Gömülü görsel kartlara olan talep hızla arttı TouchView gömülü alanda derin öğrenmeyi nasıl yapıyor?
10 Ağustos 2017'de, yerleşik yapay zeka alanında lider olan Touchview Technology (Beijing) Co., Ltd. ve Shenzhen Institute of Advanced Technology, Çin Bilimler Akademisi ortaklaşa "Gömülü Yapay Zeka ve Makine Görüsü Ortak Laboratuvarı" (bundan böyle Ortak Laboratuvar olarak anılacaktır) kurulduğunu duyurdu. ) ve açılış törenini yaptı. (İlgili okuma: 513 kuluçka şirketi, Huawei ve Tencent, Shenzhen Gelişmiş Çin Bilimler Akademisi'nin yapay zeka yolunu keşfederken işbirliği yapıyor mu? (Birden fazla resim))
Açılış törenine Shenzhen Gelişmiş Çin Bilimler Akademisi Dekanı Fan Jianping, Dekan Yardımcısı ve Geliştirme Bölümü Direktörü Bi Yalei, Touchview Teknolojisi Başkanı Lu Fan, CEO Xiao Hongbo ve Donanım Başkan Yardımcısı Chang Qingpu katıldı.
Gömülü yapay zeka nedir? Basitçe söylemek gerekirse, geçmiş yapay zeka yöntemi, endüstrinin genellikle "arka uç" bilgi işlem olarak adlandırdığı, büyük ölçekli bilgi işlem elde etmek için bulut sunucuları kullanıyordu. Bu yöntemin ağ için yüksek gereksinimleri vardır, ancak aynı zamanda belirli bir gecikmesi de vardır. Güvenlik ve terörle mücadele gibi gerçek zamanlı gereksinimleri yüksek uygulamalara uyum sağlamak zordur. Gömülü yapay zeka, aslında terminal üzerinde yerel hesaplamayı, yani "ön uç" hesaplamayı gerçekleştiriyor.Ağ olmadan çevre algısını, insan-bilgisayar etkileşimini, karar verme kontrolünü vb. Gerçekleştirebilir.
Touchview Technology ve Shenzhen Advanced Institute of Chinese Sciences of Science, ortaklaşa yerleşik bir yapay zeka ve yapay görme ortak laboratuvarı kurdu. Bir yandan, derin öğrenmenin bulut veya arka uç sunucusuyla sınırlı kalmaması için, gömülü derin öğrenmenin araştırılması ve uygulanmasına adanacak, ancak doğrudan Ön uç ekipman üzerinde çalışırken, kısa gecikme, hızlı yanıt ve gizlilik koruması gibi benzersiz avantajları vardır; Öte yandan, güvenlik izleme, akıllı ev, akıllı iş ve diğer alanlarda yenilikçi atılımları ve uygulamaları teşvik eder ve daha değerli uygulama senaryolarını kullanır. Yapay zekanın insanların hayatlarına daha derin, daha kapsamlı ve daha yakından girmesine izin vermek.
Xiao Hongbo, Touchview Technology (Beijing) Co., Ltd.'nin kurucu ortağı ve CEO'su.
TouchView Technology (Beijing) Co., Ltd.'nin kurucu ortağı ve CEO'su Xiao Hongbo, TouchView'ın yurtdışındaki bazı birinci sınıf araştırma enstitüleriyle de işbirliği yaptığını, ancak dil iletişiminin biraz zor olduğunu söyledi. Çin Bilimler Akademisi Shenzhen Gelişmiş Enstitüsü Multimedya Merkezi ile işbirliği bu sefer daha pürüzsüz. "Derin öğrenme, biri makinede, diğeri ön uçta olmak üzere iki bölüme ayrılabilir. Ön uçta çok sayıda gerçek zamanlı gereksinim vardır. Örneğin, dronların işlevi engellerden kaçınmalıdır. Bunu sunucuda işlemenin bir yolu yoktur. Sunucunun iletilmesi gerekebilir. Bağlanamayan birçok ağ var. Bağlansa bile birkaç saniye sürebilir. Ön uç çok geç ve vuruldu. Bu nedenle, birçok potansiyel müşterinin ön uçta işlenmesi gerekiyor. Güçlü bir pazar talebi var. Bu nedenle ortak bir çalışma yapıyoruz Laboratuvar. "Xiao Hongbo dedi.
