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2021年哪些技术在流行?

2021-05-26来源:华信启奥浏览次数:1

      2020年,可以说没有哪一个行业比芯片行业更引人关注了。2020年,半导体行业是最赚钱的行业,半导体厂商根本不愁价格和销量,只愁产能低。

  2020年下半年,尽管疫情笼罩下全球半导体市场出现下滑,但半导体巨头们收购和扩张的步伐却在不断加快,天价收购此起彼伏:ADI宣布210亿美元收购Maxim,英伟达砸400亿美元要拿下Arm,AMD投300亿美元要买下赛灵思……

  在市场稳固、强手如林的情况下,行业巨头们往往会通过并购的方式来实现称霸市场的目的。芯片产业链环环紧扣,从设计到制造,再到封装、测试等,每个环节要求都非常高,每一个环节都是命脉。

  半导体行业研发技术投入高、壁垒高,并购是最有效的扩张方式。

  2016年,日本软银以310亿美元收购Arm,打破了半导体市场最高交易纪录。仅仅过了4年,英伟达就要砸400亿美元收购Arm,因为Arm对半导体行业太重要了。Arm是全球顶尖的芯片IP巨头,几乎所有与芯片设计有关的企业都离不开它,全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用Arm架构。

  随着全球芯片市场之战的不断升级,未来半导体行业兼并战、产能战、技术战都将不断上演。

  2020年,由于芯片供应短缺,许多行业受到严重影响,其中影响最大的是汽车和手机行业,安防也是受影响最大的行业之一。由于美国对华为实施芯片禁令,从而造成安防芯片市场的“缺货潮”和“芯片荒”。

  AI芯片市场崛起中国力量

  据刚刚发布的《中国人工智能发展报告2020》显示,过去10年全球人工智能专利申请量超52万件。中国专利申请量为389571件,位居世界第一,占全球总量的74.7%。中国已经成为世界人工智能产业发展的主要力量,是当今世界人工智能研发领域的领头羊之一。

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  在芯片应用领域,中国是目前全球最大的芯片应用市场,芯片需求占到全球的60%,但目前我国芯片自给率只有30%左右。2020年,中国进口芯片5435亿个,进口芯片数量增幅达到22.1%,进口额高达3500.4亿美元。

  安防是芯片应用的重要市场之一。近年,随着人工智能技术的发展,安防芯片加持了越来越丰富的AI元素,从而极大地推动了安防产业的升级发展。

  在安防芯片市场,海思是无可争议的霸主。但在AI芯片领域,领头羊是英伟达、英特尔。

  近年,在AI安防芯片的赛道上,中国品牌越来越多。中国芯片产业的迅猛发展,引起美国的担忧。此次美国对华为的芯片禁令可以说目的非常明确,就是遏制和打压。

  在中国芯片市场,除了让美国担忧的海思外,还有中兴、紫光展锐、中芯国际、华虹半导体等一大批芯片厂商正在迅猛崛起。尤其是在AI芯片领域,中国已经形成阿里平头哥、百度、小米、地平线、寒武纪、云天励飞、比特大陆、依图、中科曙光等为代表的AI芯片阵营。

  2016 年,中科寒武纪推出寒武纪1A处理器,是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU。寒武纪目前估值位列全球AI芯片独角兽之首。

  云天励飞2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制;2018年8月,面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU成功流片;2019年11月,云天励飞发布自主可控的神经网络处理器芯片——全球首款5AIoT芯片。

  2018年9月,阿里巴巴整合达摩院下半导体部门和收购的中天微电子,专门成立了平头哥半导体有限公司,战略布局芯片产业。一年后,阿里巴巴第一颗自研AI芯片——含光800问世。

  在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。在杭州“城市大脑”的业务测试中,1颗含光800的算力相当于10颗GPU。

  2019年5月,依图科技宣布推出其首款视觉推理AI芯片产品questcore(求索),该款芯片采用16nm工艺,最高能提供每秒万亿次运算的视觉推理性能,单芯片可支持64路视频高清实时解码,支持50路视频实时解析。

