作者：Ryan Hu
這場技術論壇主要探討如何以低成本建構視覺解決方案，來建構從網路邊緣到雲端的視訊分析與深度學習，進而獲取有價值的商業情資，並讓智慧視覺的技術帶來更多創新應用與商機。
最近全球興起AI熱潮，在業界的應用中，視覺的智慧應用無疑是快速成長的一個領域，涵蓋了民生、工業、建築、交通等各個層面。然而，很多業者想引進AI視覺應用，都卡在投入的時間與成本太高，因而卻步，為此Sertek特別舉辦了這場《AI智慧視覺運算技術論壇》，邀集了多位專家共聚一堂，一同探討如何以低成本建構視覺解決方案，來建構從網路邊緣到雲端的視訊分析與深度學習，進而獲取有價值的商業情資，並讓智慧視覺的技術帶來更多創新應用與商機。
勢在必行的邊緣運算
論壇一開始，Intel資深亞洲區物聯網業務開發經理桑和崇指出邊緣運算正在崛起，並以中國的「天網」作為例子：目前中國在天網的架構下實際佈建 的攝影機數目已經到達 1 億 7000 多萬支，在 2020 年預計會增加到 4 億隻，若是影像全部都上雲端，頻寬必定是個大問題。因此他強調「網路勢必要變得更強大，每個節點都將有運算的能力以及智能」，這也突顯了邊緣運算未來發展的重要性。
桑經理提到：「當80% 的網路流量都來自影像時，如何有效處理這些影像的資料是個值得探討的問題。」畢竟實際有用的影像資料有限，若全數上傳雲端實在浪費頻寬。換句話說，在網路邊緣必須過濾出有效的資料，增加節點智能勢在必行。
桑和崇經理強調邊緣運算在影像辨識中的重要性（攝影：杜志賢）
接續邊緣運算探討後，主線來到電腦視覺（Computer Vision, CV） 和深度學習（Deep Learning, DL）的比較，過去是用傳統的 CV來處理影像，在判斷精準上遠遠不及 Deep learning 的效果，桑崇和簡單用在跳舞的舞者的一張照片為例，CV 辨識的是鳥，而 DL 卻能辨識出人眼看到的舞者樣貌。
傳統CV與Deep Learning的區別（圖片來源：Intel簡報）
「要讓AI視覺運算真正快速佈建到應用面，需要一套End to End的解決方案，因此Intel提出了整合軟硬體、從攝影機到雲端的智慧視覺策略與架構。」
這套架構涵蓋了智慧攝影機、邊緣運算（錄影機、伺服器等）、資料中心/雲端平台、用戶端電腦等與影像應用相關的軟硬體系統，可透過Intel提出的FPGA、Movidius等硬體及通用SDK（Unified SDK）來實現智慧視覺的需求。
Intel提出的智慧視覺架構（圖片來源：Intel簡報）
OpenVINO Toolkit
而這場論壇的重頭戲 — OpenVINO ，Intel平台開發經理王宗業表示這是個開放架構、跨平台的AI加速工具，加速了電腦視覺和深度學習的推論（Inference）表現，讓開發者可以專心開發軟體應用相關的功能，更快達成開發上的需求。
OpenVINO提供工具模組（圖片來源：Intel簡報）
講得更清楚，OpenVINO的使用分為模型優化（Model Optimizer）及推論引擎（Inference Engine）兩階段。模型優化可針對已訓練（trained）好的模型再做優化；推論引擎則是高階推論API，可針對CPU、GPU、VPU 或是 FPGA硬體做到效能的最佳化。
另外一個部分，要做影像當然少不了電腦視覺CV，因此， Intel 也將市面上常見的開源軟體 OpenCV，OpenVX 整合進 OpenVINO，而且都是已經 內建最佳化的版本，最重要的是，這部分也可以根據開發者使用的硬體再做最佳化。
透過OpenVINO內建的模組進行最佳化（圖片來源：擷取自王宗業經理簡報）
有關於節點智能的部分，灼灼科技（DT42） 技術長陳伯符（Bofu ）說到：「我們公司推出的 BarryNet 就是為了希望能把 Deep Learning 放在 邊緣節點上運行」。
「很多人質疑說 Deep Learning 到底有沒有辦法跑在一般的節點上？」Bofu 提到：「這的確有一定的難度，這也是為什麼我們會推 BarryNet，而我們發現利用 Intel神經計算棒NCS（Movidius Neural Compute Stick）做硬體加速確實是可行的」，目前DT42 已針對 IOT 和 Deep Learning 做出整合開發，提出可行的邊緣運算方案。
Bofu分享結合即時視覺邊緣運算技術與應用（攝影：杜志賢）
「硬體加速需要清楚地瞭解自己的使用場景，才能把錢花在對的地方上。」歐尼克斯實境互動工作室的創辦人 許哲豪（Jack）提到AI視覺系統整合性和執行跨平台時的問題，通常真的是費時又耗財的事情，如今有OpenVINO工具的出現，對於解決這些問題有了不小的幫助。
結論
從生產線產品瑕疵辨識、零售業庫存管理、遠端判斷設備維修需求，到城市與機場的公共安全，這些案例都使用高解析攝影機，產生龐大數據量，並且須加以匯整與分析。而隨著演算法、大數據以及運算能力的提升，加上Caffe、TensorFlow、CNTK、Mxnet等Framework的就緒與開放，讓無所不在的視覺資料有機會被智慧化的運算處理，找出影像背後的價值。
本論壇不僅突顯了視覺應用的廣大需求，也提出了從網路邊緣到雲端的低成本、高效率AI視覺運算架構與工具，希望有助於台灣業者加速AI應用的腳步。
（責任編輯：葉于甄）
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