是一种专门用于图像识别任务的集成电路芯片。它通过集成高性能的图像处理器和神经网络加速器,能够快速、准确地识别和分析图像中的目标物体、场景或特征。
图像识别芯片的分类:
图像识别芯片的优势:
图像识别芯片的应用场景:
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
腾讯云提供了一系列与图像识别相关的产品和服务,包括但不限于:
以上是对图像识别芯片的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。
日前,瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台的Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK,提供模型更通用、性能更强大的AI运算支持。
8月31日,华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片——麒麟980,成为全球首款采用7nm制程工艺的手机芯片。麒麟980能做到人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等,实现AI识别质的飞跃。
1 图像识别是什么? 2 图像识别的应用场景有哪些? 什么是图像识别 图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别
最近网上有一些这样的问题“我原来是学硬件的,要不要转行做人工智能算法工程师”,作为一名人工智能从业人员,我的回答是“年轻人,我劝你冷静!”。随着近几年大模型的产生,人工智能专业的确很火,但实则算力是人工智能的刚需,这也就意味着,芯片是人工智能的基石,有时候,芯片比算法更加重要!
懒人阅读:人工智能芯片是人工智能的“大脑”,可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点:一是算法与芯片的高度契合,面向终端和云端不同需求提升计算能力;二是专门面向细分应用场景的智能芯片,如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域,该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测,为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 📷 那么就有人问了,我国首款嵌入式人工智能视觉芯片,又能解决那些实际问题?此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程1.0”处理器和面向智能摄像头的“旭日1.0”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用,计算视觉识别技术,让
栏目简介:激荡六十年,人工智能已经起航。然而在未来面前,我们都还是孩子。究竟是“奇点临近”?还是泡沫行将破灭?为了解惑,《AI名人堂》将汇聚领航者智慧,和你一起探索前行的方向。
全球最大存储器厂商(三星)和全球最大Fintech独角兽(蚂蚁金服)的加持对这家成立不到两年的初创公司意味深长。 昨天,深鉴科技召开了成立以来的第一次新品发布会,正式宣布已完成约4000万美金的A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星风投领投,招商局创投与华创资本跟投。深鉴科技创始人、CEO 姚颂表示,本次融资将继续用于安防、数据中心领域及后续芯片产品的开发。深鉴与三星将展开包括存储在内的多方面合作。而蚂蚁金服的战略资源注入,将帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景,而关于金融领域的进一步布局,深鉴没有
近来,很高兴能够参与到腾讯云AIoT应用创新大赛,有机会认识到各种行业背景的物联网爱好者;作为一个新手,接触了面向物联网领域的TencentOS Tiny系统、腾讯云物联网开发平台以及RISC-V芯片的应用实例等。
若朴 允中 发自 大理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 苹果发布会后,无论是iPhone 8,还是iPhone X,都没让国产手机厂商臣服。 其中最不服的非华为莫属。 对于10月16日发布的
随着疫情的出现,线上会议的应用越来越广泛,相关的技术也越来越成熟,但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机,便于个人使用,但由于其摄像头拍摄方向固定,当会议一端有多人参与时,就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果,较为不便。基于此,我们设计了一个新的会议系统,以更好地适应多人会议的需求。
当Google使用16000台机器建造了一个可以正确识别出YouTube视频中是否有猫的仿真“大脑”时,这就标志着人工智能(AI)技术迎来了一个转折点。这种新兴的AI算法需要应用大量的计算机数据,常被称为“深度学习”。Google仿真大脑号称比现有的图像识别系统的精准度高出了两倍。 纽约时报在2012年写到,这项研究代表着新一代的计算机科学可以被利用来降低计算机成本以及提高了大型数据中心计算机集群的可用性。并可以给不同领域带去巨大进展,例如感知、语音识别、以及语言翻译等方面。 事实上,在过去两年,微软发
据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注:文中涉及到的企业估值均源于公开资料,本文对数字真实性不做任何担保;对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估,不作为投资参考。
李林 编译自 ZDNet 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 微软昨天发布了一个嵌入式学习库(Embedded Learning Library, ELL),包括一个用在树莓派上等开发板上的预训练
问耕 假装发自 伊珐 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 如果你关注华为,麒麟970不是一个陌生的名字。 去年底,关于这款芯片的基本参数就已经曝光完毕。不过有件事,华为一直憋着没说。直到今年7月底
这是华为消费者业务CEO余承东放下的狠话,他说自家即将推出的手机芯片麒麟980,将在全球范围内遥遥领先。
还记得这句狂言吗?在一周前的特斯拉自动驾驶开放日上,特斯拉推出了基于自研芯片 ASIC 的全自动驾驶计算机(FSD),但更让人印象深刻的,恐怕是还是马斯克的大嘴巴。
作者:重走此间路 编辑:闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱,越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益,一时间涌现出AI芯片无数。与CPU,GPU这样的通用芯片不同,终端AI芯片往往针对具体应用,能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势,总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端(手机,平板),监控,家庭,机器人和无人机,汽车,以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加,点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷,各种x
在人工智能产业中,应用层是一个极大的部分,是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外,人工智能的软件应用在单独商业化的同时,也在为这些硬件产品提供服务,像智能家居的语音控制
AI科技评论按:昨晚凌晨一点,号称是科技界春晚的苹果发布会如期而至,此次共发布了3款iPhone手机,命名也与之前曝光的信息相符,分别为iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。 其中iPhone X作为苹果十周年的创新性产品出现。不可否认的是,iPhone X发布之前的爆料信息都非常准确,像传闻的全面屏、取消Home键、3D面部识别扫描也都在昨晚被一一证实。 尽管没有特别让人意外的惊喜,iPhone X 的全面OLED屏、面部识别Face ID技术仍是整个发布会的亮点。 苹果iPho
就在这周,支付宝开放了「宠物鼻纹识别」技术,将根据鼻纹信息创建宠物电子档案,主要应用于为猫、狗等宠物投保「宠物险」。我们验证一下这项技术真的可以帮助区分狗狗的特征吗?