  紫光集团虎贲T710、阿里含光800、华为昇滕910……一款又一款全球领先的AI芯片相继发布,这些芯片性能都处于全球领先地位。

  如阿里平头哥的含光800发布之后,在全球各种AI性能芯片测试中,都获得了“全球第一”的好成绩;华为昇滕910也拿下了“全球第一”,成为全球AI算力最强、AI训练速度最快的AI芯片。

  但是否意味着中国AI芯片产业就可以轻松实现“弯道超车”?

  “弯道超车”是否会翻车

  据调研机构Counterpoint Research发布的2021年度第一季度全球智能手机品牌销量数据,华为手机出货量暴跌18%,全球市场占有率仅剩4%。从曾经的全球第二掉到了全球第六。而去年第二季度,华为的出货量还是全球第一。

  由此可以看出,美国的芯片遏制对中国企业的影响。

  放眼整个芯片市场,中国仍处于追赶阶段,还未掌握话语权。尽管现在国内的芯片厂商不少,但大多集中在设计领域,芯片制造企业不多,技术也不够先进。

  数据显示,目前中国芯片企业已经超过2000家,与五年前相比增长了近一倍。但总营收却只占全球芯片营收的13%左右。这主要是因为国内芯片企业主要集中在中低端市场,营收和利润相对较低。

  虽然华为、阿里、紫光等国内芯片厂商都已经研发出了国际顶尖水准的AI芯片。但是,我们必须清醒地认识到,中国在AI芯片上的领先是暂时的,如果没有持续的研发投入,我们很容易被超越。而且国内厂商推出的许多AI芯片仅仅是在芯片大厂的架构之上做的二次开发,多局限于应用层面。

  更为致命的是,芯片生产的关键设备和技术一直被美国等少数国家掌握,比如光刻机和Arm技术。据了解,目前一台EUV光刻机最高可卖到1.48亿欧元,折合人民币近12亿元,并且有钱还未必买得到。

  光刻机的研发难度极高,虽然荷兰ASML公司研发成功,但ASML公司其实只是负责系统集成,其核心技术大多掌握在美国手中。所以荷兰ASML公司也受制于美国。

  目前国产芯片在制程工艺上与国际领先水准的相比,差距仍然很大。此外还有芯片制造的短板等。

  “卡脖子”技术掌握在不友好的发达国家手中,因此有人说,中国AI芯片产业要想实现弯道超车,超越芯片发达国家,仍然是野望。甚至有人担忧,弯道超车,弄不好就会翻车,因为会有人恶意挡道和别车。


  但近年在科技强国信念的支撑下,我们已经在许多领域实现了弯道超车。正如比亚迪总裁王传福所说,“芯片是人造的,不是神造的。”

  “造芯梦”是中国梦的重要组成部分。我们相信,只要不懈努力,“造芯”就不是实现不了的梦想。

  危机,是危也是机

  危机,是危也是机。中国有句成语叫“置之死地而后生”。要想不受制于人,必须培育发展自己的芯片产业。

  当前,中国芯片产业发展面临挑战,也面临机遇。发展集成电路产业,已经上升到国家战略高度。

  2020年7月,国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》强调,集成电路产业和软件产业是信息产业的核心,是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。

  国家政策层面的支持有了,还需要社会和企业的参与。中国芯片自给率要在2025年达到70%。要实现这一目标,单靠一两家企业是不可能完成的,要靠芯片产业链上下游企业的共同努力。

  美国的遏制和打压,激起了中国企业的“芯片梦”,阿里巴巴、百度、腾讯、小米、格力等巨头,纷纷加入到“造芯”行列。

  近日,中国AI芯片领域,又冒出了一个世界顶尖的AI芯片产生,这家公司的名字叫做燧原科技,这是中国最大的社交巨头腾讯所投资的公司,在去年腾讯就领投了Pre-A轮融资,这也是腾讯所投资的第一家AI芯片公司。