"Uygulama senaryolarındaki hesaplamalar eninde sonunda ekipman üzerinde uygulanacaktır. Bu stratejik işbirliği, Çin Bilimler Akademisi İleri Enstitüsü ve yapay zeka şirketlerinin üretim, eğitim ve araştırma yönünde yeni bir girişimi olacaktır. Her iki tarafın da kendi teknolojik ve endüstriyel avantajlarını oynayabileceği ve birbirini tamamlayabileceği umulmaktadır. Çin Bilimler Akademisi Shenzhen İleri Enstitüsü Dekanı Fan Jianping, uzun vadeli dostça işbirliğini teşvik edin. "Dedi.
Touchview Technology'nin kurucu ortağı ve başkanı Lu Fan, yaptığı konuşmada, ortak laboratuvarın hazırlanmasından bu yana her iki tarafın da tek atış olarak tanımlanabileceğini söyledi. Yerleşik yapay zeka ve makine görüşü alanında bir uygulayıcı ve kaşif olan Touch Jing Wu, kaynak paylaşımı ve tamamlayıcı avantajlar elde etmek için çipleri, algoritmaları, sensörleri vb. Yazılım ve donanımı entegre eden bir sistem çözümüne bağlamayı umuyor. Bu işbirliği büyük ölçüde kısaltılacak. Üretim, eğitim ve araştırma yolculuğunun tamamı, yapay zeka uygulamalarının popülerleşmesini ve ekolojinin inşasını teşvik ediyor.
Yerleşik görüntü çözümleri için büyük talep
Şu anda, robotlara, artırılmış gerçekliğe (AR) ve güvenliğe benzer gömülü makine görüşü için büyük bir talep var.Örneğin, güvenlik pazarı şu anda geleneksel IP kameralara akıllı işlevlerin eklenmesiyle karşı karşıyadır ve bu da gömülü görüntü çözümleri gerektirir. TouchView, 2010 gibi erken bir tarihte AR alanına çoktan girdi ve esas olarak gömülü makine görüşü gerçekleştirdi. TouchView 2013 yılına kadar cep telefonları için yerleşik çözümler sağlamıştır. Şu anda Touch Jing Wu, yazılım telif hakları dahil olmak üzere makine görüşü alanında birçok patent başvurusunda bulundu. "Bizi, endüstride ürünler sağlayan bir ara katman yazılımı şirketi olarak düşünebilirsiniz. Tüm birikimimiz, farklı sensörlerin entegrasyonu da dahil olmak üzere, temel yonga seviyesinin optimizasyonuna odaklanmıştır. Örneğin, yakın zamanda piyasaya sürdüğümüz vizyon kartımız farklı entegre Bu sensörler tarafından toplanan veriler sayesinde çok düşük seviyede sürücü geliştirme ve algoritma sentezi yapabiliyoruz. Xiao Hongbo dedi.
Şu anda endüstri, yapay zekanın geliştirilmesinin "beslenmek" için büyük miktarda veri gerektirdiği konusunda fikir birliğine varmıştır. Bu nedenle, Touch Jing Wu, Advanced Institute ile aynı zamana denk geliyor Advanced Institute, algoritmayı endüstri verileri aracılığıyla geliştirmeyi umuyor ve Touch Jing Wu, Advanced Institute algoritmasını hızla sanayileştirebilir ve ön uç çip teknolojimizi tanıtabilir. Xiao Hongbo, "Bunun uzun vadeli bir stratejik işbirliği olmasını umuyoruz. Önümüzdeki on yıl içinde, bu enstitü dünyada yerleşik yapay zekaya sahip çok gelişmiş bir enstitü haline getirilebilir." Dedi.
