装上人工智能芯片 摄像头指哪看哪视力远超5.0

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  一片小小的人工智能视觉芯片能做那此?无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……那此影视作品中的情节,或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“防止方案”成为现实。

  人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域,人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。

  可根据AI需求成像

  纵观信息产业发展历程,从本人电脑时代到移动互联网时代,承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态,并掌握着产业链最核心话语语权。

  中国科学院院士张钹指出,传统硬件架构难以满足人工智能时代深度1学习的要求,新的算法都要新的硬件来支撑。一齐,芯片的特性将这么 像“大脑”,类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。

  “所谓视觉芯片,实际上是一种具有高速图像派发和实时图像防止功能的片上集成系统芯片。”中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员吴南健介绍说,在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上,吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片(Vision Chip)科研成果很是引人注目。

  据介绍,这名 视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像防止电路,要能模仿人类视觉系统视觉信息并行防止机制,防止现有视觉图像系统中数据串行传输和串行防止的速率限制瓶颈问题报告 报告 。

  吴南健解释说,人工视觉的架构分两帕累托图,之类人的眼睛和大脑。人的眼睛是兩个多典型的图像传感器,要能摄取图像否则进行这名 噪音去除等初级图像防止;人的大脑神经元网络是兩个多视觉图像防止系统,具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行防止的能力。

  AI视觉芯片与摄像头的关系是——芯片做的是大脑,摄像头做的是眼睛。这里就指在兩个多问题报告 报告 :大脑该怎么控制眼睛?远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲解释道,传统的技术措施是定义兩个多通信控制接口,但在视觉应用中这名 做法会非常比较复杂。人眼的成像是非常聚焦的,只看多关注的东西。当AI算法防止了“要看那此”的问题报告 报告 后,前端成像总要 了目标,都都要把所有的资源都调配到关注的对象上,做到“指哪打哪”,也可是我 取出噪音的防止过程,都都要更高效智能指在理视觉信息。这名 根据AI的需求来成像,能防止这名 这名 事先防止不了的问题报告 报告 。

  “通常事先防止的措施,是通过摄像头把信息摄录,传到服务器或云端后,利用服务器上的显卡进行运算,现在是将视觉芯片嵌入摄像头,让其一种都都要防止信息,做成专用芯片,不可能 芯片大批量生产,在价格上会便宜非常多,极大降低成本。这可是我 目前这项技术突破的核心价值。”谭茗洲在接受科技日报记者采访时指出。

  比人类视觉更具优势

  在大伙通常的印象中,兩个多视力正常的人都都要越来比较慢且毫不费力地感知世界,甚至都都要详细生动地感知整个视觉场景;但觉得这可是我 兩个多错觉。

  “人类生理视觉有着天然植物的局限,不可不要 能投射到眼球中心视觉场景的后面 帕累托图,大伙要能看清楚。比起人眼来,嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势,不可能 都都要传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角,其视力远不止5.0,在夜间也都都要看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样,在这名 应用场景,其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面总要 比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。

  吴南健介绍说,目前,国内外在人工视觉芯片领域的研究主可是我 CMOS图像传感器芯片技术、并行图像防止技术和CMOS集成技术。在CMOS图像传感器领域,国际技术水平朝着高分辨率、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。人工视觉系统芯片要能完成图像获取和初级(图像滤波)、中级(特性提取)、高级(特性识别和不规则防止)兩个图像防止步骤。

  “视觉芯片关键要防止运行速率和防止3D影像这名 个多问题报告 报告 。以往视觉芯片防止信号面临的最大问题报告 报告 是因运算量不要 原困防止信息速率低,以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像,在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间特性、空间位置等,而人眼可把这名 还原。”谭茗洲表示。

  记者了解到,新型人工智能视觉系统芯片,是将高速CMOS图像传感器、并行信号防止单元和输出电路集成于单一芯片内,实现实时视觉芯片系统。将不同功能的技术集成在兩个多芯片上有这名 这名 优势,实现图像获取和图像信息防止每秒一千帧的系统速率,可广泛应用于高速图像防止、快速图像识别解释、高速运动目标的实时追踪等领域。

  谭茗洲指出:“目前,中科院设计的新型视觉系统芯片理念非常先进,仿照人类视网膜神经元机制设计,感光对信号的防止措施,拣取有用的信号进行防止,极大地减少了运算的体量。”

  未来市场空间巨大

  “以本人的观点,视觉系统芯片会成为必然的趋势,就像手机和相机结合成就智能手机一样,目前在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的问题报告 报告 ,将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题报告 报告 。”吴南健表示。

  记者了解到,目前基于该技术的产成品不可能 试用于这名 创新企业,比如在工业产品的自动化检测领域详细都都要使用视觉系统芯片代替人工检测;在智能监控领域,过去都要将视觉防止芯片放入具有传感器技术的摄像手中,通过把数据特性化、再压缩送到数据中心的比较复杂措施完成数据传输和计算。

  这么 ,视觉系统芯片不可能 在未来实现产业化,其市场空间有多大?据推算,2018年,图像传感器的市场规模在30亿美元左右,觉得其中120亿美元指在在智能手机领域,但未来发展比较快的兩个多领域是安防、国防、汽车、医疗,到2021年不可能 迎来40亿美元的市场空间,年增长率约10%—20%。

  “视觉防止器的需求增长会更快,目前该市场的整体规模(包括硬件、软件、服务)在170亿美元至130亿美元,单从硬件来看也占到约30亿美元。不可能 视觉系统芯片都都要覆盖70亿美元的市场规模,企业在这后面 拿到1%话语,其盈利空间就不可能 很大了。”吴南健指出。

  近年来,国内外一批新型人工智能企业,依托人工智能领域技术和算法优势向芯片行业渗透,加强人工智能芯片基础层研发。从市场格局来看,不可能 发展成为兩个多相对独立又相互依存的产业生态。在前端,索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者,紧随其后的三星和豪威科技也保持着不错的竞争力;在后端,Mobileye和英伟达(NVIDIA)是提供视觉防止芯片的主要厂商,在国内该领域的公司有地平线等。

  然而,截至目前,尚未有企业实现“图像传感器+视觉防止器”集成式芯片的大规模量产。不管是现在的创业企业,还是不可能 在市场上占有一定份额的大企业,总要 做图像传感器,可是我 做后端的视觉防止器。正如吴南健所言,这将给初创企业带来不可能 。