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吉林11选五走势图:一个月搞出中国芯?会不会太快

2018-07-13 09:47:46 《中国安防》 作者:李红莲 点击量:38507
  【中国安防展览网 企业关注】这一两年来,安防智能化的变革提速,AI芯片赋能机器视觉持续火热,许多不同阵营的AI芯片公司都将安防作为核心应用场景之一,聚焦AI芯片研发,不断推出了云端和内嵌式端安防AI芯片,不久的将来也会有更多的AI芯片产品正式落地商用。
 
  那么,目前安防AI芯片的发展现状如何?安防AI芯片的崛起对行业将带来怎样的影响?产品的推出与落地情况如何?等等,带着这些问题,本刊特邀请行业企业及AI创业公司共同探讨AI安防芯片的现在与未来,希望对行业人士有所启发。
 
  参与嘉宾:比特大陆科技有限公司产品战略总监  汤炜伟、深圳云天励飞技术有限公司研发副总芯片负责人李爱军、北京地平线机器人技术研发有限公司智慧城市事业部总经理  刘俊华、中星微电子有限公司人工智能市场副总裁  陈为民
 
  在AI发展中,目前主要的AI安防芯片方案有哪些? 落地应用情况如何?
 
  汤炜伟:安防用到的芯片分为前端和后端,也就是嵌入式端和云端。比特大陆目前主要做的是针对深度学习的云端芯片,深度学习算法非常擅长于处理图像,进行图像识别。就云端而言,目前有 GPU、FPGA、ASIC 三种解决方案,当前 ASIC 越来越成为更好的选择,原因在于相比 GPU 的通用性,FPGA 的灵活性,ASIC 芯片是一种为实现特定要求设计的集成电路,这意味着该芯片无法扩展,但除此之外,无论功耗、可靠性,还是体积、成本均远低于GPU,非常适合大规模部署和落地。
 
  鉴于 ASIC 芯片的诸多特质,业界普遍认为其将会成为未来人工智能领域的核心,越来越多的算法企业也在基于ASIC 优化算法,而安防也成了主要的应用场景,带来的结果就是更为精准、快速、大规模的图像识别,包括人脸识别、人体检测、车辆检测、机非人分类检测等。
 
  陈为民:在云端训练和云端推导的应用领域,以Nvidia为代表的海外厂商占有绝对的优势。而在前端应用领域,主要成熟的前端智能平台除Nvidia外还包括了Intel(Movidius)、高通等,国内除了中星微人工智能外,目前还有不少初创企业在这个领域中竞争。
 
  目前安防行业的主要落地应用主要还是集中在人工智能视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特征识别(车牌识别系统)这三个主要的方面。
 
  安防AI化的全面铺开并没有那么容易,在芯片层面,您认为安防AI芯片在发展过程中仍存在哪些问题?尤其是面对市场的快速、细分需求,如何解决“芯片发展匹配上需求发展”这个问题?
 
  陈为民:对于人工智能芯片,我们可以看到提供足够友好、易用的工具环境让开发者迅速获取到深度学习加速算力,从而降低深度学习模型研发+训练加速的整体研发周期至关重要。这一部分某些意义上在目前人工智能技术依然处于快速发展阶段的情况下,易用、开放的开发体系可能比芯片本身的算力更加重要。针对目前市场的快速、细分需求,AI芯片厂商不应该盲目追求算力,而更应该关心算力实际产生的生产力,提供和芯片算力匹配的便于开发,同时又能紧跟技术发展的开发体系才能帮助客户快速满足市场需求,匹配上需求发展。
 
  刘俊华:当前安防产业对需求的细分越来越明显,以前的一个芯片可以用在大部分产品上的情况现在很难满足用户需求,如何细分芯片,以满足用户的需求是一个难题。此外,AI专用芯片流片具备风险, 相比于人工智能通用芯片,人工智能专用芯片具备低成本低功耗的优势,但有一个前提是需要实现高出货量,如果不能实现量产,这对于人工智能专用芯片将是一件极为不利的事。在性能和功耗上,人工智能专用芯片遥遥领先,但也不能忽视其一旦流片,功能就不能轻易更改的事实,这就要求对市场趋势和算法发展趋势有很好的把握和预测能力。另外,然而随着芯片的发展,“如何实现技术、产品的商业化落地”也是亟待解决的问题。
 
  李爱军:安防AI芯片存在的问题有几点:一是 AI芯片在摄像头对接的稳定性上有待验证;二是还需要尽可能的降低成本,芯片可以趋近于免费,不过相关的配套设备价格不菲,也会存在“酱油贵过鸡肉”的问题,只有大规模的使用和生产才可以将成本降低;三是云巨头对前端芯片应用及后台云取像的阻挠。总之目前健康的云生态还没有成立。
 
  “芯片发展匹配上需求的发展”对于我们来说不是问题,因为云天励飞有自己的系统,我们能获得第一手芯片需求。例如我们在做第一代芯片的时候就已经在铺排考虑下一代。我们的发展即是芯片的规划及发展,芯片的规划会跟系统同步规划、同步开发,只有这样才能顺应市场的需求,满足大众对芯片发展的期待。
 
  汤炜伟:其实目前市场上对于AI+安防的认知已经越来越成为一种共识。但我们也看到一个问题,就是这么多年各地都部署了很多不同时间生产制造的摄像头,这些前端设备部署后大规模更新不现实,容易造成浪费。于是,我们更倾向于在云端做一些努力,这样即便前端不更换智能设备的情况下也可以进行大规模的智能视频分析,这是一种比较务实的做法,而我们要做的就是用最快的速度进行迭代发展,研发出性能更优、功耗更低的云端芯片。比特大陆的芯片将保持9个月迭代的快速速度,这是我们的一种极致设计和研发能力的体现,同时也是行业的需求。
 
  近年来中国“芯”的发展呼声很大且迫在眉睫,如今AI芯片是否将成为争夺安防芯片产业主导权的历史契机?您认为国产AI安防芯片实现规?;筒祷⒄够剐枰裁囱奶跫??
 
