亿智电子发布了第一款自主开发NPU的AISOC芯片

随着端侧人工智能芯片的逐渐成熟，视觉人工智能应用正在加速渗透到智能安全、智能车载、智能硬件等领域。

目前，智能安全是应用最大的市场，智能车辆、智能硬件等市场也在快速增长。那么，不同应用领域的发展状况和特点是什么呢？人工智能行业的困难是什么？未来的发展趋势是什么？

不同应用领域的特点和人工智能需求。

亿智电子是一家致力于视觉安全、汽车电子、智能硬件(AIOT)领域的智能授权的BFC233924105人工智能芯片公司。在接受电子爱好者采访时，公司详细分析了智能安全、智能车辆和智能硬件领域的不同发展状态和人工智能需求。

智能安全：对不同场景的人工智能需求越来越清晰。

在智能安全领域，摄像头除了关注图像质量外，对人工智能的需求也越来越明显。高精度人形、人脸检测和识别已逐渐成为一种普遍需求，智能电子告诉电子爱好者，现在不同场景的人工智能需求越来越清晰，如电梯场景电动汽车识别、社区场景投掷、家庭场景哭泣和行为检测、户外场景人群聚集检测等。

在智能安全领域，易智推出了多种芯片产品。去年，SV826/SV823系列芯片在前端人工智能PC领域推出。易智电子人工智能芯片可实现人车检测、人脸识别、车牌识别、电动汽车识别、宠物识别、哭泣检测、手势识别、关键词识别等应用场景，结合各种第三方算法和合作伙伴应用，全面帮助实施智能安全、智能社区、智能家居、智能办公等应用场景。

今年，公司还将推出更包容的SV822/SV820系列AIPC芯片，加快IPC智能升级。

亿智电子始终坚持人工智能核心技术的自主研发，包括NPU、ISP、音视频编解码、显示图形处理、高速数模混合接口等。2019年，亿智电子发布了第一款自主开发NPU的AISOC芯片。除CPUIP外，所有其他IP都是自主开发的。经过三年多的大规模生产验证，亿智的NPU和工具链已经成熟易用。

智能车辆：智能辅助驾驶等人工智能应用已成为刚性需求。

在智能车载领域，对车内外不同使用场景的需求也不同。车外应用更注重运动图像处理、背光下人、车辆清晰度、宽动态处理、强光抑制等技术；车内应用将注重驾驶员和乘客的行为特征、不同光照条件下人脸特征的恢复和侧光下人脸阴影的增强。

近年来，客运车辆和运输车辆发生了频繁的交通事故，国家对运营车辆的技术要求和标准政策不断提高。如今，在汽车电子领域，智能辅助驾驶、盲区检测、驾驶员行为监控等人工智能应用逐渐成为行业的迫切需求。易智电子表示，面对两客一危等商用车，公司人工智能芯片已广泛应用于智能视频部标记机、人工智能卡车记录仪等智能安全系统，可支持车道监控、前后车辆监控、前行人、自行车检测和车辆监控（DMS）。

公司强调，在智能安全和智能车辆领域，公司不仅可以快速支持品牌制造商在大规模生产前移植自己的算法，还可以提供完整的芯片+算法整体解决方案。

智能硬件：应用场景丰富，功耗低，响应快。

在智能硬件（AIOT）领域，智能云平台、智能会议摄像头领域和产品形式等一些新兴的应用领域和产品形式也有不同的需求。从图像的角度来看，更注重纹理细节和运动拖影控制，产品端需要支持启动速度、功耗低、智能响应快等。

在人工智能OT领域，亿智电子人工智能芯片支持人脸识别/跟踪、手势识别、OCR等人工智能算法，成功帮助智能云平台、扫描笔、USB摄像头等智能终端落地。

据益智电子报道，随着疫情防控的规范化，视频会议和远程教学已成为常态。传统智能设备内置摄像头难以动态调整视角，视角有限(难以支持多人沟通)，音场采集区有限。人工智能芯片赋能的智能USB摄像头可以实现独立的人工智能视觉跟踪功能，满足视角可调、视角面积广、音场采集清晰的功能。同时可以实现稳定的人脸和人形检测，分屏处理参与者的人脸图片。这是一个非常实用的功能，可以解决传统智能设备中人像焦点的问题。

面对更丰富的AIOT场景，提供完善的AI工具链非常重要。益智电子表示，在AIOT领域，公司主要交付芯片+工具链，支持行业产品的AI升级。

人工智能产业的挑战和未来趋势。

目前，人工智能仍处于发展的早期阶段，存在许多困难。例如，负责人工智能加速操作的NPU（神经网络处理单元）没有行业标准，客户需求与算法公司算法的一致性相对较低。此外，数据采集、算法培训和嵌入式设备算法迁移是人工智能行业的共同痛点。

因此，对于人工智能客户，这需要原芯片厂提供更多的支持，包括提供成熟易用的工具链，如易智电子，提供成熟易用的工具链，支持第三方人工智能算法移植，使客户算法移植从几个月缩短到一周。

一般来说，人工智能的未来发展是不可避免的趋势。人工智能有巨大的潜在增长空间。然而，为了加快人工智能的大规模实施，市场还需要更容易应用和开发的芯片平台、更成熟、更容易使用的算法移植工具链和更包容的解决方案。