【映帆音乐心情】互联网边缘在人群中,可能隐藏着最后的交通洼地。边缘什么是人工智能芯片?互联网边缘在人群中,可能隐藏着最后的交通洼地 疫情期间,由于健康宝扫码注册的需要,李奶奶使用了儿子淘汰的智能手机。起初,手机上只安装了微信,随后抖音、今日头条、腾讯新闻、美篇等APP陆续安装。边缘什么是人工智能芯片? 有句话说:90后是互联网原住民,80后是互联网移民,70后是互联网难民。基于此推论,70年前已被列为“无评论”边缘人头攒动,但在交通卷入化的大趋势下,这些中老年人手握的屏风,或许是最后的交通洼地。 在政策推动下,各大APP推出了一系列适龄转型行动,如淘宝、抖音推出“养老模式”,快手、喜马拉雅推出“大人物模式”,滴滴推出“助老模式”。”等。也可以说是未雨绸缪。 一直在中老年赛道悄悄发力的垂直应用也开始受到关注。12月16日发布的《2021中国中老年互联网产品洞察报告》(以下简称《报告》)显示,针对中老年人的内容社区平台美篇45岁以上用户数和老年用户,已经达到1.07亿,仅次于今日头条和微信。在用户粘性方面,与头部APP基本一致。 来源:《2021中国中老年互联网产品洞察报告》 在老龄化趋势加深的背景下,互联网产品的适龄转型并非易事,但要帮助老年人跨越数字鸿沟,互联网产品本身首先要跨越认知鸿沟。对于各大平台来说,垂直平台的做法此时或许是一个很好的借鉴。 浅层“适老”与深层需求的落差 “我知道这是假的。”一位退休的大学教授在花了几万元买了一张据说有红外线保健功能的床垫后坦言,“我买的不是床垫,而是服务,销售人员,每天打招呼、聊天的服务。”” 一大批高水平、知识渊博的中老年人,退休后的社会人脉大大减少。生活节奏的改变和社会地位的落差,很容易让他们感到空虚和一文不值,但并不是每个人都能像教授一样。有了这样一个“清醒的世界”,很多针对中老年人的骗局也是针对这个差距的。混乱的背后,是中老年人不满足的精神世界。同样,阿姨们对广场舞的痴迷,长辈们热衷于转发各种鸡汤文章,其实是她们对存在感、价值感的追寻,也是对拥抱主流文化自我救赎的尝试。 在互联网的世界里,中老年用户是边缘人群,但他们最渴望的,是像主流人群一样,找到属于自己的精神栖息地。 遗憾的是,现实中很多“适合老年人”的互联网产品还停留在操作层面,比如放大字体和图标、去除广告、简化页面等。虽然降低了操作难度,但背后的逻辑本质上还是属于年轻人的。. 今年10月,一向“最懂年轻人”的淘宝推出“老年模式”,竟然被一群不喜欢复杂功能和广告干扰的年轻人评价为“真香”,这体现了这一点——即使在老式的版本中,话语权仍然掌握在年轻人手中,老年人成为了“沉默的多数”。 在能够满足中老年用户精神需求的垂直产品中,这一群体的活跃度显着提升。《报告》数据显示,以美片为代表的垂直内容社区平台对41岁以上人群的渗透率为113,高于其他类型的互联网产品。 来源:《2021中国中老年互联网产品洞察报告》 活跃渗透率tgi该类APP在目标人群中的月活跃渗透率除以该类型APP在全网的月活跃渗透率*100 梅翩认为,深度老龄化的核心是为中老年群体建立话语权生态。从现有的用户数、中老年用户占比、粘性等数据来看,美片在中老年内容社区产品中位居前列。 每一个价值观,只要是积极的,都应该有它的主要表达和交流的地位。主流人士不乏畅所欲言的平台。新兴的Z一代也在自己的次元墙内建立了话语体系。只有中老年人,长期以来边缘在移动互联网的世界里,“位移”是常态。 目前,中老年群体使用的高频互联网应用主要分为两类。