地平线推新一代“天工开物”AI开发平台
人工智能要像“水电煤”，降低使用门槛是关键。
最近，ai芯片公司地平线为了实现这一点，推出了全新一代ai开放平台——天工开物 （horizon openexplorer™️ platform）。
它是基于地平线自研的ai芯片打造，主要包括三大功能模块：模型仓库 （model zoo）、ai 芯片工具链 （ai toolchain）及ai 应用开发中间件 （ai express）。
△ 地平线“天工开物”ai开发平台三大功能模块
“天工开物”，不仅降低了ai开发者上手难度，还提高了开发速度，保证了开发质量。
那么这些模块又各司何职？
接下来，我们就对它进行逐一剖析。
模型仓库：开放三类算法，满足不同需求
首先是第一个模块，模型仓库。
它开放了三类算法，分别是产品算法、基础算法和参考算法。
基于大量的数据和实战经验，地平线的产品算法模型，涉及人脸、人体、人非车等多种类别，具备极高的算法质量和精度，可有效避免合作伙伴“重复发明轮子”，大幅节省算法训练和开发的时间与成本。
在基础算法层面，地平线则是将经典算法在开源数据集上训练出sota（state-of-the-art）精度，并完全开源让合作伙伴复现，同时可在地平线ai芯片上快速验证性能。
目前ssd、yolo v3、faster rcnn、unet、mask rcnn、resnet50、resnet18、mobilenet v1、mobilenet v2均已面向合作伙伴开放。
△ 地平线“天工开物”模型仓库（model zoo）开源的基础算法
参考算法则主要面向以算法为核心竞争壁垒的合作伙伴，地平线可针对合作伙伴的产品，提供完整的算法解决方案，不仅开源，方便合作伙伴使用ai芯片工具链不断提高算法精度，还可基于合作伙伴需求，提供部分pre-train模型。
除了丰富的业界领先的算法模型，地平线“天工开物”ai开发平台还可面向实际需求提供全方位、多维度、多层次的产品交付与服务，客户可灵活选择产品算法、基础算法、参考算法等服务，亦可采用ai开发框架、ai芯片工具链的组合交付模式，应对不同场景下的差异化需求。
ai芯片工具链：快速响应深度开发
“天工开物”的ai芯片工具链模块，覆盖了从算法模型训练、优化与转换和部署到芯片运行模型预测的完整ai开发过程，包含模型结构检查器、性能分析器、模型编译器、模型模拟器在内的全套工具。
在与ai芯片架构的深度耦合下，能够带来性能的显著提升。以地平线征程二代及旭日二代芯片为例，编译器可将mobilenet v2吞吐量，从优化前的400多帧/秒提升至800多帧/秒，达到同等功耗水平下的业界领先水平。
△ 地平线编译器优化效果
此次升级除重点提升性能表现外，在量化训练解决方案的基础上还推出浮点-定点转换方案。
无论是合作伙伴之前训练的模型还是网上下载的公开模型，均可通过该方案，快速转换为可在地平线ai芯片上运行的模型格式。
目前浮点-定点转换方案已经支持caffe，并预计于2020年底前实现对pytorch、onnx和tensorflow的支持计划。
△ 地平线“天工开物”包含的量化训练解决方案与浮点-定点转换方案
在开放性上，地平线对外开放程度，与对内部算法团队开放程度完全一致，充分确保灵活性和可编程性满足合作伙伴算法工程师的使用需求。凭借其显著的性能优势、高度的开放性以及应用的成熟度，地平线“天工开物”ai芯片工具链已为多个合作伙伴如sk 电讯、速腾聚创和嬴彻科技提供了赋能服务。
ai 应用开发中间件：加速场景方案灵活部署
地平线在ai应用开发中间件 （ai express）功能模块中，开放了xstream和xproto两套应用开发框架，内置丰富且高度可复用的算法模块、业务策略模块、应用组件。
如同搭积木一样，合作伙伴可灵活组合产品算法，高效组成适用于各类应用场景的算法解决方案，全面降低边缘ai应用的开发门槛。
△ ai express 地平线开源应用开发中间件
为让合作伙伴能够直接受益于地平线成熟的算法落地能力，探索自己在数据和算法方面的独特价值。
