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摘要伴隨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破與推廣,AI迅速被引入到機(jī)器視覺應(yīng)用中來(lái),并于近年呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)勢(shì)頭,已成為千億級(jí)規(guī)模人工智能市場(chǎng)中大的技術(shù)與應(yīng)用類別。

  【儀表網(wǎng) 儀表產(chǎn)業(yè)】伴隨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破與推廣,AI迅速被引入到機(jī)器視覺應(yīng)用中來(lái),并于近年呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)勢(shì)頭,已成為千億級(jí)規(guī)模人工智能市場(chǎng)中大的技術(shù)與應(yīng)用類別,其中AI視覺芯片的潛在市場(chǎng)規(guī)模更是高達(dá)225億元,再借助AI技術(shù)與應(yīng)用的持續(xù)推廣落地、5G/物聯(lián)網(wǎng)/云計(jì)算/大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的加持,AI視覺的潛力正不斷被挖掘,市場(chǎng)引爆正當(dāng)時(shí)。
 
  眾企入局,揚(yáng)帆藍(lán)海
 
  新一代人工智能技術(shù)賦予了AI視覺芯片全新的角色,不再局限于指令控制,而是更多地開展圖像結(jié)構(gòu)化以及大數(shù)據(jù)分析,這也讓CPU等傳統(tǒng)芯片架構(gòu)不再能滿足AI應(yīng)用需求;同時(shí),在更廣泛的3C、工業(yè)弱電等應(yīng)用領(lǐng)域,原有的芯片的能力也日漸吃緊,低功耗、高算力芯片才是AI運(yùn)算的正解。
 
  可以說(shuō),人工智能的到來(lái),拉開一個(gè)全新時(shí)代的同時(shí),也在重構(gòu)芯片體系,而占據(jù)AI應(yīng)用頭部位置的AI視覺更是引得眾多企業(yè)紛紛入局,有英偉達(dá)、賽靈思、英特爾等老牌芯片巨頭,有華為海思、展銳等本土IC設(shè)計(jì)企業(yè),有??低暋⒋笕A股份等安防,也有依圖、云天勵(lì)飛等AI算法公司,但十分矚目的是誕生了一大批AI視覺芯片初創(chuàng)企業(yè),上海齊感電子信息科技有限公司正是其中的重要一員。
 
  一時(shí)間,AI視覺芯片行業(yè)呈現(xiàn)百花齊放的良好局面。由于AI視覺芯片有著很強(qiáng)的場(chǎng)景適應(yīng)性,不同企業(yè)所開發(fā)的芯片往往都行業(yè)屬性,因此我們看到,入局企業(yè)多在自己所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域持續(xù)耕耘發(fā)展,以期將AI視覺做得更精專、落地效果更顯著。
 
  與眾多AI芯片初創(chuàng)企業(yè)不同是,齊感科技有著成熟的商業(yè)模式、明確的落地場(chǎng)景以及齊全的產(chǎn)業(yè)生態(tài),2020年的芯片出貨量已達(dá)千萬(wàn),齊感科技CEO董伯明近日在接受OFweek維科網(wǎng)采訪時(shí)透露:“我們的產(chǎn)品不僅在攝像機(jī)上得到了應(yīng)用,還在門鈴、門鎖、門禁、云貨架、智慧屏等等更廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用,預(yù)計(jì)明年出貨量有望超過20kk。”
 
  面向多場(chǎng)景,全棧服務(wù)成趨勢(shì)
 
  隨著行業(yè)耕耘深入,AI視覺芯片企業(yè)開始向關(guān)聯(lián)場(chǎng)景拓展。
 
  一是橫向發(fā)展,基于AI視覺向智能家居、商業(yè)樓宇、智能安防、智能零售、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、數(shù)據(jù)中心等更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景推進(jìn)。
 
  作為制造大國(guó),我國(guó)部分工業(yè)產(chǎn)值規(guī)模在占據(jù)舉足輕重的地位,其中視頻監(jiān)控設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模占半壁江山,機(jī)器人出貨量占三分之一,智能家居市場(chǎng)規(guī)模占四分之一,數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模占據(jù)超過五分之一……重要的是,相比發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)在很多領(lǐng)域的普及度還非常低,如在智能家居領(lǐng)域,美國(guó)的普及率在15%以上,平均為7.7%,而我國(guó)僅為1%;作為大的人口大國(guó),待挖掘的市場(chǎng)潛力巨大。
 
