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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

        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。

表:全球主要半导体公司的AI 芯片布局
 

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。

表:国内AI 芯片公司投融资及主攻方向
 

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。

图:中国公司#1 大华
 
资料来源:互联网



图:中国公司#2 深鉴科技
 
资料来源:互联网


图:中国公司#3 海尔
 
资料来源:互联网


图:中国公司#4 地平线
 

资料来源:互联网

        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。

图:中国公司#5 眼擎科技
 
资料来源:互联网


图:中国公司#6 深思考
 

资料来源:互联网

表:可比公司估值表
 

数据整理:公开数据整理

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