地平线将全面开放数十种经过量产考验的应用参考方案，方案覆盖人脸识别、行为识别、道路感知等各类复杂应用场景，这些方案将助力合作伙伴进行更快、更省、更高效的商业落地。
生态协同撬动ai普及，首个边缘ai开发者社区成立
近年来，人工智能市场持续高速增长，底层技术和落地应用持续突破。新型基础设施建设的提出，又为推动人工智能产业进一步发展提供了重要机遇。
在全面开放模型仓库、ai芯片工具链及ai 应用开发中间件的基础上，地平线着手打造了首个边缘ai开发者社区。社区以传播技术力量为核心驱动力，以打造最实用、最易用、最好用的边缘ai开发平台为核心目标，将于4月份正式上线并开始为ai产业参与者提供全方位支持。
地平线创始人兼 ceo 余凯认为“人工智能在数字经济时代，发挥着类似发电机、发动机的角色，将全面推动各个产业的发展。”
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它是基于地平线自研的ai芯片打造，主要包括三大功能模块：模型仓库 （model zoo）、ai 芯片工具链 （ai toolchain）及ai 应用开发中间件 （ai express）。
△ 地平线“天工开物”ai开发平台三大功能模块
“天工开物”，不仅降低了ai开发者上手难度，还提高了开发速度，保证了开发质量。
那么这些模块又各司何职？
接下来，我们就对它进行逐一剖析。
模型仓库：开放三类算法，满足不同需求
首先是第一个模块，模型仓库。
它开放了三类算法，分别是产品算法、基础算法和参考算法。
基于大量的数据和实战经验，地平线的产品算法模型，涉及人脸、人体、人非车等多种类别，具备极高的算法质量和精度，可有效避免合作伙伴“重复发明轮子”，大幅节省算法训练和开发的时间与成本。
在基础算法层面，地平线则是将经典算法在开源数据集上训练出sota（state-of-the-art）精度，并完全开源让合作伙伴复现，同时可在地平线ai芯片上快速验证性能。
目前ssd、yolo v3、faster rcnn、unet、mask rcnn、resnet50、resnet18、mobilenet v1、mobilenet v2均已面向合作伙伴开放。
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参考算法则主要面向以算法为核心竞争壁垒的合作伙伴，地平线可针对合作伙伴的产品，提供完整的算法解决方案，不仅开源，方便合作伙伴使用ai芯片工具链不断提高算法精度，还可基于合作伙伴需求，提供部分pre-train模型。
除了丰富的业界领先的算法模型，地平线“天工开物”ai开发平台还可面向实际需求提供全方位、多维度、多层次的产品交付与服务，客户可灵活选择产品算法、基础算法、参考算法等服务，亦可采用ai开发框架、ai芯片工具链的组合交付模式，应对不同场景下的差异化需求。
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“天工开物”的ai芯片工具链模块，覆盖了从算法模型训练、优化与转换和部署到芯片运行模型预测的完整ai开发过程，包含模型结构检查器、性能分析器、模型编译器、模型模拟器在内的全套工具。
在与ai芯片架构的深度耦合下，能够带来性能的显著提升。以地平线征程二代及旭日二代芯片为例，编译器可将mobilenet v2吞吐量，从优化前的400多帧/秒提升至800多帧/秒，达到同等功耗水平下的业界领先水平。
△ 地平线编译器优化效果
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无论是合作伙伴之前训练的模型还是网上下载的公开模型，均可通过该方案，快速转换为可在地平线ai芯片上运行的模型格式。
目前浮点-定点转换方案已经支持caffe，并预计于2020年底前实现对pytorch、onnx和tensorflow的支持计划。
△ 地平线“天工开物”包含的量化训练解决方案与浮点-定点转换方案
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