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  　央视网消息：2015年，一场阿尔法狗（AlphaGo）与韩国棋手李世石的对弈让深度学习走进了大众视野。近日，中国航天科工二院207所的科研人员通过软件+硬件共同优化的方式，将深度学习算法应用到耗能更低、体积更小的设备当中，成功研发出了一套智能识别设备的整机。

　　207所的科研小组分析了传统机器的学习目标识别方法，同时广泛调研深度学习适用的硬件计算单元，希望能够研发更方便的深度学习机，扩大其使用范围。这一想法立刻得到所里的大力支持，通过207所自主创新项目支撑，207科研小组攻坚克难，在不到一年的时间里，就迅速完成了关键技术攻关，突破设备小型化与低功耗化设计的难点，研制出深度学习小型化智能识别设备。

　　长28.5厘米，宽21厘米，主板重0.6kg克，207所研制的深度学习小型化智能识别设备，看起来就像一个加厚版的ipad。该设备可实现深度学习算法网络的快速部署与复杂计算，实时识别预定义目标类型，就像是让机器拥有了双眼，操作时，只要输入视频中出现所需目标，机器就能自动识别并标注出来。

　　由于运用了深度学习的识别方法，该设备相较于传统基于特征分析的识别设备在准确性和实时性上都有较大提升，而由于硬件的优化，设备在保证计算精度与效率的同时，也大大降低了所需的计算资源与功耗。据了解，阿尔法狗智能计算平台由上千个CPU和几百个GPU组成，工作功耗达到2000W以上，而207所研制的设备常用功耗仅为50W。

　　据介绍，207所研制的设备打破了以深度学习为代表的人工智能技术需要高功耗大体量高性能计算机集群支撑的困境，在海洋智能监测、灾害监测等领域有广泛应用。（文/翟佳、王若瑜）