Lu Fan, Kurucu Ortak ve Touchview Technology (Beijing) Co., Ltd. Başkanı
Touchview Technology (Beijing) Co., Ltd.'nin kurucu ortağı ve başkanı Lu Fan, yapay zeka teknolojisinin geliştirilmesinin tüm teknoloji endüstrisine yapısal değişiklikler getireceğine inanıyor. "Geçmişte bir şirket olduğumuzda, bir şirketin hammaddeden tasarıma ve bitmiş ürünlere kadar baştan sona başlaması ve bunları satması gerekiyordu. Ancak şimdi yapay zeka ürünleri, yazılım, donanım, algoritmalar ve Verilerin nereden geldiği ve ardından algoritmanın optimize edilmesini içerir, bu nedenle bu bağlantı özellikle çoktur. Lu Fan, yapay zeka endüstrisinin gelişiminin ekosistemin gelişimine bağlı olduğuna ve çok sayıda şirketin en güçlü seçeneklerinin ortaya çıkmasına katkıda bulunması gerektiğine inanıyor. Yapay zekanın ekolojisi yeni başladı.Gelişmiş enstitüler algoritmalarda güçlüdür ve Touch Jing sanayileşme yeteneklerinde sonsuz derecede güçlüdür, bu nedenle bu tür bir işbirliği AI ekolojisinin kurulmasına yardımcı olur. Raporlara göre, iki şirket arasındaki işbirliğinin ilk aşaması esas olarak yüz tanıma ile ilgili.Gelecekte, bazı daha gelişmiş gömülü çip teknolojilerini entegre etmek de dahil olmak üzere, makine vizyonuna dayalı daha fazla işbirliği yapmayı umuyorlar.
Neden Nvidia Tegra K1'i seçmelisiniz?
Hepimizin bildiği gibi, yapay zeka çipleri açısından GPU'lar, geleneksel CPU'lara göre yapay zeka uygulamalarını hesaplamak için daha uygundur.Nvida'nın hisse senedi fiyatı yapay zeka kavramı nedeniyle yükselmeye devam ediyor. GPU başlangıçta görüntü oluşturma tasarımı için tasarlandı, 3B'den 2B'ye oyun oluşturma için daha uygundur ve görüntü işleme 2B'den 3B'ye tersine çevrilir, bu nedenle bu parça aslında daha uygundur GPU ve bütçe birimi bu işlemi yapar.
Bu nedenle, Touchview Infinite Joint Advanced Institute tarafından başlatılan gömülü GPU bir giriş noktasıdır.Makine tanıma ve diğer açılardan GPU paralel hesaplama, gürültü azaltma, görsel optimizasyon ve dinamiklere ek olarak görüntü işleme, yonga işleme vb. İçin daha uygundur. Ayarlama vb. Xiao Hongbo, Touch Jing Wu'nun şu anda piyasada bulunan güç tüketimi, işlem kapasitesi ve yapay zeka çiplerinin maliyeti gibi on bir parametre üzerine bir anket yaptığını söyledi. Karşılaştırmak gerekirse, bir AMD GPU ve bir Intel-Movidius yongası seçtim.
Gömülü görüntü kartları yeni pazar noktaları getirecek
(Touch Vision Infinite Vision Card V203, dronların otomatik engellerden kaçınmasını gerçekleştirebilen Intel-Movidius çip ve binoküler stereo görüş teknolojisine dayanmaktadır.)
Raporlara göre, şu anda iki nesil TouchView sınırsız görsel karta sahip yedi ürün var. İlk nesil esas olarak güvenlik endüstrisi için, ikinci nesil ise güvenlik ve drone'lar içindir. "Aslında, farklı endüstriler için farklı modülleri özelleştireceğiz. Örneğin, 20201 adlı modelimiz özellikle güvenlik içindir." Xiao Hongbo, üçüncü nesil ürünlerin şu anda planlandığını ve güç tüketiminin daha düşük olacağını söyledi. Raporlara göre, TouchView Wireless'ın mevcut görüntü kartı esas olarak küçük ve orta ölçekli güvenlik müşterileri içindir.Haikang gibi büyük müşteriler bunu kendileri yapma eğilimindedir.
Örneğin, NVIDIA ve Intel yerleşik yongalar tarafından bağımsız olarak geliştirilen görsel kart serisi modüller, yalnızca mükemmel donanım özelliklerine (bozuk para kadar küçük boyut, 2W kadar düşük güç tüketimi vb.) Sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda güçlü algoritma optimizasyonu ve transplantasyon yeteneklerine de sahiptir. Derin öğrenmeye dayalı yüz tanıma algoritması Vision Kart üzerinde çalışır ve kare başına 100ms (algılama + tanıma) hıza (1080p çözünürlük) ulaşabilir. 1: 1 kişi kimliği karşılaştırması durumunda tanıma oranı% 99'dan fazladır ve 1: 50.000 (yüz veritabanının boyutu 50.000 yüzdür) durumunda tanıma oranı% 90'dan fazladır.
