j9九游會登錄入口首頁數(shù)智時代，萬物互聯(lián)，每天持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)類型復(fù)雜多樣，例如圖像、視頻、衛(wèi)星影像、地理信息等。如何準(zhǔn)確理解數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)隱含價值，是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同面臨的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)今，無人機、機器人、機械狗、遙感衛(wèi)星、社交媒體等技術(shù)已廣泛應(yīng)用于日常監(jiān)測j9九游會登錄入口首頁、災(zāi)害救援、應(yīng)急保障等場景中，大規(guī)模數(shù)據(jù)端側(cè)分析的需求緊迫。

　　一直以來，傳統(tǒng)的邊緣計算受資源限制，僅實現(xiàn)了端側(cè)的數(shù)據(jù)采集、目標(biāo)識別等感知分析，缺少對復(fù)雜場景的理解能力，需要將感知結(jié)果回傳計算中心，由專用推理服務(wù)器進行分析，隨之產(chǎn)生大量通信開銷，時效性差。目前，算力下沉正在成為智能計算發(fā)展新趨勢，大模型向邊緣端滲透初見端倪，將推理計算任務(wù)前移，實現(xiàn)輕量化、低功耗端側(cè)“感－識－算－推”一體化平臺，秒級生成決策策略，大幅提升計算效率，將有效推動人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力。

　　在人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，端側(cè)一體化推理平臺（華芯智推）主要面向需要實時推理的特定場景，例如當(dāng)森林火災(zāi)發(fā)生時，傳統(tǒng)方法需要監(jiān)測設(shè)備采集和回傳信息，專業(yè)人員現(xiàn)場識別并制定策略，依賴專家經(jīng)驗，雖然識別精度高，但時效性低、缺乏推理能力。

　　電子科技大學(xué)認知計算與智能決策團隊依托下一代互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室，在多項國家級重點項目支持下，長期持續(xù)攻關(guān)。針對端側(cè)設(shè)備計算資源有限、外部信息利用不全面、場景知識關(guān)聯(lián)不準(zhǔn)確、推理過程不透明等難題，成功研發(fā)出了以知識超圖平臺為數(shù)據(jù)基座、以端側(cè)設(shè)備為硬件基礎(chǔ)，具備場景目標(biāo)識別、領(lǐng)域知識融合和溯因可解釋推理三大核心功能，這也是首個全國產(chǎn)自主的高可靠、高性能、輕量化專用推理平臺。該平臺體積小、功耗低，可以裝載在無人機、無人車或機器狗等終端設(shè)備上實現(xiàn)圖像實時識別，并進行高效推理。

　　首先，該平臺具備場景目標(biāo)識別功能。通過重點目標(biāo)識別、在線知識更新、目標(biāo)關(guān)系構(gòu)建，可以識別并標(biāo)注圖像中重點目標(biāo)物體的位置，除了能識別人物、車輛、建筑、山形、地貌等典型目標(biāo)類別外，還能識別具體場景。如上述空天影像生成場景圖中，包括河流流向呈現(xiàn)倒“U”形彎，鐵路跨越河流兩次，學(xué)校位于兩座鐵路橋梁之間等信息，識別準(zhǔn)確率高達98％。

　　其次，該平臺具備領(lǐng)域知識融合功能。通過關(guān)聯(lián)光影、車牌、車標(biāo)、文字等外部知識庫，提升模型的推理能力，使其能夠處理更復(fù)雜的問題，同時結(jié)合外部知識庫的實時更新能力，使模型能夠跟上最新的信息和趨勢，提供高價值知識支撐。同樣在上述場景圖中，根據(jù)地形地貌及鐵路信息，可以判斷該鐵路為川藏鐵路拉林段；通過關(guān)聯(lián)外部知識庫，可以判斷該河流為雅魯藏布江。

　　再次，該平臺具備溯因可解釋推理功能。從結(jié)果、過程、依據(jù)等多個角度，全面提升復(fù)雜語義數(shù)據(jù)分析的可解釋性，幫助用戶能夠理解和信任平臺的決策過程。比如，在結(jié)合外部信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)推理規(guī)則：

　　另外，該平臺以知識超圖為推理基座。將知識抽象為事理層、概念層、實例層，并在各層中引入超邊關(guān)系，連接多個實體，有效表征現(xiàn)實世界中多個實體間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。突破了普通知識圖譜功能結(jié)構(gòu)單一、時空關(guān)系缺乏、推理速度慢等局限j9九游會登錄入口首頁，首次開發(fā)圖原生數(shù)據(jù)庫存儲引擎j9九游會登錄入口首頁，集成知識抽取、知識消歧、知識融合、時序分析、知識推理等創(chuàng)新技術(shù)，在大規(guī)模實體關(guān)系推理計算中，將時間復(fù)雜度降低一個數(shù)量級。

