全球首款嵌入式人工智能视觉芯片发布
未来芯片将如何发展？

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　　2017年12月20日，人工智能初创企业地平线成功发布中国首款全球领先的嵌入式人工智能“中国芯”，以“算法+芯片+云”的旗帜性成果，打造创新性的中国方案。此次发布了主要是面向智能驾驶的征程(Journey)1.0处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise)1.0处理器。以及针对智能驾驶、智能城市和智能商业三大应用场景的人工智能解决方案。

　　这两款芯片完全由地平线自主研发的人工智能芯片，采用地平线的第一代BPU架构，具有全球领先的性能：可实时处理1080p@30视频，每帧中可同时对200个目标进行检测、跟踪、识别，典型功耗1.5W，每帧延时小于30ms。

　　此次发布的征程1.0处理器与旭日1.0处理器，是基于地平线第一代BPU架构---高斯架构。“征程1.0”面向智能驾驶，能够同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测与识别，同时满足车载严苛的环境要求以及不同环境下的视觉感知需求。旭日1.0处理器则面向智能摄像头，能够在本地进行大规模人脸抓拍与识别、视频结构化处理等，可广泛用于商业、安防等多个实际应用场景。

　　那么，这两款芯片(主要是“旭日”)对安防行业将会产生哪些影响?

　　在此之前，我们先来看看安防行业目前所使用的主流芯片。

　　安防产品用的芯片基本上都围绕着深度学习的应用而落地，分为前端和后端两个部分。目前，业内几乎所有的芯片厂商如NVIDIA、Movidius、Intel、海思等都推出了基于深度学习的芯片。

　　1、前端以海思和movidius为主流。即将推出的海思3559A芯片分高中低三档，最高的标称4Tops性能可应用于深度学习。而紧随而出的movidius myriad X，最高档也提供了1Tops性能供深度学习使用。所以基本上，下一代的前端芯片在深度学习上的性能均已超越前代芯片。

　　1、2、在后端应用上，与其他人工智能公司一样，安防行业分别在产品应用和网络训练两个纬度上应用。

　　1、(1)在产品落地上，分为通用GPU显卡和嵌入式GPU芯片两个阵营。前者以Tesla p4(22Tops)为代表，配合服务器厂商的通用机框组成智能服务器。后者以tegra X1、X2为代表，制作成专用gpu芯片阵列板卡，多个板卡合成一个专用智能服务器。下一代的tegra芯片代号Xavier，标称30Tops的性能怪兽也即将面世。

　　(2)在后端网络训练服务器应用上，主流芯片代表是Tesla p40(47Tops)和p100(18.7Tflops)，下一代基于volta架构的v100也逐渐成为主流。普遍的应用是几十甚至几百个GPU芯片组成分布式集群，大幅提升深度网络的训练效率。

　　对于安防行业来说，地平线的出现，是一个新的亮点和新的选择，但能否成功的撼动海思和movidius格局，需要时间来验证。

　　但此次地平线发布的两款芯片，将预示着未来人工智能下芯片的发展趋势：

　　1. 高性能、低功耗、低成本。这是所有芯片厂商都在努力改进的方向之一。一款高性能和低功耗的芯片，对安防厂商都是一个诱惑，但高昂的价格让大部分厂商甚至是终端用户望而却步。在如何做到高性能、低功耗的同时，还要降低成本，也是摆在他们面前的最大难题之一。

　　2. 算法和芯片的高度契合。图象和视频中包含了非常丰富的视觉信息，但是从它们之中分析提取中语义级别有价值的信息是非常消耗资源和时间的，而实际上图像，尤其是视频中存在大量冗余信息，必须针对这样的特点进行专门的算法设计。人工智能不只是要求深度学习的芯片，今后将有更多的算法要求硬件支持。

　　3. 专门细分的应用场景芯片。

　　在安防产业链中，上游产品的变革将直接影响整个行业。我们期待越来越多高性能、低功耗、低成本、智能化的芯片出现。

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