Aslında, görüntü kartı ürünü, arka uç sunucu aracılığıyla tanımaya gerek kalmadan yerel gerçek zamanlı yüz ve görüntü tanımayı gerçekleştirebilen ön uç güvenlik kamerasına yöneliktir. Geçmişte, yalnızca bir kamera ile geriye dönük olarak fotoğraf çekmek mümkündü ve bu, suç önleme ve terörle mücadele gibi zamana duyarlı uygulamalar için çok yavaştı. Ek olarak, kamu güvenliği genellikle mobil işlemleri gerektirir.Ağ çok iyi değilse, arka uç sunucu desteği yerinde olmayacaktır. Özellikle bazı önemli olayların güvenliği için, suçun önlenmesi için sabıka kaydı ve kara listeye sahip kişilerin önceden engellenmesi de gereklidir. "Şu anda ürünlerimiz Sincan'daki tüm otellerde ve kavşaklarda kullanılıyor. Bir kazadan sonra otelimde kimin kaldığını kontrol etmek için çok geç, ancak otele girdiğinizde yüz tanıma çoktan yapıldı. Kara listede. Bu, Sincanın güvenliğine katkımızdır. "
Xiao Hongbo, TouchView tarafından başlatılan vizyon kartı işini özel olarak tanıttı ve gömülü vizyon yapay zeka pazarının yeni başladığını söyledi. Üstesinden gelinmesi gereken birçok teknik zorluk da vardır. "Çok sayıda görüntü tanıma algoritması yaptık. Daha sonra, cep telefonlarında AR yaptık ve ayrıca altta yatan yongalarda birçok algoritma hızlandırması yaptık." XX, farklı sensörlerin ve yongaların entegre edilmesi gerektiğini ve altta bazı paralel işlemlerin yapılması gerektiğini söyledi. , Geliştirme zorluğu aslında çok yüksek. Enerji tüketimini göz önünde bulundurmalıyız ve temeldeki çip yapısından başlayarak optimizasyonunu düşünmeliyiz. Xiao Hongbo, "Kendimiz cips yapmasak da, bu modülü yapıyoruz. Aslında, piyasadaki cipslerin yeteneklerini çok iyi anlıyoruz." Dedi.
Yapay zeka ekosistemi oluşturmak için Intel ile çalışın
Yapay zeka, hayatın her alanında önemli bir etkiye sahip olacak. Lu Fan, akıllı klimayı örnek alarak mekandaki insan sayısının kamera ve makine görüşü ile değerlendirilebileceğini, şu anda algoritmanın klimanın rüzgar gücünü insan konforu ile güç tüketimi arasında bir denge sağlayacak şekilde ayarlayabileceğini söyledi.
Güvenliği örnek alırsak, yüz tanımanın işlenmesi daha önemli olabilir. "Güvenlik endüstrisi için yüz tanımaya ihtiyacımız var ve Çin Bilimler Akademisi'nin algoritmasını kullanmak mümkün. Ayrıca binoküler engellerden kaçınma algoritmaları ve drone 3D konumlandırma algoritmaları gibi birçok algoritmayı da kendimiz geliştireceğiz." Xiao Hongbo, yapay zekanın haklı olduğunu söyledi. Geleneksel üretim birçok yükseltme üretecektir. Örneğin, Apple kısa süre önce akıllı bir ev düzeni olan HomePod'u piyasaya sürdü. Bu hoparlör sadece ses üretmekle kalmaz, aynı zamanda çevreyi de yargılar. Touch Jing Wu, geleneksel ev aletleri üreticilerinin yükseltmesine yardımcı olmak için birinci sınıf ürün uzmanları ve algoritma uzmanları sağlamayı umarak, ortağı Intel ile bu yıl Dotting Projesi'ni başlattı. "Planımız, ürün çözümlerini ücretsiz oluşturmalarına yardımcı olmak için farklı sektörlerden beş iş ortağını işe almaktır."
