裝上AI芯片 攝像頭指哪看哪，視力遠超5.0

一片小小的人工智能視覺芯片能做什麽(me) ？無人駕駛汽車主動識別並避讓行人、攝像頭實時甄別在逃犯……這些影視作品中的情節，或許不久將可通過基於(yu) 嵌入式人工智能視覺芯片的“解決(jue) 方案”成為(wei) 現實。

人工智能芯片被視為(wei) 未來人工智能時代的戰略製高點。在視覺感知領域，人工智能視覺芯片正逐步應用於(yu) 智能手機、安防監控、自動駕駛、醫療成像和智能製造等領域。

可根據AI需求成像

縱觀信息產(chan) 業(ye) 發展曆程，從(cong) 個(ge) 人電腦時代到移動互聯網時代，承載高性能計算的芯片決(jue) 定新型計算平台的基礎架構和發展生態，並掌握著產(chan) 業(ye) 鏈最核心的話語權。

中國科學院院士張鈸指出，傳(chuan) 統硬件架構難以滿足人工智能時代深度學習(xi) 的要求，新的算法需要新的硬件來支撐。同時，芯片的結構將越來越像“大腦”，類腦芯片、智能芯片等將是人工智能的發展方向。

“所謂視覺芯片，實際上是一種具有高速圖像采集和實時圖像處理功能的片上集成係統芯片。”中國科學院半導體(ti) 研究所半導體(ti) 超晶格國家重點實驗室研究員吳南健介紹說，在日前舉(ju) 辦的國家自然科學基金優(you) 秀成果北京對接會(hui) 上，吳南健帶領研究團隊展示的新型視覺芯片（Vision Chip）科研成果很是引人注目。

據介紹，這種視覺芯片集成高速圖像傳(chuan) 感器和大規模並行圖像處理電路，能夠模仿人類視覺係統視覺信息並行處理機製，解決(jue) 現有視覺圖像係統中數據串行傳(chuan) 輸和串行處理的速度限製瓶頸問題。

吳南健解釋說，人工視覺的架構分兩(liang) 部分，類似於(yu) 人的眼睛和大腦。人的眼睛是一個(ge) 典型的圖像傳(chuan) 感器，能夠攝取圖像並且進行一些噪音去除等初級圖像處理；人的大腦神經元網絡是一個(ge) 視覺圖像處理係統，具有非常強的對所攝取的視覺信息進行並行處理的能力。

AI視覺芯片與(yu) 攝像頭的關(guan) 係是——芯片做的是大腦，攝像頭做的是眼睛。這裏就存在一個(ge) 問題：大腦該如何控製眼睛？遠望智庫人工智能事業(ye) 部部長、圖靈機器人首席戰略官譚茗洲解釋道，傳(chuan) 統的技術方法是定義(yi) 一個(ge) 通信控製接口，但在視覺應用中這種做法會(hui) 非常複雜。人眼的成像是非常聚焦的，隻看到關(guan) 注的東(dong) 西。當AI算法解決(jue) 了“要看什麽(me) ”的問題後，前端成像就有了目標，可以把所有的資源都調配到關(guan) 注的對象上，做到“指哪打哪”，也就是取出噪音的處理過程，可以更高效智能地處理視覺信息。這種根據AI的需求來成像，能解決(jue) 很多以前解決(jue) 不了的問題。

“通常以前處理的方式，是通過攝像頭把信息攝錄，傳(chuan) 到服務器或雲(yun) 端後，利用服務器上的顯卡進行運算，現在是將視覺芯片嵌入攝像頭，讓其本身可以處理信息，做成專(zhuan) 用芯片，如果芯片大批量生產(chan) ，在價(jia) 格上會(hui) 便宜非常多，極大降低成本。這就是目前這項技術突破的核心價(jia) 值。”譚茗洲在接受科技日報記者采訪時指出。

比人類視覺更具優(you) 勢

在我們(men) 通常的印象中，一個(ge) 視力正常的人可以迅速且毫不費力地感知世界，甚至可以詳細生動地感知整個(ge) 視覺場景；但其實這隻是一個(ge) 錯覺。

“人類生理視覺有著天然的局限，隻有投射到眼球中心視覺場景的中間部分，我們(men) 才能看清楚。比起人眼來，嵌入視覺芯片的機器將具備相當多的優(you) 勢，因為(wei) 可以傳(chuan) 感更寬的頻譜範圍、更高的清晰度、更寬的視角，其視力遠不止5.0，在夜間也可以看得很清楚。如同AlphaGo戰勝‘圍棋天才’一樣，在某些應用場景，其視覺在準確性、客觀性、穩定性等方麵都要比人類視覺更具優(you) 勢。”譚茗洲指出。

