東京2018年10月11日電 /美通社/ -- ACCESS CO., LTD. (https://www.access-company.com/en/ ) 于10月10日宣布，總部位于東京的LeapMind Inc. (https://leapmind.io/en/)與ACCESS達成了合作協(xié)議，成為NetFront (TM) EdgeAI的人工智能(AI)技術合作伙伴。NetFront (TM) EdgeAI是一款綜合解決方案，將邊緣計算技術與人工智能技術相結合，在邊緣設備上實現(xiàn)高速實時人工智能處理。

全球的物聯(lián)網(wǎng)設備不斷增多。到2020年，預計將有約300億臺物聯(lián)網(wǎng)設備(*1)實現(xiàn)連接，從互聯(lián)汽車等高規(guī)格、高端設備到監(jiān)控顯示器、小型攝像機和無人機等功耗、占用空間有限的低端設備。據(jù)市場預測，越來越多數(shù)量和種類的物聯(lián)網(wǎng)設備將整合人工智能技術，推廣物聯(lián)網(wǎng)設備的使用并提升其效率。提供工具部署人工智能技術的需求預計將會特別高，從而實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設備的實時圖像識別，并以高效、可靠、安全的方式管理它們。

有鑒于此，ACCESS和LeapMind達成了合作協(xié)議，提供將ACCESS先進云端邊緣設備遠程管理技術與LeapMind先進模型壓縮技術相結合的解決方案。LeapMind的先進模型壓縮技術為低功耗SoC FPGAs等小型計算環(huán)境部署深度學習推理算法。

特別值得一提的是，ACCESS和LeapMind將結合NetFront (TM) EdgeAI和DeLTA-Lite，作為綜合解決方案提供，用于創(chuàng)建深度學習模型；將它們應用于各個邊緣設備；并進行更新，從而高效幫助各公司部署和運行物聯(lián)網(wǎng)解決方案。該綜合解決方案目標低成本、低功耗邊緣設備，使得在小型攝像機等各種邊緣設備（之前無法使用深度學習技術）部署識別功能成為可能。

圖片1：將ACCESS的NetFront (TM) EdgeAI與LeapMind的DeLTA-Lite相結合
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LeapMind首席執(zhí)行官Soichi Matsuda表示：“我堅信此次與ACCESS達成的合作將能夠加快部署深度學習技術應用于各種設備的萬物深度學習(DoT)。展望未來，LeapMind將使復雜的深度學習變得‘緊湊而簡單’，并將它用于現(xiàn)實世界?！?/p>

ACCESS 首席技術官 Michi Uematsu 則表示：“此次與 LeapMind 的合作使得在嵌入式設備積極部署人工智能技術成為可能。ACCESS 一直致力于通過為各種嵌入式設備提供互聯(lián)網(wǎng)技術來改變社會。通過提供 LeapMind 嵌入式設備人工智能技術和 ACCESS 嵌入式設備邊緣計算技術支持的物聯(lián)網(wǎng)設備，我們將一直幫助大家改善日常生活?！?/p>

ACCESS 和 LeapMind 將提前為數(shù)家公司提供這款綜合解決方案（作為前導試驗）；到年底將正式面向工廠、倉庫、物流、安保等領域提供，這些領域正在努力為其眾多物聯(lián)網(wǎng)設備部署人工智能。

圖片2：結合兩家公司技術的解決方案實例
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兩家公司負責的工作

ACCESS 
提供NetFront (TM) EdgeAI解決方案，通過為邊緣設備部署人工智能功能大大減少云端流程，并實現(xiàn)快速的實時處理，不依賴于任何網(wǎng)絡環(huán)境。

LeapMind 
提供DeLTA-Lite解決方案，用于創(chuàng)建無需編程的嵌入式深度學習模型。

提供的產品 
NetFront EdgeAI：由NetFront (TM) Agent和ACCESS Connect (TM)組成。NetFront Agent是全球較小的托管計算引擎之一，基于NetFront (TM) Browser的專有引擎開發(fā)。NetFront (TM) Browser是一款成熟產品，已在全球超過15億臺設備部署。ACCESS Connect是一款一站式平臺，提供開發(fā)和運行物聯(lián)網(wǎng)服務所需的后臺系統(tǒng)。

了解NetFront Agent詳情，請訪問：
https://www.access-company.com/en/products/iotdevice/netfront-agent/  

DeLTA-Lite：一款基于網(wǎng)絡的解決方案，用于創(chuàng)建無需編程的嵌入式深度學習模型。這款解決方案使得通過輕松準備部署所需的培訓數(shù)據(jù)和硬件在掌上設備運行深度學習模型成為可能。通過使用DeLTA-Lite，無需編寫程序代碼，從而縮短完成整個過程（從創(chuàng)建模型到在硬件上驗證模型）所需的時間。

了解DeLTA-Lite詳情，請訪問：https://delta.leapmind.io/lite/en/

(*1) 按以下來源編輯：《White Paper by Information and Communications in Japan Year 2017》（2017年日本信息與通信白皮書）
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc133100.html
（日文）