與非網"2022 AI視覺技術論壇"成功舉辦

千億級AI賽道開啓規模落地新週期，產業更需重視生態交融

蘇州2022年11月24日 /美通社/ -- 11月23日，<與非網>主辦的"2022 AI視覺技術論壇"在線成功舉辦。與非網資深行業分析師張慧娟分享了在AI視覺領域的獨家調研成果，來自長安大學的副教授/AI領域專家楊雲、虹科電子機器視覺項目技術總監徐嘉隆和AMD大中華區汽車業務系統架構師毛廣輝，則分別圍繞AI視覺在多個領域的需求與實現進行了主題分享。

《與非網2022 AI視覺產業調研報告》發佈

與非網資深行業分析師張慧娟分享了《與非網2022 AI視覺產業調研報告》，AI視覺作為人工智能當前發展和應用上都比較成熟的領域，從資本熱度、市場規模、場景泛化能力、對傳統產業的帶動效應等角度，都是產業的主戰場，且增長動力較為強勁。

當前，市面上主流的AI視覺方案可以劃分為三大類，分別是：低功耗AI視覺方案、AI IPC模組方案和AI算力盒子。對於這些AI應用的落地與實現，算力在其中的作用非常關鍵。與非網報告分析了約20家國產芯片廠商的產品和應用情況，既有傳統的芯片廠商，也有初創和跨界從事芯片開發的企業，面向手機、安防、金融支付、人臉識別閘機、智能門鈴、家用攝像頭、機器人、車載視覺等應用。

與非網報告顯示，為AI視覺系統提供算力支持的計算架構中，CPU+GPU架構佔41.8%，CPU+DSP佔36.4%，CPU佔30.0%，CPU+NPU佔23.2%，CPU+FPGA佔23.2%，CPU+DSP+NPU佔11.8%。

從受調研企業所提供的AI視覺方案類型來看，定製化方案佔53.2%。這反映了兩層信息：第一，AI視覺方案面向的應用場景確實非常碎片化，需要大量定製化的方案來匹配用户需求；第二，過度的定製化不利於產業的規模化發展，也成為當前AI大規模落地的一個主要瓶頸。未來，通過模型的不斷優化，以及算法泛化能力的提升等，行業在推進方案規模化落地方面還有較長的路要走。

結語

在算法、算力、數據的並行驅動下，AI視覺產業得以迅速發展。不過，面向極度碎片化的下游應用，離不開傳感器、控制器、AI芯片、算法平台、軟件框架等多個環節更為高效的融合和協同創新。這也給AI視覺產業的生態建設提出更高要求 -- 整個生態必須更加開放、合作。

<與非網>主辦的"2022 AI 視覺技術論壇"，為行業搭建了良好的溝通平台, 共享最新技術和市場動向，促進產業溝通、交流與合作，為開放、合作的生態交融帶來助力。未來，<與非網>將繼續以多視角、多維度、多方式聚焦產業發展，為我國電子產業的數字化、智能化升級貢獻力量。