  2021年年初,小米集团创始人、CEO雷军新增实际控制一家公司——北京晶视智能科技有限公司,并成为该公司第一大股东。晶视智能是专注于边缘端AI SoC芯片设计研发的企业,拥有国内性能领先的AI TPU运算核心以及SOC芯片整合技术,其技术涵盖SOC芯片设计、处理器及工具链、图像处理算法设计等。

  未来,相信会有更多的资本和企业加入到芯片设计制造行列。

  在芯片制造端,我们已经有了中芯国际和华虹半导体,如果在技术上奋起直追,完全可以承载中国芯片制造的梦想。

  中芯国际是目前世界领先的集成电路晶圆代工企业之一,也是中国内地技术最先进、配套最完善、规模最大的集成电路制造企业。如果按营收排名,中芯国际目前排名世界第五。紧随其后的华虹半导体,排名世界第六。

  芯片行业是一个不断暴冷门的行业,你永远不知道明天会有哪一家芯片企业暴出冷门,成功研发并重磅发布具有划时代意义的芯片出来。因此,不要以固化的眼光看中国AI芯片产业。

  发展民族AI芯片产业的四点建言

  发展芯片产业不是一朝一夕的事,不能急于求成,要有十年磨一剑卧薪尝胆的精神和准备。

  那么,我们如何弥补芯片制造的短板?

  01  针对芯片设计制造短板和软肋,我们应当站在国家科技实力竞争的高度提出应对策略。可由政府投资(或由政府牵头吸引社会投资,引入华为、阿里、腾讯、百度、中兴等互联网和科技巨头共同投资),兴建一至二家大型芯片制造企业,通过政府支持、市场化运营的模式,培育出自己的芯片代工巨头,以满足国内芯片设计企业的生产需求。

  02  加大研发投入,广纳集成电路和微电子领域高端人才,吸引和引进包括台湾地区芯片企业在内的芯片领域精英人才。通过实施集成电路人才战略,切实提升中国芯片产业核心竞争力;

  03  打造真正意义上的“中国硅谷”,凝聚产业链上下游企业,培育掌握核心技术的自主芯片产业生态圈;

  04  十年树木,百年树人。在应对当前“芯片危机”的同时,重点加大清华大学等知名院校培养中国集成电路和微电子领域人才的力度,扎实培养自己的集成电路高端人才,从而推动中国半导体产业的可持续发展。

  2021年年初,国务院学位委员会、教育部设置“集成电路科学与工程”一级学科,“半导体专业”从此成为一级学科。这从顶层设计上把半导体学科和人才培养提升到了一个全新的高度。

  将集成电路升级为一级学科,并且从电子科学与技术这门学科中独立出来。表明集成电路人才培养开始被真正意义上的重视。

  4月22日,清华大学集成电路学院正式成立。清华大学集成电路学院的成立,将有助于培养更多国家亟需的芯片行业人才,实现完整覆盖集成电路产业链的人才培养和科研攻关,是解决芯片关键技术“卡脖子”问题的深谋远虑之举。

  清华大学校长邱勇表示,“清华大学集成电路学院将加快培养国家急需的高层次创新人才。为实现集成电路学科国际领跑,支撑我国集成电路事业自主创新发展做出更大贡献。”

  芯片之战将是一场持久战

  由于核心技术仍然掌握在部分发达国家手中,中国要想在芯片领域完成“突围”并非易事。芯片之战将是一场持久战,因此必须长远谋划和布局。

  中国芯片产业有希望超越吗?我们回顾一下安防市场的发展,颇有启迪意义。中国安防市场过去一直是国外品牌一统天下,关键技术都掌握在国际安防巨头手中,中国安防企业只能仰视群雄。

  此后,中国安防企业不断创新,并借安防数字化浪潮带来的机会实现了弯道超车,最终成为全球安防技术创新的引领者,创造了“世界安防看中国”的奇迹。

  因此我们有理由相信,在芯片设计制造领域,中国企业同样能够创造神话和奇迹,中国AI芯片产业的“野望”一定能够实现。让我们一起期待!

