2018年我国AI 芯片行业公司优势及现状分析对市场需求敏感差距仍然巨大

2018-06-25 03:40

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参考观研天下发布《2018年中国AI芯片行业分析报告-市场运营态势与发展前景预测》

国内众多AI 公司的应用设计是基于英伟达的底层设计。英特尔通过并购Movidius，Altera 布局自动驾驶和人脸情绪识别，垂直领域技术完整，待应用端“杀手级”应用的出现。联发科专注消费电子应用和智慧家庭应用的AI 加载，做应用端与芯片端中间的按场景变换实时调配相关资源。高通基于手机终端的通讯芯片，推出AI 加速器，专注终端和通讯的AI 应用。

资料来源：公开资料整理

中国公司占据市场优势，对市场需求敏感，针对特定场景设计专用芯片，产品表现优于通用芯片，然而底层技术积累不足，在架构上有能力研发的公司有限。底层不足是由于在传统芯片研发上的落后，短期内对产品落地影响有限，长期对整个产品设计及发展方向会造成制约。

资料来源：公开资料整理

        大华核心产品扎根视频监控，积极探索新兴领域。而AI 推动行业发生根本性的变化，提升业务效率，降低人工成本，创造业务价值。每天摄像机产生3000PB 的数据，是人工智能应用的基础。深度学习算法性能升级突破了行业对传统人工智能的理解。芯片发展推动计算能力飞速发展，5G 时代即将到来，NB-IOT 技术日渐成熟，预示着安防行业的大爆发。

        安防行业由数据、算法、算力、网络和应用5 个方面主导。应用方面，要满足安全（设备故障，数据安全，网络安全），性能（百万级摄像头，亿级数据设备，毫秒级实时处理），成本（千亿级记录，千亿级图片，EB 级数据），效率（多业务结合，秒级推荐）和开放性（多平台兼容，业务多样性）的多方面要求。网络方面，大数据平台包含多维数据碰撞，需满足物联感知实时打标，刻画时空数据关系，构建全息画像以及毫秒反应的融合搜索的要求。算法和算力方面，需要云计算和边缘计算相结合，覆盖全场景解决方案和业务应用，实现多维感知采集与分析并构建产业链战略合作。

        公司推出云端产品人脸服务器和结构化服务器：支持人脸抓拍、特征分析、以图搜图、录像分析、动态对比、静态检索、实时布控、智能追踪等。终端产品推出高端一体化摄像机、人脸抓拍、分辩人行为vs 车行为；全景摄像机（NVIDIA），提供超高清全景拍摄以及人流车流分布图；交通摄像机（Movidius），实现多光谱融合技术，极低照度全彩视频和人脸及车辆识别；以及X 光安检设备，实现安检智能化、自动化、人包匹配、数据追踪、实时报警。

        深鉴科技基于NVIDIA 的底层架构，相比于传统芯片公司不仅专注于指令库/协议层和IP/架构层的开发，更积极往上游发展，开发操作系统和软件开发环境来满足客户的再开发的便捷性。努力创造核心价值，提供尽可能多的工具，更方便的编译环境，以及更紧密跟进客户需求。目前公司已经发布针对安防领域和汽车领域两款构架D资料来源：互联网p Stream 和DriveWorks。

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        海尔公司在AWE 展会上推出U+智慧生活平台，为客户提供一站式，全场景，定制化的服务。基于物联网和AI 的底层应用，海尔推出UHomeOS 操作系统针对客户使用的不同场景提供分布式用户交互的体验。重新定义智能音箱，海尔智能音箱将作为行业首个智能助理作为交互入口提供场景判定，音频内容，家庭服务，以及生活信息等。

        同时，针对用户的定制场景，海尔以语音，投射，触控全融合的交互体验调动智能家电为用户提供定制体验。基于客户的小数据，海尔将提供个性化的主动服务，如个性化食材食谱，以及家庭网络洞察，区域洞察和全局洞察。对于AI 芯片，海尔认为传感器要满足低能耗的要求，同时要准确的理解，判断场景，如准确判断门禁身份认证，老人跌倒，室内安全等场景，而后才能做出正确决策，主动服务。

        地平线专注于自动驾驶嵌入式AI 解决方案，提供全栈解决方案，从算法构架设计，到编译器配置再到硬件针对训练和推断的芯片设计。其产品将作为AI 大脑的功能，优化调整算法创新和硬件资源调配，实现图像处理，语音识别，语义判断和决策制定。硬件和软件的全面结合使芯片在处理大规模数据中提供高性能，高效率和低成本。公司平台技术发展路线为：

        . 高斯结构：每帧可检测250 个物体（已经实现）

        . 伯努利结构：多传感器融合（目前阶段）

        . 拜耶斯结构：支持3D 场景建模，拜耶斯网络推断和路径计划（未来发展方向）

        MATRIX 为公司第二代产品，基于Intel Arria10 660 开发板，FPGA，支持8 个摄像头输入，雷达，光达，USS 等数据端口。

        眼擎科技2014 年成立，专注成像引擎技术，创始团队拥有10 年图像处理经验及10 年芯片推广经验，抛弃传统ISP 成像构架，采用成像引擎构架。AI 机器视觉进入2.0 时代，机器会像人眼一样适应环境光线。给人类看的视觉以审美为主，给机器看的视觉以测量为主。现在的痛点是人类强，机器弱。眼擎科技推出了X42 成像芯片ASIC，采用独立的成像芯片和处理复杂光线的20+种算法，500 种光线场景数据组成。该产品系列方案满足AI 机器开发不同阶段的需求，其车规级解决方案将于2018 年5 月测试样品；消费电子端电商3D 扫描仪已经出货，是全球首个单目双模深度相机。

        眼擎科技认为，视觉数据海量需要更多的芯片，推出图像+特殊光线处理芯片+api 模式。而同一视觉传感器信噪比的重要性要大于像素，高信噪比图像能大幅提供整体解决方案的效率。芯片格局将由CPU 一家独大到以视觉为核心的三足鼎立，AP（CPU）+AI（GPU）+IE（成像引擎）。行业传统的操作系统+cpu turnkey 解决方案将去中心化转变，针对不同场景产品差异化ASIC 将赢得客户。

        深思考专注于医疗影像专用AI 芯片和智慧商业应用两个方向。医疗领域目前存在医学图像复杂，肉眼分辨效果差的痛点，以及不同地区医疗资源不均衡的现状。针对行业痛点，深思考开发医疗图像专用AI 芯片M-DPU，采用医学领域深度学习算法加速，处理交叠细胞影像，分割复杂区域影响，定位组织器官，辨识关键部位特征，帮助医生更准确、高效的诊断病例，同时也助力护理机器人更精确的为病人服务。

智慧商业领域，深思考推出智慧商业专用B-DPU，实现智慧展厅和无人监控的智慧零售。