AI視覺芯片創(chuàng)造智慧生活

“在保證精度情況下，每秒最快能計算181幀（張）視頻/圖片，并且人工智能（AI）算法從訓(xùn)練部署到實際應(yīng)用的過程中，不損失算法精度?！?

從2014年開始，人工智能計算機視覺芯片便被業(yè)內(nèi)稱為下一個科技增長點， AI芯片是否適合使用，要從每元設(shè)備投入及所耗每千瓦時電獲得的性能、元器件是否穩(wěn)定可靠等幾個方面來衡量。也就是說，名義算力并不是衡量智能視覺處理器的最終標(biāo)準(zhǔn)，芯片的利用率才是關(guān)鍵指標(biāo)。

芯片利用率具體體現(xiàn)在哪里？在做圖片運算時，既要保證圖片精度（準(zhǔn)），又要保證運算速度（快）。那么，肇觀電子是如何解決芯片利用率“痛點”的呢？答案在于對基礎(chǔ)理論的不懈研究。

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一顆芯片投片的成本是巨大的，生產(chǎn)前需要不斷做仿真驗證模型來確保芯片健康，仿真驗證模型的預(yù)測誤差又取決于有沒有能夠準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)果的數(shù)學(xué)模型。廣東迅視得益于在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論方面的高投入，肇觀電子在智能視覺芯片研發(fā)方面有了強有力的系統(tǒng)仿真模型，能夠在芯片流片前就準(zhǔn)確預(yù)測芯片性能。

不難看出，視覺芯片與智慧生活息息相關(guān)，在這些場景下，視覺芯片又“快”又“準(zhǔn)”的性能優(yōu)勢得到了充分發(fā)揮。馮歆鵬也更加確定，要加大基礎(chǔ)研究力度讓芯片識別更快更準(zhǔn)。迅視資管“不愿意搞基礎(chǔ)研究，不愿意忍受基礎(chǔ)研究的長期寂寞，不愿意等待艱難漫長的投資回報，就不能在底層技術(shù)上實現(xiàn)真正的創(chuàng)新?！瘪T歆鵬說，當(dāng)前，在視覺芯片這個新興領(lǐng)域，無論大公司還是小公司其實都處在同一起跑線，為了獲得突破性成果，一定要深耕核心技術(shù)，不斷試錯糾偏，為不斷提升芯片利用率努力攻關(guān)。