<meter id="pryje"><nav id="pryje"><delect id="pryje"></delect></nav></meter>
          <label id="pryje"></label>

          新聞中心

          EEPW首頁 > 智能計(jì)算 > 業(yè)界動態(tài) > 人工智能三大驅(qū)動力背后的CMOS傳感器

          人工智能三大驅(qū)動力背后的CMOS傳感器

          作者: 時間:2019-11-20 來源:智東西 收藏

          隨著概念逐漸成為科技界最炙手可熱的話題,這一依托芯片產(chǎn)業(yè)的全新概念牽動了整個科技界的心。依靠政府的大力扶持、潛在市場的巨大規(guī)模以及已經(jīng)逐漸落地的海量應(yīng)用場景,中國已然成為世界上潛力最大的市場之一。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201911/407257.htm

          在今年2019世界大會上,一份《中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》再次引爆了整個科技界。根據(jù)白皮書的統(tǒng)計(jì),中國人工智能應(yīng)用重點(diǎn)集中在安全、金融和商業(yè)三大領(lǐng)域,2018年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過900億元,預(yù)計(jì)2020年將超過1600億元。

          而在諸多人工智能應(yīng)用場景中,圖像識別則是最為重要的應(yīng)用之一。正如清華大學(xué)微電子所所長魏少軍教授在世界人工智能大會的演講中所說,數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能的三大。而在圖像識別應(yīng)用中,采集圖像數(shù)據(jù)的CMOS圖像傳感器,又分別在這三大的背后起到了怎樣的重要作用呢?

          一、視覺,人與機(jī)器的第一感知

          如果問一個人,最重要的感官是哪個?大部分人的答案一定是——視覺。正如同眼睛為大腦提供了最多的外界感知信息一樣,在未來的人工智能應(yīng)用場景中,CMOS圖像傳感器也將成為感知層面最重要的傳感器。

          人工智能的發(fā)展離不開海量的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)中的大部分都是圖像數(shù)據(jù)。因此可以這么說,人工智能應(yīng)用的崛起就是CMOS圖像傳感器繼移動設(shè)備普及之后的第二次爆發(fā)機(jī)會。我們不妨看看目前人工智能最主要的應(yīng)用場景,包括人臉識別、自動駕駛、智能家居等,都需要大量的CMOS圖像傳感器提供圖像數(shù)據(jù)。

          而人工智能豐富的應(yīng)用場景則會帶來多樣的問題——低光照、高速運(yùn)動、功耗限制等,這些問題無一不在考驗(yàn)CMOS廠商的產(chǎn)品開發(fā)實(shí)力??梢哉f,海量的數(shù)據(jù)采集需求為傳感器領(lǐng)域帶來了巨大的商機(jī),同時也引入了更多全新挑戰(zhàn)。而在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的過程中,更注重創(chuàng)新的國內(nèi)新興CMOS圖像傳感器廠商往往比相對保守的國際巨頭表現(xiàn)更好。

          二、沒有準(zhǔn)確的圖像數(shù)據(jù),何談深度學(xué)習(xí)

          談及圖像識別算法,必然繞不開“深度學(xué)習(xí)”這個概念。圖像識別,本質(zhì)上就是分析圖像傳感器獲得的圖像數(shù)據(jù),并識別出圖像中的待識別物體,因此,圖像識別算法的開發(fā)至關(guān)重要。目前,圖像識別算法的開發(fā)已經(jīng)有將近三十年的歷史了,從最早的人工特征提取方式,到“深度學(xué)習(xí)”概念提出后,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取、分類等操作,再到使用一個網(wǎng)絡(luò)的端對端模型來完成識別任務(wù),算法開發(fā)者們正逐漸地革新算法,從而實(shí)現(xiàn)更快的速度、更低的資源消耗、更少的學(xué)習(xí)成本,乃至達(dá)到實(shí)時的圖像識別。

          正如“看”離不開大腦也離不開眼睛一樣,利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識別,也離不開“機(jī)器眼”——CMOS圖像傳感器。算法開發(fā)者都知道,圖像數(shù)據(jù)中噪點(diǎn)的數(shù)量會直接影響最后識別的結(jié)果,過多的噪點(diǎn)甚至?xí)?dǎo)致準(zhǔn)確率下降到一個無法承受的程度。同時,由于CMOS成像原理造成的諸如快速運(yùn)動下的“果凍效應(yīng)”、像素驅(qū)動模式造成的“LED頻閃”等諸多成像問題,都會導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法無法獲得準(zhǔn)確的圖像數(shù)據(jù)。

