【猎云网（微信：ilieyun
）北京】7月18日报道（文/吕梦）
当前，人工智能的计算大多数是在“云端”运行，它优势在于服务器储存的数据量大，计算准确性高且计算能力强。但这类需要通过网络连接到数据中心获得响应的方式并非在任何情况下都适用。
一方面，物联网拥有海量的终端设备，如果这些网络节点所抓取的数据都需要上传云端进行智能处理或深度学习，将对网络宽带提出巨大挑战，造成传输延迟。以自动驾驶为例，若采用云端计算，设备端首先要将采集的数据进行上传，计算完成后再返回终端，无法满足对实时性有较高需求的场景。
另一方面，高功耗也阻碍了AI向更多前端应用场景的渗透和普及。
为了实现AI的真正落地，嵌入式人工智能应运而生。它最大的特征就是AI本地化，即机器在不联网的情况下也能实时感知环境，进行决策控制。
推出“米文大脑”，强调机器人多任务执行能力
AI本地化需要机器人具备一款高度智能化的“大脑”，即嵌入式AI核心系统。
猎云网（微信：ilieyun）近日接触到的米文动力就是一家机器人领域的通用智能控制系统解决方案提供商——通过打造一款机器人大脑，搭建低速无人驾驶通用平台。
米文动力创始人&CEO杨冠文告诉猎云网（微信：ilieyun），团队最新推出的第三代产品基于NVIDIA TX1的致汇超算平台，即“米文大脑”于今年4月定型，该产品从外部的硬件到内部核心算法都由团队自主研发，客户拿到产品后只需在上层做简单的二次开发即可。
致汇超算平台“米文大脑”产品图
目前，米文动力服务的客户主要有三类，一类是老牌的机器人厂商，为其提供外挂的模块，以提高机器人的“智能化”；第二类是为世界500强企业提供端到端的方案；第三类是上市公司，主要提供整体系统。
一个低速无人驾驶系统遇到最大的难点在于：要在有限的计算资源上集成多种复杂算法及进行多种传感器融合。为此，米文大脑的研发过程需要从操作系统层面到算法层面对硬件来进行大量的深度优化。
“例如人脸识别，需要经过从检测、矫正再到识别的过程。而在行走避障的同时，机器人还需要对遇到的人和物进行区分，这意味着当中很多步骤是重复的”，杨冠文表示，“这在计算资源丰富的情况下是没有问题的，但在计算资源有限的情况下需要叠加更多功能，需要对系统做更加精巧的配合”。
现阶段，米文大脑以一秒30次的频率，在完全离线的情况下能够识别出对象身份、性别和年龄。通过多种传感器的融合，基于米文大脑的机器人能够在行走的过程中实现定位、避障，并对障碍物进行人和物的区分，以做出判断。
猎云网（微信：ilieyun）现场体验发现，该设备除了能够识别行人自动避障外，还能够对隔离带进行识别，顺利完成引导带路的工作。
赋能机器人，实现其自知、自主和自习
米文动力于2014年成立，彼时，杨冠文辞去在美国的高薪发展职位回国创业。在此之前，杨冠文从美国加州大学洛杉矶分校材料科学专业博士毕业，并就职于全球最大的光通讯器件及模块供应商之一的Oplink Communications Inc.，担任全球客户经理。
2015年9月，米文动力获得来自云天使基金，曾凤艮等千万级天使轮融资。最初，团队计划从无人机的智能化方向切入，其前期打造的植保无人机演示方案，在接入嵌入式智能操作系统后，可实现编队飞行。
垂直领域解决方案——阿拉斯加套装
但基于两方面原因：一来，国内机器人产业呈现出“高端产业低端化”的趋势，虽然产业层面看似热闹非凡，但机器人在真正的速度、精度和智能化领域还相对落后；其次，考虑到当时团队的人数比较精炼，公司决定重点打磨一个领域，即从核心技术方向——机器人的“大脑”入手，做一个通用的AI系统，真正实现机器人的自主思考和认知。
杨冠文为机器人赋予了“三自经”，认为未来机器人应当朝着自知、自主和自习的方向发展，即能够自我感知周围环境、并自主执行任务进而具有自我学习的能力。
据悉，米文动力已与与英伟达NVIDIA达成战略合作，并成为英伟达推荐的机器人方案提供商。团队今年的主要规划则是通过“米文大脑”，不断拓展在机器人领域、工业领域的应用等。目前已启动下一轮融资。
米文动力现有30人左右的规模。CTO拥有4年海外（日本）工作经历，曾任职于英伟达（NVIDIA）和SONY（日本），曾担任英伟达移动开发平台系统组负责人和SONY智能硬件部门组长，有多年系统集成经验，精通英伟达移动平台的软硬件架构，是从Linux kernel到Android的全栈工程师。
团队首席算法科学家则来自于香港中文大学计算机视觉博士，曾任职于微软亚洲研究院和中科院先进技术研究院，精通Caffe、Torch、Tensorflow等框架下的计算机视觉深度学习算法，有多年应用深度学习算法解决工程问题的经验。
产品：米文大脑
公司：北京米文动力科技有限公司
网址：http://mail.miivii.com
