AI視覺(jué)作為人工智能當(dāng)前發(fā)展和應(yīng)用都比較成熟的領(lǐng)域,從資本熱度、市場(chǎng)規(guī)模、場(chǎng)景泛化能力、對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)等角度,都是產(chǎn)業(yè)的主戰(zhàn)場(chǎng),且增長(zhǎng)動(dòng)力較為強(qiáng)勁。與非網(wǎng)報(bào)告從AI視覺(jué)產(chǎn)業(yè)概況、AI視覺(jué)主芯片分析、AI視覺(jué)應(yīng)用趨勢(shì)、AI視覺(jué)落地挑戰(zhàn)等方面進(jìn)行了分析和調(diào)研。
當(dāng)前,市面上主流的AI視覺(jué)方案可以劃分為三大類,分別是:低功耗AI視覺(jué)方案、AI IPC模組方案和AI算力盒子。對(duì)于這些AI應(yīng)用的落地與實(shí)現(xiàn),算力在其中的作用非常關(guān)鍵。與非網(wǎng)報(bào)告分析了約20家國(guó)產(chǎn)芯片廠商的產(chǎn)品和應(yīng)用情況,既有傳統(tǒng)的芯片廠商,也有初創(chuàng)和跨界的從事芯片開(kāi)發(fā)的企業(yè),面向手機(jī)、安防、金融支付、人臉識(shí)別閘機(jī)、智能門鈴、家用攝像頭、機(jī)器人、車載視覺(jué)等應(yīng)用。
從受調(diào)研企業(yè)所提供的AI視覺(jué)方案類型來(lái)看,定制化方案占53.2%。這反映了兩層信息:第一,AI視覺(jué)方案面向的應(yīng)用場(chǎng)景確實(shí)非常碎片化,需要大量定制化的方案來(lái)匹配用戶需求;第二,過(guò)度的定制化不利于產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化發(fā)展,也成為當(dāng)前AI大規(guī)模落地的一個(gè)主要瓶頸。未來(lái),通過(guò)模型的不斷優(yōu)化,以及算法泛化能力的提升等,行業(yè)在推進(jìn)方案規(guī)?;涞胤矫孢€有較長(zhǎng)的路要走。
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