人工智能(AI)的火爆程度有目共睹,无论是英特尔、联发科、高通还是三星都在积极研发AI芯片,但半导体巨头不仅自己研发,还不断的收购和投资AI初创公司抢占人工智能市场的先机。除了半导体巨头,国内的互联网巨头BAT也纷纷投资AI初创公司。寒武纪科技凭借巨额融资被视为AI芯片领域的独角兽,但除此之外的深鉴科技、耐能、地平线机器人都被巨头看好并投资,这些AI芯片初创公司到底如何?  国内的AI芯片初创公司大多成立于2014年至2016年,2017年开始得到媒体与资本的关注,在过去几个月里AI芯片初创更迎来一波井喷式的融资爆发。11月15日,Kneron(耐能)正式宣布完成超过千万美元的 A 轮融资,由阿里创业者基金及中华开发资本领投。10月底,地平线宣布获得来自英特尔旗下的英特尔投资在内的A+轮近亿美元融资。另据消息人士透露,三星电子已于8月投资国内AI芯片初创公司深鉴科技(Deephi Tech),具体的投资金额、持股比例信息不详。还有备受关注的寒武纪科技8月底宣布完成一亿美元融资。6月,westwell宣布获得复星同浩A轮投资。  不过虽然同为AI芯片公司,其主要应用领域并不相同,Kneron的重点在智能家居与智能安防,地平线机器人专注智能驾驶、智慧生活与智慧城市,寒武纪的重点在手机和云端服务器,深鉴聚焦于安防领域。与上述AI初创公司不同,云之声专注于语音领域,这也是人工智能优先落地的...
发布时间: 2017 - 12 - 09
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1、真无线立体声(TWS)是新一代无线立体声耳机的主要方案  真实无线立体声,英文专用词汇为True Wireless Stereo,简称TWS,它是蓝牙耳机/音箱技术的最新创新,可以实现蓝牙左右声道的无线分离。  这项技术的核心原理是将扬声器分为了主扬声器(TWS Master)和从属扬声器(TWS Slave)。主扬声器是能够接收智能手机、笔记本电脑等设备(音源)传输的A2DP协议的音频以及AVRCP协议的流媒体控制信号,并将音频传输给其他TWS设备的扬声器。从属扬声器是指能够从主扬声器接收A2DP协议音频的扬声器。比较高端TWS耳机一般两个扬声器都可以作为主扬声器使用。  TWS技术使得主流的A2DP协议的音频可以从主扬声器传输到从扬声器,实现音频在两个分离的扬声器中同步播放,进而实现立体声效果。  苹果、三星、Jabra等行业龙头在新产品中都采用了TWS技术。TWS耳机中的典型代表是苹果AirPods,除此之外三星Gear IconX、Jabra Elite Sport等也是行业内的代表产品。表格7我们汇总了目前已经发布的电子行业巨头以及初创型公司的TWS耳机。  除了整机外,TWS主要解决方案提供商英国芯片厂商CSR,、以及恩智浦NXP旗下的厂商两家都被高通重金收购,也是业界巨头在无线电声领域布局的代表案例。  采用了TWS技术的无线耳机与普通蓝牙耳机对比,在便携度、高清...
