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[导读] 随着物联网技术、5G技术的发展,边缘计算已是大势所趋,AI计算也开始越来越多的被放在了边缘侧。而这也推动了AI芯片市场的爆发。而随着人工智能技术的发展,通过机器学习,各种生物识别技术的准确率及安全性也在快速的提升。人脸识别和语音识别技术近几年快速爆发也正是得益于此。而人工智能的技术发展则离不开强大的算力支持,相比传统的CPU、GPU来说,专用的AI芯片性能更强,且更具效率。

 随着物联网技术、5G技术的发展,边缘计算已是大势所趋,AI计算也开始越来越多的被放在了边缘侧。而这也推动了AI芯片市场的爆发。而随着人工智能技术的发展,通过机器学习,各种生物识别技术的准确率及安全性也在快速的提升。人脸识别和语音识别技术近几年快速爆发也正是得益于此。而人工智能的技术发展则离不开强大的算力支持,相比传统的CPU、GPU来说,专用的AI芯片性能更强,且更具效率。

 

根据IDC&Seagate的数据显示,2020年全球物联网终端连接数将达到193亿,其中中国物联网终端总数将达44.8亿。到2025年,基于边缘的AI芯片市场规模将达516亿美元,相比之下云端的AI芯片市场规模只有146亿美元。

 

在此趋势之下,作为全球第二大矿机芯片厂商,很早也开始了基于边缘AI芯片的研究,随后成立了专注于AI市场的嘉楠科技,转型AI芯片厂商,并于去年9月推出了首款AI芯片Kendryte勘智K210。

 

在2019生物识别技术与应用高峰论坛上,嘉楠科技销售总监蔡博介绍了勘智K210特色及在生物识别领域的应用,同时还透露了即将于今年年底发布的新一代AI芯片K510。

蔡博表示,生物识别技术的应用场景主要集中在端侧。例如智能门锁、智能门禁等场景。由于设备端严苛的功耗与算力条件限制,AI算法对用户生物特征的提取与处理效率遭遇瓶颈。他表示,目前的端侧设备通常存在1-2秒的时间延迟,无法即时响应用户的行为,是生物识别技术落地面临的主要挑战之一。因此,边缘AI芯片的引入将有助于进一步加速生物识别技术的落地。

 

嘉楠科技的第一代AI芯片——勘智K210基于28nm工艺,采用的是RISC-V CPU,定位于人工智能与边缘计算领域,主要目标市场定位在IoT市场。通过完全自主研发的神经网络加速器IP,可在仅0.3W的低功耗下提供1TOPS的算力支持。同时具备机器视觉和语音识别能力,可以在超低功耗下进行高速卷积神经网络计算。如基于卷积神经网络的目标检测和图像分类任务,如人脸检测和人脸识别,多分类物体检测与识别等。K210可以独立、实时的获取多种被检测目标的大小与坐标并标识出被检测目标的种类。

除了以上的机器视觉能力外,勘智K210还具备机器听觉能力。芯片上带有最高支持8通道、16方向的高性能麦克风阵列的音频处理硬件,可以进行硬件加速的实时声源定向与波束形成,无需占用主CPU资源。一颗芯片就可以实现声源定向、声场成像、波束形成、语音唤醒、语音识别等机器听觉功能。

该芯片在应用方面自量产发布 一年多来,已经被广泛应用于无感门禁、病虫害智能识别与防治、智能门锁&智能电表等众多领域。最后,蔡博还透露了嘉楠科技即将于2019年年底正是量产流片第二代AI芯片——KendryteK510。蔡博表示,嘉楠科技下一代芯片Kendryte K510面向5G场景设计,将用于新零售、智能驾驶等更多领域。

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