AI芯片与智能成像——

摄像头视力可远超人眼

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。

AI芯片与智慧医疗——

精准检测助力医学诊断

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。

AI芯片与自动驾驶——

边缘计算突破实用壁垒

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。