Yapay zeka sektörünün gelişimi, tüm ekosistemin kurulmasını içerdiğinden, gelecekte yapay zeka sektöründe bir iş bölümü olacak ve her şirket en iyi yaptığı şeye odaklanacak. Xiao Hongbo, TouchView'ın dünyanın en düşük güç tüketimi ve en güçlü bilgi işlem gücüne sahip yapay zeka ve yapay görme modüllerini sağlamada en iyisi olduğunu söyledi. "Yeni nesil ürünleri yakında piyasaya süreceğiz ve güç tüketimini 10 kat azaltmak mümkün. Bu şekilde, müşterilerimizin modüllerin güç tüketimini azaltması gerekmiyor." Xiao Hongbo, algoritma API'sinin ve modüller oluşturulacağını söyledi. Müşterilere birlikte sağlayın. "Müşterilerimizin nispeten büyük sevkiyatları varsa, müşterilere özelleştirilmiş, yazılım ve donanımla entegre çözümler de sağlayabiliriz."
"Yapay zeka ile önceki zeka arasındaki en büyük fark, yapay zekanın derin öğrenmeye sahip olması, büyük veri yoluyla öğrenebilmesi ve yasaları da özetleyebilmesi. Dolayısıyla veriler çok önemli hale geliyor." Xiao Hongbo, yapay zekanın çok şey gerektirdiğini söyledi Sadece "beslenerek" büyüyebiliriz. Çin'de hayatın her alanında, çeşitli "yapay zeka" uygulamalarının geliştirilmesini destekleyebilecek devasa miktarda büyük veri var. "Bir milyardan fazla insanın verileri dünyada tektir. Bu nedenle dünyadaki en iyi verileri üreteceğiz. Algoritmalar ile hükümet yapay zeka sektörümüze önem veriyorsa dünyanın önüne geçmek tamamen mümkün. . "
Bir algoritma şirketinin 410 milyon ABD doları tutarında finansmanı nasıl değerlendirilir?
Yapay zeka endüstrisi için algoritmalar, hem yatırım topluluğu hem de sektör tarafından ilk görülenlerdir. Peki, farklı algoritma şirketlerinin seviyesini nasıl değerlendirebilirim? Hangi algoritmalar daha iyi çalışır ve hangi yüz tanıma daha doğrudur? Algoritmaların farklı sektörlerden gelen verilerle beslenmesi gerekir. Peki, yapay zeka uygulamaları için, büyük miktarda veriye sahip internet şirketleri en fazla potansiyele sahip mi?
"İnternet şirketlerinin verileri vardır, ancak veriler aslında farklıdır. Örneğin, görüntü verileri. İnternet şirketlerinin görüntü verileri olması gerekmez. Örneğin, BAT özellikle büyük miktarda görüntü verisine sahip değildir. Belki Ali'nin bazı görüntü verileri vardır, ancak Baidu Pek çok sahnede veri olması gerekmeyebilir. "Xiao Hongbo, şu anda TouchView unlimited'in müşterilerle işbirliği içinde görüntü sensörleri aracılığıyla büyük miktarda veri elde edebildiğini söyledi. Çin Bilimler Akademisi İleri Enstitüsü ile işbirliği yapmanın yanı sıra birçok yabancı araştırma kurumuyla da işbirliği yapıyor. , Illinois Üniversitesi Gelişmiş Medya Araştırma Merkezi, Intel ve diğer yetkili kurumlar ve teknoloji devleri gibi, güvenlik gözetimi, dronlar, akıllı ev, perakende analizi ve artırılmış gerçeklik alanlarında stratejik düzeni güçlendirmek için derinlemesine işbirliği. Daha değerli yapay zeka ürünleri üretmek için bu algoritma firmalarıyla işbirliği yaparak.
Peki, son zamanlarda bir Fransız şirketinin 410 milyon dolarlık finansmanını nasıl değerlendiriyorsunuz? Lu Fan, "Yatırım topluluğunun algoritma şirketlerini nasıl değerlendirdiğini yargılamak iyi olmasa da, en azından algoritmaların yapay zeka endüstrisinin temel noktası haline geldiğini doğrulayabilir." Dedi. Xiao Hongbo, yapay zeka şirketlerinin mevcut yüksek değerlemesinin zaman aralığı ile ilgili olduğuna inanıyor. "Eskiden görüntü algoritmaları yapardım. Uzun zaman alan bir görüntü arama algoritması yaptığımı hatırlıyorum. Şimdi, derin öğrenme yoluyla, bir ayın etkisi, iki veya üç yıldaki birkaç doktora programından daha iyi olabilir. "Herkes fırsatın çok nadir olduğunu düşünüyor, bu yüzden bunu yapmak için yatırım yapmaya istekliler.