一是覆盖全年龄段,如微信、淘宝、抖音、今日头条、喜马拉雅等;二是重点关注中老年群体。垂直产品,如美片、果冻豆、小年糕等。 对于面向主流人群或全年龄段的应用来说,重建一套中老年人的话语体系是不现实的,更多的是考虑到现有生态下老年人的适宜性。相比之下,垂直产品是有条件的。从顶层设计上,完全面向中老年人的需求,为中老年用户建立语音生态系统。但现阶段,能够满足中老年用户精神需求的垂直产品并不多。“美片与其他所有内容产品的最大区别在于,它为用户提供了一个深入表达自己的渠道,”美片创始人唐奇说。 在美篇等垂直平台上,中老年群体是“主流”。相似的生活经历使他们能够相互理解和认同,更容易产生归属感。因为处于同一个人生阶段,他们的兴趣更多地集中在摄影、旅游、养生、文学和史诗等方面,用户很容易与内容产生共鸣,表达的欲望更容易受到刺激。 《报告》数据显示,美篇已经积累了4000万中老年UGC创作者和3亿优质图文内容,形成了以“兴趣圈”为基础的内容社区。其中,数据显示,美篇次日留存率为49.29%,30天留存率为61.47%。 “如果是周六周日,我一天可能会花10个小时上网,至少要花7-8个小时在美妆页面上。”48岁的王老师是湖北省检察院的检察官。他拥有军事和文学双学位。我喜欢用美篇写诗。他认为,像美篇这样的内容社区平台,最大的价值在于“为中老年群体提供表达情感、获得认可的渠道”。 中老年内容社区的产品演进 中国社科院发布的《后疫情时代网络老龄化研究报告》显示,浏览新闻、社交聊天、看视频是老年人上网的三大主要活动,占比91.6%,分别占人口的82.5%。,84.3%。 《报告》数据也印证了这一结论。对比41岁以上人群9大类33款互联网产品的月活跃TGI,今日头条、腾讯新闻、美篇、微信位列前四。面对中老年人,综合平台和垂直产品各有优势。 从面向中老年人的内容社区产品演进趋势来看,从工具到社区的转变成为主要路径,美片就是一个典型的例子。 起初,美篇凭借“长图创作分享工具”吸引了一大批高水平、知识渊博的中老年人,并称这群人为“不惑女王”。该群利用微信平台在美篇分享作品、表达自我、结交朋友,逐步推动美篇向内容社区进化。目前,美篇平台已经聚集了一个高质量、多维度的中老年人兴趣圈。 这样的进化逻辑,也是移动互联网时代中老年人高级需求的映射。从追求刚需的满足,到主动获取信息、休闲娱乐,再到希望找到志同道合的人,实现精神共鸣,渐进的需求本质上与主流人群相同,但受制于各种主客观约束。只打了一半。 但从供给来看,大部分面向中老年人的互联网产品还处于“工具”阶段,能够为其提供内容社区的平台屈指可数。 但随着适龄老龄化的推进,进化趋势越来越明显。比如近两年,一大批老年网红开始在抖音平台诞生。《只穿高跟鞋的王奶奶》、《玛娜大叔》、《我是田奶奶》等大V粉丝已破千万。 垂直平台中,美篇于2021年9月宣布品牌升级,改造兴趣内容社区,平台上已形成2094个话题,产品调性非常清晰,“兴趣圈”也得到了极大提升。产品的用户粘性和商业价值。 内容社区不是进化的终点。《报告》认为,中老年互联网产品的演进趋势是从1.0的工具型到2.0的社区型,再到3.0的服务型。在最后阶段,产品要整合内容、互动、社交、链接、服务等多种功能,形成生态闭环。 但并不是所有的中老年互联网产品都有耐心和条件经历这样一个完整的进化过程。 原因之一是中老年人处于“慢市场”。在互联网公司中,35岁已经算是“高龄”了。要了解中老年人的跨代差异,需要经历一个由浅入深的过程。