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专访中科院半导体研究所研究员吴南健人工智能视觉系统芯片将颠覆产业格局

来源?#22909;?#26085;经济新闻 2019-05-01 10:48:30

大多数人对AI视觉芯片有些误解认为做图像处理芯片的AI企业就掌握了全部的视觉技术其实不然在中国视觉独角兽的竞逐让视觉处理技术得到长足发展近几年也正逐步应用于智能手机安防监控自动驾驶医疗?#19978;?#26234;能制造等领域

不过视觉处理芯片离不开信息的获取必须依赖图像传感器自人工智能技术带来芯片市场去中心化的机遇后各种功能型芯片纷纷涌现4月28日中科院半导体研究所研究员吴南健博士向每日经济新闻记者表示所谓视觉芯片?#23548;?#19978;是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片

吴南健是中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员负责和领导设计完成芯片40余款2011年他与团队成功研制出新型视觉芯片并发表论文但截至目前尚未有企业实现图像传感器+视觉处理器集成式芯片的大规模量产

这必将颠覆现有的产业格局对吴南健的专访是在首届长三角全球科创项目集中路演期间而这也是人工智能视觉系统芯片项目的第一次路演视觉系统芯片如何走向商业化运作到何时才能为产业界所接受吴南健表示大型企业不敢做抢饭碗的事那么可以交给初创企业来做这是一个慢慢转化的过程

以下为每日经济新闻记者(以下简称NBD)对吴南健博士的专访

NBD人工智能视觉系统芯片与现有的视觉芯片有什么不同

吴南健人工视觉分为两个部分类似于人的眼睛和大脑人的眼睛是一个典型的图像传感器能够摄取图像并?#21307;?#34892;一些噪声去除等初级图像处理人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力

目前国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是CMOS图像传感器芯片技术并行图像处理技术和CMOS集成技术

在CMOS图像传感器领域目前国际技术水平朝着高?#30452;?#29575;宽动态范围高帧率高智能化宽波长范围和三维?#19978;?#30340;方向发展人工视觉系统芯片能够完成图像获取?#32479;?#32423;(图像滤波)中级(特征提取)和高级(特征识别和不规则处理)三个图像处理步骤

随着对AI视觉技术的基础研究不断深化从市场格局来看已经发展成为一个相对独立又相互?#26469;?#30340;产业生态在前端索尼是图像传感器市场生产?#22270;?#26415;的领导者紧随其后的三星和豪威科技也保持着不错的竞争力在后端Mobileye和英伟达(NVIDIA)是提供视觉处理芯片的主要厂商在国内该领域的公司有地平线等

而人工智能视觉系统芯片是将高速CMOS图像传感器并行信号处理单元和输出电路集成于单一芯片内实现实时视觉芯片系统对于现有的产业而言相当于一种颠覆性的芯片将不同功能的技术集成在一个芯片上有很多优势简单地说视觉系统芯片在处理能力速?#21462;?#21151;耗?#32479;?#26412;上有较高匹配?#21462;?/p>

但是不管是现在的创业企业也好还是已经在市场上占有一定份额的大企业他们不是做图像传感器就是做后端的视觉处理器

NBD为什么没有企业选择尝试将图像传感与处理集成在同一个芯片上

吴南健事实上有索尼就做这个事情在2017年的年报中可以看到他们有一支团队在做人工视觉系统方面的研究但是没有做大我也曾经与他们交流过芯片设计经验索尼?#28304;?#26377;兴趣但他们有所顾虑说做集成可能将会面对无法估量的局面

且不说索尼已经在智能手机领域?#24230;?#20102;大量心血仅从图像传感器的市场竞争格局来看有索尼三星和豪威三家企业一旦将视觉芯片集成后一方面若是后两家团结起来可能会动摇索尼在整个市场中的地位另一方面因为把后端(视觉处理器)企业的饭碗抢走了对产业生态会产生破坏性的影响那么做视觉处理器的企业也是同样?#21335;?#27861;

但是以我个人的观点视觉系统芯片是否会成为必然的趋势我觉得会就像手机和相机结合成就了智能手机一样目前在技术上已经突破了填充?#23454;͡直实?#21644;信号干扰?#29616;?#30340;难题将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题而对于大型企业最担心的方面如果是一家完全创新型的企业来做就不存在这种顾虑

NBD视觉系统芯片如果在未来实现产业化其市场空间有多大

吴南健对于这一点我们做过推算2018年图像传感器的市场规模在150亿美元左右虽然其中120亿美元发生在智能手机领域但未来发展比较快的四个领域是安防国防汽车医疗到2021年将会迎来40亿美元的市场空间年增长率大?#38469;?0%20%

视觉处理器的需求增长会更快目前该市场的整体规模(包括硬件软件服务)在170亿美元至180亿美元单从硬件来看也占到了30亿美元左?#25671;?#22914;果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模企业在这中间拿到1%的市场规模的话其盈利空间就已经很大了

NBD那么让AI视觉技术真正从实验室走向应用落地有哪些准入门槛

吴南健目前基于该技术的产成品已经试用于一些创新企业比如在工业产品的自动化检测领域完全可以使用视觉系统芯片代替人工检测在智能监控领域过去需要将视觉处理芯片装在具有传感器技术的摄像头上通过把数据结构化再?#39038;?#36865;到数据中心的复杂方式完成数据传输?#22270;?#31639;?#38498;?#21487;能就会破坏这种结构

要知道集成电路具有显著的资金密集技术密集人才密集的行业特征因此每一项门槛对企业的要求都非常高在技术上经过几十年的研究现阶段至少把较难的问题理解了核心问题在实验室已经克服了这是因为它集成了有关电和光两?#20013;?#29255;目前在国内只有为数不多的团队能够做?#20581;?/p>

但想要实现真正的商业化还有很多门槛首先是资金的问题一直靠国?#19994;南?#30446;来支撑做产业化是不太可能的所以需要寻求社会?#26102;?#30340;支持其次是人才的问题前期主要关注在技术研发?#31995;?#20154;才筹备但后期更需要工程团队与市场团队的加入才能更好地让企业客户理解新型视觉系统芯片的优势与实用性

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(本文内容仅供参考并不构成投?#24335;?#35758;投资者据此操作风险自担)

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