发布时间: 2017 - 12 - 09
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人工智能硬件应用场景归纳为云端场景和终端场景两大类。云端主要指服务器端,包括各种共有云、私有云、数据中心等业务范畴;终端主要指包括安防、车载、手机、音箱、机器人等各种应用在内的移动终端。由于算法效率和底层硬件选择密切相关,“云端”(服务器端)和“终端”(产品端)场景对硬件的需求也不同。核心芯片决定计算平台的基础架构和发展生态,由于AI所需的深度学习需要很高的内在并行度、大量浮点计算能力以及矩阵运算,基于CPU的传统计算架构无法充分满足人工智能高性能并行计算(HPC)的需求,因此需要发展适合人工智能架构的专属芯片。除CPU外,人工智能目前主流使用三种专用核心芯片,分别是GPU,FPGA,ASIC。本报告分上下2部分仔细分析云端和终端两种应用场景下,这三种专属AI芯片的应用现状、发展前景及可能变革。1、“下沉”终端,芯片负责推断云端受限于延时和安全性,催生AI向终端下沉。云端AI应用主要依靠网络将云端计算结果与终端执行结果数据和增量环境参数进行交换。这个过程存在两个问题:第一,使用网络传输数据到云端会产生延迟,很可能数据计算的结果会需要等待数秒甚至数十秒才能传回终端;第二,使用网络传送数据,传输过程中数据有被劫持的风险。因此,在某些对延迟和安全性要求较高的场景就有了将AI下沉到终端的需求。下沉到终端的AI主要是“推断”部分。由于模型更新快,计算更为复杂,且基于大数据,“训练”一般在云端...
发布时间: 2017 - 12 - 09
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(1) 智慧安防空间:AI产品持续渗透,长期千亿市场空间 从“看得见”到“看得清”到“看得懂”,智能大数据分析需求迫切,AI+安防趋势明显。高清技术日益进步,图像分辨率从D1到720P、1080P再到4K逐步进阶,视频监控设备持续高清化升级换代。根据IHS数据,2013-2016年我国高清摄像机占比由13%增长至59%,首次超过模拟摄像机,实现了视频监控从“看得见”到“看得清”的转变,满足智能化基础需求。摄像头高清化产生海量数据,传统的人工查看方式已不满足日益增长的安防需求。同时,安防领域每年产生大量非结构化数据,将海量非结构化数据结构化后进行智能处理能极大提高追踪效率,人工智能的引入能满足从事后追查到事前防范的安防根本需求。安防领域在实现高清化网络化升级后,急切需要人工智能技术对海量数据进行处理,这些都促使摄像头目前开始向“看得懂”进化,智能安防趋势明显。 智慧安防产品首先在政府市场落地,长期千亿市场空间。(1)短期而言:由于AI产品单价较高,且适用于处理远距离的大数据,因此我们认为短期的增量空间主要看政府中的公安、交通等部门。假设国内/国外视频监控行业增速分别为15%/10%,至2020年国内外视频监控市场规模分别达1683/1234亿元,保守估计,若AI产品渗透率提升至10%,则国内/国外AI产品市场空间分别为168/148亿元。(2)长期来看:随着性价比...
发布时间: 2017 - 12 - 09
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视觉影像SoC应用技术厂商Socionext Inc.(“索喜科技”)日前宣布,与GoPro公司合作研制了一款基于索喜科技Milbeaut技术的高效的新型图像信号处理器(ISP),并运用于GoPro刚刚发行的HERO6 Black相机。  为研发新款图像处理器GP1,索喜科技与GoPro展开了紧密协作。GoPro新款HERO6 Black相机支持4K/60fps视频拍摄和12MP相片的高画质规格,以先进的稳定性和低功耗为用户提供卓越体验。为实现4K/60fps,图像信号处理器必须实时并且以低功耗处理大量数据,这对图像信号处理器性能要求极高。GP1的问世满足了相机对高画质相片及影像快速增长的需求。  作为图像信号处理器领域世界领先的供应商,索喜科技运用其倍享盛誉的SoC设计技术与GoPro独特的图像处理技术相结合,研发出最新的Milbeaut系列,以满足GoPro HERO6 Black相机的高规格要求。自2000年索喜科技推出Milbeaut图像处理器系列产品以来,已经为一系列数码相机(DSLR)、智能手机和视频行业设备等广泛影像应用提供最优化解决方案。  索喜科技高级副总裁内藤贡(Mitsugu Naito)表示:“我们将GoPro在相机领域的专业技术与索喜科技先进的成像技术相融合,成功打造最新影像摄影需求的图像处理器。我们非常高兴能够在GoPro公司发布自己的下一代相机之际发表...
发布时间: 2017 - 12 - 06
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