安富利为客户提供了可以定制、高性能、灵活性、可扩展的解决方案，在性能、计算和弹性这三方面解决客户的担忧。
“安富利在人工智能系统开发上拥有很多优势“，钟侨海表示，“安富利的人工智能工具链加速人工智能解决方案的采用;安富利的人工智能开发平台可以给客户提供不同的定制化场景;通过与赛灵思的合作，安富利能够提供从边缘到云端的整套系统级解决方案;安富利的人工智能生态系统为客户提供端到端的解决方案;完整的设计链支持和客户参与;通过综合全面的演示套件增进客户的认识，令效果更加显著;通过不同成功案例的分享和演示，增强客户对于人工智能方案的了解。”
目前，安富利的AI边缘计算系统，已经将一些人工智能的功能集成到计算芯片中。同时，其中还有路由器，可以通过网络把这些数据上传到后端服务器，能够在同一时间对人的姿势、交通的路况、空间容量进行运算。
在安防领域，很多摄像头一般不具备人工智能功能，通过安富利的AI边缘计算系统，可以使摄像头具备人工智能功能。如果要把所有的非人工智能摄像头换掉，这个费用通常是非常巨大的。通过人工智能的场景化应用，对不具备人工智能的摄像头进行关联使其具有人工智能能力，然后再把数据传到后台的服务器中，继而上云。
在自动驾驶领域，安富利创建了一个应用在交通领域的自动驾驶和ADAS(高级驾驶辅助系统)的开发平台，通过人工智能深度学习处理器，可以同时间看到路面的情况，并对目标进行3D检测，从而识别出哪些是树，哪些是行人。此外，安富利还做了一套车牌识别的解决方案。
会上，钟侨海还介绍了安富利在人工智能以及物联网方面开发的一些成功案例：
1、物联网故障预测与健康管理系统：采用工业传感器采集风力发电机振动数据，并通过网关将该数据传输至后端服务器进行人工智能分析。
2、物联网智能制造系统：采用工厂自动化系统中的工业传感器和智能摄像头来采集实时数据，并使用人工智能技术检测产品缺陷。结果元数据还将被传输至后端服务器进行数据分析和管理。
3、物联网智能农业系统：通过无线传感器采集农田数据，并将数据传输至后端服务器进行人工智能数据分析。
4、智慧城市系统：使用智能摄像头采集数据，并在前端进行人工智能推理，然后传输至后端服务器进行数据分析和管理。
此外，钟侨海对于安富利在人工智能领域下一步的发展方向进行了阐述。他表示：“首先是将安富利的解决方案更好地提供给客户，加快他们的方案的落地及产品的推出。另外，安富利在边缘计算方面进行了大量布局，后续希望能够将云端、服务器连接到边缘计算上，为客户提供一个更加完备的生态系统。同时，安富利还要与业界人工智能领先企业加强合作，通过服务器、加速卡、硬件、边缘计算、IP、以及针对于某个领域的应用，能够提供不同的解决方案给到客户。”
同时，他还指出，安富利目前的解决方案一般都是与视频有关。“事实上，人工智能在另外一个领域上面是跟语言有关系的，这是人工智能其中一个很热门的题目。因此在语言上面，可能也是明年需要探讨的一个地方。”钟侨海最后说道。
