原标题：人工智能开启视觉处理新篇章：如何更好的理解这个世界

人工智能的第三次浪潮正席卷全球，而在这次计算机视觉功不可没。视觉处理的终极目标在于使得计算机能像人一样观察感知世界，核心任务就是对图像进行理解，场景分类、目标识别/图像分类、目标定位、目标检测、语义分割、三维重建、目标跟踪都是其研究内容。

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视觉与人工智能的融合

纵观信息产业发展历程，从个人电脑时代到移动互联网时代，承载高性能计算的芯片决定新型计算平台的基础架构和发展生态，并掌握着产业链最核心的话语权。传统硬件架构难以满足人工智能时代深度学习的要求，新的算法需要新的硬件来支撑。同时，芯片的结构将越来越像“大脑”，类脑芯片、智能芯片等将是人工智能的发展方向。

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，能够模仿人类视觉系统视觉信息并行处理机制，解决现有视觉图像系统中数据串行传输和串行处理的速度限制瓶颈问题。人工智能（AI）视觉芯片与摄像头的关系是：芯片做的是大脑，摄像头做的是眼睛。

人眼的成像是非常聚焦的，只看到关注的东西。而当AI算法解决了“要看什么”的问题后，前端成像就有了目标，可以把所有的资源都调配到关注的对象上，做到“指哪打哪”，也就是取出噪音的处理过程，可以更高效智能地处理视觉信息。这种根据AI的需求来成像，能解决很多以前解决不了的问题。

现在，人工智能视觉处理已从数据中心迅速发展到边缘，最新的专用集成电路（ASIC）和片上系统（SoC）IP正在围绕一个主题发展，即从视觉信息的预处理，到传统的计算机视觉算法，然后再用神经网络进行边缘推理，产生对象检测、识别以及适当的动作，是包括计算机视觉深度学习在内的多种机器学习的总称。

这些网络的设计旨在使用数字等效物和感知器来模拟人脑的神经元和突触，它们通常需要经过训练，才能识别视觉等数据中的模式，然后当遇到新的数据时，就可以从中推断出数据可能的含义。

在过去十年，由于可负担计算能力的增加，以及卷积神经网络（CNN）及其所用传感器的发展，视觉处理一直在以指数级的速率进步。具体而言，若能根据传感器、数据集和SLAM（同时定位与映射）算法输入去“了解”世界并对其“开发出”表征模型，那么系统就可以开始掌握周围环境及其在空间中的位置，并做出预测和采取行动。

在对人工智能而非提高像素的需求推动下，特别是在由计算机视觉和数据驱动的决策制定方面，GPU（图形处理单元）领域已出现一场革命：神经网络的到来已使视觉处理成为现代世界的关键因素。因此，机器人处理操作、智能监控摄像头以及汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）等相关行业都发生了变化 —— 随着这类技术的全面涌现，未来还将出现更多新的应用。

人工智能视觉处理都能做什么？

一片小小的人工智能视觉芯片能做什么？无人驾驶汽车主动识别并避让行人、摄像头实时甄别在逃犯，这些影视作品中的情节，或许不久将可通过基于嵌入式人工智能视觉芯片的“解决方案”成为现实。人工智能芯片被视为未来人工智能时代的战略制高点。在视觉感知领域，人工智能视觉芯片正逐步应用于智能手机、安防监控、自动驾驶、医疗成像和智能制造等领域。

· 自动驾驶：自动驾驶汽车上装有多个摄像头，用来实现计算机视觉、对象识别、车道警告和驾驶员监控，以及其他传感器（例如，热成像、RADAR和LiDAR）而实现传感器融合。人工智能和路径规划可以识别和预测是否有小孩会走到公路上，从而让车辆预测和减速，以便采取规避行动。在更简单的层面上，自动代客泊车可以使驾驶员省去寻找停车位的负担。

· 医疗成像：其中最突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理，这个区域的特征的信息从图像数据中提取用于使患者的医疗诊断的目的。可以从图像数据中提取的一个例子是检测的肿瘤，动脉粥样硬化或其他恶性变化，它也可以是器官的尺寸，血流量等。

· 智能制造：信息被提取为支撑的制造工序的目的，例如，质量控制其中的信息或最终产品被以找到缺陷自动检测。同时也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。

· 军事应用：最明显的例子是探测敌方士兵或车辆和导弹制导。更先进的系统为导弹制导发送导弹的区域，而不是一个特定的目标，并且当导弹到达基于本地获取的图像数据的区域的目标做出选择。现代军事概念，如“战场感知”，意味着各种传感器，包括图像传感器，提供了丰富的有关作战的场景，可用于支持战略决策的信息。在这种情况下，数据的自动处理，用于减少复杂性和融合来自多个传感器的信息，以提高可靠性。