AI 發展迅速，創新步伐不斷加快。然而，雖然軟件行業已經成功在生產中部署了 AI，但包括汽車、工業和智能零售等在內的硬件行業，在 AI 產品化方面仍處于初級階段。而阻礙 AI 算法概念驗證 (PoC) 成為真正硬件部署的主要差距也仍然存在。這些不足之處在很大程度上是由于“小數據”、數據輸入“不完美”以及更 “先進模型”的不斷演進造成的。對于軟件開發者和 AI 科學家們來說，如何應對這些挑戰？我堅信， 應對之道便是自適應硬件。

—Nick Ni，賽靈思軟件及AI市場發展總監

AI 作為當下的熱門行業，蘊藏著巨大的市場機會與風險挑戰，而面對這樣的新興領域，無論是專業人士或是企業都需要不斷交流學習，從而激發靈感，加速創新。

5 月 20 日，安富利將攜手賽靈思在內的合作伙伴舉辦“安富利 AI 云展會”，全方位展示 AI 和機器學習領域的創新技術、應用和解決方案。作為安富利的重要合作伙伴之一，賽靈思將在云展會中展示最新的 AI 產品和解決方案。

1) 多類別3D點云目標檢測

激光雷達在自動駕駛、ADAS、機器人和視頻分析等場景中應用廣泛，但如何在嵌入式平臺上具備超低時延的點云3D感知處理能力，是該領域的一大挑戰。賽靈思 Zynq UltraScale+ MPSoC 自適應系列平臺，具備端到端軟硬件協同優化能力，搭載高性能神經網絡加速引擎DPU和Vitis AI工具套件，能夠實時處理 PointPillars、SalsaNext 等點云模型，實現多類別3D檢測及分割任務。

2）多任務自動駕駛AI感知處理

賽靈思實時多任務自動駕駛AI感知處理方案采用業界領先的輕量級優化算法，單一模型即可以實現 ADAS 及自動駕駛場景中的車輛檢測，車道線檢測，可行使區域檢測以及深度估計等多重任務。此外，該方案搭載了 Vitis AI 及 DPU 加速模塊，能夠在賽靈思嵌入式平臺上實現超低時延與高性能的表現。

3）Vitis AI實時人臉檢測&識別

賽靈思人臉檢測識別方案，采用高性能神經網絡加速引擎 DPU，靈活易用的機器學習開發工具套件 Vitis AI 及深度優化的神經網絡模型，實現了在賽靈思嵌入式平臺上低時延、高性能的表現，該方案可廣泛應用在智慧城市、智慧零售、智慧金融等領域。

4）基于 Versal DPU 在低延遲 ADAS 與

Pose Detection 方向的應用

賽靈思 Vitis AI 1.3 首次支持 Xilinx Versal AI core 器件，該器件帶有 AI Engine。Xilinx Versal Deep Learning Processing Unit (XVDPU) 是為 CNN 網絡優化的計算引擎，支持主要的 CNN 網絡（70余種），如 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN 及其他。

5）自適應 SOM (Syetem-on-Module)

賽靈思近日宣布推出其自適應系統模塊（SOM）產品組合 Kria，其具備完整軟件堆棧和預構建的量產級加速應用，不僅能夠憑借可量產的小尺寸嵌入式板卡加速邊緣端的 AI 應用創新，更能夠以自適應算力為AI和軟件開發者完成更上一層樓的賦能。

原文標題：云上預約 ｜ 多維度聚焦 AI 前沿

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責任編輯：haq