  不可否認(rèn),場(chǎng)景不同,所需的應(yīng)用算法不同,但其實(shí)他們有著很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,AI視覺具有一定的通用性,如智能家居、安防與服務(wù)機(jī)器人,都有人體識(shí)別、人臉識(shí)別、物品識(shí)別甚至行為分析的通用需求,為AI視覺芯片橫向拓展提供了可能。
 
  以齊感科技推出的QG2101系列芯片為例,其基于多場(chǎng)景算法模型開發(fā),已成功在智能家居、智能安防、智慧零售、智慧醫(yī)院等多個(gè)場(chǎng)景中落地,支撐人體識(shí)別、人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、寵物識(shí)別、物品識(shí)別等多算法應(yīng)用。
 
  二是縱向發(fā)展,隨著越來(lái)越多的AI視覺產(chǎn)品的出現(xiàn),制造業(yè)對(duì)芯片供應(yīng)鏈也提出了更高的要求,需要完善的研發(fā)配套,在功能上,要求功耗低、算力強(qiáng)、兼容性好;在開發(fā)上,要求簡(jiǎn)單易用,能大幅縮短研發(fā)周期;在價(jià)格上,要求足夠高的性價(jià)比;在應(yīng)用上,要求性能充沛、平均無(wú)故障時(shí)間長(zhǎng),且運(yùn)算精度高。
 
  行業(yè)的現(xiàn)實(shí)需求倒逼著AI視覺芯片提供商不斷強(qiáng)化自己的縱向產(chǎn)品線;只是AI產(chǎn)業(yè)具有很高的行業(yè)屬性,能同時(shí)滿足市場(chǎng)眾多需求的芯片供應(yīng)商并不多。
 
  齊感科技成立時(shí)間雖然不長(zhǎng),但在過去短短5年中發(fā)展勢(shì)如破竹,先后完成了:
 
  ①豐富的場(chǎng)景算法模型:覆蓋人臉、人型、行為、物品等各類視覺算法,結(jié)合硬件級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法加速,為智能安防、智能家居、智慧零售、閘機(jī)安檢、人證比對(duì)、機(jī)器人等各類場(chǎng)景提供豐富算法模型支持;
 
  ②規(guī)?;慨a(chǎn)的多系列AI芯片及模組:采用的NNA(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器)和NNU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元)可以大大提升算力的性能;集成的ISP和H.264/H.265壓縮算法,不僅可以適應(yīng)當(dāng)前的主流編解碼環(huán)境,還大大提升了信息流處理效率;做到了同等算力下更優(yōu)、更強(qiáng)的算力支持,滿足更廣泛場(chǎng)景的應(yīng)用需求;
 
 ?、鄣烷T檻的軟件和工具鏈開發(fā)平臺(tái):一站式提供自動(dòng)化算法移植工具,不僅能大幅降低用戶開發(fā)門檻,還讓軟硬件協(xié)同發(fā)揮優(yōu)性能;
 
 ?、芊€(wěn)定而高效的Turnkey解決方案:支持人臉30fps、人型300fps高幀率實(shí)時(shí)檢測(cè)與識(shí)別,并做到了300ms內(nèi)即可完成運(yùn)行啟動(dòng),實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的超低時(shí)延響應(yīng),大大縮短端、邊、云的運(yùn)算耗時(shí),讓AI視覺真正實(shí)現(xiàn)“即見即所得”的快速應(yīng)用。
 
  目前在AI視覺領(lǐng)域,無(wú)論是芯片、算法,還是開發(fā)工具、模組,基本都是來(lái)自不同的供應(yīng)商,再經(jīng)過集成開發(fā)為適合各類場(chǎng)景應(yīng)用的產(chǎn)品,普遍存在開發(fā)/調(diào)試周期長(zhǎng)、匹配度不高、兼容性差、算力難以充分發(fā)揮、算法分析精度不足等缺點(diǎn)。
 
  而齊感科技的布局,形成了云、邊、端、感、算法模型、軟件、工具鏈的全棧技術(shù)矩陣,實(shí)現(xiàn)了為多場(chǎng)景AI視覺應(yīng)用提供很具性價(jià)比的解決方案,這在眾多AI視覺芯片企業(yè)中是頗為少見的。
 
  除了提供自身產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)外,齊感科技有感于近年中國(guó)在芯片供應(yīng)鏈領(lǐng)域遇到的困難,尤其這段時(shí)間,越來(lái)越多的芯片器件出現(xiàn)供應(yīng)短缺的情況,為更好滿足市場(chǎng)全棧服務(wù)需求,齊感科技融入自身多年積累的產(chǎn)業(yè)資源,組建了一支涵蓋各類元器件的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,就各類器件與合作伙伴做充足備貨,可以為客戶一站式提供WiFi芯片、NB-IoT、電容、電阻、電感、MEMS等各類器件產(chǎn)品以及PCB板、PCBA板等先進(jìn)制造服務(wù);以此來(lái)確保器件供應(yīng)穩(wěn)定,這一模式在國(guó)內(nèi)芯片供應(yīng)商中也是極為罕見的。
 
