機器學習的應用正快速擴展到越來越多的終端市場。面向云應用，Xilinx推出了可重配置加速堆棧，今天Xilinx又面向端應用，推出了全新的reVISION堆棧，這不僅讓Xilinx完成了在視覺導向機器學習領域從云到端的部署，更重要的是，它可使得即使沒有或者很少硬件設計專業知識的嵌入式軟件和系統工程師，也可以更輕松、更快速地開發視覺導向的智能系統。一旦將機器學習、計算機視覺、傳感器融合和連接的優勢融為一體，這些工程師將從中大受裨益。

放眼全球，Xilinx已經成為眾多企業開發先進嵌入式視覺系統的首要選擇。至今全球已有23家汽車制造商在85款不同車型的ADAS系統中部署了高級嵌入式視覺系統，另外還有其它數百家嵌入式視覺客戶在數千種應用中也部署了基于Xilinx技術開發的先進嵌入式視覺系統，其中至少有40家已經在開發或部署機器學習技術以大幅提升系統智能。

眾多的傳統嵌入式視覺應用通過采用機器視覺和傳感器融合技術后都在發生巨變，reVISION堆棧幫助制造商在各種市場中實現了一系列快速增長的應用，包括傳統的高端消費市場、汽車、工業、醫療和航空航天與國防等，以及新一代應用如協作機器人、具有“感應和躲避”功能的無人機、增強現實、自動駕駛汽車、自動化監控和醫療診斷等。在這些應用市場中，差異化至關重要，系統必須響應迅速，最新算法和傳感器必須能夠被快速部署。

這些系統通常具有以下三大特色：1）智能性及高效的立即響應性；2）升級到最新算法和傳感器的靈活性；3）隨時與其它機器和云保持連接。

也就是說，第一，系統不僅要會思考，而且還能對情境立即做出響應。這就要求一個從感應到處理、分析、決策、通信和控制整個流程中更一致的視圖，同時還要高效實施、部署最新機器學習技術，滿足8位及更深層面的精確性要求。

第二，鑒于神經網絡和相關算法的快速變化以及傳感器的快速發展，必須實現靈活性，能通過軟硬件的可重配置性升級系統。

第三，由于許多新系統都連接在了一起（物聯網），因此需要與傳統的已有設備通信，要與未來推出的新設備通信，還要能夠進行云端通信。

很顯然，只有Xilinx的Zynq可重編程SoC和MPSoC最適合用來滿足這些系統要求。reVISION堆棧讓Xilinx如虎添翼，它支持以最快速度開發出最具響應性的視覺系統，相比最具競爭力的計算嵌入式GPU和典型SoC而言，將機器學習推斷的單位功耗圖像捕獲速度提升了6倍，將計算機視覺處理的單位功耗幀速度提升了40倍，時延降低為1/5。即便是沒有硬件專業知識的開發人員也能通過結合使用C/C++/OpenCL開發流程、業界標準的框架，以及Caffe和OpenCV等庫，在單個Zynq SoC或MPSoC上開發出嵌入式視覺應用。

借助reVISION堆棧所獨有的可重配置性和任意連接優勢，開發人員能夠快速開發和部署升級。隨著神經網絡、算法和傳感器技術和接口標準不斷加速發展，可重配置性對“適應未來的”智能視覺化系統至關重要。

Xilinx公司戰略與市場營銷部高級副總裁Steve Glaser指出：“現在已經有很多客戶是通過使用賽靈思的產品獲得了很多的優勢，而且在市場上與同類產品相比，這個優勢是非常顯著的。但是客戶也需要付出額外的投入或者是工作，而且還需要具備相應的硬件方面的專有知識，才能夠真正利用這方面的優勢。所以要真正實現非常廣泛的采用，我們就必須要支持新的編程模式，也就是軟件定義的編程，同時還要滿足相應行業標準庫和新型的框架來支持機器學習的應用。所以，通過軟件定義的編程以及符合行業標準的庫和框架，就能夠擴展視覺導向的機器學習應用范圍。”

圖2：Xilinx公司戰略與市場營銷部高級副總裁Steve Glaser

賽靈思reVISION 堆棧包括平臺、算法和應用開發所需的豐富的開發資源，可支持最流行的神經網絡，包括 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN。此外，該堆棧還提供了庫元素， 包括 CNN 網絡層的預定義的優化型實現方案，這也是構建定制神經網（DNN/CNN）所必需的。機器學習元素配合豐富的滿足加速要求的 OpenCV 系列功能用于計算機視覺處理。對應用層開發來說，賽靈思支持業界標準的框架，包括用于機器學習的 Caffe 和用于計算機視覺的 OpenVX。reVISION 堆棧還包括賽靈思及第三方提供的開發平臺，諸如各種類型的傳感器。

