ai芯片算法视频

‘壹’ 阿里第一颗芯片问世，为何第一个AI芯片就登顶全球

含光一出，不服来干！

阿里将芯片命名为平头哥，一种生活在非洲的蜜罐，号称全球胆子最肥的动物。其性格“不服就干”也成了阿里芯片的代名词。

含光是我国传说中上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀，光听名字就能想象到此剑强劲的威力。而含光就是平头哥旗下的小弟，将来还会有更多芯片产品。含光800的出现，真正体现了平头哥的特色：短、平、快。再加上上古神剑，天下无敌，听这名字就相当的霸气。

三、为企业输出普惠算力，好东西让更多企业使用。

阿里产品铁三角：AI+芯片+云计算，从技术和硬件都没有问题，阿里是服务企业起家的，未来这些应用的目标还是广大企业用户。依靠阿里巴巴“让天下没有难做生意”的愿景，将会打造全新的商业模式——平头哥模式，为企业提供性价比更高的普惠算力，让更多企业都能享受科技带来的价值。

‘贰’ ai芯片是什么

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

原理

AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特 点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。 

‘叁’ 余凯离开百度2年半造出两颗AI芯片落地三大场景是真的吗

12月20日消息，今天嵌入式AI创企地平线发布其首款嵌入式人工智能视觉芯片——“征程”1.0处理器和“旭日”1.0处理器，面向智能驾驶和智能摄像头，并落地智能驾驶、智慧城市、智能商业三大场景。至此，历时两年半，地平线的“芯片梦”尘埃落定。

在会后的采访中，地平线创始人&CEO余凯表示，这两款芯片都是基于高斯架构，针对不同场景的两个封装，并在今年成功流片，而且走的是量产流片，但并没有表明具体的量产量。该芯片具备低功耗、高性能、低延迟三个特点，通过“芯片+算法”面向三大场景提供解决方案。此外，地平线的芯片架构演进更快，明年会推出伯努利架构的芯片。

地平线由前网络研究院副院长、网络深度学习实验室主任余凯于2015年7月创办，致力于面向B端提供完整的嵌入式人工智能解决方案。前不久地平线刚刚完成由英特尔领头的近亿美元A+轮融资，目前投资方包括英特尔、红杉资本、高瓴资本、晨兴资本、金沙江创投、创新工场等。

一、从算法出发 定义芯片

地平线做AI芯片这件事可以追溯到2015年5月，当余凯从网络离开时，就谈到创业要做“AI芯片”，主要面向智能驾驶和智能家居领域。

结语：火热的AI芯片行业

近期，随着华为麒麟970芯片、苹果A11芯片、高通845芯片等的发布，推动着AI芯片不断走向火热，也使AI芯片、端智能成为未来发展的趋势。AI芯片的火热也催生了地平线、寒武纪、深鉴科技、启英泰伦等一批创业公司走向前台，成为时代的“弄潮儿”。

随着AI的发展，端侧智能的需求越来越多，将一些简单、实时、涉及隐私的需求放在本地去做计算，更加及时、稳定、安全的满足行业或用户的需求已是一种趋势。智东西(公众号:dxcom)围绕智能芯片产业已累计进行了近30篇重磅报道，AI芯片快速发展正成为人工智能产业落地的一大助推引擎。

而各家的发展也使AI芯片呈现不同的路径，比如高通845芯片走的是一种相对“温和”的通用路线，深鉴科技的FPGA（现场可编程门阵列）芯片，地平线此番发布的则属于ASIC专用芯片。

此次地平线推出的嵌入式视觉AI芯片以及解决方案再一次推动AI芯片，使更多的设备智能化，推进AI芯片在智能驾驶、智慧城市、以及智慧商业等场景的落地。

但是从落地场景来看仍是几个竞争激烈的场景，以智能摄像头的应用为例，主要一个就是安防领域，在这方面有安防巨头海康威视、大华等，也有独角兽计算机视觉公司商汤科技、Face++等，包括芯片领域的深鉴科技等都在围绕摄像头等安防场景进行布局，竞争尤为激烈。

如何快速落地场景，如何发现更新的落地场景和商业模式，都是地平线接下来面临的问题。

‘肆’ AI+camera, 从分析到实践（计算机视觉）

本人程序员一枚，专注于计算机视觉，现就职于AI独角兽公司。代表产品是一款家居智能摄像头，负责摄像头的移动追踪功能，现产品销量已达百万台。然而.......我一分钱都没有分到。

看到很多同仁和欲进入这个行业的人想要对此有较为深入的了解，在此我就认真地分享一下，来弥补下我受伤的小心脏。

正文开始

未来,IP camera 主要会向着高分辨率,智能化与低功耗发展.而目前在市面 上流行的大多数家用 IP camera 并不具备智能视频分析模块，仍是传统的视频 传输至云端,再在 app 上查看的模式。现在,google nest，360 等少部分公司在 市场上已有一些带有智能分析的产品，但功能大多是关于人脸识别技术的应用。 其中的原因，一是智能分析技术不够商业化,二是部署成本太高。但随着硬件与 算法的优化，未来几年 AI 在视觉类将会有大的爆发。

在智能视频分析中,主要包括人体感知技术,人脸识别技术,物体检测技术,场 景识别技术,空间感知技术。同时，也需要学习智能分析后的数据,这方面的方案 主要应用于企业与政府,比如智慧城市中的人流与车流预警,智能疏通。在家用 中，也可以根据智能分析得到物体出现的时间与空间来帮助用户设置一些配置信 息，学习用户的生活规律。

AI 视频类方案总结

AI 视频类分析模块主要在云端和嵌入式端实现。云端深度学习视觉:深度学 习精度高，精度高，适应光照姿态变化，集中式计算，动态性弱。嵌入式深度学 习视觉:计算发生在设备前端，实时处理，分布式计算，动态性强。

具体方案

1、嵌入式端实现

1）AI芯片视觉类模块

说明：如繁星 AI 芯片视觉模块(sensor+IS P+VPU+ 嵌入式深度学 习视觉算 法),需要调 通视觉模组 与主控芯片.