吳南健介紹說，目前，國內(nei) 外在人工視覺芯片領域的研究主要是CMOS圖像傳(chuan) 感器芯片技術、並行圖像處理技術和CMOS集成技術。在CMOS圖像傳(chuan) 感器領域，國際技術水平朝著高分辨率、寬動態範圍、高幀率、高智能化、寬波長範圍和三維成像的方向發展。人工視覺係統芯片能夠完成圖像獲取和初級（圖像濾波）、中級（特征提取）、高級（特征識別和不規則處理）3個(ge) 圖像處理步驟。

“視覺芯片關(guan) 鍵要解決(jue) 運行效率和處理3D影像這兩(liang) 個(ge) 問題。以往視覺芯片處理信號麵臨(lin) 的最大問題是因運算量太大導致處理信息速度低，以及攝取的照片是把三維世界‘壓縮’成二維影像，在一張平麵上已分不清物體(ti) 距離遠近、立體(ti) 空間形狀、空間位置等，而人眼可把這個(ge) 還原。”譚茗洲表示。

記者了解到，新型人工智能視覺係統芯片，是將高速CMOS圖像傳(chuan) 感器、並行信號處理單元和輸出電路集成於(yu) 單一芯片內(nei) ，實現實時視覺芯片係統。將不同功能的技術集成在一個(ge) 芯片上有很多優(you) 勢，實現圖像獲取和圖像信息處理每秒一千幀的係統速度，可廣泛應用於(yu) 高速圖像處理、快速圖像識別解釋、高速運動目標的實時追蹤等領域。

譚茗洲指出：“目前，中科院設計的新型視覺係統芯片理念非常先進，仿照人類視網膜神經元機製設計，感光對信號的處理方式，揀取有用的信號進行處理，極大地減少了運算的體(ti) 量。”

未來市場空間巨大

“以我個(ge) 人的觀點，視覺係統芯片會(hui) 成為(wei) 必然的趨勢，就像手機和相機結合成就智能手機一樣，目前在技術上已突破填充率低、分辨率低和信號幹擾嚴(yan) 重的難題，將科研成果轉化並投放市場隻不過是時間問題。”吳南健表示。

記者了解到，目前基於(yu) 該技術的產(chan) 成品已經試用於(yu) 一些創新企業(ye) ，比如在工業(ye) 產(chan) 品的自動化檢測領域完全可以使用視覺係統芯片代替人工檢測；在智能監控領域，過去需要將視覺處理芯片裝在具有傳(chuan) 感器技術的攝像頭上，通過把數據結構化、再壓縮送到數據中心的複雜方式完成數據傳(chuan) 輸和計算。

那麽(me) ，視覺係統芯片如果在未來實現產(chan) 業(ye) 化，其市場空間有多大？據推算，2018年，圖像傳(chuan) 感器的市場規模在150億(yi) 美元左右，雖然其中120億(yi) 美元發生在智能手機領域，但未來發展比較快的4個(ge) 領域是安防、國防、汽車、醫療，到2021年將會(hui) 迎來40億(yi) 美元的市場空間，年增長率約10%—20%。

“視覺處理器的需求增長會(hui) 更快，目前該市場的整體(ti) 規模（包括硬件、軟件、服務）在170億(yi) 美元至180億(yi) 美元，單從(cong) 硬件來看也占到約30億(yi) 美元。如果視覺係統芯片可以覆蓋70億(yi) 美元的市場規模，企業(ye) 在這中間拿到1%的話，其盈利空間就已經很大了。”吳南健指出。

近年來，國內(nei) 外一批新型人工智能企業(ye) ，依托人工智能領域技術和算法優(you) 勢向芯片行業(ye) 滲透，加強人工智能芯片基礎層研發。從(cong) 市場格局來看，已經發展成為(wei) 一個(ge) 相對獨立又相互依存的產(chan) 業(ye) 生態。在前端，索尼是圖像傳(chuan) 感器市場、生產(chan) 和技術的領導者，緊隨其後的三星和豪威科技也保持著不錯的競爭(zheng) 力；在後端，mobilesye和英偉(wei) 達（NVIDIA）是提供視覺處理芯片的主要廠商，在國內(nei) 該領域的公司有地平線等。

然而，截至目前，尚未有企業(ye) 實現“圖像傳(chuan) 感器+視覺處理器”集成式芯片的大規模量產(chan) 。不管是現在的創業(ye) 企業(ye) ，還是已經在市場上占有一定份額的大企業(ye) ，不是做圖像傳(chuan) 感器，就是做後端的視覺處理器。正如吳南健所言，這將給初創企業(ye) 帶來機會(hui) 。