大数据文摘翻译作品 作者:Tom Simonite 译者:Xu Yiqing 校对:Cheng Kun 如需转载,后台留言申请授权 欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 现在离人工智能的终极目标,即创造能够足够接近人类智能的软件,还远未实现。但是2014年见证了机器学习领域在从经验中学习成长方面的长足进步。从生物技术到计算行业的很多公司正在利用这些新技术去解决难题或者开发新产品。 人工智能领域最引人注意的研究成果来自深度学
【新智元导读】市场研究&咨询公司Grand View Research的报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 近日,市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。 该报告主要回答了以下问题: 从2013年到2015年,该市场有多大? 到2024年,该市场会有怎样的发展? 哪个领域会推动或引领市场发展? 竞争环境和市场
目前国内AI视觉,几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀,但产品落地却困难重重,原因是忽略了前端成像的重要作用。 “计算机视觉的前端成像技术,背后是至少100亿数量级的庞大需求!” 在日前刚结束的2018 AWE现场,身为眼擎科技CEO的朱继志,满怀激动的下了这么一个结论。 朱继志说话的语气非常笃定,因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月,就已一路高歌,初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是:这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入
当我们开始这个小众市场的时候,我们的第一个问的问题是:什么是人工智能芯片?最好的办法是先思考人工智能软件需要什么:很好的处理速度,以及高处理速度所需的大功率。然而,处理器的运行方法也很重要。这段从MIT Technology Review引用的文字解释了为什么我们不能仅仅用高端的英特尔处理器芯片来实现人工智能: 一个顶级的英特尔处理器包含过多的punch用来运行庞大的金融电子表格或是企业运营软件时,而为了深度学习的芯片优化将一些特定类型的问题(比如理解语音命令或识别图像)分成为无数的小块(bite-size
机器之心报道 机器之心编辑部 格拉茨技术大学的计算机科学家在 Nature 子刊上发表的一篇论文表明,他们找到了一种在神经形态芯片上模拟 LSTM 的方案,可以让类脑神经形态芯片上的 AI 算法能效提高约 1000 倍。 随着智能手机的普及,手机游戏也越来越受欢迎。但视频游戏等程序会大量耗电耗能。与 GPU 等标准硬件相比,基于 spike 的神经形态芯片有望实现更节能的深度神经网络(DNN)。但这需要我们理解如何在基于 event 的稀疏触发机制(sparse firing regime)中模拟 DNN,
1新智元快报 4月26日,中科曙光“数据中国加速计划”发布会在京举行。本次发布会上,曙光与多家合作伙伴签署深化合作协议,让与会嘉宾和媒体看到了曙光发展云数据技术和构建产业生态的诚意与信心。其中与新
在人工智能领域大规模并行计算是一个刚性的需求,CPU由于本身设计更偏重于多任务处理、逻辑控制所以不太适合在矩阵计算这种需要高并行的场景中应用,这也给了像Nvidia、Xilinx等芯片公司在深度学习时代的爆发的机会。
颜萌 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 所到之处,英伟达CEO黄仁勋例行强调:我们是一家AI公司。 谁又能说不是? 市值两年上涨7倍,芯片供不应求,屡战英特尔,坚持怼谷歌,是当前AI大红大紫中的实力玩家,也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来,从游戏芯片供应商,到AI芯片垄断者,英伟达俨然历史钦定。 不过,回溯英伟达的风云际会,历史进程纵然功不可没,个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌,没有在CUDA上百亿美元的押注,又怎会有如今风光无
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下,大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中,计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
2014年,人工智能得到了前所未有的关注, Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论;资本对这个方向也是趋之若鹜,截止到2004年,有超过20亿美元的风险投资流入到基
AI芯片初创公司Eta Compute推出首款量产的边缘AI芯片ECM3532,以仅100µW的功率可实现物联网中的在线图像处理和传感器应用,号称能效是其竞品的100-1000倍。
导读:从市场披露的投资数据分析,在2011年到2015年的五年时间,人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元,而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、
2012年Google Glass推出成为智能硬件行业的原点,不过从可穿戴设备出发的智能硬件最热门的领域却是无人机。曾几何时,说到无人机人们只会想到大疆、Parrot和3D-Robotics,2014年开始无人机便如雨后春笋般出现,今年CES上无人机更是成为热点领域,大量无人机产品密集发布,且都指向了一点:更强大的视觉,用通俗的话说就是无人机长眼睛了。 Skye无人机: 集合了GPS、视觉识别、图像跟踪以及RF跟踪芯片等技术实现精确的跟随飞行,当用户在慢跑,爬山,骑行甚至滑雪的时候,只需佩戴上小巧的跟踪器