  齊感科技CEO董伯明說(shuō)道:“我們的生態(tài)聯(lián)盟是開放的,歡迎國(guó)內(nèi)外所有優(yōu)秀供應(yīng)商加盟;期間我們發(fā)掘了不少本土的優(yōu)秀產(chǎn)品及技術(shù)提供商,已經(jīng)做到了確保供應(yīng)不會(huì)被國(guó)外斷供。” 董伯明同時(shí)表示,聯(lián)盟的開放,不僅體現(xiàn)在合作上,在產(chǎn)品供應(yīng)上也有充分展現(xiàn),客戶既可以根據(jù)他們的需求定制化選擇所需的元器件,也可以以模組的形式實(shí)現(xiàn)交付,聯(lián)盟將會(huì)發(fā)揮大動(dòng)能提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和高性價(jià)比的服務(wù)。
 
  缺“芯”的中國(guó),誰(shuí)主沉?。?br /> 
  中國(guó)是制造大國(guó),但一直未能成為制造強(qiáng)國(guó),其根本原因就是我國(guó)的芯片、核心器件等高科技產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期依賴供應(yīng)商,其中半導(dǎo)體領(lǐng)域至今沒有構(gòu)建自己強(qiáng)大的芯片供應(yīng)鏈體系。這樣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)非常容易讓我國(guó)的制造業(yè)被人卡脖子。
 
  伴隨機(jī)器視覺、人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,解決缺芯問題變得更為迫切。AI時(shí)代的到來(lái),為我國(guó)的“芯”未來(lái)打開了一扇窗。
 
  就在一切向好發(fā)展之時(shí),2018年4月16日,美國(guó)開始全面壓制中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)不幸成為重災(zāi)區(qū),AI視覺芯片成為美國(guó)打壓對(duì)象,讓我國(guó)的芯片發(fā)展蒙上了一層陰影。
 
  2019年10月,國(guó)家大基金二期開始撬動(dòng)萬(wàn)億資本加碼半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè);2020年8月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《新時(shí)期促進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策》,成為指引我國(guó)科技產(chǎn)業(yè)變革的重要綱領(lǐng)……
 
  至此,環(huán)境讓中國(guó)更堅(jiān)定了自力更生發(fā)展半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的決心;國(guó)內(nèi)氛圍則重新煥發(fā)了本土半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的勃勃生機(jī)。
 
  初長(zhǎng)成的齊感科技有幸成為其中一員,不僅避開了美國(guó)的制裁風(fēng)險(xiǎn),還借助過去5年的積累,完成了端側(cè)AI視覺芯片的布局;未來(lái)兩年將陸續(xù)推出邊緣推理芯片、云端推理芯片,實(shí)現(xiàn)云、邊、端的全棧供應(yīng)。
 
  據(jù)董伯明透露,目前齊感科技采用28nm制造工藝,避免了在制造環(huán)節(jié)被“卡脖子”的問題;面對(duì)國(guó)內(nèi)外的復(fù)雜形勢(shì),芯片國(guó)產(chǎn)化需求日益緊迫,齊感科技對(duì)標(biāo)的正是國(guó)內(nèi)芯片——華為海思,希望通過基于自身強(qiáng)大的AI技術(shù)實(shí)力、芯片供應(yīng)能力、全棧技術(shù)矩陣以及聯(lián)盟資源整合能力,解決龐大市場(chǎng)的部分需求。董伯明進(jìn)一步解釋道:“(國(guó)內(nèi)芯片需求)市場(chǎng)很大,我們不可能做到全覆蓋,只切其中的一塊蛋糕。”
 
  尤為值得一提的是,齊感科技的AI視覺產(chǎn)品線也將不再局限于芯片,而是延伸到傳感器、車規(guī)級(jí)核心器件等領(lǐng)域,以將應(yīng)用場(chǎng)景拓展至自動(dòng)駕駛、智慧城市等需要更高算力與效率的AI應(yīng)用場(chǎng)景中來(lái),不斷向完整布局AI視覺解決方案提供商的目標(biāo)進(jìn)擊。
 
  (原標(biāo)題:AI視覺爆發(fā)正當(dāng)時(shí) 誰(shuí)為中國(guó)注入強(qiáng)“芯”劑?)
 

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