装上人工智能芯片 摄像头指哪看哪 视力远超5.0

　　装上人工智能芯片 摄像头指哪看哪，视力远超5.0

　　一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯……这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。

　　人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。

　　可根据AI需求成像

　　纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。

　　中国科学院院士张钹指出，传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。

　　“所谓视觉芯片，实际上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。”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吴南健介绍说，在日前举办的国家自然科学基金优秀成果北京对接会上，吴南健带领研究团队展示的新型视觉芯片（Vision Chip）科研成果很是引人注目。

　　据介绍，这种视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。

　　吴南健解释说，人工视觉的架构分两部分，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，能够摄取图像并且进行一些噪音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。

　　AI视觉芯片与摄像头的关系是——芯片做的是大脑，摄像头做的是眼睛。这里就存在一个问题：大脑该如何控制眼睛？远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲解释道，传统的技术方法是定义一个通信控制接口，但在视觉应用中这种做法会非常复杂。人眼的成像是非常聚焦的，只看到关注的东西。当AI算法解决了“要看什么”的问题后，前端成像就有了目标，可以把所有的资源都调配到关注的对象上，做到“指哪打哪”，也就是取出噪音的处理过程，可以更高效智能地处理视觉信息。这种根据AI的需求来成像，能解决很多以前解决不了的问题。

　　“通常以前处理的方式，是通过摄像头把信息摄录，传到服务器或云端后，利用服务器上的显卡进行运算，现在是将视觉芯片嵌入摄像头，让其本身可以处理信息，做成专用芯片，如果芯片大批量生产，在价格上会便宜非常多，极大降低成本。这就是目前这项技术突破的核心价值。”谭茗洲在接受科技日报记者采访时指出。

　　比人类视觉更具优势

　　在我们通常的印象中，一个视力正常的人可以迅速且毫不费力地感知世界，甚至可以详细生动地感知整个视觉场景；但其实这只是一个错觉。

　　“人类生理视觉有着天然的局限，只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分，我们才能看清楚。比起人眼来，嵌入视觉芯片的机器将具备相当多的优势，因为可以传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角，其视力远不止5.0，在夜间也可以看得很清楚。如同AlphaGo战胜‘围棋天才’一样，在某些应用场景，其视觉在准确性、客观性、稳定性等方面都要比人类视觉更具优势。”谭茗洲指出。

　　吴南健介绍说，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，国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取和初级（图像滤波）、中级（特征提取）、高级（特征识别和不规则处理）3个图像处理步骤。

　　“视觉芯片关键要解决运行效率和处理3D影像这两个问题。以往视觉芯片处理信号面临的最大问题是因运算量太大导致处理信息速度低，以及摄取的照片是把三维世界‘压缩’成二维影像，在一张平面上已分不清物体距离远近、立体空间形状、空间位置等，而人眼可把这个还原。”谭茗洲表示。

　　记者了解到，新型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。将不同功能的技术集成在一个芯片上有很多优势，实现图像获取和图像信息处理每秒一千帧的系统速度，可广泛应用于高速图像处理、快速图像识别解释、高速运动目标的实时追踪等领域。