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K9F2G08U0A-PIB0 存储芯片优质供应商

发布时间:2019/6/19 14:35:00 访问次数:168

公司:深圳市创宝来科技有限公司

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从目前的数据看,机器视觉领域目前是一个巨大的市场,如下图预测,预计在2018年市场容量将达到50.43亿美元的规模。面对如此巨大的市场,并且核心的硬件芯片占了整套视觉系统大概35%的成本的情形下,半导体行业各个大公司都对此领域虎视眈眈。但是因其技术壁垒较高,需要有成熟的图像算法方面积累,半导体公司也不敢贸然进入。

中国国内大部分是在视觉产品中下游公司,设计生产专用机器视觉芯片公司凤毛麟角。从中国国内机器视觉专利申请数量看,在二十年前,几乎没有任何的专利创新,2011年,我国机器视觉专利申请数为267个;2012年,我国机器视觉专利申请数量为298个;2013年为101个,说明国内也在不断重视机器视觉这个领域,试图在产业的高端有所突破。

放眼全球,INTEL、安霸等半导体巨头在CV领域早有研究,并且目前有成熟可量产的CV芯片上市,在高端控制了整个机器视觉领域,同时,这些国际大公司也通过自己本身在行业的影响地位,不断推动CV的各个行业的具体应用,大力推动了整个CV行业的高速发展。

CV芯片未来发展趋势

从目前CV芯片的现状和机器视觉系统的应用来看,芯片领域是一个非常巨大的市场,是计算机视觉未来大规模应用的重要一环,笔者认为未来的CV芯片有下面三大发展趋势。

趋势一:CV芯片的集成度进一步提高。随着半导体加工工艺向6nm迈进,单颗CV的集成度将大大提升。更高效的大卷积解构与复用机制成熟,在超大神经网络中可以进一步减少总线上的数据通信,可以适当深度学习和神经网络IP更加容易集成;同时,各种图形处理算法IP直接固化在CV芯片中,降低了对GPU的计算能力依赖。未来的单颗CV芯片,将会标配深度学习功能、神经网络功能和机器视觉处理、分析功能。

趋势二:机器视觉芯片出现细分。CV芯片将随着应用领域不同而出现细分,如分为专用的自动驾驶CV芯片、无人机导航CV芯片、AR/VR应用CV芯片等。因为在某个特殊领域,随着机器视觉算法应用需求越来越多,必然带来成本的需求,以增加产品的利润,所以,在CV芯片上做costdown,裁减非本领域的应用功能,并不断深化该领域应用是必然的。

趋势三:低功耗,SOC方式。云+端的方式,通过端完成关键的机器视觉功能,把处理结果传回云,利用云端做分析判断。这种方式优势是减少网络带宽,把视频处理运算由中心分散到前端,这个笔者一定是未来的一个重要趋势。因此,作为端的CV芯片必须是低功耗并且带有一定的CPU功能,需要做到单颗电池续航能力持久,并且具备一定的数据通信、任务调度功能。

在不久的将来,机器眼时代将全面来临,我们都准备好了吗?

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