考虑到中老年人的分散性和沟通反馈渠道的特殊性,此时,美篇产品经理刘军认为,至少需要“三到五年”,“没有捷径可走。” 在了解用户的过程中,企业需要保持足够的克制和耐心。在信奉“唯快不破”的互联网行业,情况恰恰相反。 第二个原因是不容易获得准确的交通数据。由于长期边缘上游流量没有深耕细作,其标签数据远不如主流人群丰富。当产品过渡到3.0阶段,需要与产业链整合时,精准的人群数据是基本条件。 美篇用户的增长模式也印证了这一点。 最初,美篇凭借其工具属性,通过用户在微信平台的自我传播获得了大量流量。在后续的发展中,美片也尝试通过流量购买来获取核心用户,但效果并不理想。 “经过最后的运行,我们发现我们自己的内容渠道的效率是最高的。”唐奇说道。事实上,美片成立过去6年,用户基本来自自我成长。 可以看出,在垂直品类中,美篇虽然率先升级为内容社区平台,但其成功是不可复制的。数据显示,在美篇2.3亿用户中,45岁以上的中老年用户占比46%。大量第一手中老年用户兴趣和行为数据的积累,不仅为自身产品形态的演进和商业化铺平了道路,也有可能成为整个行业的数据基础设施。 白银经济入场券 根据questmobile发布的《2021白银经济洞察报告》,截至2021年10月,50岁以上手机网民月活跃用户达2.51亿,同比增长19.3%;月人均使用时长143.9小时,同比增长6.3%。 人口老龄化的加剧和中老年网民数量的增长,对应着银发人群的市场机会。 暴民研究院发布的《2021中国白银经济洞察报告》显示,二线及以上城市的银发人群有闲有钱,对新鲜事物的接受度很高,占比超过60%。他们每年出差3-5次,关注医疗、健身、投资和理财,超过20%的人还使用在线教育APP在线“进修”。 动态地,随着头部应用的适龄化转型和垂直应用的演进,中老年群体也在一点点跨越数字鸿沟。在时代的驱动、教育和变革的推动下,他们对在线产品的需求变得越来越重要。越来越多样化。 开头提到的李奶奶最近在手机上安装了喜马拉雅和拼多多。虽然她的操作不是很熟练,但是每天有年轻人在身边,她都会问几个问题,找到自己喜欢听的内容。,并且还下单购买了一些小玩意。 而像王老师这样的“斜杠老人”,在进入人生迷茫时代后,开始将更多的时间和精力花在自己的爱好上,诗歌、摄影、登山、戏曲、绘画、舞蹈……这些“不迷茫女王”不仅覆盖面广,而且比以往任何时候都更渴望利用网络平台展示自己的十八般武功,并与同龄人交流。 潜在的需求增长让互联网时代的聚光灯一点点转移到他们身上。各领域头部平台都在积极承接这一群体,垂直平台的商业化布局更有想象空间。 例如,美篇在全国多个城市建立了线上社区和线下组织。会员自发安排合唱比赛等线下活动,不仅活跃了线上社区的氛围,未来还将提供定制化旅游等线下业务。奠定了基础。 然而,对于银发经济所覆盖的各行各业来说,中老年用户的兴趣和行为数据依然是瓶颈。群体的分散、数据的稀缺和访问渠道的有限会降低相关产品和服务与用户群体的匹配度。 对于美片这样精准流量、高留存、高粘性的平台,下一步的商业化将是连接。通过打通线上线下多种产品和服务,进而打造基于中老年群体的生态产品,即进入行业发展的3.0阶段。 可以说,这是一个行业、平台、用户三方共赢的组合。谁最了解中老年用户,谁率先掌握精准的流量、兴趣、行为数据,谁就获得了白银经济的入场券。 1:AI芯片分类 市面上的AI芯片琳琅满目,让人眼花缭乱。根据其应用范围,大致可分为几类: 终端AI芯片: 终端AI芯片要求功耗低,算力相对较低,主要针对AI推理的应用。