8周流片装机量产，齐感科技的AI视觉处理SoC芯片之路

“AI的三大基础关键要素是数据、算法和算力，随着AI对算力的要求不断提升，边缘端人工智能需要专用的处理芯片。”

　　9月20日，齐感科技Qigan®AI视觉处理SoC芯片QG2101发布会在深圳举行，齐感科技CEO盛斌如是说。

　　齐感科技CEO盛斌为来宾介绍此次发布的芯片

　　作为人工智能发展的核心要素之一，人工智能芯片近年来逐步成为了科技产业及社会关注的焦点。在人工智能浪潮愈发迅猛的背景下，基于芯片对于人工智能产业发展的影响，越来越多的科技企业开始布局芯片产业，齐感科技便是其中一员。

　　CPS中安网了解到，齐感科技成立于2015年，是一家国内机器视觉芯片研发公司，致力于打造机器视觉的核心处理器芯片，提供各类终端及智能服务机器人解决方案。

　　当下公司产品主要由低功耗人工智能芯片、高性能智能感知模组、神经网络算法等构成，以边缘智能为核心理念，主要为智慧家居、智能安防、新零售提供机器视觉解决方案。

　　8周时间完成芯片流片装机量产

　　据悉，此次齐感科技发布的系列芯片采用CNN神经网络加速，支持参数固化技术，能够针对基于神经网络的高性能人脸检测、人形检测算法进行了优化。

　　芯片可广泛应用于智能安防监控摄像机、智能门铃门锁、玩具无人机、机器人、智能家电以及智能医疗等领域设备。

　　齐感科技Qigan®AI视觉处理SoC芯片QG2101

　　一直以来，AI芯片都是一个高投入、大周期的行业，这也使得AI芯片的量产及产品落地尤为艰难。数据统计显示，当下AI芯片从流片到量产的周期，至少需要6—9个月。

　　CPS中安网了解到，此次齐感科技的AI芯片从流片到机型投入量产，仅用时8周。目前齐感科技已将该款芯片运用于云蚁的C端智能安防产品中。

　　对此，盛斌表示，芯片的快速量产，得益于齐感科技在项目设计初期，便规划好与芯片公司与整机厂商合作的创新模式。

　　AI芯片讲求需求对应，要将功耗、性能等方面与实际应用场景相贴合，才是AI芯片量产落地的真正难度。

　　在传统的芯片研发流程中，流片完成后，下游厂商需要根据需求再对芯片进行开发应用，需要耗费大量的时间。而在行业更新迭代快速的背景下，产品的快速稳定能够为企业抢占更多先机。

　　齐感科技采用的与整机厂商合作的生态模式，能够使芯片在研发阶段时，便根据整机厂商的实际应用场景，对功耗、性能做出规划，从而极大缩减了量产时间。

　　而据介绍，在未来三年内，齐感科技也将持续设计并制造出五款服务于智能家居、智能出行及智能零售的世界级AI智能芯片。

　　AI芯片市场方兴未艾，得应用者得天下

　　人工智能技术的不断成熟及应用场景的不断扩展，也为AI芯片行业的发展提供了广阔的增长空间，具有强劲发展动力。

　　据Tractica预测，深度学习芯片将从2017年的16亿美元增加到2025年的663亿美元，这其中，专用AI芯片将占据一半左右，呈现高速增长速度。

　　而在发布会上，齐感科技全球副总裁、硅谷中心总经理roy也表示，专用芯片是人工智能科研和市场应用的关键。在人工智能的浪潮下，集成电路将迎来发展机遇，为企业带来300至900亿美元的市场规模。

　　而在人工智能研发遭遇瓶颈、市场应用潜力尚待发挥的背景下，AI芯片市场方兴未艾，芯片产品能否得到广泛落地应用是企业未来发展关键所在。