AI人工智能视觉系统芯片将颠覆产业格局?

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视觉系统芯片如何走向商用?何时才能为业界所接受?吴南健表示:“如果大公司不敢接受工作,它们可以把工作留给初创企业,这是一个缓慢的转型过程。”“大多数人对AI视觉芯片有一些误解,认为制造图像处理芯片的AI企业已经掌握了所有的视觉技术,但事实并非如此。”在我国,视觉独角兽的竞争在视觉处理技术方面取得了很大的进步。近年来,它也逐渐被应用于智能手机、安防监控、自动驾驶仪、医学成像、智能制造等领域。


然而,视觉处理芯片不能脱离信息的采集,必须依靠图像传感器。自从人工智能技术带来了芯片市场“分散化”的机遇以来,各种功能芯片相继出现。4月28日,中科院半导体研究所研究员吴南健博士告诉每日经济新闻。所谓视觉芯片,是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。


“这肯定会颠覆现有的产业结构。”对吴南健的采访是第一次长江三角洲全球科技项目的首次路演,这是人工智能视觉系统芯片项目的第一次路演。视觉系统芯片如何商业化?什么时候会被业界接受? 吴南健说:“大公司不敢做这个工作,所以他们可以交给初创企业。这是一个缓慢转变的过程。“

AI人工智能视觉系统芯片将颠覆产业格局?-第1张图片-任永刚博客 - 专注人工智能、智慧城市和5G智能新生态的网站

人工智能视觉系统芯片和现有的视觉芯片有什么区别?


人工视觉分为两部分,类似于人的眼睛和大脑。人眼是一种典型的图像传感器,它可以采集图像并进行一些主要的图像处理,如消除噪声;人脑神经网络是一种视觉图像处理系统,具有很强的并行处理获得的视觉信息的能力。


目前,国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域,国际技术水平正朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。该人工视觉系统芯片可以完成三个图像处理步骤:初级(图像滤波)、中间(特征提取)和高级(特征识别和不规则处理)。


随着人工智能视觉技术基础研究的深入,市场格局已经发展成为一种相对独立、相互依存的产业生态。在前端,索尼在图像传感器市场、生产和技术方面处于领先地位,其次是三星(Samsung)和豪伊技术(Howie Technologies),它们仍然具有竞争力;在后端,Mobileye和NVIDIA(NVIDIA)是视觉处理芯片的主要供应商,而这一领域的国内公司拥有Horizon等。


人工智能视觉系统芯片将高速CMOS图像传感器,并行信号处理单元和输出电路集成到于单芯片中,实现了实时可视芯片系统,相当于现有工业的颠覆芯片。在单个芯片上集成不同功能技术有许多优点。简而言之,视觉系统芯片在处理能力,速度,功耗和成本方面具有高度匹配。


然而,无论是初创企业还是已经占据一定市场份额的大型企业,它们都是后端的图像传感器或视觉处理器。视觉系统芯片会成为必然趋势吗?我认为是这样。正如手机和相机的结合使智能手机取得了成功一样,在技术上克服了填充率低、分辨率低、信号干扰严重的问题。科学研究成果转化为市场只是时间问题。对于大企业来说,最令人担忧的方面是,如果它是一个完全创新的企业去做,就没有这样的担忧。


如果可视化系统芯片实现产业化,其市场空间有多大?


图像传感器的市场规模约为150亿美元,其中120亿美元用于智能手机领域,但未来将快速发展的四个领域是安全、国防、汽车和医疗。到2021年,市场空间将达40亿元,年增长率约为10%至20%。


视觉处理器的需求将以更快的速度增长,市场的整体规模(包括硬件、软件和服务)将达到170亿至180亿美元,仅硬件一项就会达到30亿美元。如果一个VISION系统芯片能够覆盖70亿美元的市场规模,而公司能够在中间占据1%的市场份额,那么盈利空间就会很大。

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让AI视觉技术从实验室转移到应用程序的入门障碍是什么?


目前,基于该技术的成品已经在一些创新型企业中得到应用,例如在工业产品自动化检测领域,可以用视觉系统芯片代替人工检测;在智能监控领域,过去需要在T上安装视觉处理芯片。他采用传感器技术,通过构造数据,然后以复杂的方式将其压缩到数据中心。数据传输和计算可能在将来破坏这种结构。


从技术上讲,经过几十年的研究,至少更困难的问题在这个阶段已经被理解了。核心问题已经在实验室解决,因为它集成了两种芯片:电和光。目前,全国只有少数球队能够做到这一点。


但是,要实现真正的商业化,还存在许多门槛,首先是资金问题,一直依赖国家项目支持工业化的可能性不大,需要寻求社会资本的支持;其次是人才问题。前期主要侧重于技术研发方面的人才准备,后期则需要工程团队和市场团队的参与,以使企业客户更好地了解新型可视化系统芯片的优势和实用性。


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标签: 工业视觉

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