2024年,AI大模型的熱度持續(xù)增高,全世界都在期待大模型會(huì)給我們帶來哪些變化。要讓前沿的AI技術(shù)落地,要讓遙遠(yuǎn)的智能化浪潮走進(jìn)日常生活,還需要一些切實(shí)可行的產(chǎn)業(yè)通道,否則AI終究是一粒遙遠(yuǎn)的種子,難以在千行百業(yè)中開出繁花。
在AWE 2024,我們可以看到各個(gè)領(lǐng)域的廠商都在展示AI技術(shù),推出AI產(chǎn)品,但其中有一件作品,或許值得我們更多關(guān)注。那就是來自海思的——越影視覺解決方案。
3月14日,2024年中國家電及消費(fèi)電子博覽會(huì)(AWE2024)在上海拉開帷幕。海思以“以創(chuàng)新 領(lǐng)新境”為主題,向業(yè)界展示了“5+2”智能終端解決方案。其中就包括“越影視覺”。
AI行業(yè)有一個(gè)判斷,叫做爆火的總是自然語言處理,真正發(fā)揮作用的卻是機(jī)器視覺。同時(shí)還有大量數(shù)據(jù)表明,絕大多數(shù)AI推理任務(wù)應(yīng)該在端側(cè)完成,才能發(fā)揮AI技術(shù)的最大效率。
而全新升級的越影,就是在視覺芯片中集成了最新的AI大模型技術(shù),將端側(cè)、CV、大模型等關(guān)鍵詞融合為一。
這樣的越影視覺,將給視覺芯片產(chǎn)業(yè)帶來哪些改變?AI大模型,如何在無人機(jī)、攝像頭、運(yùn)動(dòng)相機(jī)的沃土中開出繁花?
我們可以一起走進(jìn)AWE 2024,看看第一次來到這個(gè)舞臺的海思,為我們帶來的視覺盛宴。
千行百業(yè)智能化,離不開機(jī)器看清,看懂
隨著AI技術(shù)的廣泛發(fā)展,具有主動(dòng)識別能力的機(jī)器視覺攝像頭,已經(jīng)成為無人機(jī)、攝像頭等領(lǐng)域的標(biāo)配。
但隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步,我們卻會(huì)發(fā)現(xiàn)相關(guān)領(lǐng)域的視覺能力依舊具有不小的挑戰(zhàn)。總體來說,無人機(jī)、攝像頭等領(lǐng)域的視覺+AI挑戰(zhàn),可以歸納為三點(diǎn):
1.通過云端算力來實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺任務(wù),帶來了高成本,高延遲,穩(wěn)定性差的問題。
2.傳統(tǒng)視覺芯片搭載的CNN算法架構(gòu)泛化性和通用性較差,帶來了個(gè)性化AI需求難以滿足,AI開發(fā)成本過高等問題。具有更強(qiáng)泛化性的Transformer大模型架構(gòu)還難以在視覺場景落地。
3.視覺芯片的聯(lián)接能力、安全能力等綜合能力不理想,導(dǎo)致多設(shè)備組成的場景化方案難以實(shí)現(xiàn)。
這些難題,給安防、機(jī)器視覺、影像產(chǎn)品等領(lǐng)域帶來了諸多痛點(diǎn)。總體來看,實(shí)現(xiàn)將AI大模型固化在硬件端,形成圍繞智能需求的場景化視覺解決方案,已經(jīng)迫在眉睫。
而就在此時(shí),越影視覺完成了具有行業(yè)引領(lǐng)意義的升級。
當(dāng)越影,開出AI的繁花
新一代越影視覺解決方案具有諸多智能能力上的進(jìn)化點(diǎn)。其中最引人注目的,就是其在硬件側(cè)固化了Transformer大模型算子,為Transformer在端側(cè)芯片運(yùn)行提供了硬件加速,從而實(shí)現(xiàn)了大模型與端側(cè)視覺能力的跨時(shí)代結(jié)合。
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),如果基于傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法,一個(gè)相對垂直的應(yīng)用場景,用戶往往需要采集100萬以上數(shù)量的數(shù)據(jù),才能實(shí)現(xiàn)98%的準(zhǔn)確率與98%的召回率。而基于開放域大模型,則可以通過每個(gè)需求十張圖片左右的數(shù)據(jù)量進(jìn)行微調(diào),即實(shí)現(xiàn)了90%的準(zhǔn)確率和95%的召回率,算法開發(fā)的工作量降低了90%以上。由此可以看出,越影視覺將大模型與端側(cè)機(jī)器視覺結(jié)合,能夠極大降低視覺類AI算法的綜合成本開銷,帶來了更敏銳的即時(shí)反饋,從而全面提升視覺芯片的智能化水平。
端側(cè)大模型,是越影視覺全新升級四大創(chuàng)新點(diǎn)中的一項(xiàng)。總體來看,四大創(chuàng)新點(diǎn)包括:
1.專業(yè)圖像。越影視覺實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的AI算力賦能,打造了全面升級的AI ISP能力,從而讓設(shè)備獲得更好的黑光全彩效果。
2.極致智能。端側(cè)AI大模型的加入,極大降低了AI開發(fā)成本,提升了機(jī)器視覺算法的應(yīng)用邊界。
3.星閃互聯(lián)。面向未來更廣闊的短距物聯(lián)需求,越影視覺解決方案集成了具有更快更穩(wěn)聯(lián)接,以及AI抗干擾能力的星閃技術(shù)。伴隨著星閃的全面崛起,越影視覺也將通過星閃與其他海思提供的芯片解決方案同頻協(xié)作,帶來更多智能化價(jià)值。
4.全棧安全。在安全能力上,越影視覺解決方案還將AI技術(shù)帶到了安全能力當(dāng)中,實(shí)現(xiàn)了安全隱私能力的升級。
綜合來看,AI技術(shù)全面促成了越影視覺的產(chǎn)業(yè)差異化,同時(shí)通過綜合性、多層次的技術(shù)創(chuàng)新,越影視覺在AI算法應(yīng)用、圖像質(zhì)量提升,以及安全隱私方面都實(shí)現(xiàn)了行業(yè)領(lǐng)先。各個(gè)方向、領(lǐng)域的技術(shù)如同繁花,開在越影身上,也開在了視覺能力智能化升級的路途中。
讓視覺,結(jié)出場景的碩果
AI技術(shù),構(gòu)成了越影的核心差異化優(yōu)勢。這種優(yōu)勢與多個(gè)領(lǐng)域的結(jié)合,最終形成了適配場景化應(yīng)用的整體視覺解決方案。
目前階段,以安防為代表的多個(gè)產(chǎn)業(yè),對視覺芯片的整體升級需求來自三個(gè)方面,即智能能力、物聯(lián)能力與安全能力。
而越影的綜合能力差異化也來自三個(gè)方面:
在智能領(lǐng)域,越影實(shí)現(xiàn)了芯片級的端側(cè)AI技術(shù),完成了端側(cè)大模型的固化,讓萬物識別,萬物檢測成為可能。
在物聯(lián)領(lǐng)域,越影帶來了鴻蒙原生。從而基于鴻蒙特性,極大降低了產(chǎn)品的物聯(lián)化開發(fā)成本,并且通過支持星閃聯(lián)接,帶來了更強(qiáng)大的全場景短程通信能力。
在安全方面,越影具有全新一代安全編碼SVAC3.0,打造了從芯片到編碼、系統(tǒng)、聯(lián)接的全棧安全方案。
三大能力的交相呼應(yīng)下,越影可以讓智能能力契合開發(fā)需求,契合場景化應(yīng)用,從而真正推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域視覺與智能的雙向進(jìn)化。
海思COO支浩認(rèn)為:“視覺領(lǐng)域是AI最先爆發(fā)的地方。海思將端側(cè)AI能力集成進(jìn)去,將在視覺領(lǐng)域創(chuàng)新不止,持續(xù)引領(lǐng)。越影視覺基于SOC,在原有的CIS、星閃連接,多維感知的基礎(chǔ)上,還把鴻蒙、AI、黑光、全彩真正結(jié)合起來,形成了一整套的解決方案。”
這些能力的結(jié)合,讓越影視覺開花結(jié)果,為機(jī)器視覺所看到的美好世界做足了準(zhǔn)備。
讓機(jī)器,看懂這世界的美好
早在2018年,海思就發(fā)布了全球首顆高清8K AI 智能IPC芯片,從而在交通、安平等領(lǐng)域帶來了一場智能化變革。今天,我們的生活已經(jīng)深刻從中受惠,而全新升級的越影視覺,帶著更強(qiáng)大的端側(cè)AI大模型,以及出眾的綜合視覺能力,將會(huì)在這個(gè)智能時(shí)代的前夜,給多大領(lǐng)域帶來更深刻的變革。
在智慧管理領(lǐng)域,越影視覺的AI ISP能力可以實(shí)現(xiàn)黑夜圖像像白天一樣清晰,實(shí)現(xiàn)晝夜如一的守護(hù)。
在對影像視覺化有較強(qiáng)需求的領(lǐng)域,比如無人機(jī)、機(jī)器人等。越影視覺可以實(shí)現(xiàn)更具泛化性、通用性的識別需求,讓小眾的檢測目標(biāo),識別任務(wù),也能以輕松、準(zhǔn)確、低成本的方式在端側(cè)實(shí)現(xiàn)。
在直播領(lǐng)域,越影可以讓運(yùn)動(dòng)相機(jī)等直播設(shè)備全面升級,實(shí)現(xiàn)如同單反的直播效果,從而給用戶帶來更好的視覺體驗(yàn)。同時(shí),越影視覺能夠?qū)崿F(xiàn)更加快速準(zhǔn)確的對焦,為剎那芳華的直播做好智能化準(zhǔn)備。
以視覺SOC為核心打造的越影視覺解決方案,可以讓更多設(shè)備、更多產(chǎn)品看清看懂這個(gè)世界。
而機(jī)器眼中看到的繁花,也將反過來裝點(diǎn)我們的生活。智能世界的美好,源自每一次機(jī)器的看見,每一次AI的看懂。
審核編輯 黃宇
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