[發明專利]人工智能運行平臺

有效

• 申請號: 201811316780.5
• 申請日: 2018-11-06
• 公開（公告）號: CN109408500B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 王柯;戚驍亞;劉旭;李夢煒;劉建都
• 申請（專利權）人: 北京深度奇點科技有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/25
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 葛鐘

本發明涉及一種人工智能運行平臺，包括：硬件層、系統層、軟件接口層以及應用層；所述硬件層采用嵌入式硬件，包括：存儲器和CPU，所述存儲器與所述CPU連接；所述系統層采用linux定制化系統，所述應用層包括：智能客戶端，用于實現所述運行平臺與外部智能設備之間的數據交互；本發明能夠對大規模數據進行篩選和處理，僅將有價值的信息通過網絡傳至云端服務器或直接將用戶需要的結果返回，如此數據就近處理的理念可以實現網絡帶寬以及數據中心的存儲，計算資源將得到極大的節省，同時提高了運行效率。

技術領域

本發明屬于人工智能技術領域，具體涉及一種人工智能運行平臺。

背景技術

分布式人工智能云端平臺采用了云、網、端結合的架構。整個系統的數據處理單元(即“大腦”)位于云端服務器，通過云端的大規模神經網絡，來進行深度學習和訓練，以期獲得較高的智能化水平，使得云端能夠像人類大腦一樣進行思考和分析；系統的數據傳輸通過數據傳輸神經網絡來實現，這些傳輸網絡就如同人身體內的神經網絡那樣，負責在大腦和軀體之間傳遞信號與指令；而分布式云端平臺的“軀體”則為智能運行平臺，直接與設備的執行單元與采集單元連接，負責指令的執行與信息的采集。

相關技術中，以無人駕駛汽車為例，它是一個移動的“物體”，需要足夠的本地數據處理能力，即終端側人工智能。同時，它也需要從網絡中獲取強大的處理能力，并且需要確保高可靠性和低延遲(環境)。云服務器中會產生大規模數據，但是大規模的數據中存在不需要進行計算或沒有價值的數據，這樣會占用網絡帶寬且會浪費云服務器中數據中心的存儲，還會浪費計算資源，同時降低了運行效率。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種人工智能運行平臺，以解決現有技術中的大規模數據占用網絡帶寬、占用存儲，浪費計算資源、降低運行效率的問題。

為實現以上目的，本發明采用如下技術方案：一種人工智能運行平臺，包括：硬件層、系統層、軟件接口層以及應用層；

所述硬件層采用嵌入式硬件，包括：存儲器和CPU，所述存儲器與所述CPU連接；

所述系統層采用linux定制化系統，用于實現所述運行平臺的定制化；

所述軟件接口層包括：中間件、ROS系統、數據傳輸接口以及通用功能模塊；

所述中間件用于將接收的不同數據轉化為統一的數據結構；

所述ROS系統用于實現各種硬件接口的數據采集以及發送接口的統一；

所述數據傳輸接口用于實現所述運行平臺與云服務器之間的數據傳輸；

所述通用功能模塊用于負責提供通用功能的具體實現；

所述應用層包括：智能客戶端，用于實現所述運行平臺與外部智能設備之間的數據交互。

進一步的，所述嵌入式硬件還包括：GPU和存儲硬盤；

所述GPU用于高性能并行計算；

所述存儲硬盤用于存儲各類軟件及數據。

進一步的，所述應用層還包括：

智能模型，用于完成AI算法的運算；

所述智能模型通過所述智能客戶端與外部智能設備連接。

進一步的，所述中間件采用：

深度神經網絡中間件。

進一步的，所述linux定制化系統采用：

基于squashfs的只讀文件系統。

進一步的，所述只讀文件系統包括只讀分區、加密分區和可寫分區；