  陈为民:AI作为未来十年的关键性颠覆技术,必然会对安防芯片产业发展产生巨大的影响,同时也为中国“芯”提供了一个弯道超车的机遇。
 
  安防产业是一个关系到国家和人民安全的重要产业,AI芯片技术上的发展外,规范数据结构、数据安全是整个产业长期规范化、规?;⒄沟谋匾跫?,SVAC国家标准的逐步应用将为国产AI安防芯片的规?;筒祷⒄沟於崾档幕?。
 
  刘俊华:当前人工智能芯片产业方兴未艾,也已经成为中国重争取夺半导体产业主导权的契机。AI正越来越多的出现在我们的生活中,但业界普遍认为AI想要规?;涞鼗剐枰铣さ氖奔?。如果说芯片是人工智能的“大脑”,算法是人工智能的“灵魂”,数据是人工智能的“营养”,再加上“应用场景”和“服务”,共同作用将其运用到传统行业。在这个过程中,需要通过算法的迭代、数据的采集、标注,到算法的训练、应用升级、芯片升级,形成一个闭环,实现机器自学习。
 
  地平线提供的是全栈式的解决方案,我们不仅仅做芯片,同时也要做算法,还有工具链以及云端的服务,这些构成了一个全栈式的解决方案。但我们同时也保持开放性,在这个全栈式的解决方案中,我们的客户和伙伴可以在任何一个层面上进行定制化开发,我们希望通过这样的模式能够促进更多的合作,打破现有的行业壁垒,让AI能够更快地在更多的行业有落地应用。
 
  李爱军:目前安防芯片已经大部分国产化,其中海思芯片已经占有了整个市场的六七十。另外还有一个逐渐兴起来的富瀚微,其在低端市场占到了百分之十几。其他像君正、国科这些公司也在进入安防领域做芯片。反倒是老牌的两大企业TI和安霸他们的芯片在市场上的占有率不足10%。
 
  芯片的规?;筒祷⒄顾璧奶跫钪饕囊欢ㄊ且桓鼋】档氖谐∩?,减少巨头公司对于新兴的芯片中小企业的阻挠,尽量形成一种“大树底下好乘凉”而非“大树底下不长草”的生态环境。
 
  汤炜伟:其实芯片行业上下游关系复杂,很难说一个国家能够包办所有的事情,即便美国也不行。AI专用芯片对于中国来说确实是个巨大的机会,因为我们的互联网和移动互联网发展得非常好,人口基数大,积累了难以比拟的数据,我们都知道数据是AI的石油,也是训练AI模型的必需品,所以我们有了优势和契机。同时中国有着巨大的人才体量,在产学研合作中有不断的人才涌现,以及国际化的人才如海外华人、外国人等,充分利用好人才的优势,是我们巨大的优势。
 
  对于未来安防AI芯片的发展趋势,您做何判断?特别是未来市场格局您认为会是怎样?
 
  陈为民:在云端训练、云端推导、前端应用的三个人工智能芯片的主要应用领域,在一段时间内云端训练和云端推导领域依然会是以Nvidia为首的海外厂商占有主要的市场。而在前端应用的方面将会是中国“芯”的主要突破口,这一块也是安防芯片量最大的市场,预计在未来几年内中国“芯”将在安防前端智能芯片内首先突破占据市场的领导地位,同时逐步延伸到另两个云端应用领域。长期来看,随着国家对于人工智能战略的重视和政策性的引导,中国芯必将最终成为安防市场的主导力量。
 
  刘俊华:人工智能芯片专用化是未来趋势,这也是我们地平线为什么要做自己的芯片的原因。深度学习算法是实现人工智能技术和应用的核心,其在运行过程中需要对海量的数据进行运算处理。而对传统计算架构来说,这将是一个极大的挑战。相比于通用芯片,专用芯片是为特定场景而定制的,这就像普通的处理器就好比“瑞士军刀”,虽然通用但不专业,容易造成浪费,但是做菜的时候还是菜刀得心应手。随着人工智能技术的发展,其应用范围也将进一步扩大,例如我们正在做的智能驾驶、智能商业,这其中所隐藏的将是一个无可估量的市场需求。届时,不管是所需数据还是运算速度,与现在相比都将不是一个量级,若想做得更好,向人工智能专用芯片靠拢是一个更好的选择。
 
  李爱军:我们认为AI芯片市场在未来还是会蓬勃发展的。首先,人工智能会普及到我们生活的方方面面,那么在嵌入式端上面会有越来越多的设备配备人工智能,因为这些端上面都要高效运行的AI算法,即都需要有一颗AI芯片,所以前景是非常广阔的,我们都很看好AI芯片的发展前景。而且目前的市场格局类似于春秋战国时期,大家都有机会。不过未来也会逐渐有行业巨头的出现,因为芯片的研发周期很长,跟互联网不一样。所以,芯片发展需要5年的时间才会出现真正的行业巨头。
 

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