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人工智能行業(yè)調(diào)查報(bào)告 人工智能行業(yè)( 三 )


降階模型和邊緣AI趨勢(shì)
李靖遠(yuǎn)強(qiáng)調(diào)了一個(gè)重要趨勢(shì):今后將使用一些降階模型去替代高保真仿真模型,來加速仿真速度 。由于很多非線性系統(tǒng),包括流體力學(xué)中的多維系統(tǒng),在實(shí)際仿真過程中需要的并不是高保真仿真模型,而是整個(gè)系統(tǒng)模型的輸入、輸出要盡量接近真實(shí) 。此時(shí),就可以用降階模型作為系統(tǒng)的一部分來加快仿真速度 。
不過,目前一些降階技術(shù)還是需要結(jié)合具體的系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)最適合的方案,并不是對(duì)所有系統(tǒng)都具備普適性 。據(jù)李靖遠(yuǎn)介紹,目前降階模型的主要適用場(chǎng)景:一是針對(duì)非線性模型,傳統(tǒng)意義上很難找到其中的規(guī)律,就可以用人工智能訓(xùn)練出來的降階模型來替代它;二是在仿真過程中,理想模型與降階模型的吻合度相對(duì)比較高,就可以用降階模型替代實(shí)際模型進(jìn)行仿真 。當(dāng)然,這主要是為了提高仿真速度,在仿真效果和仿真速度之間取得的折中平衡,并不適用于所有系統(tǒng) 。如果追求高保真的仿真效果,降階模型是不適用的 。
針對(duì)邊緣AI的應(yīng)用趨勢(shì),李靖遠(yuǎn)表示,現(xiàn)實(shí)中有龐大的邊緣系統(tǒng)需求,涉及航空航天、汽車、工業(yè)、通信、家電、醫(yī)療、能源、可穿戴設(shè)備、手機(jī)、電子手表等等,邊緣AI未來的需求一定是巨大的 。
但與此同時(shí),邊緣AI的落地部署仍有三大制約因素:第一是硬件效率的制約,受限于硬件算力、算法效率等原因,一些比較復(fù)雜的算法還是不太適合部署在邊緣設(shè)備上 。第二是AI算法代碼的精煉度,AI算法生成模型,最后代碼是要部署在邊緣設(shè)備上,代碼的精煉度可能對(duì)邊緣設(shè)備的部署有一定影響 。第三是AI的產(chǎn)品化,AI算法如何能夠適用于更多的通用場(chǎng)景、部署在更多的邊緣設(shè)備,也是一個(gè)制約因素 。要提高通用性,勢(shì)必要增加代碼,對(duì)算力的要求會(huì)更高,因此會(huì)對(duì)部署產(chǎn)生一定的制約 。
(今完)

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