终端AI芯片呈现在各种带有AI模块的MCU中,专注于某一类应用。例如,智能扬声器中的AI芯片可用于语音识别。智能门锁的AI芯片可以识别人脸等。 云AI芯片: 云AI芯片是一个数据中心,用于云AI加速,不仅可以推理,还可以训练。比如nvida的gpu卡,google的tpu等等。云AI芯片性能比较强,面积非常大。比如a100据说7nm下有826mm2,性能比较强! 除此之外边缘人工智能芯片。 所以边缘AI芯片是干什么用的?提及边缘计算方面,有一个非常著名的“章鱼理论”。章鱼是一种奇怪的生物。章鱼有8条腿,但章鱼的某些决定不是在大脑中计算的,而是在腿中计算的。这条章鱼腿被比作章鱼的大脑(云),它是边缘结尾!这个比喻很有意思,经常被边缘计算场景参考。例如,自动驾驶或adas(智能驾驶辅助系统)需要在本地完成整个决策和设计。有很多场景需要大量的数据来计算,但实时性比较高,不需要绕着云中心去计算。例如,智能驾驶、智能工厂、交通管理与安全相结合等。与终端AI芯片的诸多消费级场景相比,边缘AI芯片更多的是工业应用。边缘ai基本上会应用仅限于一定范围,可以是汽车、火车、工厂、商店。在此范围内,需要满足一些实时AI决策和处理需求。相应地,我们将AI赋能称为自动驾驶、智能制造、智能零售等。其核心目的主要强调解决数据源端的问题。这是边缘对人工智能芯片的需求。 2:边缘ai芯片特点 所以边缘AI芯片有什么特点? (1)强大的计算能力: .边缘AI的计算能力比终端强,通常独立解决问题。但对于社区人脸识别或智能音箱等语音识别的某种应用,性能要比端侧AI芯片的处理能力强1-2个数量级。 (2)丰富的外设: .边缘AI基本强调信息的可用性,比如需要多个摄像头的输入,对类似mipi的接口数量会有很大的需求,比如可以同时支持多个摄像头的视频和音频输入。 (3)可编程性: .边缘AI芯片通常用于工业用户,需要AI赋能用户。也就是说:AI需要结合用户应用场景,通常根据不同行业用户在不同场景下的需求进行编程,以适应不同的模型和场景。它也不限于特定的应用程序。一个好的可编程架构是解决问题的关键。边缘AI芯片并非工业客户直接使用,而是需要根据工业客户的需求进行AI赋能。这是边缘AI芯片核心特性。 3:边缘人工智能芯片架构 所以边缘AI芯片的架构是什么样的?例如,边缘AI计算平台,jeston应该算是其中之一。它的最新一代版本是jestonagxorin。杰森作为英伟达边缘AI计算平台不如英伟达的GPU有名。但是,jeston继承了安培架构的gpu和armcortex-a78。边缘在侧边的AI芯片中,推理和训练都可以做。作为一个边缘AI产品,处理性能达到200tops(int8)。下面以jestonagxorin为例,来探究一下其芯片的内部架构。 中央处理器: Jeston内部有3组4核a78,频率可达2GHz。也就是说,这颗芯片内部有一颗12核的a78处理器,与手机处理器不同。三簇的a78是对称的,不是手机处理器的尺寸和核心设计。主要是针对计算服务,而不是针对手机应用中不同负载的低功耗。在一些标量运算中,多核a78的计算能力也很强大。 显卡: gpu是Nvidia最新的Ampere架构,拥有2048个cuda核心和64个张量核心。这些是可编程的。安培架构是最新一代的gpu架构。前几代有:开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、伏打等。