  机器视觉技术的不断发展,视频图像可以承载越来越多的信息,但仍需要更多的与前端多维感知设备之间进行数据的交互,提升决策准确率,并尽量在前端决策,减少后端处理压力;

  多维感知数据的端云协同和对数据的实时交互对于网络的时延、带宽要求越来越高;同时防控走向深水区,对于防控的立体化、系统化、机动化要求不断提升。

  由于华为的机器视觉技术太过于繁多,为此归纳性的看,其机器视觉技术要做的和想做的是:将推动安防行业在覆盖、视频采集、感知运用、防控能力、产业转型等不断升级,推动安防产业进入大安防时代,从“专制专用”的公安行业走向共建“和谐民生”的千行百业。

  智能安防将加速安防体系的重构,打破时空的界限,结合最新的技术,既可以从物理世界投射到数字世界,也能把数字世界叠加渲染进物理世界,形成虚实协同的安防数字孪生。

  重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的安防新体系。

  倚借AI视觉,紫光华智在安防攻城略地。他们的AI视觉,就是基于视觉形成框架的大脑中枢与感知的经脉网络,来做应用。

  AI视觉技术要落地,算法只是其中一环,除此之外,需要构建高价值的场景解决方案。因为在百行百业数字化转型中,用户需求更加复杂和多维,业务和商业模式,甚至是组织运作模式都将改变。所以,AI视觉始于安防,但也溢出安防。

  如何从不确定中找寻确定性,AI视觉要做的还有很多,而提供一站式AI视觉服务,打造AI视觉中枢解决方案,打造一个价值创造的闭环。

  紫光华智AI视觉中枢具备“快、准、省”三大核心应用价值。“快”源于对硬件资源的全面云化及优化调度,比如:率先推出万倍速解析技术,实现行业内解析速度第一等;“准”源于应用驱动,在实战中反复打磨,获得MIT Scene Parsing Benchmark场景解析评测全球第一、CUHK03(香港中文大学开源)大规模跨镜测试集排名第一、最接近实战的msmt17(CVPR2018会议开源)测试集排名第一等;

  “省”则致力于通过软件定义硬件,把效率发挥到极致,比如:单机最大800路实时解析能力,实现TCO业界第一。快+准+省,务实朴素,直击痛点,铸就了紫光华智闯荡AI视觉江湖的三板斧。

  AI超微光,黑夜里值得被点亮的光

  明亮世界,并不是每一束光都值得被点亮,因为“光污染”的存在。

  那什么是AI超微光技术呢,粗略来看,是有苏州科达2019年年底推出,是在基础ISP图像调制技术上的积累,并创新性地采用了自主研发的深度学习图像增强算法的一种技术方案。

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  该算法对夜间低照情况下车辆卡口的图像抓拍问题进行了数学建模,设计了一个端到端的深度学习模型。在低照环境下,该模型跳过了传统意义的摄像机ISP成像方式,通过对大量卡口抓拍图片的学习,直接对传感器输入数据进行图像恢复,大幅减少了卡口对补光灯的依赖,在提升图像亮度的同时,充分还原物体颜色与纹理等细节信息。

  正是由于AI超微光技术的大流行,也催生了环保卡口的欣欣向荣。

  深圳市安全防范行业协会副会长王达接受采访时认为,卡口视频监控摄像机对进入道路(包括高速公路,一般城市道路)的机动车抓拍,对过往车辆做记录。为抓拍到清晰车辆图片,需要补光以保证抓拍现场的光照度能满足拍照要求,而市面上大多数卡口补光采用爆闪灯方式。

  爆闪灯有个缺点,瞬间点亮,可以满足拍照要求,但对驾驶车辆的司机眼睛造成影响,有些司机眼睛会被突然闪亮的爆闪灯刺激,造成短暂时间的失明,引起车辆失控,形成交通事故。

