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从飞鸟到飞机，从蝙蝠到雷达。人类对自然界的每一次致敬都能把自己带入一个新时代。而人工智能，恰恰是向自然界的王者——人类——致敬。
自从有计算机那天开始，人们就从未中断让机器拥有智慧的梦想。在这条路上，有一位广受世界学界尊重的大师，他就是来自360的首席科学家、国际知名计算机视觉与深度学习专家颜水成。
他不仅在国际上领域数次引领了计算机视觉的研究方向，还进行了大量前瞻的实践，让计算机模仿婴儿大脑的运作方式，一步步观察学习这个世界。
在2016CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上，颜水成接受了雷锋网的专访，分享了他对于人工智能和计算机视觉的洞见。
【360首席科学家，360人工智能研究院院长颜水成】
1、端上的智能
目前的人工智能很多都依靠云端的计算，但是有些场景并不适合云端。例如：
特斯拉的自动驾驶技术，对于面前的路况进行图像采集之后，如果发送到云端进行处理，会有明显的延时，这样等结果返回本地，往往已经错失了处理的时机，就失去了意义。
直播业务中为主播实时加上装饰的技术，例如为主播加上虚拟的耳环。这种场景下，如果从服务器上拉回来计算结果，会有时延，由于主播在运动，所以没办法精确对位，体验就会很差。
有的智能摄像头会提供一个功能：查看是否有可疑人员进入监控区域。如果设备销量很大，大量用户同时使用这个功能，这时如果在服务器端进行计算，就会对服务器造成很大压力。
还有很多智能设备的应用环境是没有网络的，无法和服务器交互。
【特斯拉自动驾驶示意图】
以上这些场景，如果将运算任务直接下发到智能设备终端上，这些瓶颈就会迎刃而解。
但是，把运算载荷放到设备上，显然要克服诸多问题。其中最大的一个就是：终端设备的运算能力存在天花板。（由于智能设备成本有限，大多不可能配备顶级运算芯片）
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