最新一代的安培架构升级了张量核。使用安培gpu后,与其他边缘AI芯片之间的区别在于它们可以支持推理和训练。最重要的是,这个ai芯片可以用cuda编程,可编程性是边缘AI芯片的核心需求没有了。 dsa: Jeston作为AI加速单元,本身也有nvdla的另外两个硬核,以及视觉加速器pva;nvdla主要用于推理。内核的核心也是一个大矩阵卷积运算。其中nvdla已经开源,有兴趣的小伙伴可以在github上下载并运行源码。详情请参考:nvdla·github这个在开源中可以看到行业的实际使用,对行业也有很大的推动作用。 pva使用vpu的架构和vliw的架构。vliw是超长指令字结构,并行性比较好。视图架构设计简化了硬件结构。其次,vliw的大位宽执行不会牺牲性能并以频率为代价。但同时将问题留给软件运行。 io资源: 除了计算资源,io资源也比较丰富,毕竟边缘在AI端,需要丰富的输入,支持6个摄像头和16路mipi接口。如果边缘AI芯片选择了一个重要的接口,一定是mipi,毕竟,边缘AI芯片,除了算力,也少了mipi接口。米皮是边缘ai芯片的眼睛,(用于连接相机)。毕竟,不像人,你需要很多眼睛,毕竟边缘AI芯片需要“眼睛看六道,耳朵听四方”。只有大脑,没有耳朵,没有眼睛,边缘人工智能芯片不工作。还有一个usb接口,也可以支持一些usb摄像头。也支持pcie。rc和ep都支持,即可以作为加速卡同时插入其他主机,也可以作为主设备插入其他加速卡。同时在网络方面,支持4个10g端口,可实现高速互联。如有需要,可实现高速网络传输,或多个jestonagx互连。 下图是jestonagxorin的详细参数: 根据这些参数,芯片面积不小,我觉得这个芯片可能是7nm工艺。为了平衡面积和功耗。其典型功耗约为15w、30w、45w几个不同数量级。 4:边缘AI芯片功能 那么如此强大的AI芯片能做什么呢? 比如现在疫情下,很多地方都限制了人流(这个地方限100人!)。小到商店,大到街区。在正确的时间吸引人流是一项典型的任务。通过人像识别,获取区域内人流密度,实时确定区域内人流控制。 如果是终端AI的MCU,很难有很大的算力,也不能同时接受多路视频输入。那边缘端AI芯片有一席之地。作为解决方案提供商,你不仅要有非常强大的AI引擎,还要有大量的视频输入源。最后,这些硬件必须通过非常强大的AI框架(sdk)运行。也就是说边缘AI需要根据用户对AI的需求进行重新开发。刚刚提到,边缘AI的重要特征之一是基于工业场景重新开发AI场景。很多AI芯片在纸面上都有很强的性能,但是如何将这些计算能力转化为用户感知的提升,还有很多内在的力量要做。所以,工业用户需要的是一个开放的AI平台,而不是只有算力的芯片,更重要的是要根据用户需求进行AI业务的开发。古语有云:“干活不救自己,累死不干活。”只有硬件,没有软件,或者软件不好用,就像武术只有一招,没有内功一样。AI芯片虽然算力强大,但没有软件(sdk)就无法运行。结合硬技能和软技能是一个永恒的选择。如何将AI算力转化为用户生产力。对此,jestonagxorin提供了jetpack5.0,支持cuda11以及最新版本的cudnn和tensorrt。 通过这些软件,尤其是cuda,这些用户友好的工具结合了Jeston平台上强大的计算能力和丰富的io。定稿边缘计算下交给AI芯片的“任务任务”。最终用户得到什么:用户定义的AI芯片。或者是需求定义的AI芯片。 那是边缘AI芯片的精髓! |