          因此,圖像識別算法的革新以及應(yīng)用的開發(fā),也離不開CMOS圖像傳感器開發(fā)者的努力。正如同眼腦合作才能視物一樣,只有CMOS圖像傳感器和圖像識別算法的緊密合作,才能實(shí)現(xiàn)真正實(shí)用的實(shí)時圖像識別。

          三、從云端到云邊一體再到傳感器端運(yùn)算

          人工智能的物理基礎(chǔ),就是由人工智能芯片組成的算力。而根據(jù)《中國人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》的預(yù)測,隨著邊緣計(jì)算的發(fā)展和邊緣端人工智能芯片的發(fā)展,人工智能算力正在經(jīng)歷從云端到云邊一體的發(fā)展過程。

          云端計(jì)算往往聚焦非實(shí)時、長周期的大數(shù)據(jù)分析,而邊緣端運(yùn)算則通過人工智能算法的前置,解放部分云端的計(jì)算資源,提高計(jì)算效率,增加整體算法的實(shí)時性。兩者互補(bǔ),就能同時滿足強(qiáng)大運(yùn)算性能和實(shí)時性的要求。因此,業(yè)界正在追求云邊一體的結(jié)合,從而實(shí)現(xiàn)更靈活的人工智能算法部署。

          而隨著人工智能應(yīng)用場景的進(jìn)一步發(fā)展,在滿足實(shí)時性需求時,可能會出現(xiàn)邊緣端計(jì)算仍然無法應(yīng)對的情況,這時候就需要將人工智能算法進(jìn)一步前置,通過傳感器端的運(yùn)算,減輕邊緣端算力壓力和數(shù)據(jù)傳輸帶寬壓力。雖然這一概念仍然處于初步探索階段,但已經(jīng)有國內(nèi)的CMOS廠商已經(jīng)開始探索這一概念的可能性了。例如國內(nèi)安防領(lǐng)域市占率第一的CMOS圖像傳感器廠商思特威科技,早在今年3月就已正式推出“SmartSensor”AI智能傳感器芯片平臺的概念。

          四、三大融合方能塑造人工智能的未來

          無論是數(shù)據(jù)(感知層)、算法還是算力,目前的產(chǎn)業(yè)發(fā)展往往還是以單一企業(yè)為主體,各個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的企業(yè)各自進(jìn)行獨(dú)立的創(chuàng)新,這在產(chǎn)業(yè)的新興階段往往能通過激烈的競爭誕生不少黑馬。但是,隨著產(chǎn)業(yè)的逐漸發(fā)展成熟,未來人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將以合作為主線,若干個主要的生態(tài)系統(tǒng)或者平臺將崛起成為行業(yè)的核心。

          中國新興的CMOS圖像傳感器廠商在這樣的生態(tài)系統(tǒng)或者平臺中,會處于何種地位呢?與擁有產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢的國際巨頭不同,中國新興CMOS圖像傳感器企業(yè)往往只專精于CMOS圖像傳感器領(lǐng)域本身,因此,只有積極參與生態(tài)系統(tǒng)和平臺的合作中,與整條產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)開展緊密的協(xié)作,才能在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域誕生出不容忽視的中國力量。

          Arm模式在移動時代的巨大成功已經(jīng)證明,小而精的企業(yè)組成生態(tài)系統(tǒng)的商業(yè)模式也能取得堪比PC時代巨頭壟斷模式的成功。那么在下一個人工智能時代,一個融合了數(shù)據(jù)、算法和算力層面諸多創(chuàng)新企業(yè)的生態(tài)系統(tǒng),也擁有美好的前途,而在這其中,CMOS圖像傳感器企業(yè)則將是 “必不可少”的配角。



          評論


          相關(guān)推薦

          技術(shù)專區(qū)

          關(guān)閉
          看屁屁www成人影院,亚洲人妻成人图片,亚洲精品成人午夜在线,日韩在线 欧美成人 (function(){ var bp = document.createElement('script'); var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0]; if (curProtocol === 'https') { bp.src = 'https://zz.bdstatic.com/linksubmit/push.js'; } else { bp.src = 'http://push.zhanzhang.baidu.com/push.js'; } var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(bp, s); })();