从光博会看3D机器视觉赛道

发布时间：2023-09-08 13:39:58 所属栏目：动态来源：

导读：当前随着人工智能的蓬勃发展，AI芯片和3D视觉领域都是热门赛道。据业内人士介绍，在AI应用还没有得到市场验证之前，通常使用已有的通用芯片进行并行加速计算。相比大多数全球3D视觉企业采用的通用芯片方案，此次银牛

当前随着人工智能的蓬勃发展，AI芯片和3D视觉领域都是热门赛道。据业内人士介绍，在AI应用还没有得到市场验证之前，通常使用已有的通用芯片进行并行加速计算。相比大多数全球3D视觉企业采用的通用芯片方案，此次银牛带来了3D+AI单芯片解决方案，两款芯片产品均是采用12nm先进工艺。

近年来，3D视觉领域之所以受到资本及玩家的追捧，与其明晰的落地场景和巨大的市场需求密不可分。在AI方面，NU系列芯片同样做到了更便捷的算法接口以及更高的算力。通过NU系列芯片内建的完全可编程AI CNN引擎，该引擎目前最高提供3.5TOPS算力，不仅提供完整的人工智能/深度学习解决方案和算法库，同时提供灵活的客制化人工智能语义识别算法API接口更好地满足客户高性价比的灵活需求，从而可以有效节约高性能的系统算力，降低系统功耗和成本。

银牛的NU4000芯片将双目立体视觉技术的算法芯片化，该芯片不仅包含全球领先的3D感知处理硬件单元，还集成了AI与SLAM硬件引擎，有效分担系统算力、降低系统功耗和成本。其2022年成功量产的NU4100芯片在前者的基础上，进一步集成了2路4K的ISP并对片上AI引擎进行了迭代升级，AI算力大幅提升。

在3D视觉应用基础需求功能之一D2C（depth to color）上，业内通用做法为Host端消耗算力运算对齐，这一定程度增加了系统算力负担。相对而言，运行在芯片内建硬件引擎，可以极大降低系统功耗、成本和算力。在SLAM算法方面，相比业界通用方法将软件算法直接运行在系统处理器，实现SLAM芯片化，将SLAM流程分工到不同芯片模块中运行，节省了系统主控芯片算力。

而商用情况是衡量一项技术未来发展空间的关键所在。据银牛表示，目前银牛3D双目立体视觉模组及3D+AI单芯片解决方案已经受到多家国际一线大厂的认可并采用，已有超百家企业客户，主要的应用场景包括泛机器人、元宇宙、物流无人机、AIoT、智慧医疗、消费电子等领域。未来，还将助力越来越多的全球智能终端设备行业实现由2D向3D的跨界融合升级，努力成为领跑3D视觉时代发展的全球领先的半导体企业。

（编辑：汽车网）

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