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科技云 - 解放军报 - 中国军网

发布时间:2019-09-02 20:46 来源:未知 编辑:admin

  人眼是一个典型的图像传感器,能够摄取图像并进行初级处理;人的大脑则是一个图像处理系统,具有非常强的并行处理视觉信息能力。然而,人类生理视觉有着天然的局限性,只有投射到眼球中心视觉场景的中间部分,才能被我们看清楚。

  最近,国内一家人工智能创业企业研发了一款AI视觉芯片。其原理为:AI视觉芯片集成高速图像传感器和大规模并行图像处理电路于一体,能模仿人类视觉系统和视觉信息并行处理机制,实现图像获取及处理。在嵌入此芯片的机器中,AI芯片就是“大脑”,摄像头则充当了“眼睛”,当AI算法解决了“要看什么”的问题后,摄像头就有了目标,能把所有资源都调配到关注的对象上,做到“指哪儿打哪儿”。

  比起人眼,嵌入此AI视觉芯片的机器可传感更宽的频谱范围、更高的清晰度、更宽的视角,其视觉更具准确性、客观性和稳定性,视力能远超5.0。

  在传统智能医疗检测中,因传统芯片性能不足而产生的无法精准识别、精准定位、分割医疗影像图形等问题制约了其发展,而AI芯片的出现很好地解决了此类问题。

  专用医疗AI芯片能完成医疗影像中细胞或器官的位置检测、图像分割、细胞或器官图像分类。与传统芯片不同的是,AI芯片同时具备核心算法加速和深度学习计算能力,能够自主改进算法,进而改进AI诊断效能。

  国外某大学研究人员开发了一套分辨癌细胞的AI系统,测试结果显示,该系统检测精准度远超传统方式。另有研究人员用深度学习算法训练了肺癌诊断AI系统,利用其分析断层扫描CT影像,预测患病概率、效率和准确率均超出人眼。

  传统无人驾驶车辆单一地将“大脑”放在车端或云端的方法,均被证明不够实用。国内一家人工智能研究院的研究人员将部分“大脑”放在车端,一部分放在云端,并利用以AI芯片为核心的边缘人工智能计算,在二者之间找到了最佳结合部。

  这不啻为一种崭新的思路:边缘人工智能计算能够在保证车辆性能的同时降低车辆成本,同时可满足经济性和性能双要求,使自动驾驶仪处理器在可靠性、实时性、功耗效率等方面达到了AI工业应用的最高标准。

  研究人员还将AI芯片及其算法用于视觉、语音等领域,突破了多模态融合技术,能更准确地识别用户真实意图、更快速地处理机器指令,使人车智能交互功能得以实现。

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