  来看看AI超微光的驭“光”之术:AI降噪之术,弱化光线依赖:依托超强算力硬件平台,采用先进的AI图像处理方法,对图像进行时空降噪、图像亮度提升,色彩饱和度提升,极大降低夜间对白光补光的依赖;

  AI增强之术,提升画面能力:针对白天车窗玻璃强反光,甚至一些特殊车窗镀膜导致的彩条纹,对车窗进行AI图像处理,有效解决车内图像模糊问题,提升抠图率和清晰度;

  智能补光之术,减少光污染:行业采用的LED灯,杂散光非常严重,驾乘人员远处就看到光污染。

  华为通过创新设计,实现对感兴趣目标和感兴趣区域进行智能定向补光,有效截止50米以上的杂散光,减小光污染区域,来降低对司机的影响,并且在18—40米补光效率最高,抓拍效果更好。

  绕不开的5G,打开想象之门

  如果从产品形态来看,5G安防产品仅限于前端,而从市场来看,目前阶段智能交通是其应用之地。

  华为5G摄像机参与了“新锐产品”评测,记者有幸近距离与之接触。5G摄像机具备如下特征:无线接入(随时随地接入)、智能编码(降低带宽消耗)、极致传输(保障视频质量)。

  华为基于对5G技术和传输技术的理解,对于5G摄像机图像的编解码、无线传输方面的软件优化,结合智能编码和对无线传输的优化。

  此款5G摄像机与业界未经优化的5G摄像机相比,可提升5G网络摄像机的接入数量2-3倍。5G在安防,将加速安防体系的重构,重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的安防新体系。据了解,华为5G摄像机已经登顶珠穆朗玛峰,将一切美景尽收眼底。

  如果5G是天上一张网,F5G是地上一张网。

  F5G是以光纤为介质的第五代固定网络通信技术,是欧洲电信标准协会(ETSI)定义的固定网络的第5代技术和标准,以光纤通信为主,具备超大带宽、安全可靠、确定性低时延的特点,智能交通中高速公路、轨道交通正是它的舞台。

  那F5G技术,大容量低时延:单波100G~800G带宽,单纤80波,满足客户未来5~10年带宽需求,节省光纤资源。网络扁平化,光纤一跳直达,超低时延;端到端时延可视、可管、可保障;

  灵活多业务:MS-OTN架构,4合1平台,支持2M~100G 任意业务接入。兼顾PDH、SDH接口,平滑兼容现有网络,保护客户投资;以太网、高清视频等接口,保证网络平滑演进;安全高可靠:光纤、波长和ODUk多级物理硬管道隔离;L1层加密,保证业务安全传输。设备级和网络级多层次保护,99.999%可靠性,业务“0”中断。

  视频全结构化技术,

  AI深度应用的必经一环

  视频结构化技术在安防行业也被提及多年,并不新鲜,但是流行,诸多监控大厂都在研究视频全结构技术,希望在原有技术基础上在突破。

  2021年为什么安防行业需要视频全结构技术,还是基于AI应用。之前也提到AI已经定义了安防的技术大格局,而行业化应用一旦需要深度进行,就当前而言必须,视频监控内容(人、车、物、活动目标)特征属性需要自动提取,对视频内容按照语义关系,采用目标分割、时序分析、对象识别、深度学习等处理手段,分析和识别目标信息,组织成可供计算机和人理解的文本信息。这也是视频全结构化技术的意义和价值所在。

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  那么,2021年在实际应用中,我们如何将视频内容结构化呢?