兼容性：需晌虚漏要硬件 的支持,对 于以前的 设备,不能 更新

优点：可以作为独立AI摄像头嵌入到各种设备当中。也可以作为视觉协处理器，支持多种数据接口，真正能够做到即插即用、便捷高效

缺点：目前 AI 视觉类模 块不多,但未来一定会越来越多

2）AI芯片

说明：如瑞芯微RV1108. 芯片支持AI 类视觉类分析

兼容性：需要硬件的支持,对于以前的设备,不能更新

优点：芯片厂商已经集成在sdk 中，只需要调用就行

缺点：目前的芯片大多不支持,但未来一定会越来越多

3）软件实现

说明：部分AI 公司提供嵌入式端的人形识别算法,如商汤的PPL

兼容性：需要硬件的支持,对于以前的设备,不能更新

优点：通用性较高

缺点：对硬件的性能会有较高的要求

2、云端实现

1）基于公有云的AI 服务/搭建自己的云端服务

说明：AI 公司在云端提供视频分析的服务

兼容性：对所有的设备都可以更新

优点：兼容性高

缺点：需要一定的反应时间；需要结合设备端来降低成本

人体感知技术

利用深度学习技术，从图像和视频中识别手势动作，检测人体，识别人体行 为，并跟踪人体的特征，帮助机器和智能产品辨识手部指令，判断视频流中是否 有人体出现，识别不同的手部形态，人体姿态，肢体动作，并可实现跟踪人体。

各类技术的简要说明：

有人/无人感知 ：检测图片/视频流中是否有人体出现，支 持头肩，腿部等人体部分区域检测。

人体追踪 ：在视频流中追踪人体位置的移动，遮挡 终端后，可恢复跟踪

人体姿态检测,行为识别 ：支持在图像/视频流中对站立,行走,坐 立,跌倒,蹲下等不同姿态的检测。

手势识别宴烂 ：从视频流中识别并跟踪人手部特征，帮 助机器和智能产品辨别

有人感知/无人感知

人体感知技术是很重要的需求。现在厂商大多使用移动侦测去推告警信息,非常的不准确且针对性不强。使用人体感知技术可以针对人体这个特性,给用户 更好，更准确的推送消息。誉茄

应用与方案分析

1、人体感应，推动告警信息

参考方案：PIR。

技术指标：需要硬件的支持,对于以前的设备,不 能更新

2、分析用户对指定区域的兴趣度与分析场景的人数

参考方案1:PV1108.

说明：由瑞芯微与阅面科技推 出的 AI 芯片,算法跑在dsp 上

技术指标：检测速度:8~9fps；最大检测距离:8 米+；最大检测数目:10+

参考方案2:阿里云等 AI 公司提供的 公有云服务

说明：可为开发者和企业提供 高性能的在线 API 服务

技术支持：在云端可实时

参考方案3:繁星 AI 芯片视觉模组

说明：繁星 AI 芯片视觉模块由 Sensor+ISP+VPU+嵌 入式深度学习视觉算法 组成，能从芯片端智能输 出结构化数据

技术支持：可实时获取并分析图像或视频流中的人头和人脸信息，进行人数、人群属性以及轨迹分析

人体追踪

在人体检测后,跟踪人体运动.记录人体的运动轨迹

应用与方案可行性分析

1、 记录人体的运动轨迹,可进行进出指定区域的人数统计(同时可以释放人体 检测，节约运算资源）

参考方案1:Rv1108

说明：由瑞星微与阅面科技推 出的 AI 芯片,算法跑在dsp 上

技术指标：检测速度:50ms；最大检测距离:4 米 ；追踪精度:98%

参考方案2:繁星 AI 芯片视觉模组

说明：AI 芯片模块

技术指标：可实时记录 15 人运动轨迹及运动 方向，可进行进出指定区域的人数 统计，准确率达 95%。

人体姿态检测，行为识别

通过检测人体的各个节点(头，手臂,腿部等),可以得到人体的姿态(站立,行走,坐立，跌倒)。

应用与方案可行性分析

得到人体姿态属性,对人体行为进行识别。(比如:老人跌倒告警,破坏公 共设施)

手势识别

通过识别一些手势，实现简单的人机交互。

应用与方案可行性分析

手势识别来控制摄像机拍照，通话等

参考方案：繁星 AI 芯片视觉模块

说明：支持掌、拳、V 字手型、伸掌、 握拳、挥手等多种手势操控

行人再识别

行人再识别是通过人体的特征来识别人(如人脸识别),它一直是世界顶级实验室与公司研究的一个较难的模块,目前精度还小于 80%。还达不到大众民用阶段。

应用与方案分析

多摄像机记录人的运动轨迹(主要应用与一些大型的安防场景，如酒店， 机场。)

因为创作不易，呕心沥血，并且干货满满。

将文章设置成了付费模式（只要5块钱），在此只展示全文的1/3。

全文结构如下：

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‘伍’ 手机ai芯片什么意思

手机AI是指人工智能，将范围缩小在硬件层面，是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。
手机AI的功能主要功能如下：
1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。
2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实现金融迟亏圆级的人脸支付认证。
3、拍照美颜功能。在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动空郑美颜，从而使照片内的人物更漂亮。
4、3D画面效果。主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼真的画面效果。
5、智能助手。智能助手包含的码塌功能大都与我们的生活息息相关。