　　最后，該平臺具備輕量化端側(cè)推理能力。端側(cè)設(shè)備面臨計算能力有限、圖像識別和推理實時性要求高、計算功耗受限等難題，該平臺結(jié)合模型計算節(jié)點的必要性和計算精度對計算結(jié)果的影響開展模型的剪枝和量化，實現(xiàn)模型自動輕量化，在火災(zāi)、地震、救援等應(yīng)急場景中，能夠大幅降低模型的參數(shù)量，在保持原有模型識別推理精度下降不超過2％的情況下，把系統(tǒng)計算能耗降低20％以上。

　　據(jù)了解，華芯智推創(chuàng)新突破了多項技術(shù)，能夠更有效地識別目標(biāo)、關(guān)聯(lián)目標(biāo)相關(guān)知識，有效挖掘和拓展知識價值、進行高可解釋的混合推理。

　　核心的溯因可解釋推理能力，能夠基于歷史事件可解釋性、規(guī)則可解釋性，構(gòu)建推理規(guī)則網(wǎng)絡(luò)。例如，在火災(zāi)救援任務(wù)中，實時感知火災(zāi)現(xiàn)場信息，基于歷史數(shù)據(jù)快速研判火情態(tài)勢，加上專家策略，快速計算預(yù)測，實現(xiàn)火災(zāi)救援的實時響應(yīng)，快速應(yīng)對，并且結(jié)果可解釋。

　　關(guān)鍵的三層“金字塔”知識超圖，具備實體關(guān)系自動抽取、知識圖譜生成快、存儲規(guī)模大、計算效率高等特點。通過構(gòu)建三層圖譜架構(gòu)，結(jié)合圖數(shù)據(jù)庫存儲引擎，引入超邊關(guān)系，縮小知識推理的搜索空間，以滿足多樣化的知識表達，提升知識推理效率。

　　創(chuàng)新的全國產(chǎn)輕量化端側(cè)硬件適配能力，將推理算法集成到國產(chǎn)端側(cè)設(shè)備，形成了三款推理硬件，具體參數(shù)見下表。能夠搭載在XC－25等載重2.5公斤以上的固定翼、混合翼無人機為代表的端側(cè)平臺上，完成實時推理運算，并回傳結(jié)果到中心。此外，還集成了電子科技大學(xué)自研的抗干擾自組網(wǎng)通信技術(shù)，具備長距離，低延遲，高可靠數(shù)據(jù)傳輸能力。

　　經(jīng)實驗測試和多項實踐驗證，華芯智推在日常監(jiān)測j9九游會登錄入口首頁、災(zāi)害救援、應(yīng)急保障等多個方面都具備較高的現(xiàn)實應(yīng)用價值。

　　比如，在日常監(jiān)測中，通過無人機、機器人搭載該平臺，可應(yīng)用于智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)、電力運維保障等場景，實時監(jiān)測交通流量、人員動態(tài)、農(nóng)作物病蟲害及變電站運行狀態(tài)，及時生成預(yù)警分析，提出解決方案。

　　又比如，在災(zāi)害救援中，實時采集分析無人機和衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，可應(yīng)用于地震、火災(zāi)等各種災(zāi)后救援工作j9九游會登錄入口首頁，精準(zhǔn)評估災(zāi)害影響和發(fā)展趨勢，快速生成并回傳應(yīng)對策略，大幅提升救援時效和成功率。

　　此外，在應(yīng)急保障中，通過搭載該平臺的機器狗進行實時巡查監(jiān)控，可應(yīng)用于?；飞a(chǎn)風(fēng)險監(jiān)測，及時預(yù)警異常振動、原料泄露等潛在風(fēng)險，緊急生成應(yīng)對策略，為迅速采取有效應(yīng)對措施，化解風(fēng)險，避免災(zāi)害發(fā)揮重要作用。

　　同時，還可應(yīng)用于邊境和跨國輸油管道監(jiān)控等多種情況，利用無人機、無人車等設(shè)備搭載端側(cè)一體化推理平臺，實施全天候監(jiān)視，及時捕捉并響應(yīng)任何非法入侵或異?；顒?，為管控人員第一時間提供應(yīng)對措施。

　　總而言之，作為首個全自主可控輕量化高性能端側(cè)推理平臺，它實現(xiàn)了一系列技術(shù)創(chuàng)新和突破，應(yīng)用前景十分廣闊。未來，該實驗室將面向國家重大需求，精進端側(cè)一體化推理的核心技術(shù)與平臺研發(fā)，加快推進在教育、醫(yī)療、金融、交通等重要行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地，為人工智能賦能新質(zhì)生產(chǎn)力和全棧國產(chǎn)化貢獻力量。（文／李杰）