Eyetech Digital Systems 公司 CEO 兼創始人 Robert Chappell 指出：“我們的眼部跟蹤科技采用 Zynq SoC 支持高清視覺分析功能，讓 ALS 等各種癱瘓病人受益匪淺。新型reVISION 堆棧借助機器學習的力量為算法開發提供了各種新的機會。這必將支持我們進一步擴展我們的人機交互硬件產品，并提升我們核心眼部跟蹤產品的價值。”

ARM細分市場營銷高級總監Lakshmi Mandyam表示：“嵌入式市場是一個不斷發展的應用領域，其中算法，神經網絡和傳感器的變化需要目標平臺的可重構性。 來自賽靈思的基于ARM?的Zynq技術將能夠有效地部署這些應用，同時加速創新型機器學習應用從端到云的廣泛采用。”

深鑒科技（DeePhi）創始人兼CEO姚頌表示：“深鑒科技致力于為機器人/無人機和安防監控等行業應用提供先進的嵌入式視覺解決方案。我們已經開發了一個完整的工作流程，用于在FPGA上部署深度學習算法，實現算法、軟件和硬件的協同優化。在未來，我們希望真正賦予萬物智能，而賽靈思的全可編程（All Programmable）技術，將支持我們不斷地適應和重新配置系統以實現這個目標。reVISION堆棧中所包含的完整的工具包，可以讓我們的客戶更加輕松容易地利用全可編程FPGA和SoC—即使是沒有任何FPGA開發背景的算法工程師也能有效地部署經過訓練的模型。這對于利用FPGA搭建智能解決方案有莫大的好處。”

“我們的Dobby口袋無人機-AI版集成了復雜的計算機視覺和機器學習技術，通過手勢控制和對象及主題跟蹤為消費者提供獨特的體驗，”零度智控CEO楊建軍說，“這些功能，直到最近還只屬于更昂貴的系統，而我們借助Zynq All Programmable器件將這些復雜的算法實現到了Dobby AI中。我們非常高興看到賽靈思推出reVISION堆棧平臺，它將支持我們的團隊更容易地提升這些關鍵計算機視覺和機器學習算法，從而助力我們為Dobby AI賦予更加獨特的個性。擁有像Xilinx這樣不斷深耕技術的合作伙伴，將確保我們可以在這個領域持續開發突破性的解決方案。”

威視銳科技總經理姚遠表示：“近年來，我們看到越來越多的用戶正在多種不同應用領域開發嵌入式視覺系統，包括智能監控、機器視覺和高級駕駛員輔助系統等。威視銳科技基于賽靈思FPGA和SoC的嵌入式視覺解決方案為這些用戶提供了All Programmable 全可編程的靈活、高性能且簡單易用的開發流程，致力于幫助他們快速啟動嵌入式視覺設計。近期我們在威視銳EagleGo平臺上實現了基于CNN的深度學習算法，進一步證實了Zynq‐7000 SoC的出色性能以及SDSoC設計工具的高效性。我們已經推出了Zynq UltraScale+ MPSoC系統級模塊（ZURA），并將在隨后的ZU+ MPSoC視覺解決方案套件中采用最新的reVISION開發堆棧。威視銳科技是賽靈思聯盟計劃認證設計服務成員和授權培訓合作伙伴，提供基于賽靈思FPGA、SoC和MPSoC的嵌入式視覺和視頻解決方案及服務。我們的解決方案包括Zynq‐7000 SoC/Zynq UltraScale+ MPSoC開發板以及帶內置OpenCV庫的系統級模塊（SOM），同時可以提供基于Zynq‐7000 SoC的交鑰匙智能攝像頭解決方案，希望以我們基于賽靈思產品專業的設計服務能力和對本地用戶的了解，讓更多的嵌入式視覺開發者獲益于先進的全可編程解決方案。”

賽靈思公司戰略與市場營銷高級副總裁 Steve Glaser表示：“我們從端到云看到來自機器學習應用領域的巨大興趣，而且我們也相信賽靈思對堆棧開發持續的投入能加速主流應用。今天，成百上千的嵌入式視覺客戶都借助賽靈思技術實現了性能和時延 10 倍以上的提升。新增 reVISION 之后，成千上萬的客戶也將受益于上述種種優勢。”

reVISION 堆棧將于2017年第二季度開始供貨。