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任正非要占领”图像时代“,处理器和传感器一个都不能少

半导体行业观察  · 公众号  · 半导体  · 2016-11-02 08:50

正文


近日,任正非在华为一场 2000 人的誓师大会上表示:“我们错过了语音时代、数据时代,世界的战略高地我们没有占据,我们再不能错过图像时代。”言论一出,震惊四座,我们似乎看到了华为要占领“图像时代”的雄心。


图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段,也是目前正在逐渐兴起的技术,可以帮助人们更客观、准确地认识世界。


上个月,华为与徕卡共同设立麦克斯·别雷克创新实验室,开发高质量图像和视频的技术。任正非亲自前往签署协议。他表示,未来的信息社会将有 90% 以上的流量来自图像和视频。


该实验室不仅涉及手机摄像头的开发,而且将在新光学系统、计算成像、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 等领域开展联合研发。任正非在一封给全体员工的邮件中曾指出:“我们是有可能在图像技术上领先世界,当然我们不是要去做电视机等图像产品,我们做的平台是要能支撑传送未来的图像,我们要解决视频类的算法问题。”


未来,图像、视觉类的信息量会越来越大,市场广阔,这对相关数据的处理,传送和采集系统提出了更高的要求,也为图像 / 视觉处理器和传感器厂商提供了难得的发展机遇。同时,非相关传统业务厂商也看到了巨大的市场机遇,纷纷进场,以求分得新兴市场蛋糕,华为就是其其中的重要一员,此外,我国的京东方也正在这方面布局,市场前景可期。与此同时,相关厂商和技术的并购整合也在紧锣密鼓地进行当中,争取优质资源,为即将到来的图像 / 视觉信息处理时代积蓄力量,大战一触即发。

我们首先来看一下图像处理器厂商们的动作。

东芝为图像识别系统开发人工智能技术


近期,东芝( Toshiba )和日本电装公司( DENSO )达成一项协议,共同开发一种名为“深度神经网络 - IP ”( Deep Neural Network-Intellectual Property , DNN-IP )的人工智能技术,该人工智能技术将用于一直由两家公司自主开发的图像识别系统,以帮助实现先进的驾驶员辅助和自动驾驶技术。


DNN 是一种模仿人类大脑神经网络的算法,它有望像人脑一样精确地执行识别处理,甚至比人脑更精确。为了实现自动驾驶,汽车计算机需要能够识别不同的道路交通情况,包括各种各样的障碍物、道路标记、驾驶道路的路况以及潜在的危险情况。在基于传统图形识别和机器学习的图像识别中,需要被计算机识别的物体必须提前被表征和提取。在基于 DNN 的图像识别中,计算机可自行提取和了解物体的特征,从而显著提高各种物体的检测和识别精度。


由于两家公司在 DNN 技术领域的快速发展,它们计划使该技术能够向各种网络配置进行灵活地扩展。他们还将使该技术能够装配在尺寸更小、功耗更低且具备其它优化性能的车载处理器上。


除了传统的图像处理技术外,东芝公司还将把这一联合开发的 DNN-IP 技术应用到专门的硬件组件中,并在其车载图像识别处理器中应用它们,以提高其图像处理性能,使他们能够利用比搭载 DSP GPU 的图像处理系统更低的功耗来处理图像。


定制化视觉处理器受追捧


上个月,英特尔收购了视觉处理芯片初创公司 Movidius Movidius 一直耕耘在视觉处理芯片领域,目标是在移动设备上实现 PC 级的图像处理能力。谷歌的 ProjectTango 手机就曾经搭载 Movidius 家第一代视觉处理芯片,和 NASA SPHERES 机器人一起送入太空中监测国际空间站, Tango 手机用于处理各种传感器反馈的数据并绘制图片。收购 Movidius ,英特尔不仅可以增加自家 RealSense3D 深度摄像头技术,还可以借此进入 VR 设备、无人驾驶等新兴人工智能市场。


定制化的视觉处理芯片以相对较低的功耗带来优秀的图像处理能力,大疆、谷歌和联想以及华为等厂商都在努力开拓这一领域,希望凭借专用的视觉处理芯片更快地开发新产品,进入消费市场攻城略地。


今年 5 月, ARM 3.5 亿美元收购了总部位于英国拉夫伯勒 (Loughborough) 的图像处理 IP 授权公司 Apical ,以加强图像处理技术能力。成立于 2002 年的 Apical 以影像处理与嵌入式机器视觉技术而闻名,利用 Apical 技术的新设备可以“看懂”其周围环境,并根据环境不同做出相应的行为。 Apical 是英国成长最快的科技公司之一,目前全球有 15 亿部以上的手机和大约 3 亿个消费、工业电子设备 ( 网络摄像头、数码相机与平板电脑等 ) 用到了 Apical 的技术。


图像传感器已成重中之重


图像处理器厂商们动作频频,那么作为图像 / 视觉信息的采集者——传感器,在整个系统中发挥着排头兵的作用,所有信息都要先有传感器采集,然后才能交给处理器进行处理,因此,传感器的对图像 / 视觉数据的采集精确度,将在很大程度上决定着整个系统处理得出信息的优劣程度。


目前, CMOS 图像传感器产业蓬勃发展,在移动设备和汽车应用的驱动下, 2015~2021 年, CMOS 图像传感器( CIS )产业的复合年增长率为 10.4% ,预计市场规模将从 2015 年的 103 亿美元增长到 2021 年的 188 亿美元。


今年,消费类市场正从数码摄影的衰落中恢复起来。虽然,运动相机似乎已经达到市场上限,但是新的应用,如无人机、机器人、 VR AR 等,正促使 CMOS 图像传感器市场焕发新的生机。与此同时,汽车摄像头市场已经成为 CMOS 图像传感器的一个重要增长领域。先进驾驶辅助系统( ADAS )的发展趋势进一步提高对传感器供应商的压力,以提升其传感技术能力。图像分析是新兴需求,并且人工智能的早期应用正吸引众人的目光。预计 2015 ~2021 年,汽车 CMOS 图像传感器市场的复合年增长率将高达 23% 。因此, 2021 年之前,全球 CMOS 图像传感器的市场增长不会出现放缓的趋势。








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