与非网"2022 AI视觉技术论坛"成功举办

美通社 2022-11-25 10:22:07 金融创新

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千亿级AI赛道开启规模落地新周期,产业更需重视生态交融

千亿级AI赛道开启规模落地新周期,产业更需重视生态交融

11月23日,<与非网>主办的"2022 AI视觉技术论坛"在线成功举办。与非网资深行业分析师张慧娟分享了在AI视觉领域的独家调研成果,来自长安大学的副教授/AI领域专家杨云、虹科电子机器视觉项目技术总监徐嘉隆和AMD大中华区汽车业务系统架构师毛广辉,则分别围绕AI视觉在多个领域的需求与实现进行了主题分享。

《与非网2022 AI视觉产业调研报告》发布

与非网资深行业分析师张慧娟分享了《与非网2022 AI视觉产业调研报告》,AI视觉作为人工智能当前发展和应用上都比较成熟的领域,从资本热度、市场规模、场景泛化能力、对传统产业的带动效应等角度,都是产业的主战场,且增长动力较为强劲。

资深行业分析师
资深行业分析师

当前,市面上主流的AI视觉方案可以划分为三大类,分别是:低功耗AI视觉方案、AI IPC模组方案和AI算力盒子。对于这些AI应用的落地与实现,算力在其中的作用非常关键。与非网报告分析了约20家国产芯片厂商的产品和应用情况,既有传统的芯片厂商,也有初创和跨界从事芯片开发的企业,面向手机、安防、金融支付、人脸识别闸机、智能门铃、家用摄像头、机器人、车载视觉等应用。

与非网报告显示,为AI视觉系统提供算力支持的计算架构中,CPU+GPU架构占41.8%,CPU+DSP占36.4%,CPU占30.0%,CPU+NPU占23.2%,CPU+FPGA占23.2%,CPU+DSP+NPU占11.8%。

从受调研企业所提供的AI视觉方案类型来看,定制化方案占53.2%。这反映了两层信息:第一,AI视觉方案面向的应用场景确实非常碎片化,需要大量定制化的方案来匹配用户需求;第二,过度的定制化不利于产业的规模化发展,也成为当前AI大规模落地的一个主要瓶颈。未来,通过模型的不断优化,以及算法泛化能力的提升等,行业在推进方案规模化落地方面还有较长的路要走。

结语

在算法、算力、数据的并行驱动下,AI视觉产业得以迅速发展。不过,面向极度碎片化的下游应用,离不开传感器、控制器、AI芯片、算法平台、软件框架等多个环节更为高效的融合和协同创新。这也给AI视觉产业的生态建设提出更高要求 -- 整个生态必须更加开放、合作。

<与非网>主办的"2022 AI 视觉技术论坛",为行业搭建了良好的沟通平台, 共享最新技术和市场动向,促进产业沟通、交流与合作,为开放、合作的生态交融带来助力。未来,<与非网>将继续以多视角、多维度、多方式聚焦产业发展,为我国电子产业的数字化、智能化升级贡献力量。

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