【新智元导读】苹果公司 AI 研究主管 Russ Salakhutdinov 近日在 NIPS 2016 的一次闭门分享会上畅谈了苹果的 AI 研究现状。从其流出的几张幻灯片可以看出苹果的确做了不少研究,尤其在压缩神经网络和图像识别算法方面独有一套。期待苹果发表第一篇机器学习论文! 苹果公司长期以来一直对其在加州库比蒂诺的实验室进行的研究保持神秘。原因很好理解。但至少在人工智能领域,苹果显示出要开始揭开其研究的神秘面纱的迹象。12月6日,在 NIPS 会议的一场闭门午餐会上,苹果公司机器学习团队的新主管 R
现在,我打开Google Photos,输入“海滩”,就能查看我过去10年里去过的所有海滩的照片。我从来没有浏览过我的照片,也没有一张张给它们贴标签;相反,谷歌是根据照片本身的内容来识别海滩的。
比如,自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况,但是如果是当前的CPU去算,那么估计车翻到河里了还没发现前方是河,这是速度慢,时间就是生命。如果用GPU,的确速度要快得多,但是,功耗大,汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用,而且,老黄家的GPU巨贵,经常单块上万,普通消费者也用不起,还经常缺货。另外,GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC,所以,说到底,速度还没到极限,还有提升空间。而类似智能驾驶这样的领域,必须快!在手机终端,可以自行人脸识别、语音识别等AI应用,这个必须功耗低,所以GPU OUT!
此次WWDC17,苹果强势补齐了在AI和AR领域的短板,增强了自己生态系统和硬件产品的吸引力。不可否认,对苹果而言,AI、AR都是给自己平台带来体验提升的实用技术,守住IOS系统及一切硬件阵营,吸引更多的用户购买产品,苹果的AI、AR之路注定与Google不同。 一、开启AI、AR之行,“AppleNeural Engine”芯片即将投入使用? 据悉,为了应对在移动端日益复杂的人工智能处理任务,科技巨头苹果正在谋划推出一款新的芯片处理器。相信很快它就会集成到下一代的iPhone和iPad等设备中,用以加强面
前言: 6月21日,《福布斯》刊文指出,人工智能领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国人工智能改革的科技领导者,创新工场联合创始人李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯人工智能实验室主任
在快递行业发达的今天,有数不胜数的货运公司、快递公司,这些公司都有自己的运输车辆,请师傅开车送货。
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明,可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明,光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能,进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
陈天石在新智元超智能时代大会上发表演讲 来源:新智元 【新智元导读】“NVIDIA的芯片虽说重点关注人工智能市场,但本质上还是通用处理器去解决特定领域问题。寒武纪是专用处理器,不会和NVIDIA去竞争
看过《三体》的小伙伴或许都知道,4位面壁人作为人类最后的希望,苦苦寻找对抗三体世界的方法。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始,在这一阶段,更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配,比如手机和智能手表。这些都是人工智能
摘要: 2014年后,人工智能逐渐成为中国私募市场的“宠儿”,投资风口也逐渐形成。亿欧智库最新推出的《2018中国人工智能投资市场研究报告》中,挖掘了14个行业中最受追捧的细分领域。
关于嵌入式语音应用的未来场景,边缘测语音智能芯片公司Syntiant做了一个调研,以下为调研结论 -
本文为作者 Robert D. Hof 发表在 MIT TechnologyReview 网站上的《Neuromorphic Chips》一文,是《2014突破性科学技术》系列文章的第4篇,主要讲述了高通等公司研发的微处理器可以像人脑一样计算,这样计算机就可以知道它们周围发生了什么事情。 突破点:计算机芯片的另外一种设计方法,增强了人工智能的计算效率。 突破理由:传统的芯片已经接近理论性能极限。 主要参与者:高通、IBM、HRL 实验室、人脑项目 一个名叫先锋(pioneer)的小机器人缓缓地走到一张印有
日前,大疆(DJI)发布“晓”Spark无人机,首次引入人脸检测和手势识别功能,进一步巩固其在全球无人机产业地位——航拍界的苹果。
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时,描绘了这样一个认知物联网的应用场景:在网上下单买一台冰箱运到北美,并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先,这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船,企业需要考虑,怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来,并被送到正确的地址;其次,企业需要考虑意外情况出现,比如印度洋上遇上了台风,船只不能运作了,怎么办? 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划,但统计学和
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