  依据视频监控目标具体分析,在人体结构化方面,在视频中除了包括人员的面部精确定位、面部特征提取、面部特征比对,人员的性别、年龄等特征范围外,还可对人的衣着、运动方向、是否背包、拧包、打伞、是否骑车等信息进行全结构化描述;

  以及包含人体行为如越界、区域、徘徊、遗留、聚集等多种行为特征描述;

  人体特征的全结构化需要在人体结构化基础上进行检索查询,可以解决快速目标查找问题,如将嫌疑人的截图输入至侦查系统中,利用人形检索的功能,系统会根据目标嫌疑人的衣着、颜色分布、体态特征快速地在案发点附近的多路摄像头中进行全局搜索,查找出相似的目标,并将结果以快照的形式输出,结合GIS地图进行时空研判分析,刻画出嫌疑人的行动轨迹;

  车辆结构化是随着智能交通高清电警、卡口、虚拟卡口、停车场的广泛建设和应用、借助智能识别算法将电警、卡口、停车场出入口等场所的车辆相关结构化信息存入车辆主题库,包括车牌、车牌颜色、车辆品牌、车辆类型、车身颜色、车标及遮阳板、是否系安全带、打电话、车辆年检标、摆件挂件、司乘人员的人脸,基于这些车辆关键特征信息,形成上亿条过车记录数据,从而推动了后台大数据分析服务的发展应用和行业数据挖掘,形成隐匿车辆挖掘、套牌车辆筛选、初次入城、一车多牌、一牌多车、频繁过车、相似车辆串并、高危车辆积分模型、车辆行驶轨迹分析、时空碰撞等实战技战法的应用。

  总之,视频全结构化技术并非新鲜事物,但在安防行业AI深度应用中,将会随着AI应用的下沉而深度挖掘。

  举一例子,我国智慧新警务建设已经大面积铺开,公安各部门要实现监控网络之间、终端之间、警种之间的信息共享和主动互操作,实现主动监控、自动联网分析等网络功能;

  要全方位拓展视频在警务工作中的应用模式,大幅度提高技术的易用性,实现以业务民警为中心的随时随地的灵活、简单、多样的视频按需服务应用,这些都是视频全结构化的研究内容。

  科技向善,大数据技术抗疫的力量

  AI和大数据就与多年前高清智能是一个“组合拳”类似,只有依靠大数据,智能的能力才能更多展现。而2020一次疫情下,全球都是围绕如何科技战“疫”来做深入研究。

  以城市为场景来看,城市中各个系统犹如一个生命体一般,而如果把抗疫行为比如成免疫系统,其与神经系统之间是存在交互的,免疫系统离不开神经系统的“指挥”。

  毫无疑问,以大数据技术为代表的信息与网络系统是我们现代社会的中枢神经。充分运用大数据技术,对于社会免疫系统的高效运转,打赢这场抗疫攻坚战至关重要。

  记者在高新兴总部展厅看到他们的抗疫大数据平台,该平台通过建立专题数据库的方式,构建一个包含重点人群个人身份数据、个人行踪数据、身体状况等数据的大数据平台,通过公安部门和公共部门两个不同渠道汇聚数据。

  公共部门汇聚民航、银行、民政、铁路、卫健委、人社等不同委办局数据,公安部门汇聚情报、网安、治安、人管、技侦、刑侦和指挥中心的数据,疫情一线工作人员可以在大数据平台实时上传数据和事件流传处置,最大程度上节省了不同单位之间疫情信息交流沟通的时间。

  工作人员还可以从平台上,一键获取重点人员运动轨迹、辐射人群等信息,变人工处理为智能流转,及时可靠;

  平台提供了大量的业务模型,例如可以看到当日管控新增人数和管控总人数等动态分布和趋势;

  根据截止到前一天的数据,平台能运算出当天的情况的发展趋势;

  针对于某一天忽然走高或降低的数据异常,后台管理人员也可以及时登录平台查看,采取关键地域监控,谨防漏报、错报;能对风险人群锁定监测和疫情发展趋势预判,提前介入风险点。

    综上所述,2021行业市场在持续深化,而这一进程中智能技术成为一个技术基点,围绕智能,各种新技术成为百花齐放态势。如果科技圈有技术风景,那安防未必是最靓丽的一道,但肯定是最独好的风景。


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