中国CIS产业突破点:人工智能时代下的“CIS 2.0”

2019-08-09 15:14:18 来源:安防知识网 作者:姚汝晖 SmartSensor CMO
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[摘要] 随着人工智能技术的兴起,CIS也正在走向属于人工智能时代的“CIS 2.0”。

  借助智能手机等移动设备崛起的东风,CMOS技术依靠其独特的技术特点,逐渐取代CCD技术占据了移动设备应用,CIS(CMOS Image Sensor,CMOS图像传感器)市场迅速壮大。而随着人工智能技术的兴起,CIS也正在走向属于人工智能时代的“CIS 2.0”。

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  移动端辉煌过后,人工智能接棒

  可以这么说,智能手机引领的移动设备崛起奇迹,是数年前CIS市场发展的首要推动力之一。根据全球知名市场调研机构Yole Developpement的统计,2017年,移动设备应用占据了全球CIS市场62%的销售额。

  然而,随着智能手机市场的增长趋于疲软,其在CIS市场发展的驱动作用已经逐渐下降。而未来接过移动设备应用“接力棒”的正是目前风头正劲的人工智能技术。在人工智能发展中引申出的诸如自动驾驶、工业和机器视觉、智能安防等领域,CIS芯片毫无疑问起到了“人工智能之眼”的重要作用。

  因此,市场普遍认为人工智能相关应用将取代移动设备应用,成为CIS市场的首要推动力。Yole Developpement在最新的预测中认为,移动设备应用到2022年将仅为CIS贡献45%的销售量,而同时,人工智能相关应用的CIS芯片销售额则将大幅上升,仅车用CIS芯片一项,预计将实现38.4%的复合年增长率(GAGR),2022年销售额达28亿美元,占全球总销售额的15%。

  CIS的“人工智能之眼”进化之路坎坷重重

  CIS在人工智能应用中的重要作用毋庸置疑——无论是利用人工智能算法实现安防领域中的实时人脸识别应用,还是自动驾驶应用中识别路况和标识,亦或是智能生产线上基于人工智能算法的质量控制系统,CIS都起到了“眼睛”的作用,即收集图像数据,并交由边缘端的计算芯片,甚至上传至云端,以利用人工智能算法进行分析和处理。

  然而,这仅仅是基于前一代CIS技术的应用方式,随着人工智能相关应用的发展,这种传统的应用方式逐渐显现出诸多问题。

  以智能安防为例,人脸识别算法往往要求传感器端为其提供清晰度足够的图像数据,然而随着图像清晰度的提升,数据在系统内部或者云端至边缘端之间的传输压力骤然增加,为应对这一压力,就需要更高成本的硬件配置和传输带宽,这无疑制约了逐渐成熟的人脸识别算法的落地应用。

  而在汽车自动驾驶领域,L2、L3级别的自动驾驶依次面世,L4、L5级别的自动驾驶也陆续开始测试。在自动驾驶应用中,处理来自传感器端的数据的速度成为了确保自动驾驶安全性的最关键设计要点。无论是在汽车上粗暴地堆加计算能力,还是采用安全性和稳定性存疑的云端方案,似乎都无法妥善解决数据处理延时的问题。可以说,CIS在成为成熟的“人工智能之眼”道路上,仍然坎坷重重。

  创新概念挑战CIS进化难题

  分析目前CIS在人工智能应用中遇到的难点不难看出,大部分的难点主要来自于数据收集和数据处理两个环节间的瓶颈。为了解决这一瓶颈问题,仅仅依靠5G通信技术的发展,或者相关算法的优化来提升数据传输速度,并不能最高效而经济地解决这一问题。作为国内CIS领域新生力量的思特威科技,在这一难题上,给出了另一个创新的答案——传感器端计算。

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  传感器端计算,顾名思义就是将部分数据运算能力封装在传感器芯片中,以将传感器“智能化”。 利用目前发展中的半导体制程技术,我们已经可以在堆叠式CMOS传感器芯片的封装中,增加搭载部分人工智能算法的逻辑运算层。通过将数据处理过程“前置”至传感器端,开发者能够实现更快的数据处理速度、更高的系统效率和更强的数据隐私保护,并降低数据传输延迟、节省系统功耗、减少物联网网络带宽需求,以及降低系统硬件实现成本,从根本上解决瓶颈问题,从而自传感器端实现物联网的硬件创新。

  基于传感器端计算的创新概念,SmartSensor智能传感器平台应运而生。这一平台旨在整合从人工智能算法开发者到CIS厂商,再到应用商的整个产业链,共同协作实现传感器端计算的落地和应用,开发出“CIS 2.0”以应对人工智能时代的挑战。

  藏在丰富应用场景背后的巨大潜力

  虽然SmartSensor智能传感器平台仍然处于探索阶段,但已经得到了包括人工智能算法开发者、应用商等诸多合作伙伴的支持,并开始了相关的技术协作开发。这一合作平台吸引合作伙伴的最重要一点,便是其丰富的应用场景以及背后的巨大潜力。

  继续以前文提到的智能安防与自动驾驶为例。在人脸识别应用中,传统CIS提供的数据中,其实有大量的背景相关数据,并没有分析的价值,而根据《超高清视频产业发展行动计划(2019-2022年)》中关于安防视频相关的计划,未来4K和8K清晰度的安防视频设备未来也将逐渐普及。因此通过在传感器端前置部分识别算法, CIS 2.0芯片则可以为后端提供人脸部分保持高清晰度,而背景等无关数据压缩至较低清晰度的图像数据,降低数据传输量。

  而在自动驾驶应用中,一辆L4或L5级别的自动驾驶车辆上,CIS传感器往往需要搭配CMOS雷达传感器和激光雷达传感器共同担当标志识别和路况判断的任务。这样的任务往往要求在零点几秒内完成数据收集、分析、决策的全过程。因此,搭载了相关算法的CIS 2.0芯片能够在传感器端直接进行部分决策,大幅提升系统的应对速度,确保整车系统不会因为数据处理能力或传输能力的瓶颈造成安全事故。

  告别“重新发明轮子”,创新才能突破壁垒

  由于国内的CIS技术发展起步较晚,目前的CIS市场仍然被索尼、安森美、豪威等国外企业所统治。国内企业要追赶,则不得不面对先入厂商设立的行业和技术壁垒。但是,半导体行业是一个依赖全球化的行业,也是一个应用迭代迅速的行业。因此国内企业在追赶领先者的过程中,切忌“重新发明轮子”,以技术积累上的弱势去冲击领先者拥有的先入优势,无疑是以卵击石。要想追赶上第一梯队,唯有通过创新才能突破先入者制造的壁垒。只有准确把握住应用市场未来的趋势,通过创新开发出真正满足应用市场需求的产品,才能在那些兴起于新应用领域的蓝海市场抢占先机。

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[责任编辑:汪琴丽]

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