视觉中国

一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？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……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“办理方案”成为现实。

人工智能芯片被视为未来人工智能时期的计策制高点。
在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步运用于智好手机、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

纵不雅观信息家当发展进程，从个人电脑时期到移动互联网时期，承载高性能打算的芯片决定新型打算平台的根本架构和发展生态，并节制着家当链最核心的话语权。

中国科学院院士张钹指出，传统硬件架构难以知足人工智能时期深度学习的哀求，新的算法须要新的硬件来支撑。
同时，芯片的构造将越来越像“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采集和实时图像处理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先容说，在日前举办的国家自然科学基金精良成果北京对接会上，吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片（Vision Chip）科研成果很是引人瞩目。

据先容，这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模拟人类视觉系统视觉信息并行处理机制，办理现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速率限定瓶颈问题。

吴南健阐明说，人工视觉的架构分两部分，类似于人的眼睛和大脑。
人的眼睛是一个范例的图像传感器，能够摄取图像并且进行一些噪音去除等低级图像处理；人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统，具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。

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。
这里就存在一个问题：大脑该如何掌握眼睛？了望智库人工智能奇迹部部长、图灵机器人首席计策官谭茗洲阐明道，传统的技能方法是定义一个通信掌握接口，但在视觉运用中这种做法会非常繁芜。
人眼的成像是非常聚焦的，只看到关注的东西。
当AI算法办理了“要看什么”的问题后，前端成像就有了目标，可以把所有的资源都调配到关注的工具上，做到“指哪打哪”，也便是取出噪音的处理过程，可以更高效智能地处理视觉信息。
这种根据AI的需求来成像，能办理很多以前办理不了的问题。

“常日以前处理的办法，是通过摄像头把信息摄录，传到做事器或云端后，利用做事器上的显卡进走运算，现在是将视觉芯片嵌入摄像头，让其本身可以处理信息，做成专用芯片，如果芯片大批量生产，在价格上会便宜非常多，极大降落本钱。
这便是目前这项技能打破的核心代价。
”谭茗洲在接管科技日报采访时指出。

比人类视觉更具上风

在我们常日的印象中，一个视力正常的人可以迅速且绝不费力地感知天下，乃至可以详细生动地感知全体视觉场景；但实在这只是一个错觉。

“人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中央视觉场景的中间部分，我们才能看清楚。
比起人眼来，嵌入视觉芯片的机器将具备相称多的上风，由于可以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，在夜间也可以看得很清楚。
犹如AlphaGo降服‘围棋天才’一样，在某些运用处景，其视觉在准确性、客不雅观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具上风。
”谭茗洲指出。

吴南健先容说，目前，国内外在人工视觉芯片领域的研究紧张是CMOS图像传感器芯片技能、并行图像处理技能和CMOS集成技能。
在CMOS图像传感器领域，国际技能水平朝着高分辨率、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。
人工视觉系统芯片能够完成图像获取和低级（图像滤波）、中级（特色提取）、高等（特色识别和不规则处理）3个图像处理步骤。

“视觉芯片关键要办理运行效率和处理3D影像这两个问题。
以往视觉芯片处理旗子暗记面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速率低，以及摄取的照片是把三维天下‘压缩’成二维影像，在一张平面上已分不清物体间隔远近、立体空间形状、空间位置等，而人眼可把这个还原。
”谭茗洲表示。

理解到，新型人工智能视觉系统芯片，是将高速CMOS图像传感器、并行旗子暗记处理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。
将不同功能的技能集成在一个芯片上有很多上风，实现图像获取和图像信息处理每秒一千帧的系统速率，可广泛运用于高速图像处理、快速图像识别阐明、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前辈，仿照人类视网膜神经元机制设计，感光对旗子暗记的处理办法，拣取有用的旗子暗记进行处理，极大地减少了运算的体量。
”

未来市场空间巨大

“以我个人的不雅观点，视觉系统芯片会成为一定的趋势，就像手机和相机结合造诣智好手机一样，目前在技能上已打破添补率低、分辨率低和旗子暗记滋扰严重的难题，将科研成果转化并投放市场只不过是韶光问题。
”吴南健表示。

理解到，目前基于该技能的产成品已经试用于一些创新企业，比如在工业产品的自动化检测领域完备可以利用视觉系统芯片代替人工检测；在智能监控领域，过去须要将视觉处理芯片装在具有传感器技能的摄像头上，通过把数据构造化、再压缩送到数据中央的繁芜办法完成数据传输和打算。

那么，视觉系统芯片如果在未来实现家当化，其市场空间有多大？据推算，2018年，图像传感器的市场规模在150亿美元旁边，虽然个中120亿美元发生在智好手机领域，但未来发展比较快的4个领域是安防、国防、汽车、医疗，到2021年将会迎来40亿美元的市场空间，年增长率约10%—20%。

“视觉处理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、做事）在170亿美元至180亿美元，单从硬件来看也占到约30亿美元。
如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模，企业在这中间拿到1%的话，其盈利空间就已经很大了。
”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能和算法上风向芯片行业渗透，加强人工智能芯片根本层研发。
从市场格局来看，已经发展成为一个相对独立又相互依存的家当生态。
在前端，索尼是图像传感器市场、生产和技能的领导者，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）是供应视觉处理芯片的紧张厂商，在海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+视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。
不管是现在的创业企业，还是已经在市场上霸占一定份额的大企业，不是做图像传感器，便是做后真个视觉处理器。
正如吴南健所言，这将给初创企业带来机会。