方之熙:这让我想起一个事,我们之前访问宝马公司,他们告诉我,同样一个车,如果是加了软件上去,整个车附加值会增长很多.
张霞:是的,对高端汽车而言,未来50%以上的成本会是由电子系统和软件构成的,就像刚才我们在视频当中看到的那样,如果安装了一个用摄象头作为眼睛,用万亿级计算的计算机作为大脑的汽车辅助驾驶系统,我们看未来的汽车就变得更聪明.基于这种技术,我享受到更安全,更舒适的驾驶体验.
方之熙:下次到跑到汽车专卖店,像宝马等专卖店,我就不要自动排挡,手排挡,而是要聪明的汽车.
张霞:是的,在汽车的辅助系统当中,关键技术是目标识别技术,这个技术大量采用了并行计算的技术,应该说是多核技术典型的应用场景,为此,我们已经把我们的一些核心算法移植到了CT的平台上,目前在八核已经得到了很好的可扩展性.
现在大家可以设想一下,我们在未来的某一天,我们已经坐在装了ADAS系统的车了,现在屏幕上展示的是我们ADAS系统去捕捉的三个工作摄象头来的实时视频流,已经可以发现在前方出现的汽车,甚至行人和摩托车,在屏幕的右下角,我们还可以看到一个汽车周围俯视图,可以识别出周围的汽车,并看出距离是多少,处在什么样的状态.
方之熙:运算量是多少?
张霞:每秒大约需要几百甚至几千亿的浮点运算.现在我们的系统已经把八核充分利用了.现在如果把八核降到一核,我们看看会出现什么样的情况,我们看到,这个系统已经明显变慢了.事实上,在我们基于图像目标识别的算法当中,大量采用并行计算的技术,大家都知道,这种技术实际上是一个非常耗时的计算任务,尤其当我们用在汽车辅助驾驶领域,在这个领域,对于我们的产品实时性是一个刚性的需求,这时候我们需要用多核的技术满足我们客户的需求.另一方面,东软作为一个软件企业,我们在整个软件开发过程当中,一方面要考虑使我们的软件系统性能最好,还要考虑系统的开发效率,CT给我们提供了一种令人兴奋的可能性.接下来有请方之熙为我们演示一段代码.
方之熙:这是一个支持学习的算法,刚才张博士为我们演示当中一个很重要的内容.左边是C,C是一个创新语言,很简单,很干净.右边是SSE,是用英特尔的,性能比较好,但是程序就蛮复杂的,如果我们加了线程它就更麻烦,可能会出现很多的错误.中间是Ct,干净性和C差不多,又可以达到和SSE同样的性能,这是Ct的好处,Ct产生的二进制程序也可以在英特尔系统上走,不像一些工具,一定要专用的程序,并只能在专用的硬件上走.
钱安达:谢谢两位给我留下深刻的印象.
视觉计算并行编程,Ct语言,万亿级计算都是数字变革.现在我们看一下,是否可以制造自动开车的技术?我们和斯坦福,卡耐基梅陇大学大学的研究人员在解决这个挑战,2006年的时候,DPRPA GRAD CHALLENGE比赛获胜车,也有大学在推动机器人学的发展.如果把自动技术和人值辅助技术考虑进来,是否让我们的家庭,我们的学校变得更有利于我们的学习?谈到这个话题,我想请复旦大学计算机科学与工程系的池博士上来讲.
池明旻:感谢您邀请我参与会议.
钱安达:我知道您在做机器人方面的研究.
池明旻:是的,我们做了一个高度智能化的机器人,我们坚信机器人在未来会有巨大的市场,但要想做好机器人,要让机器人具有人类的心智进行多模人机交互挑战也是非常大的.
钱安达:是否可以做一个演示?
池明旻:是的,我们的研究叫Fuwa,我们在做计算认知,自主心智发育学习和多模人机交互,我们叫这个机器人"福娃",可以学会各种各样的技能,而且大家可以看到,我们的机器人就像一个活生生的人一样可以感受到周围的环境,因为他的身上有传感器,可以通过麦克风讲话,通过摄象头看,也有各种各样的传感器防止电子干扰,也就是它的扬声器可以发出声音,脚下有轮子可以产生移动,而且可以感知学习和情绪.
钱安达:可以做进一步的演示吗?
钱安达:福娃向前走.(钱安达用英文表达)
福娃:您说的话没听懂.
池明旻:需要重新设置一下,现在可以听懂您用英文表达.
钱安达:真是非常激动人心,非常强大的机器人,是否可以谈一下未来这种技术的愿景是什么?
池明旻:福娃有很多潜在的应用,福娃是一台移动计算机,也是一台联系无线网络的无线电视机,而且也可以用一个非常友好的界面玩游戏,学生可以在显示屏上进行支持,这需要非常强的CPU支持,CPU就是Fuwa的大脑.
钱安达:刚才谈到了数字变革,我们看到数字变革的速度非常快,而且在加快,触及到社会的方方面面和世界每一个地方,带来很多的机会,关注,挑战,在增进世界各地人们的生活质量,扩大世界各地的机会,推动进一步创新的机遇,而且是在全世界的范围当中,各位都是推动者,我们需要你们的帮助,我们一起推进世界范围内的数字变革.
希望大家可以加入这样的变革,成为这样变革的驱动力的一部分,把好的东西都能够驱动,使他们进入这个世界.
最后我想引用孔子的一句话,"工欲善其事,必先利其器".