Algoritma şirketleri için mevcut ana iş modeli patent lisanslamasıdır. Sınırsız iş modelini görüntüle'ye dokunun, şarj edilecek modül sayısını kullanır. Lu Fan, farklı ürün formlarının farklı iş modellerini benimsediğine inanıyor. Örneğin, arka planda tanıma için ücretler genellikle arama sayısına göre alınır. "Bazı algoritma ekipleriyle konuştuk ve onlar bizim donanımımızı görmekten çok heyecan duydular. Çünkü iyi algoritmaları var ama iyi donanım taşıyıcıları yok. Çünkü bunlar çok fazla yonga seviyesinde optimizasyon ve sensör füzyonu gerektiriyor." Xiao Hongbo aktardı. Binoküler görüş teknolojisi gibi bir örnek, engellerden kaçınma ve konumlandırma için esas olarak dronlar ve robotlar içindir ve donanımı sürmek için küresel görüntüleme sensörleri kullanılmalıdır.
Küçülmeye devam mı edecek yoksa gelecekte cep telefonlarına görsel kartlar yerleştirilecek mi?
Ayrıca akıllı ev alanında yabancıları ve potansiyel olarak tehlikeli davranışları doğru bir şekilde tespit edip uyarmak ve iç mekan personelinin kimlik ve davranışlarını belirleyerek evi yönetmek için akıllı kapı zillerine, akıllı klimalara vb. Gömülü yapay zeka uygulanacaktır. Elektrikli cihazların çalışma modu insanlar için rahat bir yaşam ortamı yaratır; akıllı iş alanında, yüz tanıma ve nesne tanıma teknolojisi, servis personelinin müşterilerin kimliğini ve tüketim alışkanlıklarını anında değerlendirmesine yardımcı olabilir ve ayrıca yolcu akışının yörüngesini ve malların dikkat derecesini hesaplayabilir. , Hizmet kalitesini ve verimliliğini artırmak için güvenilir ve bol kaynaklar sağlamak. Örneğin son zamanlarda çok ilgi gören insansız süpermarket, gömülü yapay zekanın uygulama senaryolarından biridir.
"Geçen yıl Gömülü Vizyon Zirvesi vardı ve hala gömülü üzerinde derin öğrenme yapıp yapmamayı tartışıyorduk. Bu yıl Mayıs ayında tekrar katıldığımızda, herkes artık bunu tartışmıyordu, gömülü üzerinde derin öğrenmenin nasıl yapılacağını tartıştı. Pazar talebinin çok büyük olduğu görülüyor. Elbette, gerçekten ürün yapan çok az ürün var. Xiao Hongbo, birkaç yıldan beri Touch Jing Wu'nun gömülü makine dili yapmaya başladığını söyledi. Birkaç yıllık teknoloji birikiminden sonra, Şimdiye kadar, yalnızca Infinite Touch'a sahip yerleşik görüntü kartı modülü doğrudan kullanılabilir. "International Electronic Business Information" muhabirine göre Infinite Touch'ın görsel kartı çok küçük hale getirildi ve teknik olarak cep telefonlarında kullanılabiliyor, cep telefonuna girdikten sonra miktarı çok büyük.
"Artık iphone8'in AR teknolojisine katılacağı söyleniyor. Bunun için algı ve jest tanımayı gerçekleştirmek için cep telefonlarıyla işbirliği yapabilen yerleşik bir çözüm geliştirdik." Lu Fan, 4. NetEase Future Technology Summit "AR Future" özel forumunu tanıttı. Bir önceki sayfada Touch Jing Wu, HoloKit ile birlikte çalışarak açık bir referans tasarımı ile tüm platformlarda (IOS, Android) akıllı cihazları destekleyeceğini ve 3D alan algısını güçlendireceğini duyurmuştu. Bu işbirliği, AR oyunları, cep telefonları ve tablet üreticilerine Microsoft HolLens ile kıyaslanan açık bir donanım platformu sağlayacak. Elbette Lu Fan, cep telefonu üreticileri AR çözümlerini güçlü bir şekilde teşvik ederse, cep telefonu üreticilerinin kendi algoritmalarında doğal bir avantaja sahip olduklarını, bu nedenle Touch Jing Wu'nun gömülü çözümler sunmaya daha meyilli olduğunu söyledi.
Orijinal, telif hakkı desteği
