无人机|光明日报丨人工智能新图景，这里比想象更无限( 二 )

“海雀”芯片：AI能力快速赋能无人设备

随着人工智能技术的不断发展，数据、算法和算力作为人工智能的三个基本要素，其发展趋势也在不断变化。对于整个AI行业而言，海量数据获取和处理难度在下降，算法也在深度学习模型的基础上不断优化，而负责将数据和深度算法统一协调的芯片能否获得大的飞跃，成为业内关注的焦点。
“我们面向边缘智能计算多元化、高效化的需求，以打造能用、好用、易用的‘编译—处理’一体化智能计算生态为目标，开展自主可控边缘认知处理器与编译器研究。”张峰告诉采访人员，在处理器中，智能院构建了研发周期短、资源需求度低、模型适用性强的加速器IP核及硬件工具链，性能相较于通用CPU提高20倍以上，功耗降低5倍以上；在编译器中，智能院实现了神经网络模型统一表示、压缩优化及代码自动生成算法，能够快速地将神经网络模型植入硬件，实现AI能力快速赋能无人设备。
具体到智能应用，图像和语音是两大重要领域。“我们研制基于AI指令集的可重构、可配置卷积神经网络加速器，支持大多数常用目标检测网络及其变种，可以应用于无人机、无人车等无人设备对实时图像的低功耗、高精度目标检测。”张峰表示，相关技术已用于无人机编队海上搜救、无人车洞穴探索等任务，提升了无人装备的目标发现能力。

智能语音技术是无人装备的耳朵。“在语音智能应用领域，我们基于国产自主可控平台，研制高噪声语音环境的车辆操控设备，连续语音识别准确率超过93%，具备声纹识别和语音降噪能力。”该院负责硬件和算法研发的王子玮博士告诉采访人员，自主可控边缘认知处理器与编译器相关技术的应用，提升了图像、语音领域智能算法到计算资源及功耗受限多元异构硬件平台的快速部署能力，提升了高复杂度、高实时性场景下无人系统精确、高效的边缘感知能力。

多雷达协同探测的智能感知系统：实现“1+1>2”

雷达是探测空中目标的主要传感器，可以穿云透雾、不受天气影响、全天24小时稳定工作。但目前雷达探测感知以“单打独斗”探测为主，面对无人机等低慢小目标时，存在“看不远、跟不上、识不准”等问题。
【无人机|光明日报丨人工智能新图景，这里比想象更无限】智能院智能协同装备中心主任张德介绍，通过联合集团内14所、38所等骨干研究所以及清华大学、北京理工大学、西北工业大学等高校，智能院打造了一支敢闯敢拼的创新攻关团队，联合开展技术攻关，先后攻克了检测、跟踪、定位、资源管控等一系列关键技术，成功构建了国内第一套多雷达协同探测的智能感知系统。
“系统采用多个低成本雷达+4G/5G或有线宽带通信网络+大数据云平台的智能感知系统架构，基于不同的探测任务，动态控制前端雷达，并自适应智能重构后端处理算法，按需生成满足任务需求的产品。”张德介绍，通过使用新技术，能够有效挖掘原有设备潜力，实现系统整体能力的提升。

系统可以从多个角度同时协同观测目标，极大的提升系统能力，实现“看得远、跟得上、识得准”的群体智能感知能力，促进由单装探测向体系协同探测的跨代发展，“采用大数据、人工智能等技术后，系统的能力可以像人一样不断进化。”张德告诉采访人员，经过针对性学习，该技术也可应用于新一代气象雷达中，实现全空域无盲区覆盖、精确预测气象的运动状态等新的能力。
技术成果的推广应用，还可催生一种传感器陆海空天广域泛在分布、自由互联、深度协同、透彻认知的智能感知系统新形态，打造全球感知“一张网”，大幅度提升对全球环境和目标的感知与认知能力，满足各类应用需求。“这项工作应用前景广阔，但技术上还存在许多需求攻克的难关，还要加倍努力。”张德说。