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2018年AI芯片趋势:人工智能需匹配感知端芯片 眼擎科技或成产业“黑马”

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国务院2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》中提出,人工智能需要匹配的感知层面芯片作为产业重点。本月19号,眼擎科技CEO朱继志将在北京发布全球首款面向AI领域的成像引擎芯片X42,为新一轮感知段芯片产业发展拉开序幕。

国务院2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》报告中,“研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算引擎”作为产业重点基础学科研究内容被提出,在政策出台前,想眼擎科技这样对市场异常敏感的企业早已经开始布局,据行业消息人士告知,18年AI芯片产业即将迎来井喷态势,各家都会推出自己的人工智能芯片,但是同时也将面临巨大考验,资金门槛高、产业周期长、技术壁垒高,是优势也也是制约。至于芯片产业会不会成为资本新宠儿,让我们拭目以待。

就像100年前的工业革命几乎改变了一切一样,人工智能将在未来几年改变世界。AI正在迅速地部署到企业的各个层面,同时也将越来越多地用于各个领域,尤其是在工业物联网、零售、医疗和自动驾驶领域,这将导致更大的颠覆。

AI商业化应用两大方向

2018年可以说是AI最好的时代,目前它潜伏在我们周围,为现代生活提供便利。语音识别、刷脸解锁、私人助手、图像美化、推荐排序、预测疾病、服装设计、艺术创作、火星探索……AI已经渗透到我们生活的每个角落。同时,还有一些你想象不到的AI应用,在世界的某个角落开始萌芽。目前AI商业化应用有两个大的方向,第一是纯粹的偏数据的应用,比如和金融行业结合。第二个是软硬融合,直接形成一个感知的层面,进行决策,比如自动驾驶和智慧城市。

人工智能更需要与之匹配的芯片

从字符识别、语音识别到图像识别,对计算能力的要求是一步一步往上走的,这一步往上走离不开计算能力提升和成本的大幅下降。而很多智能设备是移动的,不管是无人车还是服务机器人,都要求续航时间,对功耗降低有迫切需求。做AI智能设备有三步,识别、推理、行动,所以不仅仅是要它进行识别,还要它进行分析、挖掘信息,计算能力和功耗之间的矛盾就变得越来越突出了。因此,人工智能更需要与之更匹配的芯片。

eyemore成像芯片,引领中国芯片换道超车

“GPU芯片的爆棚只是拉开了序幕,视觉处理能力将成为未来芯片竞争力的核心。视觉产业链里相关的芯片,是国内技术公司突围的大好机会。这是个AI驱动的新兴市场,人才丰富资本充裕市场巨大,全球起跑线都差不多,所以不用再走其他芯片从山寨起家的路线,上来就可以直接做原创高端芯片。” 眼擎科技创始人&CEO 朱继志如是说道。

确实,近些年来,在AI视觉赛道中新玩家不绝涌现,譬如依图科技、旷视科技、商汤科技等,这些企业的落地应用场景多样,或是安防,或是金融、无人驾驶等,但无一例外都是建立在图像辨认、图像处理的基本之上。相对上游而言,能提供高品格图像的前端硬件公司寥寥。巧妇难为无米之炊,图像品格的优劣更是会影响接下来计算机处理、辨认精确率和机资源耗损等。

据了解,2018年1月19日眼擎科技将推出一款全新AI成像芯片。这款“eyemore”视觉成像芯片是基于eyeMix、eyeNoise等核心成像算法,抛弃传统的日系全局成像架构,采用分区域、分层的eyemore成像引擎架构,解决视觉成像中弱光、逆光、反光痛点。同时,eyemore成像引擎在各种复杂光线环境下,能排除现场光线的干扰,给AI视觉算法输出稳定可靠的高品质视觉图像,尤其是在微弱光线下超越人眼的视觉成像能力,是AI视觉发展的一个重要的里程碑。

同时,eyemore成像引擎为了便于和客户体系交互,团队增进了定制化SDK接口,还能与后端客户处理图像AI交互,实现按照其需求成像。

眼擎科技以先行者的能力迅速掌握核心技术,以开拓者的勇气快速布局AI视觉市场,希望在AI时代重塑成像视觉新市场。目前眼擎科技的实际合作项目已经在人脸识别安全场景、自动驾驶、医疗、工业监测、铁路交通等主要领域获得应用落地。

巨头涌动,多极并存,AI技术正逐步向“AI+”转变

应用才是人工智能发展的硬道理,只有技术不断地应用在各个领域,才能得到发展。近年来,人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现了很大的突破,并加速应用到生活的各个领域。

人工智能在汽车领域的应用前景十分广阔,其中自动驾驶最受人关注。应用AI技术,能够提高公共交通和交通系统的安全性和效率,自动驾驶车辆也可以减少交通事故、缓解交通压力,为实现指挥交通发挥重要作用。目前包括百度、阿里巴巴等企业在自动驾驶领域掀起了“互联网+汽车”的潮流。据了解,眼擎科技也在专注于自动驾驶领域,欲为AI视觉领域创造VOE的无限可能。

也有行业专家认为AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”, 随着人工智能的发展,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。相较于受到技术和法律限制的无人驾驶汽车,更多人认为智能医疗显然更容易实现“落地”。智能诊疗系统可以大幅度提高医生诊疗效率,准确率也更高,机器人的智能健康体检系统也可快速建立个人健康档案,因此不少企业和科研机构正在布局智慧医疗领域,成为厂商布局AI的下一个“蓝海”。

总结:关键场景应用逐步走向成熟

虽然人工智能成为全球IT巨头最新角斗场,我们也已看到AI在众多领域是越来越多的开花,但真正面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。

而在中国AI生态链中,围绕AI构建完善的产业生态链,中国拥有巨大应用市场,我们有理由相信2018年AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。

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